其实现在很多B2C都有">关联推荐功能，有的自己开发，有的用第三方（如麦路），体现在两个方面："看了此商品的用户还看了什么商品"和"买了此商品的用户还买了什么"。但是几乎没看到哪个站把关联推荐的精准性做的特别好，以锐意网举例，关联推荐中：
"看了还看了"用的是麦路（感谢麦路，感谢梁振华同学），推荐的基本上都是同价位或同品牌商品，我们可以认为其是有规律的合理的，但是想一下，一次推荐6个关联，用户会比较茫然，不知道这6个里哪一两个会更符合他的习惯，把6个都看一遍又太麻烦。
“买了还买了”是自己做的，但是很TMD不精准，因为没有权重，比如一块存储卡，推荐里居然有相机，镜头，脚架之类的，因为它们曾出现在同一张订单里。如果看一款相机，推荐个卡，这是没问题的，但是反过来，我想没人看到一块存储卡，想再买个相机吧......
解决方法是什么呢，关联权重，MARS同学的方法是优先推荐权重高的商品（http://www.paidai.com/displaythread.php?boardid=11&topicid=3225），但这个方法有点小问题，就是比较暗箱，没有说服力（至少从表面上，顾客不明白你为什么推荐这个给他）。那么我们换一个方法，把关联商品都推荐上来，给它们打上不同的“权重比例标签”，比如看了或购买了《veryls的电子商务那些事儿》的用户里有60%还看了或购买了《老刑谈电子商务》；有30%还看了或购买了《电子商务愤青骨哥》；有10%还看了或购买了《电商从业者小姨的后现代生活》......这样，我们把所有的关联展现给用户，清楚地告诉用户权重值，告诉用户”民意“，由他自己来做出正确选择，我想这个技术实现起来应该不困难。（JOYO就是这么做的，恩恩）
时间： 2024-11-09 06:27:51