企業(yè)如何應(yīng)用個(gè)性化推薦系統(tǒng)創(chuàng)造更多價(jià)值？

分類：產(chǎn)品介紹
發(fā)表：2020-02-25

2019年天貓總交易額高達(dá)2684億，各電商平臺(tái)交易總額超4100億。面對購物選擇時(shí)，除了網(wǎng)上文章、親朋好友的“種草”之外，電商平臺(tái)給自己推薦的商品越來越“心儀”。自己搜了哪類商品，淘寶就推薦哪類，在不知不覺間，購物車中就堆滿了很多東西。這個(gè)現(xiàn)象對于現(xiàn)代互聯(lián)網(wǎng)用戶來說，并不是新鮮事兒。

“個(gè)性化推薦”、“機(jī)器學(xué)習(xí)、千人千面”這些詞匯已經(jīng)被大家熟知。但是個(gè)性化推薦的價(jià)值到底在哪里呢？下文將和大家分享推薦系統(tǒng)如何為企業(yè)創(chuàng)造價(jià)值。

一、什么是個(gè)性化推薦

隨著信息技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的飛速發(fā)展，信息數(shù)量呈爆炸式的增長，信息過載的問題也成為了人們處理信息最大的挑戰(zhàn)。對于用戶來說，如何從無限大的資源中獲取到自己想要的內(nèi)容，是一個(gè)極具挑戰(zhàn)的事情。對于商家而言，如何把恰當(dāng)?shù)馁Y源呈現(xiàn)給對應(yīng)的用戶，也絕非易事。因此，個(gè)性化推薦應(yīng)運(yùn)而生。

個(gè)性化推薦系統(tǒng)是一種信息過濾系統(tǒng)，能根據(jù)用戶的檔案或者歷史行為記錄，學(xué)習(xí)出用戶的興趣愛好，預(yù)測出用戶對給定物品的評分或偏好。它改變了商家與用戶的溝通方式，加強(qiáng)了和用戶之間的交互性。? ?

正如文章開篇所說，現(xiàn)在人們對于個(gè)性化推薦系統(tǒng)其實(shí)早已不陌生了。個(gè)性化推薦早已滲透到了生活中各個(gè)角落。除了這些電商平臺(tái)，大家對抖音和頭條上的推薦內(nèi)容和方式也一定很熟悉。

二、推薦系統(tǒng)的價(jià)值

個(gè)性化推薦系統(tǒng)的價(jià)值，對于用戶來說，就是能大幅提升使用體驗(yàn)，使用戶感到滿足。誰不想擁有個(gè)心有靈犀的APP呢。但對于企業(yè)來說，個(gè)性化推薦系統(tǒng)不僅能解決長尾效應(yīng)和馬太效應(yīng)，同時(shí)能夠提升產(chǎn)品用戶體驗(yàn)，增強(qiáng)用戶黏性，更好的創(chuàng)造產(chǎn)品價(jià)值，進(jìn)一步擴(kuò)大產(chǎn)品盈利。? ?

據(jù)報(bào)道，推薦系統(tǒng)給亞馬遜帶來了35%的銷售收入，給Netflix帶來了高達(dá)75%的消費(fèi)，并且Youtube主頁上60%的瀏覽來自推薦服務(wù)。?

以淘寶的推薦系統(tǒng)舉例，淘寶的個(gè)性化推薦系統(tǒng)包含著三個(gè)參與方：

1.用戶：被推薦對象 ?

2.商家、店鋪：推薦物品提供者

3.淘寶、天貓：提供推薦功能的平臺(tái)

pic_002

對于推薦系統(tǒng)來說，首先要讓用戶從數(shù)以億計(jì)的商品中看到他們那些感興趣的商品（解決長尾問題），其次要讓每個(gè)商家的每個(gè)商品都能夠推薦給感興趣的用戶，而不是只推薦幾個(gè)店鋪的幾個(gè)商品（解決馬太問題），同時(shí)推薦系統(tǒng)要收集用戶的反饋（點(diǎn)擊、不點(diǎn)擊、收藏、購物車、購買等等），不斷優(yōu)化推薦的質(zhì)量，形成一個(gè)良好的閉環(huán)。? ?

三、推薦系統(tǒng)建設(shè)的難點(diǎn)

由此可見，一個(gè)好的推薦系統(tǒng)對于一個(gè)產(chǎn)品、一個(gè)企業(yè)來說多么的重要。但是想要建設(shè)一個(gè)好的推薦系統(tǒng)也并不容易。想要從無到有建設(shè)一個(gè)智能推薦系統(tǒng)，可能會(huì)面臨以下問題：

技術(shù)：

個(gè)性化推薦系統(tǒng)，從效果上來看，看似簡單，實(shí)則不然。在進(jìn)行推薦、召回計(jì)算時(shí)，涉及大量的算法模型、效果調(diào)試，比如常見的協(xié)同過濾、矩陣分解，都是需要算法團(tuán)隊(duì)才能夠去完成。雖然網(wǎng)上有很多的開源代碼，但是在算法模型調(diào)優(yōu)階段，沒有一定的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)和調(diào)試經(jīng)驗(yàn)，對于調(diào)優(yōu)很困難。這也是應(yīng)用同樣的算法技術(shù)，有的團(tuán)隊(duì)做出來和其他的團(tuán)隊(duì)做出來，效果天差地別。技術(shù)需要人才，經(jīng)驗(yàn)需要積累。

成本：?????

