간단한 토론 웹사이트 사용자 추천: 공감 마이닝 제품 및 사용자 교차점

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'사용자 권장' 기회 주의 이제 쇼핑 사이트의 ' 추측 이다 처럼 ', 피부를 변경 하는 것이 좋습니다 하지만 정말 하루에 정확 하 게 내 마음을 잘 짐작 하기 시작. 나는 많은 추측 작업, 제품 사용, 화살표에 의해 명 중 되었다 데이터베이스에 충분 한 단서를 떠나, 환경 설정을 통해 볼 프로그램을 경 멸을 준수.

회의 비즈니스 및 디자인 분쟁에서의 하루 '추천' 사업 추진으로 끝에서 모듈 콘텐츠? 또는 사용자 기본 설정을 밀어?, 즉 팅 또는 자유 방 임 주의의 배열?

'사용자 추천' 너와 나에 대 한 얘기는? 모두의 목적은 동일 하지 않습니다, 사용자로 서, 선택을, 그 화려한 추천 광고를 보다 훨씬 더 신뢰할 수 있는, 그들의 자신의 지혜에 의존 하지만 흥미로운 결과 같은 있을 수 있습니다.

오늘 작은 토론 사용자 추천

권장된 패턴을 당신의 마음에서 나온다.

온라인 사이트에서 추천:

A. 크기 초과 광고 라이트 박스 + 플래시 스크롤

B. 하위 페이지 2 면 ' 추천 ' 모듈

C. 페이지 끝 '추천' 모듈

4. 검색할 때 미리 설정 된 옵션에 대 한 권장 사항

E. 추천 검색 결과

F. nooks 및 jianfengchazhen 개 석고 '권장' 입구

외부 사이트 추천 모드:

(비슷한 광고)

A. 이메일, 일반 우편

2. 인스턴트 메시징

C. '권장된' 위치에 대 한 다른 응용 프로그램 소프트웨어에 의존 하는

(그것은 해야 합니다 라고 할 광고 위치는 더 정확 하 게)

권장된 개체:

A. 현재 제품 사용자

B. 사용자가이 제품의 사용자가 아닌 경우만이 제품 관련 소프트웨어/정보 교차로 할 수 있습니다

C. 모두에 대 한 아무 심사

권장된 주파수:

A. 각 페이지 새로 고침에 대 한 권장된 콘텐츠 업데이트

B. 고정 제한 영역 타이밍 스크롤

C. (광고에 대 한 외부/오프 라인 대상 권장)에 따라 제품 활동, 특별 한 사용자 이벤트 (생일, 사용 주기...) 시간에 특정 지점에서 권장

권장된 효과:

전체 확산 광고 권장 사항-특정 사용자 정보 사용자 관심의 포인트는 종종 무시 하거나 의심 스러운 태도 개최 하지 않습니다 알고 있을 것 이다

추천 정확도의 순서에 따라 정보 수용의 속도 증가-개인 기본 설정에 대 한 권장

(하지만 우리는 여전히 소위 제품 새로운 정보 메일을 삭제, 또한 광고를 권장 하는 구성원의 사서함에서, 권장 하는 신뢰할 수 없는 서 음악, 모두 삭제 무시, 볼 마지막으로 수동으로 찾을 그들의 자신의)

뜨거운 밀어 제품의 많은 더 많은 공간, 다양 한 매우 작은 제품, 오프에서 보고 페이지를 많이 구입 하는 홈 페이지를 통해 명확 하 고 숙련 된 사용자의 목적에만 폭격 안구의 PS 크리스탈 밝은 사진 보다 차지 했다. 사실,이 일의 추천 시장 관점, 판매 제품, 특히 unsalable 가능한 제품 추천, 광고 공세의 다양 한 사용자가 알고, 하지만 사용자가 감사 그래서 보다 더 아무것도에 서! 비즈니스 권장 하는 대화를 더 많은 폭력, 필요 하지만 결과 아주 작은, 그리고 진행. 두 번 승리 트랜잭션 밝혀졌다이, 바보가, 가끔 정신 지체, 하지만 또한 감정적인 제외에서 단계적으로, 치열 한 덮개 다리 판매 모델의 판매. 정말 나에 게 관련 정보는 사용자가 알아야 할. 돈을 언급 하지 않기 위하여 내 시간을 낭비 하지 마라!

