Bagaimana untuk melaksanakan sejarah beli-belah pengguna dan fungsi pengesyoran dalam sistem beli-belah runcit?

Memandangkan kadar kehidupan manusia semakin pantas, semakin ramai orang memilih untuk menyelesaikan masalah pembelian makanan dengan mudah dan cepat melalui membeli-belah dalam talian. Banyak platform membeli-belah juga telah muncul, antaranya sistem membeli-belah runcit menjadi pilihan pertama bagi ramai orang. Walau bagaimanapun, semasa proses membeli-belah, pengguna sering menghadapi situasi di mana mereka tidak boleh membeli produk yang mereka inginkan atau tidak mempunyai pemahaman yang mencukupi tentang produk baharu Pada masa ini, sistem pengesyoran menjadi sangat penting. Artikel ini akan bermula dengan sejarah beli-belah pengguna dan pengesyoran, serta meneroka cara untuk mencapai pengalaman membeli-belah yang lebih bijak dalam sistem beli-belah runcit.

1. Rakaman dan analisis sejarah beli-belah pengguna

Dalam sistem beli-belah runcit, rakaman sejarah beli-belah pengguna adalah penting. Keutamaan dan tabiat setiap pengguna adalah berbeza Setelah sistem dapat memahami rekod membeli-belah pengguna, ia dapat memenuhi keperluan pengguna dengan lebih baik.

Rakaman sejarah beli-belah pengguna boleh berdasarkan kaedah berikut:

1. Rekod item yang dibeli

dalam membeli-belah pengguna Semasa proses, adalah perlu untuk merekodkan maklumat produk yang dibeli. Ini termasuk maklumat asas seperti nama, spesifikasi dan harga produk Ia juga boleh direkodkan mengikut klasifikasi produk untuk statistik dan analisis seterusnya.

2. Rekodkan sejarah carian dan troli beli-belah

Pengguna akan memasukkan kata kunci semasa membuat carian ini boleh memberikan pengguna dengan lebih baik cadangan diperibadikan. Item dalam troli beli-belah juga boleh direkodkan dan pilihan membeli-belah pengguna boleh dianalisis.

3. Rekodkan sejarah pesanan

Selepas pengguna membuat pesanan, sejarah pesanan pengguna perlu direkodkan. Untuk produk yang dibeli, bilangan pembelian, masa, lokasi dan maklumat lain boleh dikira untuk memahami keperluan membeli-belah pengguna. Pada masa yang sama, tingkah laku membeli-belah pengguna juga boleh dianalisis, yang membantu meningkatkan jualan dan pengalaman pengguna.

Atas dasar merekod sejarah pembelian, data perlu dianalisis untuk memahami tabiat dan pilihan pembelian pengguna. Ini boleh berdasarkan kaedah berikut:

1. Analisis berdasarkan tabiat membeli-belah pengguna

Untuk pilihan membeli-belah setiap pengguna, anda boleh menganalisis yang dibeli item Produk, masa pembelian, lokasi pembelian dan maklumat lain untuk memahami tabiat membeli-belah pengguna.

2. Analisis statistik berasaskan produk

Apabila mengira bilangan pembelian produk, populariti produk tertentu dan Keutamaan Pembelian pengguna. Contohnya, sesetengah produk akan mendapat jualan yang lebih tinggi dalam tempoh masa tertentu, seperti barangan Tahun Baru semasa Pesta Musim Bunga.

3. Analisis berdasarkan hubungan antara pengguna

Tabiat dan pilihan membeli-belah pengguna yang berbeza akan berbeza, dan hubungan antara pengguna akan diwujudkan . Graf boleh lebih memahami gelagat pembelian pengguna dan dengan itu memberikan perkhidmatan yang lebih baik kepada pengguna.

Dengan merekod dan menganalisis sejarah beli-belah mengikut cara di atas, kami dapat memahami dengan lebih baik keperluan dan pilihan membeli-belah pengguna, untuk membuat cadangan yang diperibadikan.

2. Pelaksanaan sistem pengesyoran

Berdasarkan rakaman dan analisis sejarah beli-belah pengguna, sistem beli-belah runcit boleh mengesyorkan produk yang diperibadikan kepada pengguna. Bermula daripada troli beli-belah pengguna, rekod pesanan sejarah dan rekod carian, pengesyoran berikut boleh dicapai:

1. Pengesyoran berasaskan kandungan Pengesyoran kandungan adalah berdasarkan perbandingan kesamaan produk berdasarkan produk yang dipilih oleh pengguna, dengan itu mengesyorkan produk yang serupa. Sebagai contoh, jika anda mencari berdasarkan "bayberry" yang dipilih oleh pengguna, buah-buahan lain seperti "strawberi" akan dipaparkan di bawah.

Syor berdasarkan tingkah laku pengguna

2. Dengan menganalisis gelagat pembelian pengguna, pilihan dan data lain, pengesyoran berdasarkan gelagat pengguna boleh dicapai. Sebagai contoh, jika pengguna suka membeli "sayuran organik", sistem akan mengesyorkan lebih banyak sayur-sayuran organik kepada pengguna untuk memenuhi pilihan pengguna.

Cadangan berdasarkan perhubungan sosial

3. Dengan menganalisis perhubungan sosial dan tingkah laku sosial pengguna, pengguna boleh disyorkan kepada produk pengguna yang dimilikinya. /rakannya menyukai atau mengumpul produk, untuk meningkatkan interaktiviti pengguna.

Apabila membuat cadangan, anda perlu memberi perhatian kepada rasional dan perlindungan privasi data. Pengoptimuman sistem pengesyoran memerlukan ujian dan pelarasan berterusan, dan pelarasan dan pengoptimuman yang sepadan dibuat berdasarkan maklumat maklum balas untuk memberikan pengalaman yang lebih baik.

Ringkasan

Melalui perbincangan dalam artikel ini, kami memahami kepentingan melaksanakan sejarah beli-belah pengguna dan fungsi pengesyoran dalam sistem beli-belah runcit, serta kaedah pelaksanaan khusus. Merekod dan menganalisis sejarah beli-belah pengguna boleh memahami dengan lebih baik keperluan pengguna dan mencapai pengesyoran yang diperibadikan. Pengoptimuman sistem pengesyoran memerlukan ujian dan pelarasan berterusan untuk memberikan pengalaman pengguna yang lebih baik.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk melaksanakan sejarah beli-belah pengguna dan fungsi pengesyoran dalam sistem beli-belah runcit?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!