?【Trendyol 与其他电商对比：AI 推荐优势及服装家居品类亮点】
近几年电商行业竞争激烈，各个平台都在不断提升自身的技术和服务。今天咱们就来聊聊 Trendyol，看看它在 AI 推荐和服装家居品类方面有啥独特之处，和其他电商平台比起来到底咋样。
先说说 Trendyol 的 AI 推荐系统。它采用了典型的三层架构，分别是召回层、排序层和策略层。在召回层，系统会用各种推荐引擎，像基于用户的协同过滤、基于商品的协同过滤和深度学习模型等，快速生成用户可能感兴趣的商品候选集。比如说，系统会根据用户的浏览历史、购买记录和收藏行为等数据，找到和用户兴趣相似的其他用户，然后推荐这些用户喜欢的商品。
到了排序层，Trendyol 会用精排模型来预测用户对商品的点击概率。这个模型会综合考虑商品的各种特征，像价格、销量、评价等，还有用户的实时行为数据，对候选集中的商品进行排序，这样就能给用户提供最相关的推荐结果。
策略层就负责多场景路由和多样性控制。在首页、购物车页面和搜索结果页面等不同场景下，系统会用不同的推荐策略，满足用户的不同需求。同时，系统还会通过多样性控制策略，保证推荐结果里包含不同类型和风格的商品，避免用户看到太多重复的内容。
和其他电商平台比起来，Trendyol 的 AI 推荐优势很明显。比如说亚马逊的 “Style Snap”，虽然也能用机器学习匹配用户上传的图片，但 Trendyol 的推荐更注重个性化和实时调整。Zara 虽然也用 AI 预测时尚趋势，但 Trendyol 的 AI 推荐系统能结合用户的实时行为数据，推荐更精准。SHEIN 的 AI 推荐系统虽然也很厉害，但 Trendyol 的推荐更注重多场景应用和多样性控制。
再来说说 Trendyol 的服装家居品类。Trendyol 在服装品类上有很多亮点。它推出了 “东欧特供款”，像加厚羽绒服，适应寒冷气候；大容量洗衣机，满足多子女家庭需求，SKU 本土化率达 28%。而且，Trendyol 还和本地品牌合作，比如 Zara、Mango 等国际品牌负责吸引流量，本土服饰品牌 BIK BOK、家电品牌 Arctic 则贡献 35% 的毛利。
在家居品类方面，Trendyol 也有不少特色。它开发了适合当地市场的家居产品，像适应罗马尼亚气候的加厚窗帘，满足多子女家庭需求的大容量储物柜。Trendyol 还和本地设计师合作，推出了一些具有当地特色的家居产品，深受用户喜爱。
和其他家居电商比起来，Trendyol 的家居品类更注重本土化和实用性。宜家虽然产品线丰富，但 Trendyol 的家居产品更适合当地市场的需求。Wayfair 虽然品类多样，但 Trendyol 的家居产品更注重性价比和实用性。
总的来说，Trendyol 在 AI 推荐和服装家居品类方面都有很强的竞争力。它的 AI 推荐系统能根据用户的兴趣和行为数据，提供个性化、精准的推荐；服装家居品类注重本土化和实用性，满足不同用户的需求。如果你还没尝试过 Trendyol，不妨去体验一下，相信它不会让你失望。
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