商業個性化推薦模型綜述

徐 暢

(河北大學 河北 保定 071000)

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商業個性化推薦模型綜述

徐 暢

(河北大學 河北 保定 071000)

半個世紀的信息技術革命，同幾百年的工業革命一樣波瀾壯闊、風起云涌。隨著海量的資訊以及消費個體行為數據呈指數級爆發增長，新的商業理論與商業模式不斷涌現，無論是《長尾理論》，還精準社會化營銷，無論是《重新定位》，還是基于用戶偏好的市場細分，其所指向的趨勢是一致的，即為每一個終端消費者提供他們最想要的產品和服務。

商業未來將由個性化技術驅動。個性化技術和商業應用的出現是以網絡為代表的數字化技術發展的必然。在我們可以預見的未來，無論是產品還是服務，都將為每一個消費者量身打造，信息世界正在變得越來越聰明和智能，似乎比我們還了解自己想要的是什么。

電子商務；商務；個性化推薦

一、個性化電子商務

(一)零售電子商務

顧客的偏好因人而異，零售網站更應該依據顧客的喜好來展示他們需要的商品，從而改善他們的瀏覽體驗。個性化推薦技術已經給了零售網站提供了解決方案。目前有很多大型的零售網站，比如：Amazon、CDNOW、Netflix等都在采用個性化推薦技術來改善顧客的購物體驗。個性化推薦系統能夠根據每位顧客在網站上的瀏覽和訪問歷史來挖掘顧客的個性化偏好，從而向不同的顧客展示他們各自需要的商品。

現在零售網站在挖掘顧客的偏好時主要采取以下兩種思路：一種是基于用戶來判斷顧客之間的相似性，即判斷某位顧客與哪類人更相似。業界現在常用的一種技術就是基于用戶的協同過濾，即經常買同樣商品的人，也有相似的偏好，我們能知道喜歡這個商品的人還可能喜歡哪些商品；第二種是基于商品來判斷商品之間的關聯度。主要是判斷哪些商品之間更加相關。例如對iPhone感興趣的人也會對iPhone的配件感興趣。有時候也可以利用商品的描述和分類信息進行個性化推薦。

(二)個性化網絡團購

作為網絡購物的后起之秀，有專門以團購業務的創業公司，例如：美團網、拉手網、糯米團等；有將團購作為核心業務的生活信息服務類網站，類如：大眾點評網、58團購、趕集網等；各大互聯，網公司也大力發展團購業務，例如：淘寶、騰訊、新浪等。

了解用戶興趣最簡單的方法就是主動詢問。當你在團購網站注冊的時候，會被問及地址和性別等信息，還主動提交自己感興趣的團購類別。了解之后商家可以通過電子郵件營銷或者個性化著陸頁的方法實現個性化團購信息推送。

個性化EDM技術中，不同的用戶有著不同的偏好，有些偏好可能是價格、商品類別屬性，也有可能是用戶的潛在購買需求。個性化EDM的神奇之處在于，他能根據這些偏好信息向不同的用戶推送不同的信息，把用戶最感興趣的信息列在郵件內容的最顯眼的地方。

著陸頁，即不同用戶看到的網站首頁內容有所不同，根據用戶對團購商品的不同偏好，個性化的著陸頁講為不同的用戶呈現不同的內容。

二、個性化定價和促銷

價格歧視是指經營者就同樣生產成本的商品或服務，針對不同的購買者實行不同的銷售價格。從經營者角度看，不同購買者對同樣的商品或者服務愿意支付的最高價格不同，采取價格歧視能夠使得經營者獲得超額利潤。

個性化定價主要包括三個步驟：

第一，識別每一位顧客最多愿意支付多少錢，例如對于任意一張DVD，我們知道鮑勃和露西各自愿意支付多少錢買。

第二，在了解顧客愿意支付意愿的基礎上，我們需要決定某個商品應該賣給哪些顧客來實現自己最大化利潤。

第三，設計“價格歧視”的機制：在以上兩個步驟的基礎上，我們需要制定一個歧視機制。這個機制能讓不同的顧客享受到不同商品的優惠。

為了知道每一位顧客最多愿意支付多少錢，企業可以根據歷史信息，針對每一位顧客提供不同的價格。1.是基于顧客的個人信息，根據顧客的個人信息制定個性化只是一個不完美的簡單嘗試，除了基于性別還可以基于年齡種族、地區甚至外貌來定價，這樣簡單粗略的定價也可能帶來不必要的麻煩；2、基于顧客購買歷史，可以根據會員之前購買的商品、購買時間和購買價格等歷史交易數據，我們可以知道每位顧客購買某個商品的頻率以及對價格的敏感程度來判斷顧客愿意支付的價格。

