推荐算法降维打击，娱乐营销提供全新电商体验从人找货到货找人，千人千面全新电商体验。目前欧美市场主流的 Amazon、Aliexpress等传统电商平台仍然以注重产品分类，强调搜索功能为主，消费通常具有明确的购买产品意向和固定的产品需求，在平台上通过搜索查询实现“人找货”满足购物需求。而 Wish 通过用户画像和行为数据的积累，依靠自研的系统性推荐算法分析，为消费者提供千人千面的界面交互和产品流推荐，有效引导消费者在浏览过程中产生新需求，从而完成高性价比产品和用户需求的匹配，实现“货找人”。根据 Wish 数据，目前该平台超过 70%的销售额都来自个性化推荐，而不涉及搜索查询。强调娱乐化属性，增强用户粘性。在正常的个性化产品推荐以外，Wish 也引入了更具有娱乐化的营销功能，从而提升用户体验。例如，Wish 的 Blitz Buy 功能，以类似幸运转盘的UI 设计和交互体验，向用户提供优选低价爆款产品的额外折扣，该功能每日仅限一次。此外， Wish 也引入了类似国内电商的“限时折扣”或“限时秒杀”等营销手段，进一步增强用户的购买意愿。通过一系列个性化和娱乐化功能的整合，Wish 显著增强了用户的使用时长和使用频率，提高了参与度。截至 2020 年底，用户平均每天使用 Wish 时长超过 9 分钟。
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