外卖智慧导购进阶：即时反馈用户兴趣，引领新潮流

人工智能

2023-09-27 01:22:45

外卖领域的智能陪伴型导购：推动用户体验变革

传统与外卖场景中的用户兴趣发现

在传统的电商环境中，用户兴趣的发现和反馈通常通过用户的历史浏览和购买行为来实现。然而，外卖场景的独特之处在于用户停留时间较短。这意味着智能导购系统需要具备更强的实时性，以实时捕捉用户行为数据并立即做出响应。

智能导购系统：实时洞察用户兴趣

美团外卖算法团队构建了一套基于大数据和人工智能的智能导购系统。该系统能够实时收集用户行为数据，例如浏览记录、下单历史和地理位置。结合算法模型对这些数据进行分析和处理，系统可以快速识别用户的兴趣和需求。

个性化导购策略：量身定制推荐

基于智能导购系统的基础，美团外卖算法团队设计了一系列个性化导购策略。这些策略根据不同用户群体的特征，提供量身定制的商品推荐和导购服务。例如：

老顾客： 推荐经常购买的食物
美食探索者： 推荐新奇特菜品
健康达人： 推荐低脂低卡食物

这些策略有效地提升了用户体验，增加了用户对平台的粘性和忠诚度。

外卖智能陪伴型导购的实践成果

智能陪伴型导购在美团外卖平台上取得了显著成果：

订单量同比增长 20%
销售额同比增长 30%
用户满意度提升至 90%

这些数据证明了智能陪伴型导购的巨大价值和潜力。

代码示例：用户行为数据收集算法

def collect_user_behavior_data(user_id):
    """收集指定用户的行为数据

    Args:
        user_id (str): 用户 ID

    Returns:
        dict: 用户行为数据，包括浏览记录、下单历史、地理位置等
    """

    # 从数据库中查询用户行为数据
    query = """
        SELECT * FROM user_behavior_data
        WHERE user_id = %s
    """
    data = db.execute(query, (user_id,))

    # 组织数据结构为字典
    user_behavior_data = {}
    for row in data:
        user_behavior_data[row['event_type']] = row['data']

    return user_behavior_data