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2013十二月18

基于销售数据的相关推荐

之前大家一直来做的是基于SEO上的相关推荐关联,这个是从起初的时候来做的,对于这些大家了解的差不多了。

其实就是根据产品的销售数据来进行关联推荐,无非是向上营销和交叉营销,那么这个过程怎么来实现呢?

同样根据用户需求进行相关性的产品推荐,对于电商站来有3个条件:

1 较准确的记录用户的订单和交易数据,同时可以记录浏览数据

2 在网站上的用户可以唯一的进行识别

3 你要懂GAGA的电子商务定制代码可以跟踪上述数据)

有了上述的一些数据,我们来制定游戏的规则。

举个栗子:

 

从你拿出的样本数据来进行分析,用户购买了A产品的同时又购买了B产品的人数所占比例,当这个比例值达到我们设置的阀值的时候,我们就认为AB是关联的。所以,当我们发现用户购买了A未购买B的时候,把B推荐出去。

 

在这里,拉出来两个概念:支持度、置信度、提升度

 

支持度AB同时出现的概率

置信度A出现时,B是否也会出现或有多大概率出现

提升度:根据上述规则,能做好的度量

 

根据上图,我们来计算 

支持度=集合2/集合0

置信度=集合2/集合1

提升度=置信度/支持度

以上的指标,我们都可以根据自己网站来设定阀值,进行衡量评判,是一个循环的闭环。

提升度若大于1,则可以进行关联;如果小于1,即便支持度和置信度在你的阀值内,也可能是因为其他原因(例:B产品为热销产品)。

还有一种关联算法,其实就跟我们的jaccard距离差不多的K值邻近算法,也是根据你设定的某些维度,对指标完成一次两两比较的过程,这里不多讲。

 

想了解更多的还可以去了解下MVT多变量测试等等。

文章作者:houzhi
本文地址:http://www.hozseo.com/388.html
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