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推荐分析:促进客户营销收入增长

“喜欢这个产品的客户可能也喜欢……”亚马逊在网站上应用的这一著名范式让推荐模型变得人人皆知。推荐模型通过主动推荐客户可能感兴趣的相关产品、服务或内容成为促进产品购买转化、维系客户关系忠诚、增加客户价值贡献的有效方式。医美系统

数字化环境下的推荐可以是产品和服务的推荐，也可以是内容和知识的推荐。向客户成功推荐相关的产品能够带来直接的收入增长，向客户推荐相关的内容会增加客户与品牌的互动机会，给客户带来更好的体验，间接地提升品牌的忠诚度和未来的购买转化率。医美系统

从技术上来看，推荐模型应用贝叶斯网络、频繁项目集等机器学习算法构建协同过滤模型，实现向客户推荐相关的产品、服务、内容或其他选择。医美系统

推荐应用:向客户推荐适合的产品

交叉销售和向上销售是最常见的两类推荐应用，都有助于增加平均订单金额。“套餐加大吗？”麦当劳这一经典的向上销售语录在各个行业都有不同的应用版本。与向上销售不同，交叉销售并不是向客户推荐购买更多或更高版本的产品，而是推荐特别的其他产品。医美系统

推荐可以是基于客户的应用，也可以是基于产品、服务和内容的应用。虽然最好的推荐一定基于客户的个性特征和行为偏好的相关性，但在实际营销实践中，受限于对客户全面理解的程度和产品品类的可选择性，多数的交叉销售推荐还是与产品、服务和内容相关，只有少数能做到与客户相关。医美系统

在购买时推荐相关的产品组合

电子商务网站经常在客户购买的场景里设计交叉销售的推荐，有时在购物网站的产品展示页面推荐，有时在结账前的购物车确认页面推荐，有时在支付完成后的响应页面推荐。例如，向选购喷墨打印机的客户推荐与打印机规格相匹配的专用墨盒，或者向选购手机的客户推荐配套的手机保护壳。医美系统

当然，推荐并不止应用在产品页面，也可以结合客户购买过程的浏览行为进行推荐。例如，在客户结账的时候，再次推荐客户在购物过程中曾经浏览过的商品，有可能再次唤起客户的购买兴趣，增加结账时购买的转化率。医美系统

结合客户的生命周期进行推荐

客户在生命周期的不同阶段有不同的特征和需求，这些洞察发现可以用来改进向客户的推荐。商家能够根据客户购买的一些特定产品组合的历史记录准确地判断他们所处的家庭生命周期阶段，并据此进行相关的产品和服务推荐。医美系统

些特殊品类的生活消费产品有着明显的生命周期属性特性。例如，商家根据用户购买的婴儿产品规格能够准确判断出某个家庭拥有的孩子数量、性别、年龄、身高、体重等特征。有孩子的家庭总是需要其他一些特定的商品和服务，商家基于这些洞察能够设计更加准确的推荐，比如推荐适龄儿童的生活用品或玩具，或者预先植入下一成长阶段的产品品牌，引导这些家庭的关注或试用，提升后续选购相关产品和服务的转化率。医美系统

对于媒体内容的关注也可以用来预测客户的生命周期阶段。人们往往在计划的时候就会开始关注一些特定的内容资讯，对特定的商品和服务产生搜索和内容学习的需求。通过在分析算法中加入这些内容相关的行为信息能够更精准地判断客户对于产品和服务的需求医美系统

让客户自主选择和管理推荐

亚马逊是预测推荐的大师。亚马逊应用先进的数据分析技术预测客户的产品购买需求，向客户推荐相关性较高的产品和服务，同时还提供让客户主动管理推荐的选择。亚马逊的注册用户能够对不感兴趣的推荐或推荐的不适合的产品进行标注和设置，其推荐算法能够根据用户的选择进行学习和优化。医美系统

推荐很难做到百分百的准确，适时地引入客户的参与对于改进推荐的体验和最终转化效果帮助很大。在客户看来，商家的推荐中有些是客户根本不感兴趣的产品，有些推荐的产品是客户已经在其他地方购买过了的，这些推荐重复出现无疑会影响客户的体验。医美系统

亚马逊在推荐中引入客户主动管理的做法有许多好处，一方面，这样的交互能够改善客户浏览网站和购买过程的推荐体验；另一方面，客户对于推荐产品的标注和设置帮助亚马逊的推荐算法实现客户化的学习和优化，进而提升下次推荐的准确性和个性化体验。医美系统

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