调查研究报告：基于用户行为的电商推荐系统优化
综合精选 2025-03-14 10:14:15
导读 随着互联网技术的发展，电商平台已成为人们购物的主要渠道之一。然而，如何通过精准的推荐系统提升用户体验和购买转化率，一直是行业关注的
随着互联网技术的发展，电商平台已成为人们购物的主要渠道之一。然而，如何通过精准的推荐系统提升用户体验和购买转化率，一直是行业关注的重点。本文通过对某大型电商平台用户的购买行为数据进行深入分析，探讨了现有推荐系统的不足之处，并提出了相应的优化建议。
首先，研究发现当前推荐算法对长尾商品的关注度较低，导致部分小众但高质量的商品难以被用户发现。其次，用户画像构建不够全面，缺乏对用户兴趣变化趋势的有效捕捉。针对上述问题，我们建议采用混合推荐策略，结合协同过滤与内容推荐的优势，同时引入时间动态因素以增强个性化推荐效果。此外，还应加强跨平台数据整合能力，实现更精准的用户分层管理。
最后，实验结果显示，优化后的推荐系统显著提升了用户的满意度及订单转化率。未来，还需持续跟踪用户反馈，不断迭代改进算法模型，为用户提供更加优质的购物体验。
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