Đầu năm nay, tôi đã chia sẻ một blog chính thức của một nhóm khoa học Amazon. Họ thường xuyên công bố kết quả của một số nghiên cứu nội bộ. Tôi tin rằng thực sự có nhiều người chú ý vào thời điểm đó, nhưng tôi sợ rằng không có nhiều người vẫn còn nhớ nó bây giờ. Vì vậy, hôm nay, tôi sẽ đăng một kết luận họ đã viết. Bạn có thể tự đánh giá giá trị.
Các yếu tố thông tin sản phẩm tiết lộ các nguồn thông tin có thể cải thiện thuật toán khám phá sản phẩm.
Một cách để làm cho các thuật toán khám phá sản phẩm Amazon, thỏa đáng hơn là đảm bảo chúng tôi phù hợp với các sản phẩm chất lượng cao của chúng tôi với các truy vấn của khách hàng. Gần đây, chúng tôi đã thực hiện một nghiên cứu trong đó chúng tôi sử dụng các yếu tố thông tin sản phẩm để xác định dữ liệu sản phẩm có thể giúp dự đoán sự đánh giá của con người về chất lượng; Trong nghiên cứu này, chúng tôi hàng loạt hình ảnh của các sản phẩm liên quan liên quan đến người trả lời, cũng như thông tin công khai được cung cấp bởi người bán và người mua trên các trang công cộng, và sau đó hỏi người trả lời những điểm chính được trích xuất từ thông tin sản phẩm là có giá trị nhất đối với họ.
Hình trên là giao diện do người dùng xác định cho các nhà khoa học Amazon, khảo sát người dùng chính và so sánh chất lượng sản phẩm. Theo mô tả công khai của người bán về từng sản phẩm (c), đây là một danh sách có thể mở rộng (D và E) thông tin liên quan đến sản phẩm công cộng do người mua cung cấp. Bên phải là các cụm từ được trích xuất từ thông tin người bán và người mua (I), người trả lời được sử dụng để sử dụng để cung cấp cơ sở để đánh giá các tiêu chuẩn chất lượng.
Khám phá đầu tiên của chúng tôi là nhận thức đơn giản về chất lượng sản phẩm không dự đoán khách hàng. Nhưng chúng tôi nghi ngờ điều này có liên quan đến phát hiện thứ hai của chúng tôi: chất lượng nhận thức có tương quan cao với giá cả. Khách hàng có thể chọn các sản phẩm chất lượng thấp với giá thấp hơn.
Nếu giả định này là chính xác, một thuật toán phát hiện sản phẩm tốt nên xem xét các chỉ số chất lượng độc lập về giá. Tôi nên tìm chúng ở đâu?
Chúng tôi thấy rằng trong nhiều trường hợp, phần minh họa rõ nhất các tiêu chí phán đoán của người được điều tra xuất phát từ thông tin được cung cấp bởi người mua, thay vì thông tin được đăng trên trang sản phẩm do người bán cung cấp. Người mua cung cấp hai nguồn thông tin: đánh giá người mua và hỏi đáp và người mua trả lời các khách hàng khác Câu hỏi về sản phẩm.
Trong nghiên cứu của chúng tôi, mỗi cặp sản phẩm bao gồm một sản phẩm đã mua thực tế và một sản phẩm được nhấp vào cùng một truy vấn nhưng cuối cùng không được mua. Sản phẩm cũng phải là nút nhỏ nhất trong nút phân loại sản phẩm Amazon. Các điều kiện tùy chọn được trình bày cho người trả lời được điều tra dựa trên các đặc điểm chung của tất cả các sản phẩm của họ dưới nút nhỏ nhất.
Nghiên cứu hiện tại về các khuyến nghị sản phẩm tập trung vào việc mô hình hóa trực tiếp mua hàng và một vài nỗ lực để tìm hiểu lý do đằng sau các quyết định của khách hàng. Chúng tôi tin rằng việc hiểu các quy trình hình thành cơ sở của các quyết định mua hàng của khách hàng sẽ giúp chúng tôi cung cấp lời khuyên sản phẩm tốt hơn. . Nó không có ý nghĩa gì để thương lượng chất lượng mà không cần giá cả. Nói cách khác, một khi bạn thấy rằng chất lượng sản phẩm thấp, cách hiệu quả nhất là giảm giá ngay lập tức;
2. Trong trường hợp chênh lệch giá nhỏ, điều rất quan trọng là duy trì chất lượng sản phẩm và mối quan hệ người dùng. Chúng tôi không chỉ nên tối ưu hóa các yếu tố cơ bản như mô tả hình ảnh tiêu đề, mà chúng tôi cũng nên gắn rất nhiều vào việc đánh giá và nội dung Q & A có thể nhìn thấy vào quầy lễ tân, điều này có ý nghĩa lớn đối với quyết định cuối cùng của người dùng mới;
thì câu hỏi là. Đối với các sản phẩm mới, làm thế nào bố cục của các đánh giá và hỏi đáp có thể tốt hơn?
Cuối cùng, tôi đề nghị bạn có thể đọc các blog chính thức của các nhà khoa học chính thức hoặc Amazon nhiều hơn trong thời gian rảnh rỗi của bạn, điều này hữu ích hơn nhiều so với việc đọc thủy văn. Mặc dù mọi người đều biết kết luận của bài viết này, nhưng có bao nhiêu người thực sự hiểu được động lực đằng sau nó?
