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    基于用戶行為的電子商務(wù)個性化推薦探討

    2020-08-26 07:53劉維軍
    經(jīng)營者 2020年16期
    關(guān)鍵詞:用戶行為個性化推薦信息管理

    摘? 要;生活在快節(jié)奏社會的人們,無論是吃飯、出行等日常生活行為,還是一些學(xué)習(xí)行為,都在潛移默化中受到社會發(fā)展的影響,追求高效。而隨著互聯(lián)網(wǎng)和智能設(shè)備的普及,電子商務(wù)成為了人們購物的不二之選,但也因為互聯(lián)網(wǎng)信息的海量化、便捷化,各個電子商戶之間的競爭日趨白熱化。一些商戶把握當(dāng)今社會人們追求個性化發(fā)展的特點(diǎn),衍生出個性化推薦,希望通過分析用戶行為數(shù)據(jù),精準(zhǔn)把控用戶喜好,進(jìn)行個性化推薦,提高顧客的忠誠度和購物體驗。本文以用戶行為數(shù)據(jù)分析為切入點(diǎn),在此基礎(chǔ)上探究個性化推薦,提出見解,希望可以為我國電子商務(wù)行業(yè)的發(fā)展提供一些參考意見。

    關(guān)鍵詞: 個性化推薦;用戶行為;電子商務(wù)網(wǎng)站;信息管理

    一、用戶行為數(shù)據(jù)

    電子商務(wù)網(wǎng)站的用戶行為數(shù)據(jù)對網(wǎng)站運(yùn)營的影響可謂無處不在,小到和網(wǎng)站的產(chǎn)品更新、推薦方式、服務(wù)推薦等日常行為息息相關(guān),大到對網(wǎng)站的日常運(yùn)營、產(chǎn)品的迭代更新、部門之間的協(xié)作配合都有指導(dǎo)引領(lǐng)作用,因此用戶行為數(shù)據(jù)分析對于電子商務(wù)企業(yè)的經(jīng)營發(fā)展至關(guān)重要。而對用戶行為數(shù)據(jù)的考察分析主要包括以下3部分內(nèi)容:首先是用戶的訪問渠道、渠道的流量監(jiān)控以及最終的用戶轉(zhuǎn)化率;其次是對用戶的瀏覽流程進(jìn)行監(jiān)控,包括瀏覽足跡、時長、路徑、深度等;最后是綜合分析頁面的跳失率、轉(zhuǎn)化率和用戶活躍量、黏性等數(shù)據(jù),探究用戶留下來或者流失的可能原因。因此,用戶行為數(shù)據(jù)分析已經(jīng)成為各個電商網(wǎng)站研究的重要課題。

    二、點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)對于分析用戶行為的必要性

    電子商務(wù)的成功和大量的用戶行為數(shù)據(jù)分析密不可分。目前大多數(shù)電子商戶在尋找目標(biāo)客戶時,通常都會對用戶的購買信息、評級信息以及用戶進(jìn)入電商網(wǎng)站的方式例如鏈接、關(guān)鍵詞搜索等進(jìn)行分析鎖定。但是,這種數(shù)據(jù)分析模式下的結(jié)果存在一定的局限性,對用戶需求的預(yù)測和挖掘能力很弱。一個公司的未來發(fā)展趨勢和領(lǐng)導(dǎo)者的決策息息相關(guān),不準(zhǔn)確的預(yù)測數(shù)據(jù)是無法為企業(yè)的順利發(fā)展提供可靠保證的,在這個時候,點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)的出現(xiàn)彌補(bǔ)了這一空白。點(diǎn)擊流,顧名思義就是客戶在訪問電商網(wǎng)站時每一次點(diǎn)擊都會被企業(yè)網(wǎng)站日志記錄在案,從而形成點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)。而點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)按照數(shù)據(jù)來源可以具體分為以下幾種:

    (一)問卷調(diào)查

    雷玲等人通過將產(chǎn)品策略、網(wǎng)站策略、促銷策略設(shè)置為自變量,將情感反應(yīng)作為因變量,來探究用戶沖動行為的購買機(jī)制,在研究中他們發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品策略、網(wǎng)站策略和促銷策略對用戶的情感反應(yīng)有顯著影響,其中以促銷策略為主,產(chǎn)品策略、網(wǎng)站策略次之。

    (二)網(wǎng)頁瀏覽日志

    付關(guān)友等人以心理學(xué)為切入點(diǎn),靈活運(yùn)用內(nèi)驅(qū)力理論對web用戶的瀏覽行為以及是否對網(wǎng)頁感興趣之間的聯(lián)系進(jìn)行了深刻的探討,最終得出當(dāng)瀏覽網(wǎng)頁的頁數(shù)增加時,用戶的興趣也相應(yīng)有所提升。

