1、用戶(hù)軌跡

  在手機(jī)端，通過(guò)用戶(hù)進(jìn)去APP應(yīng)用開(kāi)發(fā)，瀏覽咨詢(xún)或者瀏覽商品，通過(guò)關(guān)鍵字進(jìn)行搜索訪(fǎng)問(wèn)，通過(guò)分類(lèi)進(jìn)行訪(fǎng)問(wèn)，用戶(hù)的打開(kāi)商品詳細(xì)頁(yè)，停留時(shí)間，是否進(jìn)行收藏或加入購(gòu)物車(chē)，或者進(jìn)行下單進(jìn)行支付，用戶(hù)是否尋找優(yōu)惠券和優(yōu)惠信息，都成為用戶(hù)的訪(fǎng)問(wèn)軌跡。

  2、用戶(hù)地理位置

  通過(guò)地理位置獲取用戶(hù)的活動(dòng)范圍，根據(jù)地理位置進(jìn)行商品推薦，根據(jù)數(shù)據(jù)分析區(qū)域內(nèi)的用戶(hù)的喜愛(ài)度和用戶(hù)的流行商品和范圍，進(jìn)行地理區(qū)域不同商品推薦。

  3、用戶(hù)標(biāo)簽畫(huà)像

  通過(guò)用戶(hù)的所形成的數(shù)據(jù)，進(jìn)行用戶(hù)分類(lèi)管理，活躍用戶(hù)，用戶(hù)年齡，用戶(hù)喜好，設(shè)備類(lèi)型，近期瀏覽商品，進(jìn)行算法時(shí)時(shí)更新，優(yōu)化用戶(hù)形象，更加準(zhǔn)確的匹配資訊或商品。

  4、用戶(hù)規(guī)則創(chuàng)建

  通過(guò)用戶(hù)的數(shù)據(jù)采集和歷史數(shù)據(jù)，進(jìn)行用戶(hù)規(guī)則模型創(chuàng)建，用戶(hù)模型的創(chuàng)建可進(jìn)行標(biāo)簽化和權(quán)重化，給予用戶(hù)標(biāo)簽不同的權(quán)重，標(biāo)簽值權(quán)重越高，趨向性越高，所推薦相關(guān)產(chǎn)品值也會(huì)越高。周期性推薦，如用戶(hù)在購(gòu)買(mǎi)某生活用品，在經(jīng)過(guò)一段時(shí)間后，預(yù)測(cè)使用周期進(jìn)行周期性推薦，提高數(shù)據(jù)推薦的價(jià)值和用戶(hù)畫(huà)像的匹配。