CN107563814A - 一种基于顾客流的o2o推荐方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于顾客流的o2o推荐方法，基于o2o线下部分顾客流信息，提取顾客信息与传统线上信息融合，将融合的数据通过推荐系统进行处理，实时保证用户个性化。所述的线下部分顾客信息,包括有用户ID、到店时间、行进路线、浏览的商品ID、购买清单。本发明公开了一种基于顾客流的o2o推荐方法。通过将线下采集的顾客信息与传统线上信息进行融合，在移动互联网场景下，使推荐系统能够更加精确地实现用户个性化，优化线下部分商品的陈列、物流等。
Description
技术领域
本发明涉及推荐系统技术领域，尤其涉及一种基于顾客流的o2o推荐方法，具体是基于顾客流在o2o的线下店的行进路线、逗留时间等信息优化推荐算法，为会员用户提供个性化的服务。
背景技术
推荐系统是利用电商想客户提供商品信息和建议，帮助用户决定应购买的产品，模拟导购员帮助客户完成购买过程。推荐系统是根据用户的兴趣特点和购买行为，想用户推荐用户感兴趣的信息和商品。
随着推荐系统的发展，虽然部分解决的线上信息过载的问题，但在o2o场景下，线下信息仍显不足。
线上信息包括网站访问量指标包括访问量（Page View，简称PV）、独立访客（Unique Vistor，简称UV）、网站转化率（Conversion Rate，简称CR）等。
而线下信息因商品的陈列形成了顾客的行进路线、逗留时间、购买等信息。比如通过将线下查看商品与访问量对应、购买行为与网站转化率对应，使推荐系统能够更加精确地实现用户个性化，优化线下部分商品的陈列、物流等。
发明内容
本发明目的就是为了弥补已有技术的缺陷，提供一种基于顾客流的o2o推荐方法。
本发明是通过以下技术方案实现的：
一种基于顾客流的o2o推荐方法，基于o2o线下部分顾客流信息，提取顾客信息与传统线上信息融合，将融合的数据通过推荐系统进行处理，实时保证用户个性化。
所述的线下部分顾客信息,包括有用户ID、到店时间、行进路线、浏览的商品ID、购买清单。
通过线上信息能够分析出消费者在线上的所有消费行为，包括其在各个电商或媒体网站上看过得东西、搜过的关键词、有没有放进购物车以及有没有购物，这些数据为我们奠定了经营管理应用和精准营销应用的基础。
而收集线下信息因各种智能设备的出现而成为可能，也可以像在线上一样定位消费者、追踪一个消费者在线下的消费行为，比如向顾客提供更多的商品属性维度，商品的陈列形成了顾客的行进路线、逗留时间、购买等信息。通过将线下查看商品与访问量对应、购买行为与网站转化率对应，使推荐系统能够更加精确地实现用户个性化，优化线下部分商品的陈列、物流等。
利用线下采集的信息，可以挖掘用户的数据一般有用户ID、到店时间、行进路线、浏览的商品ID、购买清单等，通过数据清理，结合线上信息，通过推荐系统算法处理。
本发明的优点是：本发明公开了一种基于顾客流的o2o推荐方法。通过将线下采集的顾客信息与传统线上信息进行融合，在移动互联网场景下，使推荐系统能够更加精确地实现用户个性化，优化线下部分商品的陈列、物流等。
附图说明
图1为本发明的流程图。
具体实施方式
如图1所示，一种基于顾客流的o2o推荐方法，基于o2o线下部分顾客流信息，提取顾客信息与传统线上信息融合，将融合的数据通过推荐系统进行处理，实时保证用户个性化。
所述的线下部分顾客信息,包括有用户ID、到店时间、行进路线、浏览的商品ID、购买清单。
Claims (2)
1.一种基于顾客流的o2o推荐方法，其特征在于：基于o2o线下部分顾客流信息，提取顾客信息与传统线上信息融合，将融合的数据通过推荐系统进行处理，实时保证用户个性化。
2.根据权利要求1所述的一种基于顾客流的o2o推荐方法，其特征在于：所述的线下部分顾客信息,包括有用户ID、到店时间、行进路线、浏览的商品ID、购买清单。
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2017
- 2017-09-05 CN CN201710791883.6A patent/CN107563814A/zh active Pending
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