【亿邦原创】获客成本过高，用户大量流失，转化率低成为压在独立站卖家心头的大石。流量运营转向消费者运营的大趋势下，如何破解电商的困境？在影响用户留存和转化的众多因素中，还包含了当用户来到网站后能否及时、精准地为他推荐相匹配的产品或内容，从而提升用户体验。

如何通过精细化运营获得业务增量，无疑是当下出海企业的重要课题。字节跳动旗下云服务平台火山引擎推出的智能推荐平台，从解决出海企业多个场景下的痛点出发，为出海企业提供千人千面的商品、内容分发能力，以此提升用户在站内的浏览点击和成交转化。

在日前举行的“2022亿邦DTC品牌出海用户增长峰会”上，火山引擎智能推荐平台产品解决方案架构师张书玮对亿邦动力表示，推荐算法是字节跳动比较突出的核心能力。在过去十年，推荐算法为字节跳动旗下的诸多产品成长提供了优质、海量内容的智能分发能力，满足了用户的个性化需求。目前，火山引擎智能推荐平台已服务了大量客户，覆盖电商、内容、大屏、新闻、游戏、社区、社交、厂商等多个行业。

在跨境电商领域，火山引擎智能推荐平台也服务了诸多客户，包含经营服饰、婴童、家居用品等不同品类的独立站。“推荐算法可以用在独立站内所有涉及商品排序的栏位。”张书玮指出，跨境电商的特点是商品列表页面的流量占比高，好的算法能让用户快速找到自己喜欢的商品，带来转化率、留存率等多项业务指标提升。

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击破跨境电商运营“痛点”

近年来，由于海外电商平台“内卷”加剧以及行业品牌化发展趋势的加强，越来越多跨境卖家上线独立站，并从以往的粗放式运营向精细化运营迈进，以获得业务增量。

而在精细化运营当中，“推荐”场景是非常重要的一环。跨境电商独立站相比国内电商有两个明显的特点：

1、搜索成交占比低，用户更倾向在列表页、商详页等推荐位浏览选购，因此，可通过推荐算法来做流量分发的场景成交占比高；

2、独立站运营时间大多不是很长，重心放在选品和用户运营上，对推荐SaaS服务的接受度高，往往会通过多家服务商A/B测试的方式优中择优。

“在这样的背景下，火山引擎智能推荐平台提供了保证效果的算法服务，降低客户试错成本。”张书玮指出，“我们服务独立站卖家，在首页猜你喜欢、商详页相关推荐、购物车凑单推荐、列表页排序、FlashSale等场景提供千人千面的商品分发能力，提升用户在独立站内的浏览点击、成交转化。”

他向亿邦动力介绍，跨境电商独立站的运营存在诸多痛点：

第一，不同地区、不同国家的用户偏好差异很大，人工运营往往难以理解不同地区的用户习惯；

第二，买流量、拉新的成本非常高，如果客户进入网站、APP，不能及时为他推送相关的搭配产品，那么他购买一次后就流失了，导致复购率低；

第三，平台流量多集中在头部商品，长尾商品无法得到曝光，其对产品丰富度、用户惊喜感都不利；

第四，如果商品SKU庞大，通过人工去上架、推送，运营效率会非常低，且效果参差不齐。

面对上述难题，张书玮表示，“我们的智能推荐算法可以有效地解决这些问题，并直接对业务指标负责。”

当前，火山引擎智能推荐平台已服务了诸多跨境电商客户，包含经营服饰、婴童、家居用品等不同品类的独立站，与同类产品进行多次效果比对，均实现了核心指标的显著提升。

例如，某服饰类独立站接入火山引擎智能推荐平台后，相比原有同类算法产品，其中一个国家站点的人均GMV高出了48.32%，另一个国家站点人均GMV则高出了108.69%，客户合作ROI超过6。

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智能推荐算法如何工作

人均GMV、次日留存率等关键指标显著提升，几乎出现在了火山引擎各个跨境电商企业客户当中。相同成本甚至更低成本下，它是如何保证更好的效果呢？

张书玮指出，从架构上可以看出，火山引擎提供了从数据的“进”到推荐结果的“出”，这样一个端到端的解决方案：

“首先是数据接入，用户数据、物品数据、行为数据等。到了‘特征’模块，就是从数据变为特征样本的过程，包括用户侧的特征（如年龄、性别、位置等）、商品侧的特征（商品的分类、品牌、价格等）、背景的特征（如用户在什么时间、什么位置、用什么设备访问了你的网站），进入模型里做模型的训练。模型开发完后即可发布到线上做推荐的在线服务，包括召回策略、排序策略、业务规划等。最后是‘AB试验’，看不同算法的效果差异。”他解释道。

好的推荐算法可以让客户快速找到自己喜欢的商品，提升转化和复购，这直接影响了客户的业务健康度。具体来看，火山引擎智能推荐算法可从以下几个方面帮助独立站实现运营提效：

