创新背景

在线购物者的喜好并不固定，面对庞大的可选商品数量，电子商务网站只有短短 30 秒的时间来打动客户，否则顾客就会流失到绿色环保的数字零售市场。

创新过程

许多电子商务网站使用根据过去受欢迎程度选择商品的排名机制来展示产品，多伦多大学士嘉堡分校和罗特曼管理学院的研究人员预测当通过产品受欢迎程度和产品多样性的动态混合来确定排名时，客户参与度会得到5%的改进，而事实上参与度提高了30%。

研究专注于“享乐浏览”，即在线橱窗购物。这些消费者并不是在寻找任何具体的东西，而是随便查看网站以寻找可能吸引他们眼球的东西。零售商的任务是展示一组足够吸引人的初始产品，让客户通过关键的“第一印象窗口”，以便他们“着迷”并留在网站上多看一些。

在关键首页留住客户并不容易，调查结果显示，大约三分之二的在线购物者从未关注商品清单列表的关键首页。

研究人员与价值数十亿美元的家居用品在线零售商Wayfair合作，设计并改进了一套算法，在一些电商购物平台上处理了数十万客户，以帮助Wayfair的网站确定并不断调整任何给定购物活动的最佳产品排名。这些算法保留了产品受欢迎程度的典型属性，但增加了项目的多样性，从而产生了具有更广泛客户吸引力的排名。

利用Wayfair的历史数据，研究人员证明，在六个不同的事件中，新算法比仅基于受欢迎程度的算法平均吸引的客户多5%到30%。研究人员还将算法设计为具有高效学习能力的模型，这样他们就不需要大量的客户数据来确定最佳的产品组合。

研究创新将在线零售排名决策与浏览购物者与有特定购买意图的购物者相比较。除了购物平台，研究方法可扩展到任何旨在最大化用户参与度的排名系统或展示，例如新闻媒体头条新闻列表和电子邮件营销活动。

研究人员表示，虽然收入是在线零售商最关心的目标，但越来越多的平台关心增长和留住用户群。如果一个客户在某一天被吸引住了，他将可能会一遍又一遍成为平台的回头客。

开发新算法计算浏览网络购物平台首页的用户对于在线购物整体客户参与度的影响，创新将在线零售排名决策与浏览购物者与有特定购买意图的购物者相比较。