大數(shù)據(jù)時(shí)代電子商務(wù)個(gè)性化推薦發(fā)展趨勢(shì)研究

夏洋?何慧如

摘 要：現(xiàn)階段，隨著時(shí)代發(fā)展的速度越來(lái)越快，電子商務(wù)的發(fā)展也得到了很大的提升，但是，由于各個(gè)方面因素的干擾和制約，使得國(guó)家相關(guān)文獻(xiàn)在電子商務(wù)個(gè)性化研究方面還停留在理論層面，比較側(cè)重于內(nèi)容推薦方法以及協(xié)同推薦方法，而在個(gè)性化推薦方面的研究卻很少。在這種情況下，本文對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代電子商務(wù)個(gè)性化推薦發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行了簡(jiǎn)單分析和探究，希望可以為相關(guān)人員提供一定的幫助。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；個(gè)性化推薦；電子商務(wù)

自進(jìn)入21世紀(jì)以來(lái)，互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展迅速，人們?cè)诨ヂ?lián)網(wǎng)上進(jìn)行的一系列活動(dòng)產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)，顯然，我們已經(jīng)進(jìn)入了一個(gè)大數(shù)據(jù)時(shí)代；對(duì)于這些數(shù)據(jù)，利用好則在各領(lǐng)域均有益處，利用不好也會(huì)給我們帶來(lái)麻煩；電子商務(wù)行業(yè)在大數(shù)據(jù)時(shí)代該何去何從？個(gè)性化推薦自然是不可或缺的一個(gè)領(lǐng)域。我們應(yīng)該加大對(duì)電子商務(wù)個(gè)性化推薦的重視程度，明確其發(fā)展趨勢(shì)，同時(shí)結(jié)合實(shí)際現(xiàn)狀，根據(jù)消費(fèi)者的興趣愛(ài)好，有針對(duì)性地向用戶(hù)推薦感興趣的商品信息，進(jìn)而為用戶(hù)提供更大的便利。

一、大數(shù)據(jù)時(shí)代分析

（一） 大數(shù)據(jù)的含義及特點(diǎn)分析

大數(shù)據(jù)（big data）是指無(wú)法在一定時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。IBM曾提出大數(shù)據(jù)的5V特點(diǎn)：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價(jià)值密度）、Veracity（真實(shí)性）。大數(shù)據(jù)包含了各種各樣的數(shù)據(jù)信息，其在不同的領(lǐng)域反映了生活的現(xiàn)狀。由于大數(shù)據(jù)具有規(guī)模大、涉及面非常廣泛等特點(diǎn)，因此被引入到社會(huì)發(fā)展的機(jī)構(gòu)當(dāng)中。與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)不同，大數(shù)據(jù)時(shí)代下，其變得更加具有一定的動(dòng)態(tài)性，使得數(shù)據(jù)的類(lèi)型也變得更加多樣化。從數(shù)量的角度進(jìn)行分析，大數(shù)據(jù)能夠?qū)⒏鱾€(gè)行業(yè)的信息進(jìn)行合理的整合，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可以進(jìn)行跨區(qū)域傳輸。由于數(shù)據(jù)信息涉及到的范圍非常廣泛，使得在實(shí)際數(shù)據(jù)信息傳輸?shù)倪^(guò)程中，一些數(shù)據(jù)信息在傳輸中顯得過(guò)于零碎和片化。因此，在數(shù)據(jù)信息挖掘過(guò)程中，應(yīng)該借助一些技術(shù)和理念依照一定的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行開(kāi)展和進(jìn)行。

（二） 大數(shù)據(jù)時(shí)代電子商務(wù)的發(fā)展趨勢(shì)分析

所謂電子商務(wù)，就是利用計(jì)算機(jī)技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、遠(yuǎn)程通信技術(shù)實(shí)現(xiàn)整個(gè)商務(wù)過(guò)程的電子化、數(shù)字化和網(wǎng)絡(luò)化。大數(shù)據(jù)對(duì)電子商務(wù)來(lái)說(shuō)是一把雙刃劍，優(yōu)勢(shì)在于它既可實(shí)現(xiàn)私人訂制，信息個(gè)性化，也可物流更加便利，更新更為及時(shí)；弊端體現(xiàn)在信息泛濫，誤導(dǎo)性增強(qiáng)。對(duì)于電商行業(yè)來(lái)說(shuō)，想要在發(fā)展中以大數(shù)據(jù)趨勢(shì)為依托，勢(shì)必要聯(lián)合數(shù)據(jù)分析、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)甚至是人工智能等多重手段，對(duì)目標(biāo)客戶(hù)進(jìn)行精準(zhǔn)畫(huà)像，從而達(dá)到產(chǎn)品廣告精準(zhǔn)投放、為目標(biāo)提供定制服務(wù)的目的。

二、個(gè)性化推薦服務(wù)

個(gè)性化推薦服務(wù)是建立在海量數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，為客戶(hù)提供個(gè)性化的信息服務(wù)和決策支持。例如：購(gòu)物平臺(tái)根據(jù)客戶(hù)的瀏覽記錄和購(gòu)買(mǎi)記錄，利用一些推薦算法，如協(xié)同過(guò)濾、聚類(lèi)模型等，向客戶(hù)推薦一些他們可能會(huì)購(gòu)買(mǎi)的商品或服務(wù)，隨著推薦算法的優(yōu)化，個(gè)性化推薦也越來(lái)越精準(zhǔn)。

