优化产品推荐系统以提升女性客户的购买量，需要结合数据分析、行为洞察和个性化策略。以下是分步骤的解决方案： --- ### **1. 数据收集与清洗** - **关键数据源**： - **购买历史**：订单金额、品类偏好、复购周期、客单价、促销敏感度。 - **浏览行为**：页面停留时间、搜索关键词、点击热图、加购未购商品。 - **用户画像**：年龄、地域、设备（移动端/PC端）、注册来源（社交媒体/广告）。 - **反馈数据**：评价、退货原因、客服咨询记录。 - **数据清洗**：去除异常值（如非目标用户行为），填补缺失值（如新用户的兴趣标签）。 --- ### **2. 客户细分与行为分析** - **细分维度**： - **人口统计**：年龄（如18-24岁学生、25-35岁职场女性、母婴群体）。 - **消费层级**：高客单价用户 vs. 价格敏感用户。 - **行为模式**：高频次低客单（囤货型） vs. 低频次高客单（礼品/大件购买）。 - **购物习惯洞察**： - **时间敏感型**：关注限时折扣、节日促销（如三八节、双11）。 - **社交驱动型**：偏好网红同款、用户生成内容（UGC）推荐的爆品。 - **场景需求型**：如职场穿搭、健身装备、母婴必需品。 --- ### **3. 推荐系统优化策略** - **