智能推薦的意義對(duì)于手握大把優(yōu)質(zhì)流量的電商巨頭來(lái)講，意義重大。同時(shí)，對(duì)于那些崛起的，流量沒(méi)那么多的電商商城平臺(tái)來(lái)說(shuō)，可能價(jià)值還要更大。

為了響應(yīng)亞馬遜CEO貝索斯的“亞馬遜有1000萬(wàn)用戶，就有1000萬(wàn)的亞馬遜”的要求，亞馬遜算法部門早在10幾年前就開發(fā)了基于物品的電商推薦系統(tǒng)。國(guó)內(nèi)的電商巨頭淘寶、京東等也陸續(xù)在16年上線基于用戶的智能推薦。

智能推薦的意義對(duì)于手握大把優(yōu)質(zhì)流量的電商巨頭來(lái)講，意義重大。同時(shí)，對(duì)于那些崛起的，流量沒(méi)那么多的電商商城平臺(tái)來(lái)說(shuō)，可能價(jià)值還要更大。

移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)流量紅利期已過(guò)，新增用戶成本高昂，對(duì)于各電商商城平臺(tái)來(lái)說(shuō)，將用戶如何留在自家平臺(tái)，提高用戶的粘性、使用深度和轉(zhuǎn)化率變得越來(lái)越重要。

那么，智能推薦的本質(zhì)是什么呢？

智能推薦的核心是內(nèi)容分發(fā)，內(nèi)容分發(fā)第一代是網(wǎng)址導(dǎo)航和門戶網(wǎng)站，第二代是搜索引擎，第三代是智能分發(fā)。

智能分發(fā)是一個(gè)體系，它分為：可被經(jīng)驗(yàn)總結(jié)的部分和不可總結(jié)的部分。

• 可以被經(jīng)驗(yàn)總結(jié)的部分包括規(guī)則推薦，規(guī)則就是經(jīng)驗(yàn)。
• 不可被總結(jié)的就是千人千面的算法推薦，完全根據(jù)用戶行為進(jìn)行推薦。

現(xiàn)階段的內(nèi)容分發(fā)主要為三種分發(fā)：運(yùn)營(yíng)分發(fā)、社交分發(fā)與智能分發(fā)。而智能分發(fā)不是對(duì)傳統(tǒng)分發(fā)的補(bǔ)充，而是替代。

運(yùn)營(yíng)分發(fā)，是依靠運(yùn)營(yíng)們的經(jīng)驗(yàn)挑選，自以為對(duì)人們有價(jià)值的內(nèi)容進(jìn)行推薦，這在人們選擇比較少的年代是成功的，其弊端也顯而易見，無(wú)法滿足人的個(gè)性化需求，運(yùn)營(yíng)有限的經(jīng)驗(yàn)很難判斷用戶需要哪些內(nèi)容。

社交分發(fā)是在社交平臺(tái)上進(jìn)行內(nèi)容分發(fā)的分發(fā)形式，以微信朋友圈、微博為例：你看到的內(nèi)容，都是朋友們幫你二次篩選過(guò)的。而內(nèi)容的價(jià)值分為分享價(jià)值和閱讀價(jià)值，很多內(nèi)容具有閱讀價(jià)值但不便于分享，而分享出來(lái)的價(jià)值很有可能是朋友用來(lái)“自我標(biāo)榜”的。這兩種傳統(tǒng)的分發(fā)方式都有比較明顯的缺陷。

智能分發(fā)是分發(fā)用戶愿意看、對(duì)用戶真正有價(jià)值的內(nèi)容，也就是用戶“嘴上說(shuō)著不要，身體上卻很誠(chéng)實(shí)”的內(nèi)容。如果說(shuō)，社交分發(fā)解決的是用戶“嘴上說(shuō)”的內(nèi)容，那智能分發(fā)解決的就是用戶“身體誠(chéng)實(shí)”的內(nèi)容。

