各大平台“猜你喜欢”背后的逻辑是什么?

0 评论 加国无忧 51.CA 2021年10月8日 13:43 来源:36氪

出差或者旅游,我们习惯性的使用各种APP来预定房间,不知道去哪里玩,不知道吃什么的时候,我们也会使用各种APP来挑选信誉高、人气旺的景点或商铺点餐。可是,有些高评价商店位置排名总是靠前,而实际体验后却差强人意。那为什么还是能排名在前?推荐系统如何向潜在消费者建议产品?

挖掘用户的潜在兴趣,形成信任

随着互联网的风行,APP或网站推荐的产品信息,已经成为我们日常生活中的一环,我们很难不参考APP或网站推荐的产品信息,做出购买的决定也变得容易。就好比,今天你想在家吃牛排,但是你认为吃牛排,不能没有红酒,这是你就会有几种选择?

第一种选择:去楼下的便利店,然后你走进便利店转了一圈很快找到了红酒,然后你对比一下几个品牌和价格,然后拿起你喜欢的品牌在前台进行付款。

第二种选择:你觉得不着急,你可以去家附近的大型超市顺带买点零食,你到了超市按照指示牌找到卖酒水的货架,然后不断对比红酒的品牌和价格,选定之后,你又按照指示牌找到卖零食的货架,然后选择了一些你爱吃的零食,然后进行结算。

第三种选择:你不想出门,这时你决定用外卖APP,在商品里面挑选各种红酒,然后根据距离家里的远近进行下单,等待送货上门。

这个案例说明了消费者在不同场景选购红酒的方式,消费者是清楚知道自己想要购买的商品,但是生活中很多消费者购物时没有不明确的目标的,不知道需要买什么。

图片来源:微博

最常见的就是,超市用各种促销、各种打折、各种堆头推荐商品,同时在需要购买商品附近放和这个商品相关的商品。让原本不消费的消费者产生购买欲望,进而消费。

随着互联网技术的发展,当今世界已经从信息匮乏演变为信息过载,给信息的生产者和消费者都带来巨大的挑战。例如:网站上搜寻想看的电影、书籍,超市里购物等等,过剩的信息,给用户决策带来了很大的难题,所以一款懂我们的工具,推荐系统可以帮助用户发掘自己需要的信息。

推荐系统通过精密推荐演算式的目标,不需要用户有明确需求,会根据用户标签,历史行为为用户主动推荐内容,根据各种不同的理由来向潜在的消费者建议产品,了解并预测消费者预测对一个物品的喜好,以此推荐一个很有可能会喜欢的物品。

敦促用户表明偏好,形成本身的策略

推荐演算式应该要中立的,它不应该偏重消费者或商家任何一方的利益。它满足的需求是在海量信息中过滤消费者不感兴趣的,为消费者精确锁定希望得到的有价值的信息。通过高品质的推荐让消费者从反感转为知心,同时力争得到消费者的长期信赖和忠诚。

早期的推荐是根据消费者过去的购买纪录而做出推送,但即时推荐系统不需要历史数据,就利用消费者点击的模式来做分析,特别是专注于消费者正在浏览的品项、广告词、广告等。在这种情况下,就算是第一次点进网站,也会立刻被锁定。

要想了解用户的喜好,还有一种方法就是引导用户表明自己的偏好:让用户知道自己的好友喜欢些什么、让消费者知道自己过去都喜欢些什么东西、知道什么东西符合消费者的需要等等,从而形成本身的战略。譬如小红书就是利用【种草】这种推荐方式,感觉上,消费者的的注意力是受到图文的影响,事实上,我们会反复观看“猜你想看”、“相关商品”以及“你可能还喜欢”等宣传标语。

图片来源:小红书、淘宝

电子商务的迅速发展,网上购物作为电子商务的一种模式,已经成为购物模式的主流,推荐系统在其中所扮演的角色越来越重要。研究结果表明,一个推荐系统成功与否,“信任”是一个主要的因素。

然而,已现在经有愈来愈多有关于推荐系统的研究结果出现,但大多数都是分析推荐系统的用处以及其过程是否透明,很少触及消费者应该如何应对排山倒海而来的推荐。

推荐系统的BUG,亡羊补牢,为时未晚

推荐系统的建立很大程度上可以说有利于便利消费者购物,节省购物时间,也同样面临着挑战,包括推荐产品不精准、客户信息被追踪、制造虚假信息等情况。有这么有一个新闻,在意大利有家猫途鹰(TripAdvisor)餐厅在北意大利小镇莫尼加德尔加尔达(Moniga del Garda)所做餐厅排行榜上居于首位。

当时是意大利最出名的线上美食杂志《餐桌上的意大利》(Italia a Tavola)的编辑想要证明,入口网页所做的排名是可以受到操弄而制造出的一个骗局。首先,他们创造了一个不存在的、名为“史卡莉塔(La Scaletta)”的餐厅,并且制作了一个简介网页。其次,由一些同谋者编写了假的评论跟评分。结果在接收到一片“好评”之后,该餐厅一跃而为当地的最佳餐厅。

我们应该了解同时也应该接受一个事实,也就是不同型式的软体都是在“永远的贝塔”状态。

图片来源:微博

“贝塔”(Beta)原先指的是软体发展过程里面,进入市场前最后阶段的状态,在这个阶段里,一个由“贝塔使用者”组成的群体会给出使用后的回馈。以现在来说,许多产品都停留在这个阶段,还可以继续予以改进。

推荐系统已经深入我们的生活,几乎每时每刻接受互联网系统的影响,而推荐系统不仅是电商系统内极为重要的一环,也成为各大网络平台的一环。对于推荐系统的优势我们毋庸置疑,会帮助我们做出较好的选择。但是任何这样的系统都有可能被操弄,其实虚假评价和其他操弄的把戏,会让品牌或产品得不偿失。

文中图片均来源于网络

本文来自微信公众号“品牌几何”(ID:brand-vista),作者:齐赟,36氪经授权发布。

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