基于消費者視角的電商平臺個性化推薦策略探析

張凱盛　金輝　李曼

[摘 要]大數據背景下，電子商務平臺以各自的個性化推薦算法為消費者帶來了不同程度的便利，大大提升了用戶的消費體驗，但同時也給消費者帶來了一系列的問題。文章以淘寶和京東為例，羅列并總結出幾大類個性化推薦方法，從消費者的視角分析這些方法給用戶帶來的便利與煩惱，并針對性的提出建議，旨在幫助凈化當下冗雜的個性化方法，使得個性化方法回歸最初作用，促進其進一步發展。

[關鍵詞]個性化推薦;電商平臺;消費者視角

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2021.28.190

1 引言

當代電子商務領域極速發展，廣大消費者足不出戶，在家中便能實現購物自由。大量線下門店被銷售網頁或手機App代替的同時，意味著商家不必考慮店面租金甚至貨品滯銷帶來的額外成本，銷售的物品種類和數量種類也成倍增長。商家意圖將商品盡數擺出，卻出現了信息超載的現象，導致消費者難以抉擇。在這樣的大背景之下，各大電商平臺開始著手開發“個性化推薦”的功能，在用戶瀏覽數據的基礎之上，塑造出各自的用戶形象，將用戶搜索過的相關商品展示在推薦頁面，如此，用戶便成了被動接收信息的一方，減小了抉擇難度，提升了購物體驗。不同的商戶有著不同的個性化推薦策略，達到的效果也盡數不同。本文選取淘寶、京東平臺對他們個性化推薦策略的優劣勢進行分析，以期尋找符合電子商務平臺商品數量與種類冗雜背景下的不同個性化推薦策略，進一步提高用戶在平臺的購物體驗與便捷度，改善個性化策略的實用性。

2 電子商務個性化推薦發展現狀

當今電子商務時代，商家與企業紛紛構建電子客戶管理（Electronic Customer Relationship Management，eCRM）系統，具體體現在各大電商網頁平臺或手機App的首頁及各處推薦欄目，借助信息技術協同過濾統一分析客戶偏好與搜索條目，羅列出分析所得的個性化商品，挖掘出用戶潛在的購買需求，實現客戶關系同步化，縮短用戶到商品的距離。在協同過濾加持下的各大電商平臺（文章以淘寶、京東為例），雖然大部分的辦法大同小異，但都發展出了擁有自己特色的個性化推薦方法。

3 個性化推薦方式的對比分析

個性化推薦方式呈現多樣化發展，雖然各大電商平臺的個性化方法有所差異，但其要旨基本一致，主要通過大數據分析用戶畫像，根據信息在特定區域進行產品推薦。筆者將選擇淘寶和京東兩大平臺對比分析，試圖探究個性化推薦的普遍優點及攜帶問題。

3.1 兩大平臺個性化推薦的方式

淘寶和京東的推薦方法雖名稱各異，但實際的功能是類似的，具體如表1所示。

從表1中可以看出，個性化算法除單純的推薦商品以外，也會推薦店鋪。除此之外，在“購物車”欄目下，淘寶、京東都設置了綜合性個性化推薦，由對單個商品的個性化推薦變成了針對購物車內的所有商品進行過濾后的個性化推薦。

3.2 針對店鋪的個性化推薦

如果說推薦商品是針對點，那么店鋪推薦便是針對面。將一個大門類推薦給用戶，方便消費者在商品推薦欄目以外找到適合自己的商品。如果用戶關注的店鋪較少，平臺系統還會根據用戶瀏覽的商品門類推薦相關店鋪（多為高信譽或旗艦店）。

其中淘寶手機移動端會在“微淘”一欄不斷推送收藏店鋪的上新內容，有時也會根據瀏覽的商品信息自動推薦售賣對應商品的旗艦店或高信用度的店鋪，點擊照片仔細查看推薦店鋪的商品，或是點擊圖片直接跳轉至商品詳情頁，兩種方式相輔相成，以一種近似瀏覽“微信朋友圈”的形式，讓用戶瀏覽商品，拉近用戶與商戶的距離，促進消費，并借此機會宣傳店鋪信息。京東較淘寶的店鋪推薦而言更加清爽簡潔，它將移動端的店鋪推薦頁面布置在了“發現”一欄，大都以圖片配價格的統一形式進行展示，明碼標價，通過點擊圖片直接跳轉至商品詳情頁。相較淘寶而言，則缺少了“只瀏覽店鋪上新商品的圖片”的選擇，無形中增加了商品瀏覽熱度，頗有強制性。

3.3 針對商品的個性化推薦

根據商品進行個性化推薦是最普遍的個性化方法，這方面淘寶和京東都成效頗豐。在每一個商品詳細信息的最后，淘寶和京東都附上了一個名為“看了又看”的欄目，在用戶瀏覽全部商品已有信息后仍不感興趣或是沒有下單欲望時，平臺會將當前瀏覽的商品所屬店鋪中的類似商品，推薦給正在瀏覽的用戶。該推薦方法是基于關聯規則的推薦，根據用戶的購買行為，在“看了又看”這一欄目中將相關商品展出，刺激用戶進一步消費。

兩個平臺都會在商品介紹的開頭推薦與正在瀏覽的商品相似度極高的商品，但淘寶仍是在同一家店鋪進行推薦，而京東會同時在其他店鋪進行搜索，所以京東的“為你推薦”中甚至會出現相同的商品，能夠實現更加可靠的“貨比三家”。甚者，京東除“為你推薦”以外還有“排行榜”一欄，旨在以銷量為主的一系列指標為依據對商品進行推薦。

4 個性化推薦方法的優勢

通過對比淘寶、京東的個性化推薦方法，發現以上提及的個性化推薦方法各有千秋，每種方式都有不同的針對方向，不同的針對人群，不同的計算辦法，這樣的差異便成就了這些個性化推薦方法各自獨特的優勢。

4.1 店鋪推薦給予消費者更強的主動性

無論是淘寶的“微淘”還是京東的“發現”欄目，都是以用戶自己收藏的店鋪為出發點，輔以個性化推薦相似度高的店鋪，店鋪自發推送上新商品供消費者挑選。從這個角度而言，該個性化辦法偏向于消費者挑選已有信息主動進行個性化篩選，雖不至于能夠實現“個性化”完全讓消費者被動接收信息的最初目的，但是也已經將過量的信息囊括到幾家店鋪中來，大大降低了篩選信息的難度，讓消費者能夠更快的從少量的推薦店鋪中檢索出自己的目標商品。

4.2 商品個性化推薦實現精準營銷

淘寶的“看了又看”和“購物車猜你喜歡”，著重于根據消費者的搜索記錄（cookie）中的小數據整合出消費者的商品偏好，進而構建一個完整的用戶畫像，了解消費者的購買偏好，并結合商品綜合排名和店鋪信譽輸出推薦商品，實現特征優勢。借由精準營銷策略，實現消費者被動接收商品信息，便于用戶在挑選商品時減小抉擇難度，提高了信息的獲取效率，節約了不少的購物時間。同時，恰當合理且有針對性的推薦又能激發消費者的購物欲望，進而促進消費。