    對用戶行為展開數(shù)據(jù)分析,可以通過以上提到的問卷調(diào)查、網(wǎng)頁瀏覽日志、實(shí)驗室實(shí)驗等途徑獲取需要的精確數(shù)據(jù),繼而利用不同的模型方法對其進(jìn)行分析,得到定量或定性的用戶分析結(jié)果。

    三、以用戶行為數(shù)據(jù)分析為導(dǎo)向的電子商務(wù)個性化推薦

    互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展為電子商務(wù)公司采集用戶信息提供了便利的環(huán)境,電子商務(wù)公司在采集完用戶信息數(shù)據(jù)時通過管理個性化用戶網(wǎng)絡(luò)體驗,并且同步保留客戶的通信,進(jìn)行有效分析,將其結(jié)果轉(zhuǎn)換為高質(zhì)量的產(chǎn)品和服務(wù)反饋于用戶,為客戶提供更加優(yōu)質(zhì)的網(wǎng)絡(luò)購物服務(wù),形成良性循環(huán)。在這個信息大爆炸的時代,互聯(lián)網(wǎng)每分每秒都在輸出大量的新信息,信息嚴(yán)重超載,導(dǎo)致電子商戶和用戶都很難在海量的信息中快速找到自己需要的信息。

    推薦系統(tǒng)的誕生就是對該問題的有力響應(yīng),推薦系統(tǒng)采用應(yīng)用信息,在信息數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上加上信息過濾技術(shù),有效減少無關(guān)項,縮小選擇范圍,使客戶可以在最短的時間內(nèi)獲取到其想要購買的商品的全部信息,或者使商戶可以快速發(fā)掘潛在客戶,提供針對性服務(wù),提高工作效率,節(jié)省時間和成本。目前,推薦系統(tǒng)已被多個平臺引進(jìn)運(yùn)用。許多電子商務(wù)公司立足于推薦系統(tǒng),結(jié)合目前的個性化發(fā)展,形成個性化推薦營銷戰(zhàn)略,在摸清掌握用戶的購物喜好的同時為用戶實(shí)時推薦其可能感興趣的商品,提高購買率。推薦系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析技術(shù)主要采用內(nèi)容過濾和協(xié)同過濾,內(nèi)容過濾就是指提供和用戶歷史購買記錄相似的內(nèi)容,而協(xié)同過濾就是識別和用戶喜好相同的客戶,提供其感興趣的商品。

    四、優(yōu)化電子商務(wù)營銷方案的有效措施

    電子商務(wù)企業(yè)主要是通過高效率收集用戶行為數(shù)據(jù)并進(jìn)行具體分析,從而發(fā)掘用戶的潛在需求和行為模式,以此為基礎(chǔ)優(yōu)化營銷方案,提高經(jīng)濟(jì)利益,同時也為用戶提供更加貼心的服務(wù)。

    (一)完善購物流程,提高轉(zhuǎn)化率

    網(wǎng)站可以通過剖析用戶的整體行為路徑,發(fā)掘不同環(huán)節(jié)行為之間的聯(lián)系,從而尋找規(guī)律,確定對轉(zhuǎn)化率有影響的因素,以此為依據(jù)靈活調(diào)整經(jīng)營戰(zhàn)略,對于優(yōu)勢環(huán)節(jié)加大投入,劣勢環(huán)節(jié)則減少,確保使網(wǎng)站的資源可以發(fā)揮出最大價值,獲得最大效益。

    借助漏斗分析可以直觀地分析出用戶行為路徑每一個環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化和流失,對于流失嚴(yán)重的環(huán)節(jié),還可以進(jìn)一步細(xì)化進(jìn)行多角度分析,發(fā)現(xiàn)漏點(diǎn),進(jìn)行針對性完善。首先是定義轉(zhuǎn)化漏斗,找到需要分析的流程,量化其流程數(shù)據(jù),將購物和回購行為抽象成漏斗,解構(gòu)整個環(huán)節(jié)。其次是進(jìn)行漏斗對比分析,謹(jǐn)慎查看用戶行為在每一個漏斗的變化,對比分析用戶特性、時間粒度等特征,抽絲剝繭,得出漏點(diǎn)事件,集中解決漏點(diǎn)問題。