1、数据诊断与校验。基于多年to B算法服务经验，火山引擎沉淀了丰富的数据校验模板，覆盖数据量趋势、字段分布、拼接率、归因率等校验项，可帮助客户及时发现线上数据问题。

2、冷启动。商品冷启动方面，提供新品流量池（即通过引入用户行为偏好的一些特征，按照算法为新商家的商品分配流量），保证新品基础曝光，提升商品冷启动通过率，并及时监控新品质量波动；用户冷启动方面，则依靠模型泛化能力、更实时的模型更新能力，快速响应用户的主动行为，捕捉用户偏好。

3、黑、白盒+多行业模板。对于新建独立站的商家而言，推荐算法是从0搭建成本很高的产品，火山引擎智能推荐平台内置大量行业模板，运营人员能轻松上手，一键配置即可直接拿到推荐的候选结果，同时也支持算法人员基于平台进行模型迭代。

4、丰富的人工运营策略。火山引擎智能推荐平台内置丰富的人工运营策略，可以对分发的内容和商品进行随心配置，例如，为了增加某款运营扶持商品的曝光量，可以设置强插。

基于现在的项目经验，张书玮总结了火山引擎智能推荐平台适用于跨境电商企业的三个条件：

第一，独立站。商家独立建站，有Web、APP、H5等业务承载形式，支持对不同用户展现不同的商品或内容。

第二，流量与候选。DAU在1万以上，商品候选过百或者内容候选过千，非爆品逻辑，非单一类目（如独立站仅提供美瞳这一款产品，用户通常的选购路径是进入列表页，按照规则排序或进行颜色等条件筛选，需求相对明确，无个性化空间）。

第三，具备行为埋点。可采集用户进站后的点击、加购、订单等事件。

不过，张书玮指出，跨境电商客户满足以上三个条件的话，火山引擎智能推荐算法大概率可以帮助业务实现增长，但这个条件并不适用所有业务形态，也需要结合商家业务场景做综合分析判断。

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智慧出海，为什么要选火山引擎

“事实上，公司的第一笔to B订单就来自于推荐算法。”张书玮向亿邦动力谈道，“2017年开始，很多企业对字节跳动的技术和工具感兴趣。当时有一个手机厂商，希望在他们的应用商店里使用今日头条的推荐算法，双方合作后取得了很好的效果，应用商店收入几乎翻倍。从那时开始，我们就逐渐将推荐算法这个能力产品化，通过火山引擎智能推荐平台传递出去。”

据悉，火山引擎智能推荐平台是具有与抖音、西瓜视频、今日头条同等推荐能力、算法精准性和架构稳定性的企业级SaaS软件，其优势还包括：技术上，拥有灵活可控的特征工程，大规模、实时、可靠的模型训练，完整的数据校验及归因分析，以及AB测试验证效果；业务价值上，提供算法、数据分析师等人员协助客户接入，保证相比线上策略或者基线有正向收益。

“我们拥有行业领先的大规模分布式机器学习，以及高性能、高可用的技术架构，支持日均50亿+内容阅读量，日均60万+的内容发布量。”张书玮指出。

此外，火山引擎智能推荐平台在具体应用上有三个特性：

深度开放。如果客户没有技术团队、没有算法团队，直接使用火山引擎的自动化特征处理、自动化模型训练，就可以快速搭建起一个推荐系统。如果客户有自己的算法团队，火山引擎的解决方案在特征的开放度、丰富度、实时性、可操作性上，以及在模型的训练上，成本和速度都是业界领先的。

行业定制。火山引擎提供了多种行业模板，比如电商、内容、大屏、等，客户选择相应的行业模板就可以快速搭建起自己的推荐系统，这些模板包含了接入场景和提升指标。

支持多种部署方式。针对海外国家数据安全政策的不同，火山引擎智能推荐平台提供了不同类型的部署方式，包括公有云部署、私有云部署、VPC部署、专属AZ部署。

“好的算法能让用户快速找到自己喜欢的商品，从而带来转化率、留存率等多项业务指标提升，应用场景和适用客户非常广泛。”张书玮表示，“火山引擎算法产品经过6年的市场打磨，产品稳定性、功能、效果均处在行业领先水平。”

正如张书玮在峰会上所说的那样，好的推荐算法可以帮助出海企业促进用户活跃度，提升用户留存率，从而实现收入增长。火山引擎智能推荐平台覆盖出海的多个场景，通过推荐为企业优化信息分发效率，提升业务指标。

火山引擎

火山引擎智能推荐平台是字节旗下的一款具备与抖音、今日头条同款推荐能力的企业级SaaS软件。

企业使用智能推荐平台，可以提高网站商品分发效率，打造个性化体验，有效提升平台整体收入、客单价、转化率、留存率等多种业务指标。

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