接觸到「千人千面」是在09年底,當(dāng)時(shí)剛從淘寶店主進(jìn)入B2C領(lǐng)域成為職業(yè)經(jīng)理人。在學(xué)習(xí)電商行業(yè)知識和實(shí)踐的過程中,發(fā)現(xiàn)亞馬遜的「千人千面」,覺得特別有意思。
2009年,經(jīng)過5年發(fā)展的淘寶已擁有了百萬賣家和過億的SKU。
對于快速發(fā)展的淘寶我有一個(gè)非常大的困惑和疑慮:不斷增長的賣家和商品似乎永無止境,可是作為買家在沒有上限的賣家和商品中,如何更高效率地找到自己喜歡的和真正需要的?
畢竟越來越多的數(shù)據(jù)表明,搜索結(jié)果買家基本上在第三頁就很少再往后翻頁查看其它商品。
除了搜索,買家獲取商品的其它方式主要是:通過點(diǎn)擊「類目」進(jìn)入;促銷和專題頁;廣告位。
這個(gè)困惑和疑慮我始終在思索,卻無法找到解決方案。
最終它卻成了淘寶的「搖錢數(shù)」,淘寶直通車和鉆展賺得盆滿缽滿。
縱是如此,仍然覺得這個(gè)矛盾遲早會出問題的。
大洋彼岸的美國亞馬遜的「千人千面」技術(shù)正好可以解決這個(gè)問題,這讓我興奮不已,開始進(jìn)行學(xué)習(xí)和研究。
10年底被獵頭挖到北京之后,發(fā)現(xiàn)當(dāng)時(shí)北京的當(dāng)當(dāng)、京東甚至亞馬遜中國還在跑馬圈地的初期,而且流量紅利和PC時(shí)代越來越大的屏幕空間也使得這個(gè)矛盾并沒有這么突出。
我則投身到家居建材和百貨行業(yè)線上線下結(jié)合的實(shí)踐當(dāng)中,偶爾遇到研究「千人千面」的技術(shù)人員,會進(jìn)行一些簡單的交流。
中國傳統(tǒng)電商的 「千人千面」簡史
直到移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的到來,面對3寸的小小智能手機(jī)屏幕,縮小版的淘寶、天貓、京東、當(dāng)當(dāng)們都顯得異常擁擠、體驗(yàn)極差,消費(fèi)者紛紛逃離,有些開始回歸正在熱火朝天開店的線下購物中心和新業(yè)態(tài)的實(shí)體店。
而且隨著微信的用戶規(guī)模不斷快速增長,基于微信的電商SAAS開店工具和微信去中心化的結(jié)合,同樣繼續(xù)分流傳統(tǒng)中心化電商的商家和用戶。
12年,馬云急得叫嚷著要通過「來往」的社交軟件把企鵝趕回南極。
劉強(qiáng)東則選擇在14年上市前讓騰訊成為第一大股東,獲得微信和QQ重要的流量入口。
馬云不僅沒把企鵝趕到南極,「來往」和接班人陸兆禧在不到兩年時(shí)間沉寂,成為移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展初期阿里成立以來最大的敗筆。
張勇接棒后,馬云開始提出新零售和「五新戰(zhàn)略」,避開微信的正面戰(zhàn)場,轉(zhuǎn)戰(zhàn)線下。
淘寶新掌門,80后的蔣凡同臺登場,「千人千面」計(jì)劃開始進(jìn)入落地實(shí)施階段。并且尋求社交電商的突破,有了現(xiàn)在一直獨(dú)秀的淘寶直播。
同期,京東在獲取微信的流量過程中,發(fā)現(xiàn)原來的問題并沒有被解決,流量分配模型完全不同于PC大屏?xí)r代。
于是啟動(dòng)「千人千面」計(jì)劃,試圖解決流量分配和轉(zhuǎn)化率問題,以期提升用戶體驗(yàn)并讓用戶重回京東,保證一定程度的增長率。
到18年,中國真正做出「千人千面」擁有相應(yīng)的成熟技術(shù)的只有淘寶和京東。
隨著拼多多在18年的成功上市和獨(dú)立app的發(fā)展,拼多多成為中國第三家擁有「千人千面」技術(shù)的電商公司。(騰訊和今日頭條同樣擁有「千人千面」技術(shù),但是和電商的比起來,資訊類的要相對容易一些)
「千人千面」到底有多難?
