994 年，杰夫·贝佐斯放弃了对冲基金的稳定工作，在自己租住的房子的地下室创立了亚马逊。
在第一个月，eCommerce 就将书籍销往了美国各州以及全球 45 多个国家，每周产生 20,000 美元的净利润，剩下的就成为历史了。
亚马逊成功的背后，除了革命性的商业模式外，还有对平台的不断完善和对创新解决方案的不断寻求。
这其中，我们不能忘记产品推荐引擎，这个动态产品推荐的“引擎”让亚马逊获得了成功，并彻底改变了整个电子商务世界。
因此，我们选择以回忆这个故事来开启今天的博客文章。
根据麦肯锡发布的一项研究，亚马逊高达 35% 的销售额是通过调节产品推荐的人工智能算法产生的。
消费者业务总监 Jeff Wilke 评论了该功能在全球最受欢迎的电子商务平台中的作用：
产品推荐：但是如果我的电商不是亚马逊怎么办？
驱动动态产品推荐的引擎由处理多种数据分析的几个部分组成：原则上，它根据所显示商品的购买情况、互动和评级来选择向每个用户展示的产品，并将结果与具有相似兴趣的用户显示的类似商品相结合。 。
尽管亚马逊只有一个，而且电子商务平台在研发上投入了相当大的预算，但动态产品/内容推荐功能也可以在较小的电子商务网站（为什么不是内容网站）上实现，这要归功于 Blendee 等营销自动化解决方案和平台，具有不可否认的优势：
增加销售额；
改善用户的购物和浏览体验；
提高客户忠诚度；
顾客忠诚度。
使用 Blendee 进行产品推荐：如何做？
据估计，平均而言，目录中只有 5% 的产品真正被用户看到：这就是为什么使用动态产品推荐变得至关重要，不仅可以让用户了解目录中的产品，还可以在最合适的时间展示它们。
上游受众分析和细分对于选择最合适的用户群来展示某些产品推荐至关重要。
但让我们按顺序进行。
Blendee 允许您根据多种算法配置产品推荐。
以下是主要内容：
热销推荐：通过点击查看展示目录中最受欢迎的商品；
个性化推荐：我们根据用户在网站上的最近浏览历史向用户推荐精选产品；
个性化趋势推荐：这种情况下，算法通过混合前两者来显示产品；
浏览历史推荐：从用户浏览过的商品开始展示；
销售个性化推荐：该算法允许根据用户最近购买的产品显示产品建议；
购物车推荐：根据用户购物车中的商品推荐商品；
再营销推荐：展示用户近几天浏览过，但是没有购买的商品。
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发表于 2025-3-3 14:47:24
