从“连衣裙事件”看淘宝的个性化推荐策略

2019-03-04 16:30 稿源:三节课公众号  0条评论

4.输出(用户在不同场景下的需求)

仍以“连衣裙”为例,来看看为什么我们不一样。

假如你是经常购买优衣库等连衣裙的女学生或白领,大概率会推荐给你Zara,甚至only的连衣裙。

假如你是偶尔购买无牌低价的连衣裙的女性,淘宝打开率低,不太可能会给你推荐only甚至更贵的连衣裙。

其他场景就不一一列举了,只能说目前淘宝做到了“千人千面”,但貌似没那么“智能”。

如果有意外情况只是系统还不够了解你,比如给我(一个没有女朋友的混在职场的钢铁直男)推荐连衣裙和女士内衣,仅仅因为我搜索了这个词。

不过就像淘宝的算法小二声明中所说,用户的场景和需求是动态的,系统对于用户的定义也是动态的。

比如你这个月只卖低价的,下个月买的都是品牌的,系统也会针对你的标签进行升级。

比如我下个月有了女朋友,开始给女朋友买东西······

系统不会跟人交流,所以他只能通过我们的各种行为和数据,来判定我们想要做的事,不断的给我们贴标签,撕标签。也挺辛苦的~

虽然很多网友都在抨击以某些标签定义某些人群,但其实这是智能时代和机器学习不可避免的过程,也是企业在追求利润使用的精细化运营策略。

其实人类社会天然具有标签基因,比如“皇帝”“男”“穷人”“富人”“精英”“乞丐”···但记住,没有什么标签是可以永久定义一个人的,所以还是努力给自己贴一些正向标签。

应了一句话,你怎么对待你自己,机器就怎么对待你。

本文仅浅略解析淘宝个性化推荐策略,需要反复强调的一件事是,淘宝的复杂程度要远超我的描述,像基于平台关联进行策略推荐(好比说昨天我在京东上搜索连衣裙,今天头条也出现相关广告,并且是京东的···),基于用户关联推荐等等不能一一解读,不足之处不准确之处看看就行。

虽然目前各大平台的数据相互独立,但已经足够“策略”去发挥很大作用,而且我相信,随着数据流通和算法的进步,“人工智障”会逐渐变为真正的“人工智能”,来帮助我们达到“个性化”的理想态,真正帮助我们的生活工作。

三、关于这些策略的制定是谁干的?

我们去观察某电商平台策略岗位招聘:

仔细看能力要求的关键词:“用户画像和需求”“分类运营”“不同场景下用户购买习惯和关联”“内容的精准触达”“标签运营方法论”。

完美契合上述淘宝搜索推荐策略工作内容,他叫——策略产品经理。

其实不仅仅在电商行业,在当下互联网行业中,无论你是做什么产品,策略已经无处不在。

比如说,这些典型的业务问题和场景中,就是互联网业内“策略”最常发挥价值的地方——

1.一个产品,随着用户体量增加,需要考虑做精细化运营;

2.一个产品,可能涉及到搜索、推荐、供需匹配等功能模块需要完成;

3.一个产品,拥有大规模交易、成交数据,需要提升成交率,优化利润空间;

4.一个产品,需要考虑通过数据来驱动用户增长;

5.一个成长期的产品,需要考虑通过补贴来规模化拉动用户增长,并希望自己的补贴方式、形式等能够变得尽可能高效;

等等等等。

比如说,最新招聘信息,各大厂都在寻求策略相关人才。

假如你是一个策略产品经理,你将有很大可能能够跳脱出依赖于“人肉”的怪圈,而开始可以做到能够依赖于“机制”和“机器”来帮助自己提升业务效率;同时,你将比之前有能力能够去解决一些复杂度更高的问题,从而让自己更值钱,以及能找到对自己更好的职业机会。

同样,假如你要做一个策略运营,如果你可以拥有思考“策略”的能力,你也有更大概率将运营动作规范化,实现依赖于“机器”进行精细化的运营的工作,帮助你能够面对更大规模,更多维度的挑战,成为市场上更加不可替代的存在。

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