个性化推荐引擎
如果推荐位看起来很热闹，顾客却越逛越像在看同一张榜单，我们会从点位目标、即时意图和商品关系重新组织结果。
目标问题
- 不同推荐点位沿用一套静态逻辑，无法响应即时意图。
- 推荐目标与库存、毛利、连带等经营约束难以共同生效。
- 运营团队看见结果，却难以解释和调整推荐策略。
需要什么输入
- 商品主数据、图片、属性与类目关系
- 匿名浏览、点击、加购与交易行为
- 点位目标、库存和业务约束
产生什么输出
- 适配不同页面点位的推荐结果
- 推荐策略、规则和效果诊断
- 可围绕不同 KPI 编排的经营能力
如何工作
- 01
建模偏好
结合长期偏好与当前会话信号，形成用户和商品向量。
- 02
约束候选
通过知识图谱、类目关系和业务规则控制可推荐范围。
- 03
在线重排
按点位 KPI 与实时信号重排，并把策略效果交给 Agent 复盘。
如何验证
- 按点位分别确认基线与目标指标。
- 在流量和样本量允许时采用对照实验。
- 同时观察转化、浏览深度、商品覆盖和业务约束。
启动条件
- 可提供商品主数据与匿名交互行为。
- 可确认首批推荐点位、接口和流量条件。
- 业务团队能够确认主要 KPI 与约束。
交付前提与承诺
在数据质量、接口和试点范围确认后，可于约两周完成首轮业务效果验证。
提交这个业务场景