店匠科技升级“智能商品推荐” 有效提升GMV

7月28日消息，店匠科技产品团队潜心研究消费者交易链路上影响成交的关键节点，全新升级“智能商品推荐”，帮助商户节省成本、提升转化率。

对于跨境电商独立站来说，商品列表页面的流量占比较大，如果能够使用高效的算法，帮助用户快速找到他们喜欢的商品，就能提高独立站的转化率和留存率。

店匠的“智能商品推荐”，基于利用智能算法和用户行为以及购物历史等数据，采用机器学习来进行数据收集、模型构建、数据挖掘以及效果分析，在全购物场景、使用多种推荐算法，向用户推荐他们可能更感兴趣或更可能购买的商品，以此提升转化率和用户购物体验。

（图源：店匠D2C公众号，下同）

据了解，店匠的“智能商品推荐”算法团队由深圳“孔雀计划”的首席科学家领导，核心算法成员都来自BAT。他们运用ChatGPT、图像识别等技术对商品内容进行理解，包含了近百种召回策略和多种智能排序算法。

自2023年以来，店匠专家团队对“智能商品推荐”进行了11次迭代优化，通过内部200+店铺和400+商品专辑的测试，使用“智能商品推荐”后，加购率提高了30%，GMV也提升了15%，提升效果显著。

“智能商品推荐”能够在用户的整个购物过程中提供推荐，包括首页、商品专辑页、商品详情页、购物车页，以及更关键的转化场景，如购后推荐、加购弹窗、订单列表页等。

店匠的商户可以自定义在各个页面的推荐展示位置，例如，你可以在商品详情页设置推荐购买相似商品，或者在购物车页面设置推荐购买配套商品，以此提升用户的购物体验和转化率。购物车页、订单列表页、订单详情页将在7.31正式上线。

新版“智能商品推荐”，相较旧版拓展了更多使用场景与更加智能的算法，帮助商户提升转化率。

即使是全新用户，“智能商品推荐”也能通过商品的点击、加购和购买数据进行评分，为新用户提供最可能感兴趣的商品推荐。一旦新用户开始浏览和点击商品，推荐算法会实时更新，针对用户的实时行为，提供更加精准的商品推荐。

“智能商品推荐”利用用户的浏览记录和购买行为数据，推荐与用户可能感兴趣的商品，以个性化弹窗的形式在商品页面上显示。这种方式不仅帮助用户发现更多他们可能感兴趣的商品，扩大了商品的曝光机会，还能够促进购买意愿，有效提升转化率。

此外，“智能商品推荐”将通过弹窗推荐与用户已添加至购物车商品相配套的产品，进一步引导用户完成购买。针对已经完成订单的用户，店匠的“智能商品推荐”还会根据他们购买的商品，推荐相应的配套商品，鼓励他们进行二次购买。