电商产品，怎么通过大数据推荐商品给用户的呢？

首先确定要推荐的目标用户，通过目标用户的行为数据，比如说商品浏览记录、搜索记录、购买记录等，分析出该用户的行为偏好，比方说改用户最近常浏览的商品是什么，确定目标商品范围。

然后运用大数据，匹配其他用户的浏览记录，目标商品范围的匹配程度越高，表示用户兴趣的相似性越大，分析结果也就越可信，最终找到客户兴趣相似性比较高的用户群。

最后分析这个用户群中的用户，除了目标商品以外，还看过什么其他的商品？用户群浏览的商品重合度越高，表示这件商品这些商品匹配目标用户的兴趣的可能性比较高，取重合度最高的几样商品，就可以作为匹配结果，推荐给目标用户。

打个比方，甲用户浏览过A、B两样商品，我们通过大数据找到了同样看过这两本书的用户群，通过分析，发现该用户群中的大多数人都浏览过C这样商品，那么我们可以认为，甲对于商品C的兴趣，可能也很大，就可以把C产品推荐给甲。

通过对大数据的运用，能够抓住用户的兴趣点，从本质上改变营销的形式，从只能打广告被动等待感兴趣的用户上门的广撒网形式转变成主动向感兴趣的用户主动推荐的精准形式，从传统的被动营销方式转变为主动营销方式。

此外，较高的用户与商品的需求匹配度，能够促使让用户快速成交。提升整体营销效率，交易量增长，营销成本降低，有助于达到利润最大化。

而在线下场景，识别用户，匹配需求的工作，更多地在销售人员与客户的互动中完成。只有客户主动说出自己的兴趣，销售人员才能按照兴趣，进行推荐，推动后续的成交工作。但是线上场景，可以做到用户并没有明确表态的情况下，我们也可以大致分析出用户的兴趣所在。

综合来看，线上最大的优势是数据的留存和精准化，更加全面，更加有效率，可以做到前任前面！线下最大的优势是人，有人，就有信任，与客户的互动性更强！各有其优缺点。

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