商品偏好模型

在数字化营销与智能供应链成为企业增长引擎的今天，“人找货”与“货找人”的逻辑正在融合。企业既需要理解用户，又需要理解商品——尤其是在商品极度丰富、用户注意力极度稀缺的商业环境中，谁能更准确地将用户与商品进行匹配，谁就能赢得效率、体验和利润。而商品偏好模型，正是企业在个性化推荐与库存优化两端找到突破口的关键支点。 本文将从商品偏好模型的定义出发，深入分析其构建…

在智能推荐系统越来越成为企业增长引擎的今天，“商品偏好模型”作为连接用户兴趣与推荐内容的核心桥梁，其作用愈发不可或缺。尤其是在用户行为越发碎片化、消费路径更加非线性的大背景下，如何构建精准的偏好刻画体系，推动推荐逻辑的智能化与个性化，成为CDP平台、营销中台与智能推荐引擎绕不开的命题。本篇文章将系统性地梳理商品偏好模型的构建思路、数据要素、算法策略与推荐场景…