烦推销，不烦推荐

1，开门做生意，生意好不好得有数的。除了要知道今天的营业额多少外，还应该关心：有多少客户知道有这么个店，有多少客户来过，来过的又有多少产生过消费，平均产生了多少消费。甚至还有，来消费的有多少是回头客，有多少是新客。

2，如果是电子商务，这会对应若干个指标：新用户增长率，即单位时间内的用户增长；订单转换率，即来过的有多少产生了消费；而人均消费了多少钱，是客单价；还有交易成功率——下订单的未必能够成交，各种原因不成交，比如不知道怎么付钱，比如要求退货。这些指标，就像血压脉搏一样，反应业务的健康状况。

3，绕了半天，其实今天想说的是关联推荐的逻辑，涉及其中两个指标：订单转化率，成交客单价。通过关联推荐，来提高订单转化率，提高客单价。

4，总体思路是这样子的，通过分析用户以往的交易行为，建立商品之间的关联关系，即什么样的商品会被同时购买，然后把这些商品呈现给用户，从而促成更多消费，客单价就提升了；比如，亚马逊那个著名的案例，啤酒和纸尿裤会被一起购买，因为这是奶爸们的消费习惯。

5，此外，还可将有同样消费习惯的用户找出来，通过其中一个人的消费，来推断另外一个人的消费可能。假设有三个同质买家张三、李四、王小二，张三买了A商品，李四买了B商品，当王小二一登陆网站，我们就会可以把A、B商品推到他面前，王小二眼前一亮，果断下单，于是转化率提升了。

6，那么如何实现？埋探针，收集用户行为，然后挖掘出用户的需求。用户与商品之间的典型行为有三个：浏览View，收藏Fav，购买Buy。这三种接触，是递进的关系，越往后越“亲密”。通过分析行为之间的先后关系，找到消费规律。典型的关系有两种，一是View-View/Buy，看过此商品的人还看过/买过什么，这个推荐列表经常出现在商品详情页；另外一个组合是Buy-buy，买了此商品的人还买了什么，这个推荐列表经常出现在下单页。此外，每当商品被浏览，被收藏，被购买，还可以按照权重累积分数，分数可以反映一个商品的热度，这是各种热销榜单的来源。

7，把用户喜欢的，需要的商品，推荐给用户，而不是把自己想卖掉的商品推销给用户——烦推销，不烦推荐。


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