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當前位置：電商產品，怎么通過大數據推薦商品給用戶的呢？
首先確定要推薦的目標用戶，通過目標用戶的行為數據，比如說商品瀏覽記錄、搜索記錄、購買記錄等，分析出該用戶的行為偏好，比方說改用戶最近常瀏覽的商品是什么，確定目標商品范圍。
然后運用大數據，匹配其他用戶的瀏覽記錄，目標商品范圍的匹配程度越高，表示用戶興趣的相似性越大，分析結果也就越可信，最終找到客戶興趣相似性比較高的用戶群。
最后分析這個用戶群中的用戶，除了目標商品以外，還看過什么其他的商品？用戶群瀏覽的商品重合度越高，表示這件商品這些商品匹配目標用戶的興趣的可能性比較高，取重合度最高的幾樣商品，就可以作為匹配結果，推薦給目標用戶。
打個比方，甲用戶瀏覽過A、B兩樣商品，我們通過大數據找到了同樣看過這兩本書的用戶群，通過分析，發現該用戶群中的大多數人都瀏覽過C這樣商品，那么我們可以認為，甲對于商品C的興趣，可能也很大，就可以把C產品推薦給甲。
通過對大數據的運用，能夠抓住用戶的興趣點，從本質上改變營銷的形式，從只能打廣告被動等待感興趣的用戶上門的廣撒網形式轉變成主動向感興趣的用戶主動推薦的精準形式，從傳統的被動營銷方式轉變為主動營銷方式。
此外，較高的用戶與商品的需求匹配度，能夠促使讓用戶快速成交。提升整體營銷效率，交易量增長，營銷成本降低，有助于達到利潤最大化。
而在線下場景，識別用戶，匹配需求的工作，更多地在銷售人員與客戶的互動中完成。只有客戶主動說出自己的興趣，銷售人員才能按照興趣，進行推薦，推動后續的成交工作。但是線上場景，可以做到用戶并沒有明確表態的情況下，我們也可以大致分析出用戶的興趣所在。
綜合來看，線上最大的優勢是數據的留存和精準化，更加全面，更加有效率，可以做到前任前面！線下最大的優勢是人，有人，就有信任，與客戶的互動性更強！各有其優缺點。
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