5月19日消息，近期，shopline應用市場(chǎng)上線(xiàn)亞馬遜級別推薦算法shopai。shopai能夠利用人工智能和機器學(xué)習算法，理解用戶(hù)實(shí)時(shí)行為和商品分類(lèi)、以及價(jià)格和營(yíng)銷(xiāo)的實(shí)時(shí)變化，通過(guò)發(fā)掘用戶(hù)的行為，找到用戶(hù)的個(gè)性化需求，為客戶(hù)提供個(gè)性化推薦，促進(jìn)商品的點(diǎn)擊率和店鋪的轉化率。
據悉，賣(mài)家可以在首頁(yè)使用shopai“為您推薦”功能，該功能將根據用戶(hù)的購物歷史、瀏覽記錄以及請求的上下文信息預測用戶(hù)最有可能點(diǎn)擊或購買(mǎi)的下一個(gè)商品，激發(fā)用戶(hù)的潛在需求。通過(guò)這一推薦，可以將網(wǎng)站的瀏覽者轉為購買(mǎi)者或者潛在購買(mǎi)者，優(yōu)化店鋪ctr點(diǎn)擊率。
此外，客戶(hù)對商品產(chǎn)生興趣，進(jìn)入詳情頁(yè)詳細了解商品后，會(huì )發(fā)現部分商品不滿(mǎn)足自己的需求，從而離開(kāi)店鋪。為了降低用戶(hù)流失，提高客戶(hù)轉化率，為消費者提供其它類(lèi)似商品的推薦非常有必要。
賣(mài)家在商品詳情頁(yè)使用shopai的“類(lèi)似商品”推薦功能，系統將最大限度的利用產(chǎn)品名稱(chēng)、說(shuō)明、類(lèi)別、圖片等標簽尋找與用戶(hù)本身想買(mǎi)的商品類(lèi)似的商品，根據客戶(hù)購物車(chē)中的商品和客戶(hù)可能感興趣的商品推薦類(lèi)似的商品，這樣不僅能夠提高用戶(hù)的點(diǎn)擊率，也可以帶給用戶(hù)提供更多的選擇、更好的體驗，從而提高轉化率。
據了解，當消費者看中一款商品，決定進(jìn)入購物車(chē)頁(yè)面購買(mǎi)時(shí)，如果旁邊有配套的產(chǎn)品，他們將更傾向于一起搭配購買(mǎi)。賣(mài)家可以在購物車(chē)頁(yè)面增加shopai“經(jīng)常一起購買(mǎi)”的商品推薦功能，推薦系統將識別經(jīng)常在同一購物會(huì )話(huà)中與特定商品一起購買(mǎi)的商品，給用戶(hù)推薦與用戶(hù)本身所需物品相關(guān)聯(lián)的產(chǎn)品。
通過(guò)系統的推薦，用戶(hù)會(huì )被提醒購買(mǎi)一些自己可能需要但是沒(méi)有想到的商品，提升店鋪平均訂單收益。
除此之外，在一個(gè)訂單完成后，賣(mài)家可以利用shopai“猜你喜歡”推薦功能進(jìn)行二次營(yíng)銷(xiāo)，提高用戶(hù)留存率。
“猜你喜歡”推薦功能會(huì )在用戶(hù)完成一個(gè)訂單后，基于用戶(hù)的購物記錄和瀏覽記錄，以及候選商品與當前指定商品的相關(guān)程度，預測用戶(hù)最有可能點(diǎn)擊和購買(mǎi)的下一個(gè)商品，在訂單完成界面給用戶(hù)進(jìn)行個(gè)性化的推薦，留住用戶(hù)，提高商品的點(diǎn)擊率和曝光率。
目前，shopai已經(jīng)在shopline應用商店正式上線(xiàn)。shopline賣(mài)家無(wú)需任何大數據和機器學(xué)習等專(zhuān)業(yè)知識，就能通過(guò)shopai依據店鋪過(guò)去積累的數據為自己的店鋪構建高質(zhì)量的個(gè)性化產(chǎn)品推薦。賣(mài)家還可以根據店鋪特色和用戶(hù)習慣，自主調整推薦的內容和商品，讓店鋪展示的商品更加多樣化。