一、功能介紹

Wildberries正在測試的新功能名為“發(fā)現”，該功能結合了算法和人工智能技術，旨在根據用戶的興趣和行為數據，為用戶提供專屬的商品選擇和優(yōu)惠推薦。這些推薦包括當前折扣的產品、基于個人需求形成的主題貨架等。同時，原有的產品目錄仍保留在應用中，用戶可輕松切換使用，繼續(xù)通過目錄查找特定商品。

二、技術原理

1. 數據收集：Wildberries的推薦系統(tǒng)能夠收集并分析用戶在平臺上的多種行為數據，包括購買歷史、瀏覽記錄、購物車添加記錄以及偏好類別等。

2. 算法分析：基于收集到的數據，Wildberries使用先進的算法和機器學習模型對這些數據進行分析和處理，以識別用戶的潛在興趣和購買意向。

3. 個性化推薦：根據算法分析的結果，Wildberries的推薦系統(tǒng)能夠為用戶生成個性化的商品推薦列表，這些推薦與用戶的興趣和需求高度匹配。

三、功能特點

1. 精準性：通過深度學習和機器學習技術，Wildberries的推薦系統(tǒng)能夠更準確地捕捉用戶的偏好和需求，從而提供更為精準的個性化推薦。

2. 實時性：隨著用戶行為數據的實時生成，Wildberries的推薦系統(tǒng)能夠快速處理和響應這些數據，及時更新推薦結果，保持推薦的時效性和相關性。

3. 用戶友好性：新功能在提供個性化推薦的同時，也保留了原有的產品目錄，使用戶能夠輕松切換并繼續(xù)通過目錄查找特定商品。此外，推薦結果的呈現方式也易于用戶理解和接受。

四、預期效果

1. 提升用戶體驗：通過為用戶提供更加符合其興趣和需求的商品推薦，Wildberries的個性化推薦功能有望顯著提升用戶的購物體驗和滿意度。

2. 增加用戶粘性：個性化的推薦能夠使用戶更容易找到自己喜歡的商品和優(yōu)惠，從而增加用戶在平臺上的停留時間和購買頻率，提高用戶粘性。

3. 推動銷售增長：隨著用戶體驗的提升和用戶粘性的增加，Wildberries的個性化推薦功能有望為平臺帶來更多的銷售機會和收入增長。

五、測試與優(yōu)化

目前，Wildberries的個性化推薦功能正以測試模式運行，主要在最新版本的Android移動應用中為部分用戶提供。Wildberries將根據測試結果和用戶反饋對功能進行優(yōu)化和調整，并最終向所有用戶全面推出這項新服務。

綜上所述，Wildberries的個性化推薦功能是一項具有創(chuàng)新性和實用性的功能，有望通過精準、實時和用戶友好的推薦方式，提升用戶體驗、增加用戶粘性并推動銷售增長。