在如今竞争白热化的电商市场，价格敏感型用户占比高达 60% 以上，他们的购买决策很大程度上受价格因素影响。但传统电商平台在识别这类用户时，常因数据分析不精准、推荐策略单一等问题，导致用户流失和收益下降。达观智能推荐产品凭借先进的技术，为解决这一难题提供了有效途径。
一、根据浏览价格带 + 加购行为构建价格敏感度评分
用户的浏览和加购行为是反映其价格敏感度的重要信号，达观智能推荐产品通过深度分析这两类行为，构建精准的价格敏感度评分体系。
在浏览价格带分析方面，达观智能推荐产品会追踪用户在平台上浏览商品的价格区间。例如，若用户长期浏览价格处于同类商品中低价位的商品，且对高价位商品的浏览时长极短，这就表明该用户可能对价格较为敏感。系统会对不同价格区间设置相应的权重，通过用户在各价格区间的浏览频次、停留时间等数据，计算出用户对价格的偏好程度。
加购行为更是洞察用户价格敏感度的关键。达观智能推荐产品会分析用户加购商品的价格特点，以及加购后是否因价格因素取消加购。比如，某用户加购了多款商品，但最终只购买了其中打折促销的商品，且对未打折商品的加购后放弃率极高，那么该用户很可能是高价格敏感用户。系统会根据加购商品的价格与用户历史消费均价的对比、加购后购买转化率等指标，为用户赋予相应的评分。
某综合电商平台引入达观智能推荐产品的价格敏感度评分体系后，通过对用户近 3 个月的浏览和加购数据进行分析，成功将用户划分为高、中、低三个价格敏感度等级。数据显示，高敏感等级用户在看到价格优惠信息后的点击率比低敏感等级用户高出 45%，这充分说明了该评分体系的精准性。
二、引入折扣推荐模型对高敏感人群推送优惠 SKU
针对通过价格敏感度评分识别出的高敏感人群，达观智能推荐产品引入专门的折扣推荐模型，精准推送优惠 SKU，提高转化效率。
折扣推荐模型会结合高敏感人群的消费偏好、历史购买记录以及当前平台的优惠活动等多方面因素，筛选出最适合他们的优惠 SKU。模型会对优惠力度、商品品类、用户对该品类的价格敏感度等进行综合评估，确保推送的优惠 SKU 能够最大程度吸引用户购买。
例如，某服饰电商平台利用达观智能推荐产品的折扣推荐模型，对高敏感人群进行优惠 SKU 推送。平台根据用户的历史购买服饰的风格、尺码以及浏览过的价格带，向高敏感用户推送其心仪风格且处于折扣期的服饰 SKU。实施后，该平台高敏感人群的商品点击率提升了 32%，购买转化率提升了 28%。
达观智能推荐产品的折扣推荐模型还具备实时学习能力，会根据用户对推送优惠 SKU 的反馈不断优化推荐策略。如果某类优惠 SKU 的点击率和转化率较低，模型会自动调整筛选和推送规则，确保推送效果持续优化。
三、动态定价引擎与推荐模型联动控制利润率
达观智能推荐产品的动态定价引擎与推荐模型联动，能够在精准识别价格敏感用户的同时，有效控制平台的利润率。
动态定价引擎会根据市场供求关系、竞争对手价格、商品库存情况等因素，实时调整商品价格。而推荐模型则会根据用户的价格敏感度评分，将调整后的价格信息精准推送给对应的用户群体。对于价格敏感用户，推荐模型会重点推送价格经过动态调整后更具优势的商品；对于价格敏感度较低的用户，则可以适当推送一些利润空间较大的商品。
某家电电商平台采用了达观智能推荐产品的动态定价引擎与推荐模型联动策略。在空调销售旺季，动态定价引擎根据市场需求变化，对部分库存较多的空调型号适当降低价格，推荐模型则将这些降价空调精准推送给高敏感用户。同时，对于价格敏感度低的用户，推荐模型推送高端空调型号。数据显示，该平台在实施这一策略后，整体利润率提高了 15%，库存周转效率提升了 20%。
这种联动机制实现了价格与推荐的精准匹配，既满足了价格敏感用户对低价的需求，提高了他们的购买意愿，又通过向非敏感用户推荐高利润商品，保障了平台的整体利润水平。
四、分层定价与分层推荐策略协同控制 ROI
达观智能推荐产品通过分层定价与分层推荐策略的协同作用，实现对电商平台 ROI 的有效控制。
分层定价是根据商品的品质、功能、品牌等因素，将商品划分为不同的价格层级。达观智能推荐产品会结合用户的价格敏感度评分、消费能力、购买历史等数据，为不同层级的用户制定相应的价格策略。对于高敏感用户，提供经济实惠的基础款商品，价格相对较低；对于中敏感用户，提供性价比高的中端商品；对于低敏感用户，则提供高端优质商品，价格相对较高。
分层推荐策略则是根据用户的分层情况，将对应价格层级的商品精准推荐给用户。高敏感用户会收到更多基础款优惠商品的推荐；中敏感用户会收到中端性价比商品的推荐；低敏感用户则会收到高端商品的推荐。同时，推荐模型还会根据用户的实时行为数据，动态调整推荐的商品品类和价格层级。
某美妆电商平台借助达观智能推荐产品的分层定价与分层推荐策略，取得了显著成效。平台将美妆商品分为低端、中端和高端三个价格层级，根据用户的价格敏感度评分进行分层推荐。实施半年后，平台的 ROI 提升了 22%，用户复购率提高了 18%。高敏感用户对基础款美妆商品的购买量增加了 30%，低敏感用户对高端美妆商品的购买占比提升了 25%。
通过分层定价与分层推荐策略的协同，电商平台能够更好地满足不同价格敏感度用户的需求，提高用户的满意度和忠诚度，同时实现资源的优化配置，有效控制 ROI。
综上所述，达观智能推荐产品通过构建价格敏感度评分、精准推送优惠 SKU、动态定价与推荐联动以及分层策略协同等方式，为电商平台实现价格敏感用户的精准识别和有效运营提供了全面的解决方案。在竞争激烈的电商市场中，借助达观智能推荐产品，电商平台能够更好地把握价格敏感用户的需求，提升用户体验和平台效益，在市场竞争中占据有利地位。无论是提高转化率、控制利润率还是提升 ROI，达观智能推荐产品都展现出了强大的实力和显著的效果，是电商平台提升核心竞争力的重要助力。
