CNSPHOTO'dan resim
Son zamanlarda, # elbise birim fiyatı 128'den düşük # konusu Weibo'da popüler oldu. Netizen "rüzgardaki fabrika müdürü", e-ticaret endüstrisinde kız arkadaş bulmak için bilinmeyen bir demir kural olduğunu belirten bir blog yayınladı. Aşağıdakileri arayamazsınız çünkü aynı zamanda memnun olanlara hizmet etmek zor!
1. Taobao övgü oranı% 98'den azdır;
2. Didi 4.8'den azdır;
3. Temel kelimeyi arayın, müşteri siparişi 128'den az ......
Taobao'nun övgü oranını herkes bilir, peki müşteri birim fiyatı nedir?
Sözde müşteri birim fiyatının, her bir müşterinin ortalama satın alma miktarını ifade ettiği bildirilmektedir. Bir elbise müşterisinin birim fiyatı 128'den düşüktür, bu da kabaca belirli bir hazinenin algoritma sisteminde bir elbise satın almanın tüketim seviyesinin 128 yuan'ın altında olduğu şeklinde anlaşılabilir.
Netizenler, ortalama müşteri fiyatı 128 tüketim aralığının altında olan kişilerin Taobao sistemi tarafından düşük fiyatlı insanlar olarak etiketleneceğini, çeşitli davranışları analiz ettikten sonra büyük veri oluşturulduğunu açıkladı. Düşük fiyatlı grupların daha yüksek bir yüzdesi, pazarlık, satış sonrası sorunlar ve nakit iadesi için daha fazla zaman harcayacak ve bu da işletmelerin işletme maliyetlerini fiilen artıracaktır.
Elbette, netizenlerin bu ifadesinin daha güvenilir bir kaynağı yok, daha çok bir bilgi yarışması oyunu gibi. Merakla hareket eden birçok netizen, Taobao'da arama yaptı ve doğruladı ve "müşteri fiyatlarını" ortaya çıkardı. Bazı netizenler, e-ticaret yapan kızlar için Taobao övgü oranı 98'in altında olan erkekleri aramadığımızı, temel anahtar kelimelere sahip tişörtler ve birim fiyatı 90'ın altında olan erkekleri aradılar.
Taobao elbise müşterilerinin birim fiyatı 128 yuan'dan daha düşük olan düşük fiyatlı insanlar olarak etiketlendiği iddiasıyla ilgili olarak, Taobao Xiaoer, akşam kişiselleştirilmiş tavsiyenin asıl amacının kullanıcıların çeşitlendirme ve gerçek zamanlı değişiklik ihtiyaçlarını karşılamak olduğunu söyledi. 128 yuan elbise diye bir şey yok. hat. Kullanıcının tercihleri statik değildir ve algoritmanın, farklı senaryolarda ve farklılaştırılmış alışveriş ihtiyaçlarında kullanıcıların ihtiyaçlarını karşılaması zordur.
"On binlerce LV taşıyan bir kullanıcının aynı zamanda maliyet etkinliğine de dikkat etmesi gerekecek ve ayrıca çok uygun fiyatlı kağıt havlular, bir veya iki yüz giysi satın alacak. Bir ürünün fiyatı kullanılırsa, kullanıcı basitçe düşük fiyatı etiketleyecektir. Kullanıcıların farklı ihtiyaçlarını karşılamanın bir yolu yok. "
Sektördeki uzmanlar, e-ticaret web sitelerinin kişiselleştirilmiş tavsiyelerinin gerçekten de çevrimiçi alışveriş işlemi kayıtları, web tarama kayıtları ve hatta sosyal ağ yorumları gibi kullanıcıların ağ etkinliklerinin izlerine dayandığına dikkat çekti.
"Şu anda, e-ticaret web sitelerinin kişiselleştirilmiş önerileri sürekli yükseltilmekte ve genişletilmektedir. Geleneksel olarak önerilen öğelere ek olarak, kategoriler ve önerilen senaryolar da önerebilirler. Örneğin, bir barbekü çatalı alırsanız, sistem size açık hava çadırları önerebilir. Bu, makine öğreniminin ve büyük verinin geliştirilmesinin bir sonucudur. "
(Kapsamlı: Sina Technology, Beijing Daily)