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电商研发系列——产品关联推荐(二)业务建模

2014-08-18 21:21:54

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四、人工维护模式

      这是最为基础的模式,也是其它模式都必然会支持的功能。即使是一些看上去可以通过算法获得真实的数据

(如Also Buy)的交叉销售,在实际运营中也有人工维护数据的需要。一般而言,人工维护的数据总是在最上面/

最前面的,后面才是自动搜索/统计获得的数据。当然,如果结果集是定时搜索出并将关联持久化的,

那也可以再维护两类数据(人工维护+自动生成)的数据位置。

      

      单纯人工维护方式设计比较简单:

      产品推荐建模(Craft.cn 颜超敏).jpg

  •  关联类型:

    # 业务类型:交叉销售 或 向上销售

    # 二级分类:基于业务类型继续细分。

    # 关联模板ID:该类型在前台显示时是作为片段显示在产品详细页面,所以需要关联一个模板。

  • 产品关联推荐

    # 排序号:人工调整,为空则通过ID排序。

B2C电子商务系统研发——产品关联推荐(二)业务建模

五、人工维护 + 自动算法

      如果只提供人工维护的方式,对于产品数据量大的网站,这类数据维护的工作量也会很大,而且在人工

未维护到的情况下,在前台的产品详细页面的这些关联推荐栏目下将没有显示(或者数量不足)推荐的产品,

这必然导致用户体验的不佳和营销的失当了。对于这种情况,则有必要引入自动搜索作为补充。

      比如某个栏目下显示4个产品(页面模板设计决定的),如果没有人工维护,那么会根据该推荐类型

对应的算法搜索出4个产品来显示。如果人工关联了2个产品,则剩余的2个产品由自动的来补充。

      从前面第一节的举例来看,读者也应该看出,产品关联推荐的不同类设计的数据来源比较复杂,搜索算法

也各有不同。比如Also Buy是根据订单+订单子项+当前产品关联查询得出,而Also View却根据产品浏览统计数据。

所以固化常见的若干条算法成了一种不错的选择,而且也能够满足大部分的业务。

      基于前面第二节的表设计,调整一下关联类型表:

产品推荐建模(Craft.cn 颜超敏).jpg

  • 关联类型

     # 是否自动:当该字段=Y时,表示该推荐类型支持自动算法。

     # 算法配置:可以通过接口 + 若干实现(即策略模式)进行设计。

                 但如果需要对算法进行某种成都的配置,则可以在界面进行维护。


六、案例:Magento的基于规则推荐实现

      基于规则来进行推荐,这个规则是自定义的,而不是硬编码。

      至于自定义的灵活度能够支持到程度,则看系统的各类业务支持和规则数据的设计了。

      目前实现了这种模式的我只看到Magento有,笔者用过,但感觉并不是十分的好,反而觉得是过分复杂了。

megento-推荐规则1.jpg

分为三部分:

  • Rule Information:基础信息。包括名称/优先级/状态/适用于/有效期/最高限制推荐数量

    • Apply to:关联到系统预设的三大类推荐上(Relate Product/Up Sells/Cross Sells)

  • Products to Match:即当前产品匹配条件。符合这些条件的产品,在它的详细页面中,这个推荐规则才会有效。

  • Products to Display:在匹配的“当前产品”详细页面的该类推荐下会显示这些产品

  • (也是通过规则来设置)

       举例:比如在Apply to中选择了Up sells类型,那么在Products to Display中就可以设置为“

大于匹配产品价格110%的产品”,如图:

megento-推荐规则2.jpg

       诚然,的确比较灵活,但笔者更喜欢直接在产品详细页面的“关联推荐”Tab页中设置

各推荐类型的关联产品,这样更加直观,

可以清楚的知道每个产品究竟会推荐那些产品。而不是如这样,通过规则推荐,对于运营也不知道系统

究竟会推荐那些产品给匹配的产品。

       对于这种模式,magento并没有通过直接表来管理(估计是通过它的EAV结构来实现的),笔者尚未分析出。

而且笔者对这种模式也还没有一种很好的设计方案,所以暂时就不提供了。

  


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    本文基于前面的产品推荐的交叉销售和向上销售两大类业务分析得基础进行业务建模。      本文提供了人工维护+自动算法两种设计方式,并对Magento电商软件的产品推荐功能进行了分析。

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