企業(yè)想要建設(shè)一個(gè)能夠勝任推薦系統(tǒng)的算法團(tuán)隊(duì)，需要大量的人力、物力以及時(shí)間。優(yōu)秀的算法人才帶來的人力成本，建設(shè)周期帶來的時(shí)間成本。對于推薦系統(tǒng)經(jīng)常應(yīng)用的場景來看，以互聯(lián)網(wǎng)居多。對于互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品來說，時(shí)間就是生命，戰(zhàn)機(jī)稍縱即逝。經(jīng)過一段時(shí)間完成從無到有的建設(shè)，再經(jīng)過一段時(shí)間的進(jìn)行效果的調(diào)優(yōu)上線，這對于互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品來說，過于漫長。

一個(gè)成熟的推薦系統(tǒng)需要積累和打磨，企業(yè)是否自己來完成建設(shè)工作，需要企業(yè)結(jié)合自身的情況，仔細(xì)考慮。但是也可以選用第三方的成熟的解決方案，開箱即用，節(jié)約企業(yè)成本，縮短上線周期。?

四、達(dá)觀智能推薦系統(tǒng)

達(dá)觀智能推薦系統(tǒng)，是達(dá)觀數(shù)據(jù)自主研發(fā)的智能推薦引擎，結(jié)合自研的NLP(自然語言處理)技術(shù)，完成對用戶行為、推薦產(chǎn)品的語義分析，實(shí)現(xiàn)“千人千面”的個(gè)性化推薦服務(wù)。?

達(dá)觀智能推薦引擎，是一個(gè)經(jīng)過長期技術(shù)積累以及市場打磨的成熟推薦產(chǎn)品，已經(jīng)為各行各業(yè)數(shù)百家企業(yè)提供智能推薦服務(wù)，幫助各個(gè)企業(yè)提升產(chǎn)品價(jià)值。達(dá)觀智能推薦引擎有如下優(yōu)勢：

1.產(chǎn)品成熟 ?

達(dá)觀智能推薦引擎是一個(gè)穩(wěn)定、高效的成熟產(chǎn)品，推薦引擎自主研發(fā)，并且提供功能強(qiáng)大的后臺(tái)配置系統(tǒng)，可以隨時(shí)觀察推薦效果、調(diào)整推薦策略，摒棄傳統(tǒng)黑盒模式，讓客戶看得見，摸得著。

2.技術(shù)實(shí)力

達(dá)觀推薦技術(shù)團(tuán)隊(duì)成員，技術(shù)過硬，有著多年推薦產(chǎn)品開發(fā)的經(jīng)驗(yàn)以及推薦算法調(diào)優(yōu)經(jīng)驗(yàn)，并在EMI數(shù)據(jù)科學(xué)黑客馬拉松大賽和KDD CUP國際知識(shí)發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘競賽中多次獲得優(yōu)異成績。

3.冷啟動(dòng)經(jīng)驗(yàn)豐富

無論是新用戶、新物品、新系統(tǒng)，冷啟動(dòng)的問題都不可避免。達(dá)觀智能推薦系統(tǒng)，通過自研算法，結(jié)合NLP技術(shù)，快速簡歷畫像，有效緩解冷啟動(dòng)的問題。

4.快速“見效” ?

達(dá)觀智能推薦產(chǎn)品，擁有不同的交付方式。可以根據(jù)企業(yè)所需，提供SAAS服務(wù)，也可進(jìn)行私有化部署。但是無論形式如何，周期短，見效快。完成數(shù)據(jù)上報(bào)之后，1-2周即可見效，開箱即用。

5.豐富的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)

達(dá)觀智能推薦產(chǎn)品，已經(jīng)服務(wù)了金融、電商、資訊、直播等等不同行業(yè)數(shù)百家客戶，并且支持多平臺(tái)，包括app、pc、web等。針對不同場景都具有豐富的工程化經(jīng)驗(yàn)，可以幫助企業(yè)梳理推薦思路，對癥下藥。

達(dá)觀智能推薦引擎，可以幫助企業(yè)在短期內(nèi)實(shí)現(xiàn)推薦系統(tǒng)的從無到有，快速的提升用戶體驗(yàn)，為企業(yè)創(chuàng)造更多的價(jià)值。