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认真做教育 专心促就业
随着互联网的不断发展,我们需要通过各种方法来将企业信息传递给消费者,只要这样我们才能获得更多的用户关注和产品转化。今天,我们就一起来聊聊关于产品推荐功能的开发方法都有哪些。
购物场景的模型迁移
当我们对一个新的场景比较陌生的时候,别忘了一个方法——迁移学习。把当前较为陌生的场景类比到自己熟悉的场景中去,增强在思索过程中大脑的联想召回能力,可以有效地提高头脑风暴的效率并降低思索过程中的熵(不确定性)。因此类比当前所在的公司面临的音频推荐场景,我们迁移到另外一个再熟悉不过的场景模型——购物场景。
先得让自己站在商店老板的视角来看问题。
场景描述:“很多用户在外面走过,我要想方设法拉一个个用户来到了我的商店,可他们进来转一下,翻一些衣服和鞋子,然后好像什么也没买就走了,所以我们在想这是为什么?到底哪个环节出了问题?”
确定主体——业务流程及主体关系
把上述一次可能发生的商业活动定义成上面的模型图,并确定了几大主体:用户(user),商家(server)、商品(item)。而商品上面隐藏的信息主体有主题(topic),以及商品背后的生产商(producer)。
清点货物——数据的人工标注
作为商家,必须在店里布置我的主题区,告诉用户“帽子在这”、“短裤在那”,绝对不能给用户乱糟糟的感觉。后续如有必要,我还要专门弄个区域来卖“阿尼玛”、“奥迪”这类牌子的货,因此在进货的时候就必需明确这些商品背后的生产商 producer 是谁,这些货有什么标识性强(使之与其他事物区分开)的特征。
先,一个重要任务是在后台从 producer 进货的时候便对每个商品都进行人工再分类的主题 topic 标记(后期是可以使用算法的手段来减少该工作量的),我们需要把所有的帽子都标记为“帽子”、衣服标记为“衣服”,甚至做的更好一点给每个帽子标记细 label,如“大红色”、“呢子材料”,给每个衣服标记上时间特征“夏季”、“寒冬”,还要性别特征“男款”,还要场景特征“夜店”、“约会”等等一些更细的标签,当然对于一些曾经我没做好的标记,我必需挑选出那些还有利用价值的商品请人工再去鉴别并标记上,这是后来请专家帮我设计一套自动标记的算法来完成本工作的基础。
招募销售——开始人工运营
销售人员是必需的,初期经营的商品和用户体量比较小,使用我们聪明的头脑一眼就能看出趋势,再花几个小时做仔细的分析,一些问题的优化策略便可初见端倪。人工运营的工作很广,在推荐领域是维系供货商的关系以保持有货进、和维系用户的关系即向用户推荐自己觉得好的推荐清单。
初期人工运营的策略较简单,即拿到后台的报表然后挑选出 TopN 热门的一些货物,经过分析发现了几个它们之所以受欢迎的原因,然后拿这些少数的原因去形成自己的筛选体系,并制定规则去筛选出一些优质热卖的商品推荐给用户,从而维系用户良好的体验,但是有个问题会发生在用户量增长后(卡住的 DAU),提及原因:人脑计算和记忆能力上限导致难以全局的处理用户的多样性。
另外还需要考虑商家侧长尾挖掘问题,即签约商家进行低成本供货。当然这是要付出一定代价的,比如一些商家恨不得整个店都摆满自己的东西增加曝光率,但是这个不可能,所以难点在如何平衡。除此外,有时候还不得不考虑多样性问题和那些小品牌的利益,一些小品牌购买率低,但是它可以保证平台多样性来面向不同需求的用户群体,并且增加平台的抗风险能力,下降或流失一个供货商也有候补集以不至于造成大的冲击。
所以,这是一个用户、大 V、小 IP 三角利益的动态权衡。因此数据的监控也该围绕这些对象来展开。
招募会计——建立数据采集体系
接下来要考虑请一些会计来这里帮我统计每天的销售报表。
盯梢用户——打点与上报
这中间我叮嘱会员管理人员一定要照顾和记录好那些老用户,哪怕是每次进来都主动搜索购买的那些顾客,做好他们的日常问候以及优惠促销提醒工作。另一方面我也叮嘱销售顾问们妥善记录下每一个较新或陌生用户到访的时间 visit time,和他们在每个 topic 区域停留的时间,以及他们试衣服的“标签款式 label”、“供应商 producer”、“主题 topic”,因此这是一次点击行为。然后是我想看到的购买行为即他们后付款了,这类似一次有效播放行为。
作为会计,他们关注的是微观量:单个用户停留时长(活跃度)、试了哪些衣服(点击行为)、买了哪些衣服(播放行为)。
作为老板,我关注的是宏观量:平均停留时长、平均点击率、平均播放率,以及我的宏观发展方向是否健康,即 DAU 是否增长、停留时长、回头率、有没有更多的潜在客源和收入。
现在开业了,用户来了,有的买了东西有的没买就走了,我也不知道是销售的策略不聪明还是我的商品不好,还是我的受众太窄,于是我们还需要请了一些专家帮我制定新策略。
作者:庄正中
节选:infoq
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