電商產(chǎn)品，怎么通過大數(shù)據(jù)推薦商品給用戶的呢？
首先確定要推薦的目標用戶，通過目標用戶的行為數(shù)據(jù)，比如說商品瀏覽記錄、搜索記錄、購買記錄等，分析出該用戶的行為偏好，比方說改用戶最近常瀏覽的商品是什么，確定目標商品范圍。
然后運用大數(shù)據(jù)，匹配其他用戶的瀏覽記錄，目標商品范圍的匹配程度越高，表示用戶興趣的相似性越大，分析結(jié)果也就越可信，最終找到客戶興趣相似性比較高的用戶群。
最后分析這個用戶群中的用戶，除了目標商品以外，還看過什么其他的商品？用戶群瀏覽的商品重合度越高，表示這件商品這些商品匹配目標用戶的興趣的可能性比較高，取重合度最高的幾樣商品，就可以作為匹配結(jié)果，推薦給目標用戶。
打個比方，甲用戶瀏覽過A、B兩樣商品，我們通過大數(shù)據(jù)找到了同樣看過這兩本書的用戶群，通過分析，發(fā)現(xiàn)該用戶群中的大多數(shù)人都瀏覽過C這樣商品，那么我們可以認為，甲對于商品C的興趣，可能也很大，就可以把C產(chǎn)品推薦給甲。
通過對大數(shù)據(jù)的運用，能夠抓住用戶的興趣點，從本質(zhì)上改變營銷的形式，從只能打廣告被動等待感興趣的用戶上門的廣撒網(wǎng)形式轉(zhuǎn)變成主動向感興趣的用戶主動推薦的精準形式，從傳統(tǒng)的被動營銷方式轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃訝I銷方式。
此外，較高的用戶與商品的需求匹配度，能夠促使讓用戶快速成交。提升整體營銷效率，交易量增長，營銷成本降低，有助于達到利潤最大化。
而在線下場景，識別用戶，匹配需求的工作，更多地在銷售人員與客戶的互動中完成。只有客戶主動說出自己的興趣，銷售人員才能按照興趣，進行推薦，推動后續(xù)的成交工作。但是線上場景，可以做到用戶并沒有明確表態(tài)的情況下，我們也可以大致分析出用戶的興趣所在。
綜合來看，線上最大的優(yōu)勢是數(shù)據(jù)的留存和精準化，更加全面，更加有效率，可以做到前任前面！線下最大的優(yōu)勢是人，有人，就有信任，與客戶的互動性更強！各有其優(yōu)缺點。
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