2019年天貓總交易額高達2684億，各電商平臺交易總額超4100億。面對購物選擇時，除了網上文章、親朋好友的“種草”之外，電商平臺給自己推薦的商品越來越“心儀”。自己搜了哪類商品，淘寶就推薦哪類，在不知不覺間，購物車中就堆滿了很多東西。這個現象對於現代互聯網用戶來說，並不是新鮮事兒。
“個性化推薦”、“機器學習、千人千面”這些詞彙已經被大家熟知。但是個性化推薦的價值到底在哪裡呢？下文將和大家分享推薦系統如何為企業創造價值。
一、什麼是個性化推薦
隨著信息技術和互聯網行業的飛速發展，信息數量呈爆炸式的增長，信息過載的問題也成為了人們處理信息最大的挑戰。對於用戶來說，如何從無限大的資源中獲取到自己想要的內容，是一個極具挑戰的事情。對於商家而言，如何把恰當的資源呈現給對應的用戶，也絕非易事。因此，個性化推薦應運而生。
個性化推薦系統是一種信息過濾系統，能根據用戶的檔案或者歷史行為記錄，學習出用戶的興趣愛好，預測出用戶對給定物品的評分或偏好。它改變了商家與用戶的溝通方式，加強了和用戶之間的交互性。
正如文章開篇所說，現在人們對於個性化推薦系統其實早已不陌生了。個性化推薦早已滲透到了生活中各個角落。除了這些電商平臺，大家對抖音和頭條上的推薦內容和方式也一定很熟悉。
二、推薦系統的價值
個性化推薦系統的價值，對於用戶來說，就是能大幅提升使用體驗，使用戶感到滿足。誰不想擁有個心有靈犀的APP呢。但對於企業來說，個性化推薦系統不僅能解決長尾效應和馬太效應，同時能夠提升產品用戶體驗，增強用戶黏性，更好的創造產品價值，進一步擴大產品盈利。
據報道，推薦系統給亞馬遜帶來了35%的銷售收入，給Netflix帶來了高達75%的消費，並且Youtube主頁上60%的瀏覽來自推薦服務。
以淘寶的推薦系統舉例，淘寶的個性化推薦系統包含著三個參與方：
1.用戶：被推薦對象
2.商家、店鋪：推薦物品提供者
3.淘寶、天貓：提供推薦功能的平臺
對於推薦系統來說，首先要讓用戶從數以億計的商品中看到他們那些感興趣的商品（解決長尾問題），其次要讓每個商家的每個商品都能夠推薦給感興趣的用戶，而不是隻推薦幾個店鋪的幾個商品（解決馬太問題），同時推薦系統要收集用戶的反饋（點擊、不點擊、收藏、購物車、購買等等），不斷優化推薦的質量，形成一個良好的閉環。
三、推薦系統建設的難點
由此可見，一個好的推薦系統對於一個產品、一個企業來說多麼的重要。但是想要建設一個好的推薦系統也並不容易。想要從無到有建設一個智能推薦系統，可能會面臨以下問題：
技術：
個性化推薦系統，從效果上來看，看似簡單，實則不然。在進行推薦、召回計算時，涉及大量的算法模型、效果調試，比如常見的協同過濾、矩陣分解，都是需要算法團隊才能夠去完成。
雖然網上有很多的開源代碼，但是在算法模型調優階段，沒有一定的行業經驗和調試經驗，對於調優很困難。這也是應用同樣的算法技術，有的團隊做出來和其他的團隊做出來，效果天差地別。技術需要人才，經驗需要積累。成本：
企業想要建設一個能夠勝任推薦系統的算法團隊，需要大量的人力、物力以及時間。優秀的算法人才帶來的人力成本，建設週期帶來的時間成本。對於推薦系統經常應用的場景來看，以互聯網居多。對於互聯網產品來說，時間就是生命，戰機稍縱即逝。經過一段時間完成從無到有的建設，再經過一段時間的進行效果的調優上線，這對於互聯網產品來說，過於漫長。
一個成熟的推薦系統需要積累和打磨，企業是否自己來完成建設工作，需要企業結合自身的情況，仔細考慮。但是也可以選用第三方的成熟的解決方案，開箱即用，節約企業成本，縮短上線週期。
四、達觀智能推薦系統
達觀智能推薦系統，是達觀數據自主研發的智能推薦引擎，結合自研的NLP(自然語言處理)技術，完成對用戶行為、推薦產品的語義分析，實現“千人千面”的個性化推薦服務。
達觀智能推薦引擎，是一個經過長期技術積累以及市場打磨的成熟推薦產品，已經為各行各業數百家企業提供智能推薦服務，幫助各個企業提升產品價值。達觀智能推薦引擎有如下優勢：
1.產品成熟
達觀智能推薦引擎是一個穩定、高效的成熟產品，推薦引擎自主研發，並且提供功能強大的後臺配置系統，可以隨時觀察推薦效果、調整推薦策略，摒棄傳統黑盒模式，讓客戶看得見，摸得著。
2.技術實力
達觀推薦技術團隊成員，技術過硬，有著多年推薦產品開發的經驗以及推薦算法調優經驗，並在EMI數據科學黑客馬拉松大賽和KDD CUP國際知識發現和數據挖掘競賽中多次獲得優異成績。
3.冷啟動經驗豐富
無論是新用戶、新物品、新系統，冷啟動的問題都不可避免。達觀智能推薦系統，通過自研算法，結合NLP技術，快速簡歷畫像，有效緩解冷啟動的問題。
4.快速“見效”
達觀智能推薦產品，擁有不同的交付方式。可以根據企業所需，提供SAAS服務，也可進行私有化部署。但是無論形式如何，週期短，見效快。完成數據上報之後，1-2周即可見效，開箱即用。
5.豐富的行業經驗
達觀智能推薦產品，已經服務了金融、電商、資訊、直播等等不同行業數百家客戶，並且支持多平臺，包括app、pc、web等。針對不同場景都具有豐富的工程化經驗，可以幫助企業梳理推薦思路，對症下藥。
達觀智能推薦引擎，可以幫助企業在短期內實現推薦系統的從無到有，快速的提升用戶體驗，為企業創造更多的價值。
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