在購物商城里合理的對用戶進(jìn)行商品推薦，可以提高整個購物商城的商品銷售有效轉(zhuǎn)化率，增加商品銷售量;而維護(hù)好商品評價，對平臺來說，有質(zhì)量的評價有助于降低退貨率，提高優(yōu)質(zhì)商品的轉(zhuǎn)化率，并且構(gòu)建商家信用評價體系，合理分配平臺資源，甚至幫助優(yōu)化搜索。

　　下面【HiShop 移動云商城】小編就為平臺運(yùn)營商介紹一下如何進(jìn)行商品推薦與商品評價維護(hù)。

　　一、商品推薦

　　通過用戶已經(jīng)瀏覽、收藏、購買的記錄，更精準(zhǔn)地理解用戶需求，對用戶進(jìn)行聚類、打標(biāo)簽，推薦用戶感興趣的商品，幫助用戶快速找到需要的商品，適時放大需求，售賣更加多樣化的商品。甚至在站外推廣時，能夠做個性化營銷。商品推薦分為常規(guī)推薦、個性化推薦。

　　常規(guī)推薦是指商家選擇一些固定商品放在推薦位，或者基于商品之間的關(guān)聯(lián)性，進(jìn)行相關(guān)的商品推薦。

　　例如：在用戶買了奶瓶之后推薦奶粉。個性化推薦指基于用戶購物習(xí)慣，根據(jù)商品特性來進(jìn)行推薦。例如“看過此商品后的顧客還購買的其他商品”推薦項。

　　個性化推薦：電商推薦系統(tǒng)將收集的用戶信息、產(chǎn)品信息及用戶畫像分類作為系統(tǒng)輸入，利用適當(dāng)?shù)耐扑]算法和推薦方式，根據(jù)用戶設(shè)定的個性化程度和信息發(fā)送方式，給用戶提供個性化商品推薦。用戶對推薦結(jié)果的點擊瀏覽、購買的反饋結(jié)果。

　　用戶畫像是根據(jù)用戶特征(性別、年紀(jì)、地域等)、消費(fèi)行為習(xí)慣(瀏覽、購買、評論、問答等)等信息進(jìn)行抽象化，建立標(biāo)簽化的用戶模型。構(gòu)建用戶畫像的核心工作即是給用戶“貼”標(biāo)簽，而標(biāo)簽是通過對用戶行為記錄分析而來的高度精煉的特征標(biāo)識。

　　二、商品評價

　　商品評價在電商系統(tǒng)中是很常見的模塊。對用戶來說，可以把用戶在購買后對商品、服務(wù)、物流等相關(guān)信息的感受寫出來，為其他用戶提供購買決策，減少購物成本。

　　在訂單中進(jìn)行評論時主要有兩個維度：訂單整體和商品。從訂單整體上講，主要對訂單的物流服務(wù)、服務(wù)態(tài)度等進(jìn)行打分;從商品講，除了評分，就是詳細(xì)描述。評價的方式有圖片、文字等形式。

　　對應(yīng)商品評論的處理主要有以下幾點。

　　(1)商品評論篩選。過濾惡意差評，對關(guān)鍵字篩選(臟話、廣告等)，對出現(xiàn)敏感詞匯的評論直接過濾或人工審核。

　　(2)分級顯示商品評論(好評、中評、差評)，統(tǒng)計商品好評度，并提煉評論中的關(guān)鍵詞(如手機(jī)評論中的“外觀漂亮”、“系統(tǒng)流暢”、“屏幕大”，或者有圖等)。

　　(3)根據(jù)商品評論和服務(wù)評論對商家店鋪進(jìn)行評級。需要制定嚴(yán)格的規(guī)則，避免商家刷信譽(yù)或者用戶惡意差評影響店鋪級別。

　　小編還需要提醒各位平臺運(yùn)營者，平時要做好用戶行為分析記錄分析用戶對商品的潛在喜好及喜歡程度，建立用戶偏好模型;商品分析模塊主要對商品進(jìn)行商品相似度、商品搭配度、目標(biāo)用戶標(biāo)簽進(jìn)行分析;推薦算法根據(jù)一定的規(guī)則從備選商品集合中篩選出目標(biāo)用戶最可能感興趣的商品進(jìn)行推薦。