三、大數(shù)據(jù)時(shí)代電子商務(wù)個(gè)性化推薦發(fā)展趨勢(shì)探究

（一）分散數(shù)據(jù)具有一定的關(guān)聯(lián)性

關(guān)聯(lián)分析又稱(chēng)關(guān)聯(lián)挖掘，就是在交易數(shù)據(jù)、關(guān)系數(shù)據(jù)或其他信息載體中，查找存在于項(xiàng)目集合或?qū)ο蠹现g的頻繁模式、關(guān)聯(lián)、相關(guān)性或因果結(jié)構(gòu)?；蛘哒f(shuō)，關(guān)聯(lián)分析是發(fā)現(xiàn)交易數(shù)據(jù)庫(kù)中不同商品（項(xiàng)）之間的聯(lián)系。通過(guò)關(guān)聯(lián)分析，一個(gè)事物的所有情況，可以通過(guò)另一個(gè)事物進(jìn)行預(yù)測(cè)和判斷；同時(shí)還會(huì)發(fā)現(xiàn)事物間隱藏的相互關(guān)系，從而更加有效地對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行關(guān)聯(lián)，這時(shí)在進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)搜索時(shí)，可以第一時(shí)間出現(xiàn)關(guān)聯(lián)產(chǎn)品，從而有效提高產(chǎn)品的銷(xiāo)量和知名度。同時(shí)，在企業(yè)的實(shí)際發(fā)展中，通過(guò)對(duì)網(wǎng)上資源進(jìn)行整合，還可以將自己的產(chǎn)品和其他公司的產(chǎn)品進(jìn)行有效地關(guān)聯(lián)，明確客戶(hù)信息，了解客戶(hù)喜好，對(duì)客戶(hù)進(jìn)行有效地推薦。

（二）營(yíng)銷(xiāo)精準(zhǔn)化以及針對(duì)化

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度的挖掘，可以對(duì)消費(fèi)者的喜好進(jìn)行精準(zhǔn)的分析，然后針對(duì)性的向他們進(jìn)行推薦，比如：今日頭條”的個(gè)性化新聞推薦服務(wù)最大的特點(diǎn)就是快速和準(zhǔn)確，用戶(hù)在使用“今日頭條”APP 瀏覽新聞信息時(shí)，后臺(tái)就會(huì)對(duì)用戶(hù)的瀏覽足跡進(jìn)行儲(chǔ)存和記憶，并進(jìn)行簡(jiǎn)單的分類(lèi)和對(duì)用戶(hù)興趣的分析，在用戶(hù)之后的瀏覽過(guò)程中，系統(tǒng)就會(huì)自動(dòng)推薦給用戶(hù)之前其感興趣的同類(lèi)消息或新聞內(nèi)容，甚至是向用戶(hù)推薦此類(lèi)相關(guān)的頭條號(hào)，請(qǐng)求關(guān)注。

（三） 電子商務(wù)的智能平臺(tái)

對(duì)于電商平臺(tái)來(lái)說(shuō)，往往是用戶(hù)有了較強(qiáng)的購(gòu)物需求。未使用智能推薦的電商平臺(tái)，因?yàn)槊總€(gè)用戶(hù)的購(gòu)物需求是不同的，用戶(hù)在登陸時(shí)并不能很容易的在首頁(yè)就發(fā)現(xiàn)自己意向購(gòu)買(mǎi)的商品、品類(lèi)，且每個(gè)用戶(hù)的首頁(yè)商品、品類(lèi)都是一樣的。用戶(hù)不能在短時(shí)間找到意向商品在一定程度上會(huì)造成首頁(yè)訪(fǎng)問(wèn)轉(zhuǎn)化率降低和首頁(yè)流量的流失，分發(fā)效率和質(zhì)量較低。而使用了智能推薦的電商平臺(tái)，用戶(hù)在登陸首頁(yè)時(shí)則會(huì)有很大的概率發(fā)現(xiàn)意向商品，從而直接跳轉(zhuǎn)到商品詳情頁(yè)面，提高了頁(yè)面的訪(fǎng)問(wèn)效率。像用戶(hù)在購(gòu)物車(chē)頁(yè)面時(shí)，智能推薦則幫助電商平臺(tái)挖掘了用戶(hù)的潛在需求，實(shí)現(xiàn)了交叉和向上銷(xiāo)售從而提高了客單價(jià)。較為經(jīng)典的案例是，經(jīng)常買(mǎi)德國(guó)啤酒的人很大概率上會(huì)需要尿布。而未使用智能推薦的電商平臺(tái)，用戶(hù)在購(gòu)買(mǎi)德國(guó)啤酒時(shí)，可能想不到還需要購(gòu)買(mǎi)尿布，或者想到了要購(gòu)買(mǎi)尿布而去了其他的電商平臺(tái)，而智能推薦則幫助用戶(hù)發(fā)現(xiàn)自己的需求，減輕用戶(hù)尋找到意向商品的時(shí)間成本。假設(shè)兩個(gè)電商平臺(tái)a和b，在平臺(tái)a里用戶(hù)3秒內(nèi)就找到了他想要的商品，而平臺(tái)b需要3分鐘，那么顯而易見(jiàn)地用戶(hù)會(huì)更經(jīng)常使用a平臺(tái)。換句話(huà)說(shuō)，智能推薦帶來(lái)的不僅僅是簡(jiǎn)單的點(diǎn)擊，更重要的是讓用戶(hù)重復(fù)使用。

四、結(jié)語(yǔ)

新時(shí)期下，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進(jìn)一步發(fā)展，電子商務(wù)的發(fā)展也進(jìn)入了一個(gè)新的時(shí)期，用戶(hù)對(duì)商品的意向存在不確定性，為電子商務(wù)的個(gè)性化推薦產(chǎn)生了一定的難度。為妥善解決這一問(wèn)題，還需制定合理的對(duì)策，確保電子商務(wù)個(gè)性化推薦朝著更好的方向發(fā)展。

參考文獻(xiàn)：

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