对于在线运营人员来说，可谓是鸭梨山大啊，既要懂营销，懂数据，更重要的是还要背负销量KPI的考核，面对三重大山，运营人员往往苦不堪言，在这里为大家奉上一堂运营必修课，让运营更简单，这就是我们今天所说的智能推荐分析！
如题，我们就来说说什么是智能推荐吧！
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。智能推荐分析借助分析系统，通过掌握用户的浏览行为，对商品进行精准的推荐，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，这样既提升了销量，又提升了用户体验，可谓一举两得。
目前大部分的网上商城，主要采用以下三种方式实现单品的推荐：
1、使用商城平台自带功能
2、内部自行开发
3、使用第三方系统
上述三种实现方式，我们就以第三方系统来为大家说说如何系统实现商品精准的推荐。
一、智能商品推荐系统可分析的维度
1、产品推荐：
首先，智能商品推荐分析通过关联指数列表，运用智能关联算法，可计算出用户与各单品之间的关联指数，提供单品关联指数列表，同时支持下载或API导出 。
其次，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。
既分析智能推荐功能带来的营销增长，又能分析智能推荐内容的点击和销售情况，进而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，帮助运营人员了解商品推荐带来的推荐效果，轻松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。
特别注意的是，如果要保障推荐结果的准确性，就需要做好两个前提条件：
1、产品分析结果的正确，主要是产品URL定制，产品ID获取的正确，产品入篮/收藏/购买数据的准确采集；
2、会员分析的结果正确，主要是会员的产品浏览、入篮/收藏/购买数据的准确采集；
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，那么常见的智能商品推荐的算法有四种方式。
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30%。
四、智能推荐分析的原理
上述我们讲了智能推荐分析的维度及应用案例，我们可以用下面一张图为大家总结一下智能推荐的原理。
用户通过站点进入网站后，会员和非会员的一系列行为数据将会被统计记录，通过智能商品推荐算法，对会员进行个性化的商品推荐。在这里提一下，图中的“会员属性数据”包括年龄、性别、偏好等； “访问行为”包括会员的浏览，点击，收藏，购买等一些行为数据。
可以说，智能商品推荐系统，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，让网站运营更简单，轻松搞定销量KPI！
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