「千人千面」技術(shù)也可以簡單理解為「推薦算法」,是一種基于用戶行為的大量樣本統(tǒng)計(jì)和協(xié)同過濾,對用戶需求進(jìn)行預(yù)測的技術(shù)。
由于電商涉及「轉(zhuǎn)化率」,「推薦算法」需要對這個(gè)指標(biāo)負(fù)責(zé),所以實(shí)現(xiàn)的難度比資訊類的大得多。
從買家角度而言,這種技術(shù)會讓用戶真正高效地獲取需要的、感興趣的商品;從賣家角度而言,則可以擴(kuò)展競爭維度,減少單一維度(排名)的競爭壓力,投入更少獲得更高銷售。
最重要的是,長尾商品通過「千人千面」真正能夠公平地展示在消費(fèi)者面前并產(chǎn)生購買。
《長尾理論》是中心化電商發(fā)展的重要理論,經(jīng)過近30年的發(fā)展,已經(jīng)到了長尾理論2.0的階段。
我在《嚴(yán)選精品電商們崛起,長尾理論失效了嗎?》一文中對長尾理論2.0進(jìn)行了較為深入的研究,得出的結(jié)論就是長尾理論仍然有效。(對長尾理論想更多了解的朋友,可以點(diǎn)擊文章標(biāo)題閱讀或直接購買對應(yīng)的專業(yè)書籍閱讀)
讓我們從簡單的場景來理解「千人千面」技術(shù):
比如你用高德地圖導(dǎo)航到大潤發(fā),買了大米、油和方便面并用支付寶付款,下次你再打開淘寶,首頁就出現(xiàn)了盒馬菜市場和面條等商品的推薦;
比如你和女友在微博私信說想換新手機(jī)了,打開天貓就給你推薦了最新款的手機(jī);
比如女友在微信發(fā)了個(gè)朋友圈說好喜歡新款LV包,然后第二天看到了LV在朋友圈的新款女包廣告。
諸如此類,都屬于「千人千面」的「推薦算法」根據(jù)個(gè)人的行為數(shù)據(jù)精準(zhǔn)推薦相應(yīng)的商品和信息。
或許這些場景讓人感覺個(gè)人隱私信息被泄露了。
其實(shí)像淘寶、京東、天貓這樣的電商平臺和微信、微博這樣的社交工具和社交媒體本身不會竊取你的個(gè)人隱私的,但是你的行為數(shù)據(jù)讓平臺知道你的需求,然后通過「算法」進(jìn)行商品和信息的推薦。(關(guān)于這個(gè)部分可以點(diǎn)擊《「偷聽」的成本和影響消費(fèi)者偏好的兩大作用力》的文章了解關(guān)于個(gè)人隱私和「推薦算法」的關(guān)系)
電商平臺會采集更多個(gè)人行為數(shù)據(jù),比如使用過的手機(jī)、上過的app、看過的新聞、打車的頻率、發(fā)紅包的金額次數(shù)、欠銀行的貸款、地圖數(shù)據(jù)等等,這些都會構(gòu)成一個(gè)人數(shù)以萬計(jì)的事實(shí)標(biāo)簽。
標(biāo)簽的采集和架構(gòu)設(shè)計(jì)相對還是容易的,如何建立標(biāo)簽?zāi)P筒?zhǔn)確的預(yù)測用戶的需求則是最難的。
以下技術(shù)部分參考了CSDN的技術(shù)博客及結(jié)合我個(gè)人的研究和理解,歡迎感興趣的朋友留言參與討論和交流。
我們拿淘寶首頁內(nèi)容板塊為例,常規(guī)的行為推薦算法是類似這樣的公式:
內(nèi)容訪問權(quán)重=行為權(quán)重*時(shí)間權(quán)重*衰減因子
行為權(quán)重:點(diǎn)擊一件商品或一篇文章,留言、點(diǎn)贊、加購物車等行為,都會計(jì)入行為權(quán)重,根據(jù)平臺積累的大數(shù)據(jù),計(jì)算出了不同類目不同產(chǎn)品下的各種操作行為權(quán)重分?jǐn)?shù),在用戶進(jìn)行回復(fù),點(diǎn)贊,收藏等行為時(shí)進(jìn)行權(quán)重加分;
