如何提升销量，是电商人每天都在思索的问题，为此，电商造出了花样繁多的电商日，不间断的推出各种促销活动以攫取用户的眼光，吸引用户购买商品，达到提升销量的目的。
但并非所有的促销活动都能达到预期效果，但有的商家则善于捕捉用户的消费行为，除了对主打商品进行促销热卖外，还同时搭售与商品相关的一些商品，既提升了销量，又提升了用户体验，可谓一举两得。那么是如何实现的呢？本期内容就为大家讲讲如何通过智能商品推荐系统让销量提升。
智能推荐，也称智能关联推荐，是网上商城常用的一种产品推销手段。借助产品之间的内在联系，在首页、购物车、产品详情页等页面上为浏览者展示与该产品相关的产品信息，这样可以增加产品的浏览和销售机会，提升网站的购物体验和销售额。如下图所示：
通过上图我们可以看到，这种推荐模式大家并不陌生，京东、淘宝上大家经常会见到。智能推荐系统通过掌握用户的浏览行为，对商品进行精准的推荐，从而提升销量。
一、智能商品推荐系统可以分析哪些方面呢？
1、产品推荐。
提供智能关联指数列表，根据智能关联算法，计算用户与各单品之间的关联指数，提供单品关联指数列表，支持下载或API导出 。
通过智能推荐列表，掌握每件商品与之关联的商品，进行精准的商品推荐。
分析智能推荐功能带来的营销增长，分析智能推荐内容的点击和销售情况，评估智能推荐为网站带来的直接收益。
通过智能商品推荐系统，了解商品推荐带来的推荐效果，掌握哪种推荐渠道带来的收益最高。
2、会员推荐。通过会员的浏览行为、会员属性，比如会员的年龄、性别，会员近期的浏览行为等数据，结合商品推荐分析法，对会员进行个性化的推荐。
个性化推荐比如会员感兴趣的商品，近期可能会购买的商品，同类会员感兴趣或购买的商品以及与会员购买产品经常一起购买的产品等等，从而提升用户的购物体验及销量。
3、人工干预。在首页、 购物车、产品页 展示推荐产品，根据用户习惯和单品之间的内在联系，结合人员干预，在网站上显示推荐产品信息。如下图所示：
从上图我们可以看到某用户浏览了电脑，那么智能商品推荐系统根据用户的浏览行为，对用户进行相关商品的推荐，如鼠标、显示器之类的配件。
二、智能商品推荐系统的算法：
在前面我们提到智能推荐系统通过智能关联算法，对商品进行推荐，常见的智能商品推荐的算法有以下四种。
通过以上四种算法，从用户行为、商品之间的关联性和用户的相似性角度分析结果，从而进行商品推荐。
三、应用场景案例：
如何通过智能推荐系统指导商品优化？我们通过看一个案例。
案例：某食品电商网站的产品推荐优化
存在问题：客户发现自己网站搜索功能的转化率较低，且存在一些搜索无结果的情况，如何提高搜索的转化率是客户急需要解决的问题
优化方案：将99click的SiteReco（智能商品推荐系统）部署在搜索结果页上，根据用户的搜索内容呈现不同的产品推荐结果，引导用户进行关联产品浏览和购买，进而提升搜索的转化率。
优化结果：通过使用智能商品推荐系统后，网站的整体转化率有了大幅提高，网站销量也比以前提升了50%。
四、智能推荐的优势：
1、数据准确安全
源数据来自 99click SiteFlow、SiteAPP系统的产品分析和会员分析模块，实现跨屏推荐，确保数据准确及时 ，数据由99click公司统一保管，确保数据安全。
2、效果可评估
可直接查看推荐产品的点击和销售，评估推荐系统的效果。可结合99click SiteFlow 、SiteAPP系统，分析推荐模块的整体点击量和转化量。
3、可人工干预
产品负责人可根据特定的营销策略，对推荐内容进行人工干预 ，同时人工干预效果可以通过控制台进行评估。
智能商品推荐系统的使用，通过对商品、用户的深度认知，系统个性化推荐商品给用户，系统根据用户实时浏览、画像、商品特征，调整推荐商品，满足客户多种需求。实现会员行为、需求、信息等数据的一体化，让销量翻倍成为现实。
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