在亚马逊这样的电子商务标杆企业的示范下,推荐系统对于电子商务网站的价值已被大家所认同,例如:增加网站的访问量,提升销售额;提高网站的交叉销售能力;增加顾客在网店上的停留时间,浏览更多的商品;将网站的浏览者转变为购买者等等。因此大家都希望能够拥有自己的推荐系统。
但相对于网站开发技术而言,推荐系统由于涉及数据仓库、数据挖掘、统计分析、人工智能等相关技术,因此技术门槛要高得多,对于研发能力相对较弱的中小型的企业而言,要自己研发推荐系统难度很大。于是乎诞生了一些以“推荐作为服务”(Recommendation as a Service)的公司。
1、推荐服务的基本模式
这些公司拥有推荐系统核心技术,通过SaaS模式对外提供推荐服务,一般的服务方式如下:
1)、以接口、批量上传等形式导入合作伙伴的产品目录
2)、在合作伙伴网站页面嵌入用于跟踪用户行为的javascript脚本
3)、通过对诸如商品信息、历史用户数据、用户行为(包括搜索、网站点击行为、购买历史、喜好、购物车、收藏历史)等行为数据的汇总分析,建立网站相应的推荐模型
4)、用户登录网站时候,根据用户历史行为数据实时分析预测用户的喜好,产生个性化推荐。
下图摘自Strands、Mybuys 公司的业务流程图,基本上概括了推荐服务的核心模型
Strands的模型
Mybuys 的模型
尽管推荐服务核心算法的理论基础基本上类似,但不同行业推荐对象对应的模型不尽相同(例如电子商务、SNS社区、媒体站点),更为重要的是由于各公司商业模式的不同,不同的公司对于推荐服务有不同的要求,因此推荐服务提供商针对不同行业及不同公司所采用推荐算法及模型实现都会有所不同。
2、推荐服务提供商
2.1、国外的“推荐作为服务”提供商:
Strands、 Mybuys 、 Baynote、 Loomia 、 Aggregrate Knowledge 、RichRelevance、 OutBrain、 ATG、 Avail Intelligence、Certona、 Choicestream、 Apture
2.2、国内的“推荐作为服务”提供商:
麦路最初以“推荐作为服务”作为商业模式,目前重点已经转向运营购物返现联盟发现宝。
而百分点仍然专注在“推荐作为服务”上,相对于麦路更加专业,百分点推荐技术研究中心及电子期刊收集了一些有价值的资料。尽管作为纯技术驱动的公司在国内现实的商业环境下生存相对较难,但随着国内电子商务的繁荣及成熟,相信像百分点这样专业化的公司会有美好的前景。
3、几点思考:
3.1、“推荐作为服务”的商业模式
1)、独立的推荐服务提供商
2)、依托于某个电子商务开放平台(例如淘宝开放平台)、SNS开放平台提供推荐服务
3)、依托于广告联盟
4)、依托于网络营销、购物返现联盟
5)、依托于行业垂直搜索引擎公司
电子商务、SNS社区等互联网新兴应用的高速发展,对个性化推荐的需求越来越强烈,因此那些专注于“推荐作为服务”这一领域的推荐服务提供商会有较大的成长空间,尽管尚有很长的路要走。
“推荐作为服务”的一种趋势是多种模式的结合,尤其是与开放平台、网络营销联盟、搜索引擎多种模式的结合,因此“推荐作为服务”提供商最终可能变成网路营销服务提供商、垂直搜索引擎公司、广告媒体公司等等。
3.2、、“推荐作为服务”的核心价值
“推荐作为服务”提
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