智能分發(fā)通過(guò)分析用戶特征（年齡、性別、職業(yè)等）、內(nèi)容特征（商品、資訊、視頻等）、環(huán)境特征（時(shí)間、場(chǎng)合、網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)、地理位置等）、行為特征（隱性的興趣愛好和顯性的評(píng)價(jià)）和業(yè)務(wù)特征（業(yè)務(wù)場(chǎng)景干預(yù)），針對(duì)性的向用戶推薦他感興趣的內(nèi)容。

因?yàn)槊總€(gè)人的興趣愛好、行為習(xí)慣等是不同的，所以每個(gè)人所看到的內(nèi)容也是不同的。這樣就避免了那些優(yōu)質(zhì)的內(nèi)容由于不具備分享屬性而不被人們所知的情形，也解決了運(yùn)營(yíng)依靠自身有限經(jīng)驗(yàn)所推薦內(nèi)容的不精準(zhǔn)。

對(duì)于內(nèi)容分發(fā)而言，不同行業(yè)不同場(chǎng)景其所要實(shí)現(xiàn)的分發(fā)目的是不同的，但本質(zhì)都是要提高分發(fā)效率和質(zhì)量。

• 對(duì)于資訊客戶端來(lái)說(shuō)，最核心的指標(biāo)是用戶使用時(shí)長(zhǎng)，也包括粘性、留存率、UV、PV、瀏覽深度等；
• 對(duì)于社交平臺(tái)來(lái)說(shuō)，包括DAU、MAU，用戶互動(dòng)、用戶發(fā)帖量、消耗內(nèi)容量等；
• 對(duì)于電商商城平臺(tái)來(lái)說(shuō)，最重要的指標(biāo)自然是銷量，影響最終銷量的指標(biāo)有點(diǎn)擊率、訪問(wèn)轉(zhuǎn)化率、下單轉(zhuǎn)化率等。

那么通過(guò)智能推薦實(shí)現(xiàn)的內(nèi)容分發(fā)需要在不同場(chǎng)景上實(shí)現(xiàn)不同的分發(fā)目的，達(dá)成目標(biāo)的分發(fā)效果。

對(duì)于電商商城平臺(tái)來(lái)說(shuō)，往往是用戶有了較強(qiáng)的購(gòu)物需求。未使用智能推薦的電商商城平臺(tái)，因?yàn)槊總€(gè)用戶的購(gòu)物需求是不同的，用戶在登陸時(shí)并不能很容易的在首頁(yè)就發(fā)現(xiàn)自己意向購(gòu)買的商品、品類，且每個(gè)用戶的首頁(yè)商品、品類都是一樣的。

用戶不能在短時(shí)間找到意向商品在一定程度上，會(huì)造成首頁(yè)訪問(wèn)轉(zhuǎn)化率降低和首頁(yè)流量的流失，分發(fā)效率和質(zhì)量較低。

而使用了智能推薦的電商商城平臺(tái)，用戶在登陸首頁(yè)時(shí)則會(huì)有很大的概率發(fā)現(xiàn)意向商品，從而直接跳轉(zhuǎn)到商品詳情頁(yè)面，提高了頁(yè)面的訪問(wèn)效率。像用戶在購(gòu)物車頁(yè)面時(shí)，智能推薦則幫助電商商城平臺(tái)挖掘了用戶的潛在需求，實(shí)現(xiàn)了交叉和向上銷售從而提高了客單價(jià)。

較為經(jīng)典的案例是：經(jīng)常買德國(guó)啤酒的人很大概率上會(huì)需要尿布。而未使用智能推薦的電商商城平臺(tái)，用戶在購(gòu)買德國(guó)啤酒時(shí)，可能想不到還需要購(gòu)買尿布，或者想到了要購(gòu)買尿布而去了其他的電商商城平臺(tái)。而智能推薦則幫助用戶發(fā)現(xiàn)自己的需求，減輕用戶尋找到意向商品的時(shí)間成本。

