个性化体验的客户价值电商购物。从初级到高级，在电子商务中有4种个性化方式。

普通的账户数据

把用户简单地按照位置（地理位置或IP地址），性别，或者婚姻状况来分组。通过这种方式，你可以有效地提高用户对相关广告或促销的响应。很容易就可以做到给女性用户发一则关于胸罩的促销邮件而不发给男性用户，但这样就可以有效地增加与顾客之间的互动。

同类产品的关联

同类产品关联其实就是把物品放在一起。举个例子，把袜子和鞋子放在一起（明显凉鞋不适用），或者提供有笔记本的笔给客户是合乎逻辑的、对顾客也有用。提供相关产品的快速链接可以刺激其他产品的销售，也可以给购物经验丰富的用户提供更好的体验。

近因、频率和货币价值（RFM）分析

RFM是一种可以更详细地了解用户数据的方式。通过这种方式，每一个客户都会拥有一个唯一的RFM值，该值通过如下三个问题来估算:

• 近因（Recency）:客户最近一次购买是如何发生的？
• 频率（Frequency）:客户多久购买一次?
• 货币价值（Monetary Value）:客户通常消费一次会花多少钱？

基于这种分析，当你想提高转化率或者使用户感到开心的时候，你可以决定在何时和发送什么内容给特定的客户。试想，当用户的旧牛仔裤已经快报废的时候，刚好收到一条促销信息，这是件多么令人兴奋的事情。客户会对你的个性化推送和及时性留下深刻的印象。

协同过滤

最高级的电子商务个性化采用协同过滤的方式。协同过滤意味着整个电商网站可以实现对每个用户都是单独策划的。通过对大数据的推算，协同过滤可以发现隐藏在一堆数据中的趋势或者市场需求。

协同过滤可以提示“看过这个商品的人也看过的商品”，“根据浏览记录推荐的商品”，或者“和当前商品相似的有库存商品”（对于售罄的商品而言）。像这样的个性化商品推荐可以促进销售也可以增加客户与相关的、有价值的产品之间的互动。 他们可以突出不出现在搜索结果首页的好产品或者最火爆的产品。

然而，协同过滤成本很高且实现起来很复杂，现在也有许多公司，比如Softcube，专门给各种电子商务网站提供个性化推荐服务的简单集成。

利用电商建议走向个性化

利用电商个性化，为用户创在有价值体验的同时，电子商务网站也可以提高收入。简单地调节到最高级的档次，任何电商网站都能实现走向个性化。

原文作者：Marina Iermolaieva

原文地址：

http://www.business2community.com/brandviews/omi/4-great-ways-to-personalize-the-ecommerce-experience-01285944?_m=3n%2e00h1%2e234%2enp0ao07k56%2e9f5

#专栏作家#

康小胖，人人都是产品经理专栏作家，产品经理。专注专注O2O电子商务，坚决拥护用讲故事的思维做产品，关注旅游行业及移动互联网，爱好圆珠笔涂鸦。

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