一、商品偏好数据在行业的简单应用
当你逛淘宝、美团点外卖、刷抖音视频的时候，有没有发现，每次一打开这些应用大概率出现的都会是你会感兴趣，或者是你曾浏览过的相关内容：
例：你在一家线上店铺买了一根鱼竿，然后在其他地方逛的时候，就会给你推送相关的鱼钩，渔夫帽，遮阳伞等商品。
这就是用户需求/偏好数据的应用。知道用户需要或者喜欢什么，对其做精准推送，提升转化。
现在，用户商品偏好分析的数据，已经应用在非常多的行业及场景。
二、大数据做商品偏好分析的价值
对于单个企业、店铺来说，在流量达到一定瓶颈时，老用户的转化留存，就显得非常重要，不然辛苦建立起来的用户池就像一个大漏勺，在快速流失。
那么，做好用户商品偏好分析，具体有哪些价值呢？
大数据精准营销应用——5分钟入门实操手册
1. 提升用户留存，减少流失
利用老用户池，对老用户做商品偏好分析，挖掘其需求，推断其感兴趣的商品，并将其感兴趣的商品推送给他。当你这里可持续满足用户需求时，用户对你的忠诚度自然会加深，可有效提升复购率，减少用户流失。
2. 节约推广成本，提升转化率
很多商家去做流量推广（钻展/直通车等）时，会出现转化率越来越低的情况，推广费用越来越高，而所带来的用户价值却越来越低。
这是为什么呢？
在内容电商的环境下，用户在购买商品的时候，并没有处在“我一定要购物”的强心态和场景下，而是更像一个喜欢热闹的看客。例如：很多人喜欢悠闲地看着美妆达人直播，浏览着那些自己没强烈需求的商品和信息，此时的用户虽然有一定潜在需求，但更多的是像一个看客
在用户浏览时，相比较各种五花八门的商品，如果你能将用户很感兴趣的商品推送在他眼前，将”看客“转化成“消费者”则会大幅提升其转化，提升推广ROI。
3. 个性化推荐，创造更多价值
个性化推荐能够在用户购买过程中/过程后，向用户提供其他有价值或关联的商品推荐。如买手机可推荐其关联商品：移动电源、耳机、手机壳等，而关联推荐的商品，则正是用户自己确实需要但在购买过程中没有想到的商品，从而有效提高商品的交叉销售。
三、如何利用大数据做商品偏好分析
做商品偏好的分析及应用，核心有5大步骤：
大数据精准营销应用——5分钟入门实操手册
小结：通过存量用户的行为结果，倒推用户的需求偏好，通过不同人群需求偏好的集合归纳，及人群需求延展，推荐其可能感兴趣的信息。
再通过多次测试看效果来迭代，针对单人的特殊个性化需求，对给单人推荐的信息做补充。同时若单人需求偏好有较多的个性化信息，也会补充进人群包的需求中，以此实现不断的完善和迭代。
大数据精准营销应用——5分钟入门实操手册
以上是商品偏好分析的整个逻辑，接下来，我们以一家电商彩妆店为例，讲述下如何去做商品偏好分析及应用。