이 관점에서 개인 대상된 사용자 추천, 장려 더 높습니다 그리고이 사용자 추천 오래 완료 되었습니다 사방, 하지만 너무 많이. 사용자 추천의 최고의 이름 중 일부는 실제로 정확 하지입니다. 이것은 조금 당황 하 고, 사용자 추천 닭 갈비도 열리고, 광고의 거리를 추천 어렵다 고 사려 개인 사용자 지정 서비스를 하지 않았다. 그는 화이트 하 고 ~!.

사용자 관심 포인트와 행동 습관을 찾기:

참조는 다음과 같습니다.

Http://wenku.baidu.com/view/7711db64783e0912a2162a3d.html

1입니다. 사용자 브라우징 문서 행동 습관

2. 사용자 페이지 정보에 집중

3. 사용자가 저장, 인쇄를 수행 하 고 그래서 운동에 관련 정보

4. 사용자 표시 유형의 정보

5. 사용자 링크 동작을 클릭 점프 수행

6. 사용자 액세스 해당 함수 또는 정보 복제의 높은 학위를

7. 함수 또는 사용자 동작 횟수 정보

8입니다. 사용자 검색 시간 정보

9. 사용자가 입력 한 정보 수동으로 (포함 검색 키워드)

추천 가이드 확인:

A. 가장 유사한 제품에 대 한 추천 가격

B. 같은 종류의 최신 제품의 권고

C. 제품 권장 (사용자 구입 샴푸, 헤어 컨디셔너를 추천 하는 방법은 아니에요?) 등의 시리즈와 함께

D. 퍼지 범주 (예: 사용자 권장 키워드로 ' 빨간색' 수 있는지 여부를 빨간색 옷의 많은 수를 구입한 다른 비 의류 제품에 해당)에 대 한 동일한 키워드 추천

E. 확장 권장 사항 (서 스 펜스도 서에 대 한 사용자 기본 설정, 등 여부 당신이 추천할 수 있는 비슷한 영화 또는 연극?) 심지어 논리 분석 요인, 관련된 주제와 활동 가상 문자 위치의 여행? 영국 셜록 홈즈 코난 또는 뭔가 찾기 위해 일본에가 서 찾을 수로 이동? 멀리 당겨...

타겟이 사용자의 개인 추천의 혜택:

-증가 사이트 접착, 사용자는 더 친밀 한 높은-값 데이터를 사용 하 여에 빠르게 액세스할 수 있습니다

-효과적인 피드백 및 제품 거래 기회 #p # 자막 #e # 개선

인생 경우에 권장 되는 모드:

"서 점" 최신 목록 및도 서의 주제 처음에 해당도 서의 다른 종류 하 눈에 레이어 배치 가장 인기 있는 서, 인기도 서는 종종 높은 수준, 엔터테인먼트에 쉽게 탐색을 위한 플랫 테이블에 바둑판식으로 배열 하는 빨리 판매 책.

"슈퍼마켓" 유명한 맥주와 기저귀 케이스 ~

종종 가장 중요 한 위치, 가격 프로 모션에에서 상품의 보관 수명을 가장 가까이 있다. 그와 반대로, 아주 작은 광고 이며 위치는 명확 하지 않다. 광고 책자의 구현의 회원에 게 발급.

"카페" 클레임 컵을 제공 하기 위해 일부 커피가 게 제품 및 고객 연락처 레코드 고객 구입 역사, 해당 제품 추천 하는 게로 고객을 설정 합니다.

"시장" 시장 아줌마에 자주가 서 구매 습관, 아는 이웃을 알게 될 것 이다 시간, 맛 환경 설정, 예산 범위의 최신 신선한 야채를 추천할 것 이다, 되지 않을 수 있습니다 가장 저렴 한, 하지만 이웃 가정 요리 재료에 적합.