假設(shè)兩個(gè)電商商城平臺(tái)a和b，在平臺(tái)a里用戶3秒內(nèi)就找到了他想要的商品，而平臺(tái)b需要3分鐘，那么顯而易見地用戶會(huì)更經(jīng)常使用a平臺(tái)。換句話說(shuō)，智能推薦帶來(lái)的不僅僅是簡(jiǎn)單的點(diǎn)擊，更重要的是讓用戶重復(fù)使用。

而對(duì)于如何精準(zhǔn)實(shí)現(xiàn)商品的推薦，需要收集用戶數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)、商品數(shù)據(jù)、商品營(yíng)銷數(shù)據(jù)等。

行為數(shù)據(jù)包括對(duì)商品或品類的點(diǎn)擊、收藏、下單等，用戶的長(zhǎng)期興趣、短期興趣、實(shí)時(shí)興趣。興趣則主要有性別、品牌偏好、品類偏好、購(gòu)買力水平、自營(yíng)偏好、尺碼顏色偏好等。商品數(shù)據(jù)則包括商品的產(chǎn)品詞、修飾詞、品牌詞、質(zhì)量分、價(jià)格、性別、年齡、標(biāo)簽、屬性、詳情頁(yè)等。商品營(yíng)銷數(shù)據(jù)則包括商品上架時(shí)間、是否主推、是否高毛利、是否自有品牌等營(yíng)銷數(shù)據(jù)。

智能推薦在電商商城平臺(tái)的應(yīng)用不僅僅是推薦商品這樣簡(jiǎn)單，如：活動(dòng)、分類、優(yōu)惠券、樓層、banner、文章等幾乎每個(gè)存在個(gè)性化需求的界面或內(nèi)容都需要推薦系統(tǒng)。

對(duì)于電商商城平臺(tái)來(lái)說(shuō)，內(nèi)容分發(fā)不能僅僅依靠智能推薦，而需要根據(jù)產(chǎn)品狀態(tài)和業(yè)務(wù)場(chǎng)景，制定推薦目標(biāo)，通過(guò)運(yùn)營(yíng)經(jīng)驗(yàn)總結(jié)成的規(guī)則推薦和智能推薦一起提升內(nèi)容分發(fā)效果，這也是第三代內(nèi)容分發(fā)系統(tǒng)的核心。

不同的商品有不同的復(fù)購(gòu)周期，以高復(fù)購(gòu)的零食和低頻的家具為例：購(gòu)買零食后的一個(gè)月內(nèi)用戶可能會(huì)再次購(gòu)買零食，而購(gòu)買家具的一年內(nèi)用戶可能不會(huì)再購(gòu)買類似的家具，那么針對(duì)于不同商品的品類就得依據(jù)運(yùn)營(yíng)經(jīng)驗(yàn)設(shè)置符合用戶購(gòu)物習(xí)慣的召回策略，來(lái)保證推薦商品不過(guò)度打擾用戶，不影響復(fù)購(gòu)體驗(yàn)。

電商商城平臺(tái)為了提高利潤(rùn)率、扶持自有品牌，則可以根據(jù)業(yè)務(wù)目標(biāo)提高高毛利商品和自有品牌在推薦系統(tǒng)中的權(quán)重，高權(quán)重商品會(huì)有更高的概率被推薦系統(tǒng)分發(fā)至用戶，從而達(dá)成業(yè)務(wù)目標(biāo)。商家注冊(cè)入駐類電商商城平臺(tái)，則可以根據(jù)商家鉆展、直通車等推廣情況，提高會(huì)員商家商品權(quán)重，從而保證會(huì)員商家的推廣權(quán)益。

無(wú)論是電商商城平臺(tái)還是資訊平臺(tái)，運(yùn)營(yíng)人員對(duì)推薦系統(tǒng)使用目標(biāo)的干預(yù)和調(diào)整對(duì)推薦效果和指標(biāo)的提升都至關(guān)重要。

如果說(shuō)智能推薦是一把錘子，那么運(yùn)營(yíng)人員就是使用錘子的人，要造出好的房子，不僅需要一把好錘子，還需要了解該怎樣使用好這把錘子把房子蓋好。

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