從0開始做垂直O(jiān)2O個性化推薦-以58到家美甲為例

2018-09-06 17:55 更新
從0開始做垂直O(jiān)2O個性化推薦

上次以58轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)為例,介紹了如何從0開始如何做互聯(lián)網(wǎng)推薦產(chǎn)品,58轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)的寶貝為閑置物品,品類多種多樣,要做統(tǒng)一的寶貝畫像比較難,而分類別做寶貝畫像成本又非常高,所以更多的是進行用戶畫像、分類預測推薦、協(xié)同過濾推薦等個性化推薦。

有些同學反饋,他們的產(chǎn)品是垂直類的O2O產(chǎn)品,分類單一,可以簡單的實現(xiàn)寶貝畫像,這類垂直O(jiān)2O產(chǎn)品怎么從零開始做個性化推薦呢?這是本文要討論的問題


一、58到家美甲簡介

58到家有三大自營業(yè)務“家政”“美甲”和“速運” ,美甲能夠?qū)崿F(xiàn)“足不出戶,享品質(zhì)服務,做美麗女人”,目前提供上門美甲、修復與卸甲、美睫、化妝等服務。

http://bj.daojia.com/liren/


二、從0開始設計垂直O(jiān)2O推薦框架

(1)列表頁推薦:用戶既然進入到了美甲,成交意愿是非常強烈的,首頁的推薦至關重要

(2)寶貝詳情頁推薦:買了還買,看了還看類的關聯(lián)寶貝推薦

(3)下單成功頁推薦:既然下單了某個甲樣,可能會喜歡相近的甲樣喲

(4)召回推薦:在用戶退出系統(tǒng)后,通過RFM模型做優(yōu)惠券推送或者消息推送做客戶挽留與召回

RFM模型:根據(jù)用戶最近一次購買時間Recency,最近一段時間的購買頻率Frequency,最近一段時間的購買金額Monetary,加權(quán)得到的一個代表用戶成交意愿的一個分值。


三、甲樣列表頁推薦詳細流程

(1)用戶點擊進入甲樣列表頁

(2)畫像用戶的消費能力

(3)抽取購買、收藏、喜歡、瀏覽的歷史數(shù)據(jù)

(4)根據(jù)歷史數(shù)據(jù),對所有甲樣進行打分,綜合一些產(chǎn)品策略,推薦出首屏的4個甲樣,例如: 

甲樣

(5)如果用戶下單,以被下單的相似甲樣做推薦

(6)如果用戶跳出,可以根據(jù)信用評級、消費等級做優(yōu)惠券召回推薦


四、與業(yè)務緊密結(jié)合的策略規(guī)則

推薦系統(tǒng)并不是一個單純的算法問題,而是一個與產(chǎn)品、工程架構(gòu)都相關的綜合性問題,不同的業(yè)務會有不同的產(chǎn)品策略,這些是在做推薦時需要考慮的,以美甲為例,需要考慮:

(1)排序前2名要推薦最符合用戶消費能力的甲樣(例如“價格小于150”)

(2)被推薦的4個甲樣要覆蓋盡可能多的消費區(qū)間(例如“兩個甲樣價格小于150,兩個甲樣價格大于150”)

(3)被推薦的4個甲樣要覆蓋最火的產(chǎn)品、舊產(chǎn)品、新產(chǎn)品(例如“1個爆品,2個舊加油,1個新甲樣”)

(4)垂直相鄰的甲樣,顏色不同(為了視覺體驗)

(5)水平相鄰的甲樣,顏色不同(原因同上)

(6)垂直相鄰的甲樣,款式不同(為了視覺體驗,以及產(chǎn)品覆蓋度、受眾度)

(7)水平相鄰的甲樣,款式不同(原因同上)

(8)…


五、如何利用甲樣畫像與用戶購買、收藏、喜歡、瀏覽的歷史數(shù)據(jù)對所有甲樣進行打分?

【寶貝畫像】

垂直O(jiān)2O的相對比較容易做寶貝畫像,寶貝品類比較單一(甲樣),寶貝的品種也比較少(幾千幾萬種甲樣),熟悉業(yè)務的人可以對寶貝進行畫像(不需要復雜的機器學習方法),以甲樣為例,可以抽象出:

款式

顏色

風格

場景

圖案

其他

等多個核心屬性


【核心屬性賦值,標簽化】

寶貝畫像完畢之后,對于每一個核心屬性,可以進行賦值,實施標簽化

款式:純色,法式,漸變,彩繪,貼飾

顏色:紅色,粉色,藍色,白色

風格:簡約,甜美,復古,可愛

場景:派對,旅行,約會,晚宴,夜店

圖案:卡通,小碎花,動物,桃心,五角星


【抽取用戶歷史行為】

抽取購買、收藏、喜歡、瀏覽的歷史行為數(shù)據(jù),得到一些甲樣ID集合set<bb-id>


【查詢所有歷史行為甲樣ID的畫像屬性,對標簽進行頻率統(tǒng)計】

用戶U歷史行為某買了甲樣1:bb-id1,收藏了甲樣2:bb-id2

從庫中查詢出所有甲樣的詳細屬性

bb-id1:彩繪,紅色,可愛,夜店,桃心

bb-id2:彩繪,粉色,可愛,夜店,桃心

對標簽進行統(tǒng)計

款式:{彩繪:2}

顏色:{紅色:1,粉色:1}

風格:{可愛:2}

場景:{夜店:2}

圖案:{桃心:2}


【根據(jù)標簽統(tǒng)計,量化對標簽的喜愛程度】

例如,標簽量化打分公式可以為:score=同類標簽出現(xiàn)頻率

那么,對于“款式”這個屬性,依據(jù)上述統(tǒng)計,各標簽的打分是:

純色=0分,法式=0分,漸變=0分,彩繪=1分,暈染=0分,貼飾=0分(假設只有5種款式)

同理,對于“顏色”這個屬性,依據(jù)上述統(tǒng)計,各標簽的打分是:

紅色=0.5分,粉色=0.5分,藍色=0分,白色=0分(假設只有4種顏色)

這個打分是一個簡單舉例,實際上的打分公式會復雜很多(例如購買與收藏貢獻的分值不一樣)


【根據(jù)上述量化標簽,量化用戶對每個甲樣的喜愛程度】

例如,對于一個甲樣X{純色,紅色,簡約,夜店,卡通},可以計算出用戶對它的喜愛分值為

socre-X = 0(純色) + 0.5(紅色) + 0(簡約) + 1(夜店) + 0(卡通) = 1.5分

這個打分是一個簡單舉例,實際上打分公式會復雜很多(例如各個屬性的權(quán)重是不一樣的)


【對所有甲樣計算分值,排序】

【從高到底進行甲樣推薦】

推薦的過程中注意,4款甲樣要符合第四個大步驟中提到的產(chǎn)品策略(要覆蓋各個價格范圍,相鄰顏色與樣式不同等)


【個性化推薦完成】

好了,暫時先到這里,上面的思路絕對是能落地的,希望58到家美甲的推薦,對其他剛開始做垂直O(jiān)2O互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的同學有幫助。

注:本文是58到家推薦負責人@王洪權(quán) 做58到家美甲推薦技術交流時,@58沈劍 做的紀要,內(nèi)容“略”有修改。


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