推荐系统5大来源

目录

• 1️⃣ 事件触发场景（Event-Driven）
• 2️⃣ 人工规则配置下发场景（Rule-Driven）
  • ⚡ 小结
• 1️⃣ 预测/模型驱动（Model-Driven）
• 2️⃣ 定时 / 调度驱动（Scheduled / Cron-Driven）
• 3️⃣ 外部数据 / 第三方驱动（External Data-Driven）
  • ⚡ 小结

明白，我们可以把之前梳理的场景按 触发方式 分类：

• 事件触发（Event-Driven）：依赖用户真实行为产生的触发点，由系统捕获并自动推进推荐动作。
• 人工规则配置下发（Rule-Driven）：依赖预先设定的策略、规则或营销计划，按规则主动推送，不一定有用户即时动作触发。

---

1️⃣ 事件触发场景（Event-Driven）

场景	触发事件	描述	示例
首次未下单提醒	用户浏览/咨询但未下单	Step-1 Gate 判断后触发 Step-2 推荐	用户在 WhatsApp 咨询商品 A，但未购买 → 次日推送折扣/新品推荐
加购未购买提醒	用户加购物车但未结账	触发 Step-2 候选集，推送 CTA	用户加入 A 产品到购物车但未付款 → 推送限时折扣/库存提醒
犹豫用户再触达	用户浏览多次但未下单	根据 FSM 状态触发推荐	用户连续比价 A vs B → 推送同类强化商品
复购提醒	用户历史购买行为	定期/周期性触发	消耗品到补货周期 → 推送 A 产品补货/升级款
配套/交叉销售	用户下单或浏览某商品	根据购买动作触发	用户购买手机 → 推送手机壳/配件
异常/风险处理	用户行为异常	用户拒收或投诉 → 系统触发屏蔽或替代推荐	用户连续点击“不感兴趣” → 暂停推送一周

---

2️⃣ 人工规则配置下发场景（Rule-Driven）

场景	规则类型	描述	示例
活动 / 节日促销	时间窗口 / 活动配置	按营销活动周期触发推荐	双 11、黑五 → 推送限时折扣商品
新品上线推荐	新品规则配置	针对特定用户群按规则推送	新品上市前 7 天 → VIP 用户优先推送
库存紧张优先推送	商业优先级规则	候选商品排序加权	SKU 库存 < 10 → 提高推荐权重
高价值客户专属推荐	用户画像规则	按 LTV / VIP 标签推送	高价值客户 → 专享折扣/礼包
黑名单 / 拒收控制	用户行为规则	阻止特定用户收到推荐	投诉用户 → 阻止推荐消息
捆绑促销 / 满减活动	营销规则	配合营销活动下发推荐	买 A → 推荐 B 做套装折扣

---

⚡ 小结

1. 事件触发型

   • 核心特征：依赖用户行为 → 系统捕获 → 自动触发推荐
   • 优势：高度个性化，及时触达用户
   • 场景：未下单提醒、加购未购买、复购、交叉销售、风险处理

2. 人工规则型

   • 核心特征：按规则 / 活动计划下发推荐，不依赖用户即时动作
   • 优势：可批量控制营销、活动和库存策略
   • 场景：节日促销、新品上线、库存优先、高价值客户推荐、黑名单、捆绑促销

---

如果你愿意，我可以帮你画一张 “跨境独立站智能销售助手推荐场景触发矩阵”：

• 横向列：事件触发 vs 规则下发
• 纵向行：用户生命周期动作（浏览、加购、未下单、成交、复购）
• 每个单元格标注对应推荐策略和 CTA

是的，除了 事件驱动（Event-Driven） 和 人工规则下发（Rule-Driven），在跨境电商独立站的智能销售助手里，还存在一些其他的驱动源头。可以从系统设计和推荐触发机制角度，把驱动源大致分为三类补充：

---

1️⃣ 预测/模型驱动（Model-Driven）

特点：基于机器学习模型预测用户行为、兴趣或转化概率来触发推荐，不依赖实时事件或人工规则。

• 触发方式：

  • 系统周期性扫描用户画像、历史行为、购买概率
  • 模型计算某商品对用户的潜在价值
  • 满足条件时触发推荐动作

• 典型场景：

  场景	示例
  潜力商品推荐	模型预测某用户对新品 A 的兴趣概率 > 0.8 → 推送 CTA
  潜在流失用户唤回	用户近期活跃度下降 → 推送个性化折扣或活动
  个性化交叉销售	根据购买历史预测最可能组合的商品 → 自动加入候选集

• 优势：

  • 高度个性化
  • 可提前触发，不依赖用户主动行为

---

2️⃣ 定时 / 调度驱动（Scheduled / Cron-Driven）

特点：按时间或周期固定触发，不依赖用户即时行为或模型预测。

• 触发方式：

  • 定期批量推送（每天、每周、每月）
  • 特定时间窗口触发活动推荐

• 典型场景：

  场景	示例
  每周新品推荐	每周一推送本周新品给活跃用户
  定期补货提醒	消耗品用户周期到 → 系统自动推送补货
  节日活动预热	提前 3 天推送双 12 活动商品

• 优势：

  • 批量控制效率高
  • 可确保营销计划准时落地

---

3️⃣ 外部数据 / 第三方驱动（External Data-Driven）

特点：基于外部环境或第三方数据触发推荐，而非用户行为或内部规则。

• 触发方式：

  • 结合库存、物流、汇率、天气、市场趋势等触发推荐策略

• 典型场景：

  场景	示例
  库存紧张触发	某 SKU 库存低于阈值 → 优先推荐潜在客户
  物流延迟通知	某地区物流延迟 → 替代商品推荐
  热点趋势推荐	根据 Google Trends / 社交媒体热度推新品或热销商品

• 优势：

  • 系统可智能响应外部变化
  • 与业务决策紧密结合

---

⚡ 小结

从驱动源头角度，跨境独立站智能销售助手推荐触发主要可以分为四类：

类型	核心特征	触发示例
事件驱动（Event-Driven）	用户行为产生触发	浏览、加购、未下单、复购
人工规则下发（Rule-Driven）	预先配置策略	节日促销、新品上线、库存优先
模型预测驱动（Model-Driven）	ML / AI 预测行为	潜力商品推荐、流失唤回、个性化组合
定时/调度驱动（Scheduled）	时间或周期触发	周期性推荐、节日预热、定期补货
外部数据驱动（External Data-Driven）	外部环境触发	库存、物流、市场趋势、汇率、天气

这些驱动可以单独使用，也可以组合使用。例如事件触发 + 模型预测驱动 → 个性化及时推荐；规则下发 + 外部数据 → 活动策略优化。

---

如果你需要，我可以帮你画一张 “推荐触发源头分类图”，用图形展示这五类驱动如何触发 Step-1 / Step-2 / Step-3 流程，直观展示系统触发逻辑。

你希望我画吗？