亚马逊"人工推荐"的背后

许多电商网站会为用户做出各种推荐，亚马逊也不例外。这家零售巨头的推荐系统基于用户自己的购买浏览记录和行为历史，利用这种“物品到物品的协作筛选”算法来为回头客定制浏览体验。一名数码爱好者可能会发现，登录页面上充满了各种设备推荐；而一初为人母的妈妈则可能发现推荐给她的都是婴儿产品。

除开上述的常规自动推荐之外，亚马逊在人工推荐上也花了不少心思。据亚马逊内部员工透露，亚马逊会为员工提供众多基于用户购买和浏览行为的分析工具，但是最终的推荐行为还是由员工自己来做的。如果某位员工需推广一部电影，比如《美国队长》，他就会找出看过其他类似电影的用户，向他们发送email推荐《美国队长》。

亚马逊的员工在推荐过程中也会关注邮件的打开率、点击率等一些常见指标，但是很独到的一点是亚马逊会使用一种内部竞争的策略来精选推荐给用户的商品。比如同时有一本书和一款游戏都可以推荐给一名用户，利润较高的商品会在内部评估中胜出，然后以邮件的形式推荐给用户，你可以想象一下这一策略推广到所有商品分类时会是一个什么情况：可能会有许多商品都能推荐给一名客户，但是最终只有效率最高的商品推荐邮件被推送到他的邮箱中。

这一策略可以有效预防用户的邮箱里塞满了来自亚马逊的邮件，同时又能最大化销售转化效率。事实上，人工推荐的转化率要远比网络上的自动推荐高出许多。国内电商是不是也可以考虑向亚马逊学习下这类人工推荐的方法呢？

via
Fortune