時(shí)間權(quán)重:停留時(shí)間越長,時(shí)間權(quán)重也會越高;
這也能解釋為什么電商平臺和內(nèi)容平臺適合做「千人千面」,因?yàn)槎荚谧非笸A魰r(shí)間,電商平臺的停留時(shí)間長有利于提高轉(zhuǎn)化率,內(nèi)容平臺的停留時(shí)間長有利于廣告點(diǎn)擊。
衰減因子:用戶的單次行為不能作為用戶喜好的直接評定,隨著時(shí)間的推移權(quán)重也會慢慢衰減。
由這三個(gè)權(quán)重維度的綜合計(jì)算得到了我們的內(nèi)容訪問權(quán)重,在我們多次訪問同類型內(nèi)容時(shí),每次都會獲得對應(yīng)的內(nèi)容訪問權(quán)重,平臺對這些權(quán)重進(jìn)行累加,然后利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的閾值函數(shù)(Sigmoid函數(shù))進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。
然后可以得到一個(gè)閾值為(0,1)的結(jié)果,通常推薦算法標(biāo)準(zhǔn)化過程是對Sigmoid函數(shù)的變形公式,得出一個(gè)閾值位0-10的結(jié)果,也就是我們所說的質(zhì)量分(淘寶直通車的質(zhì)量分也是以這樣的方法計(jì)算來的)。
權(quán)重(或說質(zhì)量分)越高,內(nèi)容板塊推薦類似內(nèi)容的比例和頻率就會越高,這就是行為推薦算法(你的行為影響了你)。
目前已知世界上所有推薦算法的處理過程都是類似如此的,沒有太大差異。
另外需要簡單說明的是拼多多的拼團(tuán)模型在進(jìn)行「千人千面」的實(shí)施過程中,人的社交關(guān)系將成為新的數(shù)據(jù)源,這個(gè)部分可以讓推薦比淘寶、京東、天貓更精準(zhǔn)。(詳見深度分析文章《拼多多的底層價(jià)值邏輯》)
這個(gè)過程,也就是大家常說的打標(biāo)簽(比如我們搜索看過一個(gè)產(chǎn)品后,猜你喜歡就會推薦類似的產(chǎn)品,并且看過多種產(chǎn)品,猜你喜歡推薦的頻次是不一樣的)。
限于篇幅,關(guān)于「千人千面」技術(shù)部分就不再過多贅述,如果想進(jìn)一步學(xué)習(xí)的,可以到專業(yè)的技術(shù)論壇和博客深入學(xué)習(xí),或者買一些專業(yè)的書籍好好看看。
傳統(tǒng)電商平臺「千人千面」的問題
前面之所以花這么長的篇幅來分析「千人千面」,主要得出三個(gè)結(jié)論。
一、隨著電商平臺的用戶規(guī)模、商家規(guī)模和商品規(guī)模的無窮增長,「千人千面」技術(shù)很好地解決了三者匹配和效率的問題,從而提升電商的轉(zhuǎn)化率和用戶體驗(yàn)。
二、「千人千面」實(shí)現(xiàn)的難度非常大,一方面非常有足夠的用戶、商家和商品數(shù)據(jù);另一方面要有強(qiáng)大的算法建模能力;最后還要有硬件的算力支持(阿里云、亞馬遜云發(fā)展的領(lǐng)先這是主因)。
三、「千人千面」看起來很美好,卻有三個(gè)技術(shù)無法突破的問題:
1. 沒有想像中「精準(zhǔn)」。
