我们会发现很多网站都具备了内容推荐的功能,不仅是像B2C电子商务类的卓越的图书推荐,也包括兴趣类网站像豆瓣的豆瓣猜等。这类功能无疑在帮助用户发现需求,促进商品购买和服务应用方面起到了显著性的效果。那么这类的推荐是怎么得到的呢?其实跟网站数据分析不无相关,我们可以来简单看一下它的原理和实现。
关联推荐在营销上被分为两类:
向上营销 :根据既有客户过去的消费喜好,提供更高价值或者其他用以加强其原有功能或者用途的产品或服务。
交叉营销 :从客户的购买行为中发现客户的多种需求,向其推销相关的产品或服务。
向上营销是基于同类产品线的升级或优化产品的推荐,而交叉营销是基于相似但不同类的产品的推荐。
目前很多的关联推荐还是基于产品层面的,因为实现上更为简单(对于网站而言,产品数据明显少于用户行为数据,而且可能相差好几个数量级,所以分析工作就会轻很多),基于产品的推荐更多地以上面所述的两种营销手段来实现,更偏向于传统的“推式”营销(个人对这种营销方式比较没有好感,尤其“捆绑销售”之类)。
所以个人更偏向于基于用户分析的实现方式,这样更有利于发现用户的潜在需求,帮助用户更好的选择它们需要的产品,并由用户决定是否购买,也就是所谓的“拉式”营销。通过向用户推荐产品或服务,激发用户的潜在需求,促使用户消费,更加符合“以用户为中心”的理念。所以下面主要简单描述下以用户行为分析为基础的关联推荐,无论你是电子商务网站或是其他任何类型的网站,其实都可以实现这个功能。