“猜你喜欢”的相关思考

“猜你喜欢”这个功能到底是属于大数据范畴，还是简单的用户行为应用功能？

每次无论是逛淘宝还是看京东，总会在网页的边侧，还有底侧出现“猜你喜欢”这个功能页面。首先，这是淘宝天猫等这些非自营性平台的挣钱法宝，你的每一次点击都在为淘宝天猫挣着钱。那么这个功能是简单的用户分析，还是用高大上的大数据技术得出来的呢？

首先介绍一下什么是用户分析：用户分析是通过用户在电商网站上进行点击和搜索行为的一种获取进而被平台获取进而分析其商业价值的商业行为。简单的说就是后台开发人员设计一个算法模型，通过你的点击和搜索行为来获取你对某部分商品感兴趣，进而向你推荐你可能喜欢的商品。但是这种算法模型是很不靠谱的，比如你不小心点进了一个卖“娃娃”的淘宝店或者是天猫店，或者仅仅是因为好奇而搜索了一下这样的店。那么淘宝和天猫的后台模型就会认为你需要这类商品，然后疯狂的推荐。当然有时候你可能不会太喜欢这种方式，但是没有办法这是算法模型的自然结果，不存在人情。

当你的室友或者女朋友用你的淘宝账号进行购物的时候，他们会发现我的天，怎么推荐都是些这么个东西，好污哦。随后的事情，就可以自己想象了。这都是手欠和好奇惹的事，当然这种算法模型正在慢慢的消失。不然就这种电商平台的用户体验，显然是很尴尬的。而且值得注意的事情，这种模型下的“猜你喜欢”实际促成的交易量是不值得一提的。所以伴随着时代的发展一个超级牛逼的高大上的技术出来了——大数据技术。当然对于好奇心很强的亲们去拥有大数据技术做支撑的平台去购物就可以安心搜索自己好奇的内心渴望了解的事物了，再也不会出现那种尴尬的场面了。

既然是高大上的技术，就一定不会同于以前的用户分析，必然有它的先进之处。算法模型的全面升级，而模型中所涉及的参数应该都是通过大数据技术分析得到的。比如说可以添加用户在点击或者搜索后停留的时间和用户从搜索到最后真正购买所花费的时间，通过分析所有的用户停留时间和花费时间，可以得出单个品类用户的消耗时间，而分析所得的时间都是针对单个品类的，所以这在完善系统推送上会给予很大的优化，时间越长，说明用户对此类商品的需求就越高，所以推送的准确性就会增加。值得一提的是可以发现停留时间的长短往往会成为衡量用户真正会购买的标准。而从停留到购买行为的完成，这一过程只能是对用户确定购买哪家产品之前所对比多家之后的结果，而这种结果只能是反向输出到企业端。平台可以通过商家商品的详细信息对比卖给企业端以获得利益，这段时间的价值是体现在企业端，而非用户端，这是电商平台应该注意的。

而对于另外一个大数据运用是商品的相关性。平台通过对用户购物车的分析找出普遍的商品的相关性，可以做到“亡羊补牢，为时未晚”的效果。相关性不能用偶然性来确定，必须通过海量数据分析才能得出。

回到问题的本身，“猜你喜欢”到底是那种方式呢？还是自己亲自实验下吧，毕竟选择一个好的电商平台对于保护我们的隐私还是非常主要的，而且还能防止尴尬哟！

作者 不是虎是喵

关键字：产品经理, 产品设计, 模型

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