因?yàn)橘徫餂Q策受到的干擾因素太多,現(xiàn)階段均是「網(wǎng)絡(luò)行為」的數(shù)據(jù),并沒有「思維數(shù)據(jù)」和「生物數(shù)據(jù)」,機(jī)器無法感知人真實(shí)的感受和想法;
2. 延遲問題。
畢竟聊天或者瀏覽的那一刻到打開電商平臺短短幾秒時(shí)間,購買決策已經(jīng)發(fā)生了很大的改變,甚至是沒打開就變化了。人們總習(xí)慣:我只是說說而已;
3. 涉及隱私問題和歧視且是違法行為。
《電商法》明確規(guī)定:電子商務(wù)經(jīng)營者根據(jù)消費(fèi)者的興趣愛好、消費(fèi)習(xí)慣等特征向其推銷商品或者服務(wù),應(yīng)當(dāng)同時(shí)向該消費(fèi)者提供不針對其個(gè)人特征的選項(xiàng),尊重和平等保護(hù)消費(fèi)者合法權(quán)益。
就是說,如果強(qiáng)制推送根據(jù)「大數(shù)據(jù)」推算出的內(nèi)容給消費(fèi)者,是違法的!
其次,作為線下的傳統(tǒng)零售商和新興電商公司,很難實(shí)現(xiàn)這樣的「千人千面」,哪怕是有錢也沒有那么多的算法和技術(shù)人才。這些人才都被BATJ、TMD們早早地收了。
如何突破技術(shù)和人才壁壘實(shí)現(xiàn)「千人千面」?
根據(jù)觀察和研究,新興的社交電商和社區(qū)團(tuán)購(含傳統(tǒng)零售商做的社交電商和社區(qū)團(tuán)購)從「微信群」的方向?qū)崿F(xiàn)了「千人千面」。
在去年我就成了每日一淘的VIP,在今年又加入了環(huán)球好貨的VIP(想加入的可以加我微信:zhuangshauihao備注邀請碼),并在近一年左右的時(shí)間里加入了幾個(gè)社交電商和社區(qū)電商的群。
發(fā)現(xiàn)成交率高的「群」有四個(gè)特點(diǎn):
微信的群沒有上限,一個(gè)人想建多少個(gè)都可以,而且沒有門檻,建群非常簡單;
以「人分」、「小區(qū)分」、「品類分」等等可以不斷按照不同屬性和維度細(xì)分的各種各樣的群;
通過群里聊天的去中心化「社交」方式,獲取單個(gè)個(gè)體真實(shí)的需求并通過群主(團(tuán)長)從不同的社交電商或社區(qū)團(tuán)購平臺獲取對應(yīng)的商品并進(jìn)行推薦;
由于是基于「人」的唯度,所以除了購買商品之外,還可以群里聊聊寵物和小孩教育,這種「千人千面」變得有溫度。
借助幾萬人、幾十萬人建立幾萬個(gè)、幾十萬個(gè)甚至幾百萬個(gè)群實(shí)現(xiàn)「千人千面」不僅在理論上成立,也能真正落地。
已經(jīng)有社交電商和社區(qū)團(tuán)購企業(yè)完成了這種規(guī)模的「群」的建立并取得年銷百億甚至千億級銷量。
這些并不需要用到傳統(tǒng)電商平臺的「千人千面」技術(shù)投入和研發(fā)周期。
當(dāng)然,隨著VIP代理和「團(tuán)長」們理論上的數(shù)量無窮增加,后臺的商品的無窮增加,或許到了一定規(guī)模之后,傳統(tǒng)電商平臺針對VIP代理和「團(tuán)長」們的「千人千面」技術(shù)也會被提上日程。
那個(gè)時(shí)候這些社交電商和社區(qū)團(tuán)購平臺將再次變得「傳統(tǒng)」,新的挑戰(zhàn)者又該出現(xiàn)了!
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