当前位置:首页 > 经验学习 > 交互设计

卓越亚马逊推荐机制的学习和探讨

所属栏目:交互设计 时间:2013-12-26 来源: 作者:不详 点击:

12月8日当当网纳斯达克上市风头未尽,京东遍掀起了宜昌网络图书销售降价大战,国内第二大网络图书销售商卓越亚马逊自然不能幸免。趁三家纷纷Jiang(降)价之际把之前憋着mei(没)买的书统统给买le(了),网络书商大战到底是比3Q大战实惠啊!这些都是闲话。
在卓越亚马逊买书的同shi(时),按照陌生用户的角色仔细体验了一下流程。从经评BLOG的推荐链接进去,搜索图书,比较和选购,注册和提交信息,下单和支付。最后一步yi(一)步分析一下得出两点总结:
秉承Amazon技术优势和jia(架)构体系,卓越亚马逊的个性化推荐机制很强大,几乎遍布quan(全)站每一个页面。
支付流程经过数据考证和对比分析,但是可能大多是依据美guo(国)互联网数据,中国站照搬照套了美国站,不太符合中国网购用户习惯,有挺多ke(可)以优化的地方。
一、基于个人交易和反馈数据的推荐机制
Amazon的用户分析和个性化推荐机制一直shi(是)电子商务教材里面的经典案例。搬到中国后卓越亚马逊的推荐机制依然做的很出色,遥遥领先于国内的其他电子商务平台。


上面这个图是“我的亚马逊”界面,“我的亚马逊”跟“我的账户”是两个概念,“我的亚马逊”的功能是针对用户购物历史和反馈数据给yong(用)户的一个推荐平台,而“我的账户”是yi(一)个账户信息和订单信息的管理平台。“我的亚马逊”记录了登录后的商品浏览记录,根据浏览和购买记录提供的推荐产品。整个页面的功能非常清晰,中间大幅位置只用于展示推荐商品,并且鼠标指向是有悬浮下拉菜单提供反馈数据。用户可以反馈“已经拥有”或者“不感兴趣”,并且根据个人喜好给商品打分。在顶部自导航条中的“设置为我推荐”下也可以进行相似设置。用户可以选择那些内容可以被作为推荐依据,那些不需要作为推荐依据。这使得通过用户提交数据优化纯机器推荐带来的弊端,是最终推荐结果真正符合用户需求和爱好。这些用户历史数据和反馈数据奠定了亚马逊的yong(用)户数据分析和商品推荐机制,通过历史数据分析和对反馈信息的学习,提高网站推荐商品对于特定客户符合程度。
基于历史浏览数据和用户反馈数据的分析和计算也是hu(互)联网新闻、网络广告等领域新商业模式的涌现源泉。在互联网信息越来越海量,筛选有价值的、符合用户偏好的数据越来越成为网民的难题。因而信息分析和推荐机制应该成为一个非常有前景的商业契机。
二、基于公共行为的推荐机制

上图是我进入《Landing Page》商品详细页面后,商品信息下方显示的推荐数据。《流量的秘密》shi(是)根据我过往购买数据为我推荐的,成为了匹配度最高的书目。在经过推荐后,直接提供了组合购mai(买)的按钮。注意这里是立即购买,而不是加入购物车;同样是在这个页面,《Landing Page》本身的详细信息右侧却只提供了“加入购物车”按钮,在商品详细页面到底应该提供“加入购物车”还是“立即购买”还是两者都提供?这个我找个机会再来讨论。
我们来看看为什么Amazon为什么在这个地方放的是《流量的密秘》而不是其他的书。

由上图可以看出,浏览了这个《Landing Page》详细信息页面后,有25%的访客mai(买)了《流量的秘密》,8%的用户买了《搜索引擎营销》而7%的用户买了《玩赚你的网站》。访问le(了)该页面的1/4用户购买了第一关联书目,这是个很高的比例了。其实我们看Amazon的商品详情页面不难发现有很大的篇幅是用于推荐关联商品的。也正是这种tui(推)荐机制降低了Amazon平均每单的商品数量,而单个订单的商品数量的降低直接带来了销售量的增长和平均物流成本的降低。因而这种推荐机制对于电子shang(商)务公司的重要性不言而喻。
我们来看一组数据,关于B2C平台的重复购买率:Vancl(凡客)是40%,电子商务企业平均水平是50%,er(而)卓越亚马逊是80%;据说卓越亚马逊每年用于营销推广的费用占运营总成本的仅10%左右,这才是电子商务企业所真正需要的指标。吸引新客户的成本越来越低,客户忠诚度越来越高。重复购买lv(率)与亚马逊的推荐机制不无关系。因为当用户登录后进入亚马逊首页时,看到的是根据其历史行为和反馈数据生cheng(成)的个性化定制页面。一个人的性格和兴趣往往是稳定的,关联推荐的价值便在这里。

请站长喝杯咖啡?

站长一直坚持白天工作、晚上熬夜更新素材,付出了巨大的精力和时间,其中的辛酸难以言述。

坚持免积分、免登录、无任何限制下载!如果本站素材对你有用,不妨考虑请站长喝杯咖啡鼓励一下!

标签:

你应该也喜欢这些吧

共有 0 条评论

给个评价吧

验证码: