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基于KXEN算法引擎开发电子商务推荐引擎

2008-03-04

“啤酒和尿布”的数据挖掘成功案例广为传颂,随着电子商务的兴起,一些先进的电子商务厂商开发基于网站的营销模式,例如,美国最大的在线书店Amazon就曾花费两年开发推荐引擎,变被动式的搜索方式为主动式的推荐方式,销售额提高5%。最近,美国最大的游戏公司Gamespy引进了KXEN的先进算法,基于KXEN的K2R、K2S和KAR开发了智能盲式销售和智能靶式销售网游装备推荐引擎,销售额提高了2-2.5倍。

基于KXEN算法引擎开发电子商务推荐引擎: 智能盲式销售

网游公司的主要盈利点由在线点卡收益转化为新装备的销售收益上,所以,GameSpy的团队非常注重新装备的推广,一个新装备推出之后,经过一周时间的免费试用,分析人员立刻基于用户数据,建立预测模型,识别出对这种装备感兴趣的人群,然后,在个性化网页的推荐装备栏目中加入这些产品。而旧的装备也要不断淘汰,他们的推荐装备引擎每周时间需要大约10多个模型,每个服务社区都有不同的需求。所以,这就要求分析团队的工具必须在短期内出来更多的模型,KXEN引擎恰恰满足了他们的需求。 对于所有的客户玩家,KXEN的模型进行一个打分,可以根据自己的成本预算给出一个阈值进行界定,大于阈值的就是需要定位的客户。经过多个模型的比较发现,KXEN所给出的模型预测准确性是最高的,在K2R之前,KXEN有一个称作K2C的模块自动化数据的预处理过程,这大大减轻了工作量,这使得模型的实时更新成为可能。开发初期,团队部署了共300多个模型,取得了非常好的效果。在KXEN之后,收益提高了2倍。
智能盲式销售实施框架图:


智能靶式销售

智能靶式销售思路是:根据所有客户的购买情况,得到装备之间关联规则的模型,当玩家进行了一定的购买后,运用模型进行预测,显示对玩家更有效装备。

基于KXEN的K2S和KAR模块,团队开发了共性过滤技术,取得了极佳的效果,收益提升达2.5倍。

基于KXEN算法引擎开发电子商务推荐引擎: 实施框架图:

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