某电商推荐系统
客户: 某电子商务有限公司
行业: 电商
服务: AI解决方案
2024.06
项目背景
这家 3C 垂直电商平台注册用户超 800 万，推荐位却长期依赖编辑人工选品和热度排行——所有用户看到的推荐几乎一模一样，推荐位点击率常年在 2% 上下徘徊，流量价值被大量浪费。平台需要一套真正实时的个性化推荐能力。
解决方案
推荐引擎从用户行为数据出发，为每位用户建立实时兴趣画像，结合商品特征做多路召回与精排，在首页、详情页、购物车等场景输出差异化的推荐列表；曝光到成交的全链路数据回流训练，效果以 A/B 测试验证、按周迭代。
实施内容
- 埋点治理 5 亿+ 用户行为数据，建设实时特征库
- 训练深度学习推荐模型，协同过滤、画像、热度等多路召回策略并行
- 首页「猜你喜欢」、详情页「看了又看」、购物车连带销售三大场景差异化推荐
- 搭建 A/B 测试平台，策略调整一律以数据验证，杜绝「拍脑袋」
- 成交数据实时回流，模型按周重训持续刷新
实施成果
35%
转化率提升
推荐场景购买转化显著增长
50%
点击率提升
推荐位点击率从 2% 提升至 3% 以上
20%
客单价提升
连带推荐带动组合购买
30%
GMV 增长
上线 3 个月平台交易额整体增长
客户评价
推荐位从「千人一面」变成「千人千面」，现在每周看数据迭代一次，持续运营带来的增益远大于一次性交付。
李经理
某电商运营总监
推荐算法机器学习电商个性化推荐