    (二)完善網(wǎng)頁結(jié)構(gòu)設(shè)計,準(zhǔn)確迎合用戶需求

    商家可以根據(jù)網(wǎng)頁熱力圖直觀發(fā)現(xiàn)用戶喜愛的板塊和內(nèi)容,優(yōu)化網(wǎng)頁結(jié)構(gòu),這也是數(shù)據(jù)價值最上層的表現(xiàn),而最大字的點(diǎn)擊熱度比圖片大,那么圖片模塊屬于下層表現(xiàn)。如果網(wǎng)站一味注重圖片的堆砌,就會影響網(wǎng)頁排版體驗。因此在設(shè)計網(wǎng)頁結(jié)構(gòu)時,商家應(yīng)結(jié)合用戶行為分析結(jié)果,將具有價值的上層表現(xiàn)置于最突出的地方,使用戶可以一眼發(fā)現(xiàn)、一目了然。在實(shí)際操作的過程中,可以借助點(diǎn)擊模型分析法將網(wǎng)頁劃分為不同的模塊,構(gòu)建一個平面圖。而網(wǎng)頁頁面點(diǎn)擊分析支持事件篩選屬性、用戶屬性的任意維度,當(dāng)頁面組內(nèi)跳轉(zhuǎn)時將會延續(xù)上一頁面的選擇。點(diǎn)擊分析和其他分析方法強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合,共同探討用戶與網(wǎng)站交互之間的聯(lián)系,有助于網(wǎng)站精準(zhǔn)獲悉用戶需求,提供針對性服務(wù)。

    (三)升級個性化體驗,提高用戶黏性

    在進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)購物時,不同的人因為教育背景、生活習(xí)慣、地域差異等,所以購物需求和喜好也有所出入,蘿卜青菜各有所愛,適合自己的才是最好的。因此,商家如果想將用戶長久地留下來,就要切實(shí)根據(jù)每一個用戶的點(diǎn)擊分析結(jié)果挖掘用戶的喜好,從而量身定制推薦方案,確保用戶在每一次瀏覽時都可以發(fā)現(xiàn)自己感興趣的內(nèi)容,獲得良好的體驗。如果商家的轉(zhuǎn)化成本較低,產(chǎn)品替代性較高,那么用戶黏性也會較低。想要提高用戶黏性,商家就需要不斷打磨自己的產(chǎn)品,將其變得獨(dú)一無二,而且通過服務(wù)理念和品牌價值使用戶對其產(chǎn)生依賴感也可以提高用戶黏性。

    (四)采集優(yōu)質(zhì)用戶畫像,進(jìn)行定向推送

    商戶想要提高自己的競爭核心力,就要不斷提升自己的服務(wù)品質(zhì),可以通過預(yù)估用戶心理,結(jié)合用戶的消費(fèi)水平、喜好,推送給用戶最有針對性和最有用的內(nèi)容,使用戶覺得是有效的,而不使用戶覺得厭煩。首先是建立用戶信息畫像,獲取用戶收入、職業(yè)、資產(chǎn)等一系列基礎(chǔ)信息,補(bǔ)充靜態(tài)數(shù)據(jù),建立畫像原型,然后收集用戶的瀏覽習(xí)慣、使用頻次消費(fèi)記錄等動態(tài)數(shù)據(jù),動靜結(jié)合。其次是繪制行為畫像,明確用戶需求,杜絕重復(fù)推送和無效推送。最后是選擇最優(yōu)時間進(jìn)行推送,在推送奢侈品、消費(fèi)品時要考慮用戶是否購買完下一次可能就不需要了,這只是一次性消費(fèi),應(yīng)減少推送頻率;而針對必需品,則可以根據(jù)用戶購買時間推斷下一次購買時間進(jìn)行推送,而不是無時無刻推送,避免使用戶產(chǎn)生厭煩心理。不斷完善用戶畫像,提供貼心服務(wù)。

    (作者單位為遼寧工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院)

    [作者簡介:劉維軍(1974—),男,遼寧撫順人,研究生,碩士,講師,研究方向:電子商務(wù),信息管理。]

    參考文獻(xiàn)

    [1] 謝軍,吳靜,高海霞.電子商務(wù)網(wǎng)站用戶行為分析與網(wǎng)絡(luò)營銷優(yōu)化措施[J].電腦知識與技術(shù),2020(04).

    [2] 張莉.基于“用戶畫像”的精準(zhǔn)營銷策略研究[J].現(xiàn)代營銷(下),2020(03).

    [3] 侯治平.用戶行為模式下電子商務(wù)網(wǎng)站個性化推薦研究[J].電腦與信息技術(shù),2011(08).

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