钉钉 AI 客服：智能推荐系统

钉钉 AI 客服：智能推荐系统

推荐系统提升用户体验和转化率。

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一、推荐场景

场景	推荐
产品咨询	相关产品
问题解决	相关文章
购买意向	优惠活动

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二、推荐策略

2.1 协同过滤

async function collaborativeFiltering(userId) {
  // 找相似用户
  const similarUsers = await findSimilarUsers(userId);
  
  // 获取相似用户的行为
  const recommendations = [];
  for (const user of similarUsers) {
    const items = await getUserItems(user.id);
    recommendations.push(...items);
  }
  
  // 排序返回
  return rankAndFilter(recommendations, userId);
}

2.2 内容推荐

async function contentBasedRecommend(currentItem) {
  // 基于当前物品找相似物品
  const similar = await findSimilarItems(currentItem);
  return similar.slice(0, 5);
}

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三、实时推荐

async function realTimeRecommend(userId, context) {
  // 分析当前对话
  const intent = await analyzeIntent(context.message);
  
  // 根据意图推荐
  switch (intent) {
    case 'product_inquiry':
      return recommendProducts(context.product);
    case 'price_comparison':
      return recommendAlternatives(context.product);
    case 'purchase_intent':
      return recommendPromotions(context.product);
    default:
      return [];
  }
}

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四、推荐展示

function formatRecommendations(items) {
  if (items.length === 0) return '';
  
  return `
为您推荐：
${items.map((item, i) => `${i + 1}. ${item.name} - ¥${item.price}`).join('\n')}

点击查看详情 👆
  `;
}

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五、效果评估

指标	说明
点击率	推荐被点击比例
转化率	推荐导致购买比例
覆盖率	被推荐物品比例

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六、优化策略

• A/B 测试不同策略
• 结合用户反馈
• 定期更新模型
• 冷启动处理

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项目地址：GitHub - dingtalk-connector-pro 有问题欢迎 Issue 或评论区交流