说说啤酒和尿布

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将这个80-20法则用到推荐系统里,是再合适不过的了。

你只需要集中精力在最常发生的情况下,用合适的算法找出合适的推荐结果,剩下的结果只要保证“相对过得去”就好。

当然,这样做的前
提是,你对用户的后续期望很有把握。

三,解决信息焦虑。

假设“釜山料理”餐厅介绍页上,相关餐厅列出“港丽茶餐厅”,你会觉得他们相关么?那,“韩膳宫烧烤”呢?会不会觉得后一个明显靠谱很多?其原因是后一个你可以看得出它与“釜山料理”都是韩式烧烤店。

但如果你是一个要在人民广场约朋友吃饭的人,“釜山”和“港丽”都恰好在人民广场,而“韩膳宫”其实是在离人民广场很远的徐家汇,那不用说自然“港丽”应该作为你下一个要浏览的餐厅。

这里很重要的,其实是要告诉用户“为什么相关”。

否则用户就会困惑,从而忽略掉你精心为他推荐的内容。

一个很好的例子是网易新闻,在它的相关新闻列表上,都会将它匹配的标签显示出来。

比如“与富士康相关的新闻”。

四,始终记得商业目标。

做推荐系统的最终目的,是为了商业目标:增加后续转化率?增加总用户数?还是增加成交量?其他产品设计,或许有时候需要牺牲一下眼前的商业利益,来满足用户目标。

但推荐系统的商业目标与用户目标的分歧并不大,相反往往更加统一,所以这时候就要特别提醒自己注意商业目标,所有的功夫都要朝那个方向努力。

当然一些很基本的用户体验还是要保证的,像在推荐系统里塞广告这种杀鸡取卵的事情还是做不得,呵呵。

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