店铺UV价值持续走低，关联推荐算法该增加哪些消费行为维度？
在电商运营的激烈竞争中，店铺UV价值（即独立访客价值，通常指每个独立访客为店铺带来的平均销售额或利润）是衡量店铺经营效果的重要指标之一。当店铺UV价值持续走低时，意味着每个访客为店铺创造的收益在减少，这无疑会对店铺的盈利能力和市场竞争力产生负面影响。关联推荐算法作为提升店铺UV价值的有效手段，通过精准地向用户推荐相关商品，能够增加用户的购买意愿和客单价。结合我10年网络营销工作经验，本文将深入探讨在店铺UV价值持续走低的情况下，关联推荐算法应该增加哪些消费行为维度，并给出具体的落地实践建议。
店铺UV价值持续走低的原因剖析
流量质量下降
随着电商市场的竞争加剧，获取流量的成本越来越高，一些店铺为了追求流量数量，可能会引入一些质量不高的流量。这些流量可能来自不相关的渠道，或者用户本身对店铺的商品没有真正的需求，导致转化率低，UV价值自然也会下降。例如，一些店铺通过低价引流的方式吸引了一批只关注价格、购买意愿不强的用户，这些用户虽然带来了流量，但很难产生实际的购买行为。
商品关联性不足
店铺内的商品如果关联性不强，用户在浏览商品时很难发现与之相关的其他商品，从而减少了购买多件商品的可能性。比如，一家销售服装的店铺，上衣和裤子之间没有进行有效的关联推荐，用户在购买上衣后，可能不会想到再去浏览和购买配套的裤子，导致客单价无法提高。
用户需求把握不准确
没有充分了解用户的需求和偏好，推荐的商品不符合用户的实际需求，也会影响用户的购买决策。例如，店铺没有根据用户的浏览历史、购买记录等信息进行精准推荐，而是盲目地推荐一些热门商品，这些商品可能并不适合用户，从而降低了用户的购买意愿。
营销活动效果不佳
营销活动是吸引用户购买的重要手段，但如果营销活动缺乏吸引力、形式单一或者与目标用户不匹配，就无法有效提高用户的购买转化率和客单价。比如，店铺举办的促销活动力度不够大，或者活动规则过于复杂，导致用户参与度不高。
关联推荐算法中应增加的消费行为维度
浏览深度维度
用户的浏览深度反映了他们对商品的兴趣程度。通过记录用户在店铺内的浏览页面数量、停留时间等信息，可以判断用户对不同商品的关注程度。对于浏览深度较深的商品，可以增加与之相关的其他商品的推荐。例如，一个用户在浏览一款手机时，停留时间较长，并且浏览了手机的详细参数、用户评价等多个页面，说明该用户对这款手机有较高的兴趣。此时，关联推荐算法可以推荐与该手机相关的手机壳、耳机、充电器等配件，或者推荐同品牌的其他热门手机型号，提高用户购买多件商品的可能性。
购买历史维度
用户的购买历史是最直接反映他们需求和偏好的信息。分析用户的购买记录，可以了解他们过去购买过的商品类别、品牌、价格区间等，从而为用户推荐与之相关的商品。比如，一个用户经常购买运动装备，那么可以为他推荐新的运动鞋、运动服装、运动配件等商品。同时，还可以根据用户的购买频率和金额，对用户进行分层，为不同层级的用户提供个性化的推荐策略。对于高价值用户，可以推荐一些高端、限量版的商品；对于普通用户，可以推荐一些性价比高的商品。
收藏加购维度
用户将商品加入收藏夹或购物车，说明他们对这些商品有较高的购买意愿。关联推荐算法可以根据用户的收藏加购行为，推荐与之相似的商品或者互补的商品。例如，一个用户将一款化妆品加入了购物车，那么可以推荐该品牌的其他热门化妆品，或者推荐与该化妆品搭配使用的护肤品、化妆工具等。通过这种方式，可以刺激用户尽快完成购买，同时提高客单价。
搜索关键词维度
用户在店铺内的搜索关键词能够反映他们当前的需求和意图。通过分析用户的搜索关键词，可以了解他们正在寻找的商品类型、功能特点等，从而为用户推荐相关的商品。比如，用户搜索“夏季连衣裙”，那么可以推荐不同款式、颜色、材质的夏季连衣裙，或者推荐与夏季连衣裙搭配的鞋子、包包等配饰。此外，还可以根据搜索关键词的热度和趋势，及时调整推荐策略，推荐当下热门的商品。
分享行为维度
用户的分享行为表明他们对某些商品比较认可，并且愿意将其推荐给身边的人。关联推荐算法可以根据用户的分享行为，推荐与被分享商品相关的其他商品，或者推荐一些具有社交属性的商品。例如，一个用户分享了一款时尚的手表，那么可以推荐与该手表风格相似的其他手表，或者推荐一些适合作为礼物赠送的商品，如香水、首饰等。通过利用用户的分享行为，可以扩大商品的传播范围，吸引更多的潜在用户。
落地实践建议
数据收集与整合
要实现基于上述消费行为维度的关联推荐，首先需要收集和整合相关的数据。可以通过店铺的后台系统、数据分析工具等，收集用户的浏览记录、购买记录、收藏加购记录、搜索记录和分享记录等数据。同时，要对这些数据进行清洗和整理，去除重复、错误和无效的数据，确保数据的准确性和完整性。
算法优化与测试
根据收集到的数据，对关联推荐算法进行优化。可以采用机器学习、深度学习等算法，建立用户画像和商品关联模型，实现精准的商品推荐。在算法优化过程中，要进行不断的测试和调整，通过A/B测试等方法，对比不同推荐策略的效果，选择最优的推荐方案。例如，同时运行两个版本的推荐算法，一个版本增加了浏览深度和购买历史维度的推荐，另一个版本只基于传统的商品关联规则进行推荐，观察两个版本的用户点击率、转化率和客单价等指标，根据测试结果对算法进行优化。
页面展示与引导
在店铺的页面展示上，要合理呈现关联推荐的商品。可以将关联推荐的商品展示在商品详情页、购物车页面、结算页面等关键位置，吸引用户的注意力。同时，要设计清晰、醒目的推荐标识和引导语，告诉用户这些商品与他们正在浏览或购买的商品相关，提高用户的点击率和购买意愿。例如，在商品详情页的下方，设置“为您推荐”“搭配购买更划算”等板块，展示相关的关联商品。
用户反馈与持续改进
关注用户的反馈意见，了解用户对关联推荐的满意度和需求。可以通过用户评价、问卷调查、在线客服等渠道收集用户的反馈信息，根据用户的反馈对关联推荐算法和推荐策略进行持续改进。例如，如果用户反映推荐的商品不符合他们的需求，可以对算法进行调整，增加更多的消费行为维度进行综合分析，提高推荐的精准度。
当店铺UV价值持续走低时，关联推荐算法通过增加浏览深度、购买历史、收藏加购、搜索关键词和分享行为等消费行为维度，能够更精准地了解用户的需求和偏好，为用户推荐更相关的商品，从而提高用户的购买转化率和客单价，提升店铺的UV价值。在实际操作中，要注重数据的收集与整合、算法的优化与测试、页面的展示与引导以及用户的反馈与持续改进，不断优化关联推荐算法，为店铺的发展提供有力支持。