李启光摸了摸自己头发稀疏的脑袋,随即起身出去办事。

    “光叔,我发现你最近掉毛掉得厉害。”方天看着他的脑袋,头发越来越稀少了,这样下去很快就要变成沙漠。

    李启光笑道:“是啊,很快就要聪明绝顶了!”

    方天喝着咖啡笑道:“是不是工作压力太大了,我给你放个假。”

    “不是,遗传的,我老爸50岁头发就掉光了。”李启光无奈笑道。

    林可晴说道:“你可以戴假发。”

    李启光问道:“有什么好推荐?”

    说起推荐,方天还真想起了一件非常关键的事情,打开千金商城在网站浏览了一番。

    发现网站的商品推荐,真是不理想。

    看着方天皱着眉头的样子,李启光感到疑惑:“怎么了,你也有掉毛问题?”

    方天手指指了指电脑屏幕,焦点落在网页的商品推荐上面。“你有没有发现网站的推荐很有问题。”

    李启光走过来看了看:“有什么问题?都是网站推荐给消费者的商品。”

    “可是我一个男的,网页竟然给我推荐高跟鞋,你不觉得网站这样的推荐很傻吗?”

    李启光说道:“肯定是这样的啊,网站又不知你是男是女。”

    方天摇摇头:“这样的推荐根本不是消费者想要的,我需要的是个性化的推荐!”

    对于电商购物网站来说,推荐系统实在太重要了,它可以很贴心地猜得到消费者需要什么,然后给消费者推荐商品,从而提高商品的销量。

    在这个年头,根本不存在什么智能个性化推荐。

    所有网站的推荐系统,基本就两种形式。

    第一种,网站编辑手动选择,然后将商品放在网站推荐位。

    第二种,就是随机推荐。

    按照时间进行排序,最新上架的商品会放在推荐上面。

    但无论哪一种,都不是智能个性化推荐。

    消费者打开网页,每个人看到的推荐内容都是一样的。

    比如现在方天看到的首页商品推荐。

    第一个是高跟鞋。

    第二个是皮鞋。

    第三个是儿童玩具车……

    不管是自己的账号,还是李启光的账号,也或者林可晴的账号登录,看到的推荐都是一样的。

    这样的推荐非常的不合理。

    林可晴说道:“我也感觉这样的推荐不合理,如果网站能够很贴心地猜得到我需要些什么,这样可以提高我的购买兴趣。”

    方天吩咐李启光给杨凡打个电话,网站设计是杨凡负责的。

    随即,李启光拨通了杨凡的电话。

    没过多久,一个黑脸年轻人走了进来,杨凡的肌肤就是这样的颜色,不知道还以为他是来自非洲的。

    “天哥,究竟叫我过来干吗啊?”杨凡拉过来椅子,坐了下来。

    方天指尖不停地敲打着桌面:“网站要做一个推荐系统。”

    “重要吗?”杨凡问道。

    “很重要。”方天语气肯定道:“这样可以大大提高用户的活跃度,更关键是,可以提高商品的转化率。”

    转化率,说白了,就是浏览量和成交量,1000个人打开推荐商品页面查看,只有1个人购买,这个转化率就太低了。

    要是推荐的商品是消费者感兴趣的,可以大大提高成交量。

    杨凡明白了,想要知道消费者的个性化需要,关键都在推荐算法。

    “这个推荐算法,怎么做?”

    方天摸着下巴想了好一会儿。“第一种,按照消费者的浏览记录和搜索记录,给消费者推荐商品,这是最简单也是最容易猜到消费者需求的推荐方式。”

    这个不难理解,用户到电商网站购物,他搜索了什么,浏览了什么商品,但并没有立刻下单,网站可以推荐给用户。

    杨凡点点头:“第二种方式呢?”

    “第二种,按照消费者的购买记录推荐。他曾经购买过的,好评度比较高的,并且这个商品不是耐用品,我们就可以推荐给他。”

    杨凡略微思索了一阵子,也全然明白了。曾经购买过给了好评的,证明消费者对这件商品是满意的,网站就可以给他推荐。

    但是,不能是耐用品,比如半个月前消费者在商城买过一部手机,不可能再推荐人家再买一台。

    但要是一包雀巢咖啡,嗯,这个就可以再次推荐给消费者。

    方天喝下一口咖啡,说道:“第三种,按照周边产品推荐。例如三天前,消费者在商城买了一个手机,我们就可以推荐手机相关的商品,例如推荐一个耳机,或者一个保护套。”

    “在比如,一个男士买了尿布,我们可以推荐他购买啤酒。”

    杨凡感到疑惑:“尿布和啤酒相关联吗?买尿布的男士会买啤酒?”

    “这个问题,你要问李启光。”

    李启光的儿子刚出生不久,他最有发言权。

    李启光无奈笑道:“好推荐,每次买尿布,我都感觉是一件很郁闷的事情!”

    “哈哈!”方天、杨凡两人大笑。

    “第四种推荐方式,按照用户分类。网站给消费者进行分类,根据他的年龄、购买力、兴趣爱好等等进行分类。”

    “通过这样的智能算法,我们发现a和b是同一类的消费者。”

    “假如a客户买了一本漫画书,然后再买了一个奥特曼玩具,那么,当b客户购买同一款漫画的时候,可以参考a用户,给他推荐一个奥特曼。”

    杨凡、林可晴、李启光听着方天说的推荐算法,感觉很有意思,按照他说的去做,推荐的商品会更加的贴心。

    接下来的时间,方天还讲了好多,杨凡都记录下来了。

    这套推荐系统说起来简单,但背后涉及到很复杂的智能算法,技术层面的事情,就要让技术员去优化探索了。

    就凭借这个强大的推荐系统,商城的购物体验远远甩开其他的同类网站。

    最后,方天说道:“这一套推荐系统,不只是运用在购物网站,它还可以运用在软云其他的应用。”

    软云可不只是拥有电商网站。

    旗下的软云新闻,要是用上了这一套算法,推荐的新闻会更加接近用户的兴趣。

    还有软云视频,软云微博,金玉等等,都可以用上这一套系统。