"중국 약국" 이것이 아마 정처 없이 판매 하는 것 들, 의사 기록 환자의 경우 슈퍼마켓이 게와 다른 권리 구제 최고의 사용자에 의해 추천.

그것은 끝에 관해서 라면, 그것은 바로 치료입니다 ~!

그래서 인가 거기 변화 장기 유지 보수 모델에서 할 때 추천은 사용자의 관점에 대 한 허용

것입니다 ~! 사용자가 비즈니스 플랫폼에 연결 되어, 사용자 사고를 열 것입니다 및 사용자 고유의 권장된 제품 범주 뿐만 아니라 새로운 추천을 허용 하려고 할 수 있습니다. 이것이 비즈니스 목적 추천을 삽입 하는 좋은 기회? 어쩌면! 예를 들어 권장 사용자 10 개인 제품은 최고의 가격 및 장기 좋은 의견, 성공적인 거래의 여러 거래, 시스템 삽입 1 비록 가격이 최적의 하지만 같은 제품의 최고의 경험, 사용자 이해 하려고 노력 합니다. 나중에 여러 번 그것을 구매 하려는 것입니다?

사용자의 행동 자체는 또한 변화, 데이터 실시간으로 동시에 조정 될 필요가 모드를 권장 업데이 트 됩니다 시스템, 혼합된 지도 다른 용도로, 사용자가 아닌 일반 모드, 하지만 사용자 환경 설정의 작은 숫자는 제품의 교차 목표 달성에 성공할 것 이다?

신뢰 구축의 전제 아래에서 우리는 효과적으로 다른 제품을 토론할 수 있다.

또는 야채 시장 아줌마 A의 예, 예를 들어 구매에 갈 야채 매일, 아줌마 살 야채, 즉, 가족 사랑 알고 막내는 야채를 먹고 싶은, (이것은 어떤 가정...) 칸...) 다음 어느 날 고모 신선한 계란, 아줌마의 많은 도매 추천 그녀 계란과 그녀의 10 년 동안 당신에 게 동일을 판매 하는 판매 수 있도록 당신에 게 다른 야채, 가장 신선한 토양 계란은, 진심으 눈이 모 보고 다른 방법으로 보고 부스와 함께 사려고, 야채에 갈 필요가 없습니다, 당신은 할 것인가? 계란은 Ganoderma lucidum, 아니 몇 머리카락, 어쩌면 당신과 녹색 국수 먹고 집에 서 몇 가지를 구입...

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왜 우리가 항상 할 권장 사항?

일반적으로:

A. 하지 경쟁, 비즈니스, 좋은 제품을 반환 합니다 목록 추천 하지만

B. 낮은 경쟁력, 경쟁 제품, 필요 권장 하는 변명을 찾을 과장,

즉, 기업 상품을 판매, 돈을 잃지 않습니다 ~!

사실, 경쟁이 없는 높은 제품, 경우에 있을 수 있습니다 일부의 피팅, 사용자 요구 시작 추천, 큰 증가에 성공률을 기본 사용자에 게 상대를 찾을 수 있다면.

동일은 경쟁 제품, 아래 광고, 훌륭한, 넓은 그물, 하지만 할 권장 하는 경우에 있을 수 있습니다 얇은 소득 때문에 않았다 사용자를 찾을 수 없습니다 공격을 시작 했다. (사용자가 바보가 되지 않습니다, 그리고 추천 판매자 가격 매력 있어야 합니다.)

대신, 다른 사용자, 마이닝 제품 및 사용자 교차점에 해당 하는 각 제품에 마음 같은 추천 효과적입니다, 제품 가격이 비싼 경우에 하지만 경험 좋은, 여전히 고객 기반을. 마지막으로, 그것은 사용자의 실제 요구에 해당 하거나 같은 제품에 대 한 사용자의 검색 수 있습니다. 그래서 모두가 행복입니다?, 판매 하려는 판매 하 고 사용자가 사고 싶어 구입.

이미지에서 차단: www.gettyimages.com

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