基于消费者视角的电商平台个性化推荐策略探析

张凯盛　金辉　李曼

[摘 要]大数据背景下，电子商务平台以各自的个性化推荐算法为消费者带来了不同程度的便利，大大提升了用户的消费体验，但同时也给消费者带来了一系列的问题。文章以淘宝和京东为例，罗列并总结出几大类个性化推荐方法，从消费者的视角分析这些方法给用户带来的便利与烦恼，并针对性的提出建议，旨在帮助净化当下冗杂的个性化方法，使得个性化方法回归最初作用，促进其进一步发展。

[关键词]个性化推荐;电商平台;消费者视角

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

1 引言

当代电子商务领域极速发展，广大消费者足不出户，在家中便能实现购物自由。大量线下门店被销售网页或手机App代替的同时，意味着商家不必考虑店面租金甚至货品滞销带来的额外成本，销售的物品种类和数量种类也成倍增长。商家意图将商品尽数摆出，却出现了信息超载的现象，导致消费者难以抉择。在这样的大背景之下，各大电商平台开始着手开发“个性化推荐”的功能，在用户浏览数据的基础之上，塑造出各自的用户形象，将用户搜索过的相关商品展示在推荐页面，如此，用户便成了被动接收信息的一方，减小了抉择难度，提升了购物体验。不同的商户有着不同的个性化推荐策略，达到的效果也尽数不同。本文选取淘宝、京东平台对他们个性化推荐策略的优劣势进行分析，以期寻找符合电子商务平台商品数量与种类冗杂背景下的不同个性化推荐策略，进一步提高用户在平台的购物体验与便捷度，改善个性化策略的实用性。

2 电子商务个性化推荐发展现状

当今电子商务时代，商家与企业纷纷构建电子客户管理（Electronic Customer Relationship Management，eCRM）系统，具体体现在各大电商网页平台或手机App的首页及各处推荐栏目，借助信息技术协同过滤统一分析客户偏好与搜索条目，罗列出分析所得的个性化商品，挖掘出用户潜在的购买需求，实现客户关系同步化，缩短用户到商品的距离。在协同过滤加持下的各大电商平台（文章以淘宝、京东为例），虽然大部分的办法大同小异，但都发展出了拥有自己特色的个性化推荐方法。

3 个性化推荐方式的对比分析

个性化推荐方式呈现多样化发展，虽然各大电商平台的个性化方法有所差异，但其要旨基本一致，主要通过大数据分析用户画像，根据信息在特定区域进行产品推荐。笔者将选择淘宝和京东两大平台对比分析，试图探究个性化推荐的普遍优点及携带问题。

3.1 两大平台个性化推荐的方式

淘宝和京东的推荐方法虽名称各异，但实际的功能是类似的，具体如表1所示。

从表1中可以看出，个性化算法除单纯的推荐商品以外，也会推荐店铺。除此之外，在“购物车”栏目下，淘宝、京东都设置了综合性个性化推荐，由对单个商品的个性化推荐变成了针对购物车内的所有商品进行过滤后的个性化推荐。

3.2 针对店铺的个性化推荐

如果说推荐商品是针对点，那么店铺推荐便是针对面。将一个大门类推荐给用户，方便消费者在商品推荐栏目以外找到适合自己的商品。如果用户关注的店铺较少，平台系统还会根据用户浏览的商品门类推荐相关店铺（多为高信誉或旗舰店）。

其中淘宝手机移动端会在“微淘”一栏不断推送收藏店铺的上新内容，有时也会根据浏览的商品信息自动推荐售卖对应商品的旗舰店或高信用度的店铺，点击照片仔细查看推荐店铺的商品，或是点击图片直接跳转至商品详情页，两种方式相辅相成，以一种近似浏览“微信朋友圈”的形式，让用户浏览商品，拉近用户与商户的距离，促进消费，并借此机会宣传店铺信息。京东较淘宝的店铺推荐而言更加清爽简洁，它将移动端的店铺推荐页面布置在了“发现”一栏，大都以图片配价格的统一形式进行展示，明码标价，通过点击图片直接跳转至商品详情页。相较淘宝而言，则缺少了“只浏览店铺上新商品的图片”的选择，无形中增加了商品浏览热度，颇有强制性。

3.3 针对商品的个性化推荐

根据商品进行个性化推荐是最普遍的个性化方法，这方面淘宝和京东都成效颇丰。在每一个商品详细信息的最后，淘宝和京东都附上了一个名为“看了又看”的栏目，在用户浏览全部商品已有信息后仍不感兴趣或是没有下单欲望时，平台会将当前浏览的商品所属店铺中的类似商品，推荐給正在浏览的用户。该推荐方法是基于关联规则的推荐，根据用户的购买行为，在“看了又看”这一栏目中将相关商品展出，刺激用户进一步消费。

两个平台都会在商品介绍的开头推荐与正在浏览的商品相似度极高的商品，但淘宝仍是在同一家店铺进行推荐，而京东会同时在其他店铺进行搜索，所以京东的“为你推荐”中甚至会出现相同的商品，能够实现更加可靠的“货比三家”。甚者，京东除“为你推荐”以外还有“排行榜”一栏，旨在以销量为主的一系列指标为依据对商品进行推荐。

4 个性化推荐方法的优势

通过对比淘宝、京东的个性化推荐方法，发现以上提及的个性化推荐方法各有千秋，每种方式都有不同的针对方向，不同的针对人群，不同的计算办法，这样的差异便成就了这些个性化推荐方法各自独特的优势。

4.1 店铺推荐给予消费者更强的主动性

无论是淘宝的“微淘”还是京东的“发现”栏目，都是以用户自己收藏的店铺为出发点，辅以个性化推荐相似度高的店铺，店铺自发推送上新商品供消费者挑选。从这个角度而言，该个性化办法偏向于消费者挑选已有信息主动进行个性化筛选，虽不至于能够实现“个性化”完全让消费者被动接收信息的最初目的，但是也已经将过量的信息囊括到几家店铺中来，大大降低了筛选信息的难度，让消费者能够更快的从少量的推荐店铺中检索出自己的目标商品。

4.2 商品个性化推荐实现精准营销

淘宝的“看了又看”和“购物车猜你喜欢”，着重于根据消费者的搜索记录（cookie）中的小数据整合出消费者的商品偏好，进而构建一个完整的用户画像，了解消费者的购买偏好，并结合商品综合排名和店铺信誉输出推荐商品，实现特征优势。借由精准营销策略，实现消费者被动接收商品信息，便于用户在挑选商品时减小抉择难度，提高了信息的获取效率，节约了不少的购物时间。同时，恰当合理且有针对性的推荐又能激发消费者的购物欲望，进而促进消费。