電子商務推薦系統的概念
電子商務推薦系統是一種提升電子商務零售網站整體行銷性能的個性化推薦工具。通過建立以用戶為中心的個性化的行銷策略，幫助客戶提升用戶的忠誠度，在最合適的時機提供用戶最需要的信息，為用戶提供更加舒適的購物體驗。電子商務推薦系統通過個性化推薦技術對網站整體流量結構的調節，增加商品的曝光數，提升用戶平均訪問步長和商品頁訪問量（glanceView），從而降低用戶跳出率，進而影響商品轉化率、商品動銷數以及銷售額，從根本上提升電子商務零售網站的整體行銷性能。
電子商務推薦系統的興起與實現
隨著電子商務的迅猛發展，人們一方面欣喜於網上商城商品的極大豐富，一方面也為隨著商品的增多，在網上商城尋找自己想要並喜歡的商品越來越難了。雖然幾乎每個網上商城都有站內搜尋，但人們還是覺得不能滿足。於是，國內知名的電子商務網站，比如淘寶、京東、庫巴網、凡客誠品、麥包包等都陸續引進站內個性化推薦系統達到精準行銷目的。網上商城通過電子商務推薦系統的推薦引擎深度挖掘出商城用戶的行為偏好，打造個性化推薦欄，智慧型向用戶展示符合其興趣偏好和購買意圖的商品，幫助用戶更快速更容易找到所需要的商品，讓用戶購物有更流暢更舒心的體驗。另一方面個性化推薦欄也可以起到輔助用戶決策，提高網購效率的作用。這裡就存在著一個原理：因每個用戶的興趣而宜，智慧型向用戶推薦他最可能喜歡的商品，這不但是個性化行銷，更加是電子商務精準行銷的最好表現和做法。
電子商務推薦系統的特點
1.個性化的推薦規則
百分點性化推薦引擎規則系統以用戶行為、商品屬性以及場景信息為基礎，以單個用戶為最小單位，結合客戶網站的KPI，為客戶提供適合的推薦規則；同時，也可根據客戶需求，創建其所需的推薦規則，讓推薦結果更符合客戶網站運營情況，提升網站行銷性能。
2.用戶偏好實時建模
場景引擎根據用戶的行為變化，即時學習用戶的行為，獲取用戶即時的需求偏好，並根據用戶當前的意圖，推薦用戶所需要的商品。
3.多樣的展現形式
根據客戶網站頁面的特點，自定義推薦欄展現形式。通過展示引擎，在數據個性化的基礎上實現推薦欄展現形式的千人千面。
4.個性化解決方案
利用群體智慧和行業規則進行推薦的同時，還可針對每個客戶網站的特點制定個性化解決方案。
電子商務推薦系統模組
1.個性化商品/內容推薦欄
個性化商品/內容推薦欄是百分點推薦引擎的基礎產品模組，推薦欄是以用戶的行為數據為基礎，通過對用戶場景的判斷，尋找最為符合用戶行為的推薦規則，通過智慧型算法將信息與用戶進行匹配，為用戶展示貼合偏好的商品或內容數據，為用戶提供最佳的站內瀏覽體驗。
2.個性化EDM
個性化EDM是百分點推薦引擎的系列產品之一，個性化EDM通過研究和分析消費者在網際網路全網上行為和內容，主動發現消費者當前或潛在偏好、興趣和需求的模式，並將消費者感興趣的商品或服務通過個性化的EMAIL推薦給消費者，從而拉動EMAIL行銷的開信率、點擊率、有效率、轉化率，為企業創造更大的客戶價值。
3.個性化推薦控制及分析平台
通過個性化推薦控制及分析平台，客戶可根據自身的KPI及推薦效果及時調整推薦欄位情況，針對運營情況對個別產品、品牌、類別、頁面類型進行調整，同時平台的分析系統可為您給出個性化推薦效果評估報告。
電子商務推薦系統的技術實現
1.先進的推薦引擎框架
以百分點推薦引擎為例，電子商務推薦系統推薦引擎在個性化算法的框架基礎之上，引入場景引擎、規則引擎和展示引擎，形成全新的推薦引擎的技術框架，系統通過綜合併利用用戶的興趣偏好、屬性，商品的屬性、內容、分類，以及用戶之間的社交關係等等，挖掘用戶的喜好和需求，主動向用戶推薦其感興趣或者需要的商品。
2.基於雲計算的個性化推薦平台
消除數據孤島，建立基於用戶全網興趣偏好軌跡的精準雲計算分析模型，打通用戶在多個網站的興趣偏好，形成用戶行為偏好大數據中心。
3.多種智慧型算法庫
基於多維度的數據挖掘、統計分析，進行算法模型的建立和調優。綜合利用基於內容、基於用戶行為和基於社交關係網路的多種算法，為用戶推薦其喜歡的商品、服務或內容。
4.高並發、實時回響
高效的伺服器集群系統採用負載均衡技術，以保證多點並發時系統的實時回響，確保個性化推薦引擎在尖峰時段也可以以極快的速度提供推薦結果。
5.高可靠性的伺服器集群
廣泛分布的冗餘數據中心保證系統的高可靠性，確保個性化引擎能在任何時間給出最準確的推薦結果。統一集群監控框架實時監控數據中心的伺服器集群，自動預知可能存在的風險並及時進行遷移，保證業務的正常運行並確保數據安全。