三、個性化超市服務于促銷

(一)個性化超市服務

1.智能購物車導航。stop&stop推出IBM“個人購物助手”的個性化解決方案，在超市的購物車上安裝計算機，并配有無線網，顧客在超市購物前把自己需要購買的物品傳到超市會員賬戶上，到超市后，只需在購物車上刷一下會員卡，購物助手就能夠讀取顧客之前傳的購物清單，進而為顧客規劃一條最短的購物路線，通過天花板的位置跟蹤系統里為顧客指引購物路線，幫助顧客節省時間。不僅如此，該助手還可以提供商品的詳細信息。

2.虛擬服務人員。Sensory公司開發一個可以和顧客交談的“超市阿凡達”。這是一個出現在超市的終端或者智能購物車上的虛擬人物形象，它的語言識別、說話的表情甚至是嘴唇的動作都是根據真人模式的。人工智能技術今后能給超市帶來更加個性化的服務，不只是顧客通過購物助手來查詢他們需要的信息，我們還可以主動地挖掘顧客的偏好。

(二)超市的個性化促銷

1.過道上的實時促銷。隨著技術的發展，超市經理人開始琢磨投放個性化的優惠券的時間。Stop&stop的經理人說，我們以前的銷售努力是針對購物后的客戶而設計的，現在不同了，我們希望能夠吸引過道中的顧客，領他們積極做出購買決策。根據購買歷史記錄推算出顧客這個時間段大概需要什么物品，積極發放個性化推薦后的優惠券。

2.個性化定價方法+顧客實施數據。Safeway超市是通過購物車推出個性化優惠券，除了通過購物車上安裝個人購物助理以外，還在購物車上安裝了明愛裝置來確定顧客在哪個貨架前停留的時間，手機顧客實時數據，從而為過道的顧客提供個性化的降價和促銷。

四、個性化搜索引擎

(一)基于地理位置搜索。基于地理位置搜索的原理很簡單：根據用戶的IP地址即可確定用戶的所在的城市。根據這個用戶的地理位置提供個性化搜索。一般的步驟：在傳統的搜索引擎結構上，個性化搜索引擎首先通過用戶的搜索歷史和其他信息來了解用戶搜索的興趣，然后根據用戶興趣對網頁進行排序，從而為用戶提供個性化的搜索結果。其中最關鍵的步驟是準確推斷用戶的搜索時的興趣。

(二)基于行為的個性化。基于行為的個性化的基本思路是：我們不在乎網頁的具體內容是什么，我們只通過用戶訪問了什么網頁來推測他還對哪些網頁感興趣，這種方法的代表技術是協同過濾。我們通過相關性或用戶之間的相似性來推測用戶還會對什么網頁興趣，用戶可能感興趣的網頁，pagerank的修正系數就越大，網頁在搜索結果中的排序也就會相應提高。

(三)基于內容的個性化推薦。利用關鍵詞語義發掘用戶興趣的模式，基本思路：我們關心的搜索歷史數據不再是用戶的點擊數據，而是用戶輸入的關鍵詞。這種方法把用戶的每一次搜索看成一次會話，從這些會話中分析用戶對關鍵詞的興趣模型。用戶可能對那些內容和用戶興趣模型中的關鍵詞匹配度高的網頁更有興趣。

[1]馬瑞英，賈志揚.E-Learning系統的個性化推薦方法研究[M].北京：人民郵電出版社，2013,(55):10-45.

[2]楊長春.用戶多興趣信任度的個性化推薦[J].計算機工程與應用，2012,(32).

[3]柏林森，周濤.個性化商業的未來[M].機械工業出版社,2014

徐暢(1993-)，女，漢族，河北唐山人，碩士研究生在讀，現就讀于河北大學管理學院，管理科學與工程專業。