智能个性化推荐(千人千面)

虎鱼结合站内外资源,进行多维度丨细粒度的用户数据挖掘,通过虎鱼标签化系统 构建用户画像,
平台数据累积越多,增长越快,越能理解丨同步感知用户所感兴趣的内容,并据此精确推送用户喜好的商品丨活动内容和服务。
根据场景以及用户数据采用对应的个性化推荐子模型进行匹配推荐,即是个性化推荐,也称"千人千面"。对用户来说,
平台赋予了定位精确丨简单便捷丨好玩有趣丨设计感强的购物体验。

个性化推荐的优势

个性化推荐系统解决互联网信息超载丨用户需求不明确两大难点

信息超载 | 电子商务给用户带来“足不出户”的同时,带来了大量的商品信息,导致用户在购买所需商品上花费大量时间成本,
即所谓的信息超载,这使得电子商务带给用户的便捷性大大降低。虎鱼个性化推荐系统在分析用户购买力丨偏好丨行为等数据,
对用户当前需求进行内容匹配,将适合用户的产品推荐给用户,以达到弱化信息超载的目的。

用户需求模糊 | 只有当用户对自己的需求是清晰的情况下,搜索引擎才能精确找到用户需要的相关信息。
而当用户不明确自己的需求,搜索引擎只能进行搜索联想,而无法做到精确匹配用户需求。
推荐系统通过分析用户历史行为对用户本身画像,可通过寻找领域的方式主动推荐给用户可能需要的精确内容。

个性化推荐带来的商业价值

当平台数据量累计到一定的程度,个性化推荐系统能精确每一个人在每一个时刻每一场景下的需求情况,增强用户的平台体验感,提高用户对平台的黏度。
个性化推荐系统从搜索引擎丨点击行为丨社交网站丨视频网站丨电子商城等数据源收集用户数据,
结合相似用户的数据为用户推荐用户“所需”产品,为用户购物节省了时间及精力。在传统的个性化推荐系统基础上,
虎鱼个性化推荐考虑时间因素以及购买行为降低Top-N推荐排名,建立用户丨商品丨店铺之间的关联图谱,
以关联规则形式提高用户惊喜度丨满意度,避免推荐系统带给用户的烦扰,让用户有流畅舒心的购物体验,提高用户的平台体验感。

虎鱼平台体验设计充分利用用户进入网站的有限时间吸引用户眼球,将有限时间延长,提高平台生存率,提高用户留存率。
在此基础上,虎鱼个性化推荐系统基于移动端结合大数据,加入异常检测算法排除刷单行为,将数据真正转化为高价值,
提高用户真正的转化率,最大化广告费收益率,为网站运营提供便利,将电商营销带入个性化时代,切中了企业在移动互联网端的需求,
为精准营销带来融合性影响,做出差异化平台,提升平台自身的竞争力。

个性化推荐平台受众多投资者的青睐, 举两个例子,个性化酒店推荐服务的旅游网站Olset在种子轮
融资中获得了110万美元的投资,Olset通过大数据技术为旅行者推荐最适合他们的三家酒店。
2014年6月6号,苹果收购硅谷社交搜索创业公司Spotsetter。Spotsetter是一个基于Google地图的社交搜索引擎,
分析用户的社交圈,并为用户提供个性化地点(如旅游地点和餐馆)推荐服务。在日趋激烈的竞争环境下,
个性化推荐系统能有效的保留客户,提高电子商务系统的服务能力。成功的推荐系统为平台及投资者带来巨大的效益。
在信息超载的今天,搜索引擎与个性化推荐相结合才是未来发展的方向。