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个性化:商业的未来

已有 30213 次阅读 2012-1-11 15:41 |个人分类:生活点滴|系统分类:论文交流|关键词:学者| 未来

个性化:商业的未来

题目有点大~~

 

但是我真的相信个性化是一个大潮流,这个潮流当然是基于互联网也基于基因技术的,前者记录了我们的个性化兴趣图谱,后者记录了我们的个性化身体信息~~

 

套用一句流行的话:至于你信不信,我反正信了!

 

 

个性化技术当然是“个性化时代”的支撑(如果可以这么说的话),那么在个性化技术里面会酝酿什么Trends呢?我觉得酝酿的是社会网络分析下一个最大的学术和商业模式的趋势,就是鉴别在不同网络中的同一个用户,并且进行分析~~

 

 

我们都知道一个Facebook的用户很可能也有一个Twitter的帐号,自然地,他/她还有手机,所以在手机通讯网络中,他还在很多电子商务网站上有活动……这个东西商业价值太大了,都是100亿美元为单位,看书就知道了,我这里不说了。我想说的是,这绝对不同于Renaud的多维网络(2009PNAS)或者Havlin小组讨论的Interdependence网络(可以看2011Nature Physics上的综述),也不是Jon Kleinberg最近关注的有Negative/Positive区别的社会网络,而是全新而且更有价值更困难的问题~~

 

 

各位朋友,我的建议是尽早站在大趋势上,不管你是想要发Nature/Science/PNAS/PRL……,是想要1000个引用,又或者1000万的身家财富……说多了,说远了,回到这本书本身,下面是基本的信息和参考资料,欢迎大家捧场——不能说一本完美的书,但绝对是花了很大力气和很多时间的~~

 

 

书的链接:

http://www.hzbook.com/Books/6117.html (出版社)

http://www.amazon.cn/%E4%B8%AA%E6%80%A7%E5%8C%96-%E5%95%86%E4%B8%9A%E7%9A%84%E6%9C%AA%E6%9D%A5-%E8%8B%8F%E8%90%8C/dp/B006RNOGUY/ref=sr_1_2?ie=UTF8&qid=1326263494&sr=8-2 (亚马逊)

 

 

---- 参考资料1:基本信息 ---- 

摘要: 这是一本与新兴互联网技术和商业模式密切相关的大众类读物。本书所讨论的新观点、新技术和新的商业模式不仅会引起读者的极大兴趣,而且还会让各行各业的人都从中得到有价值的启发,它有潜力成为近2年来IT人文类图书中的登顶者。随着互联网技术的发展,以及企业的管理从以产品为中心转向以市场为中心,一个个性化的时代正在来临,本书从13个领域探讨了个性化的现状、实现方法、未来以及其中蕴藏的商业模式和价值。包括个性化电子商务、个性化搜索、个性化定价和促销、个性化广告、个性化团购、个性化超市、个性化新闻、个性化移动互联网、个性化社交网络、个性化微博、个性化交友、个性化求职与招聘等方面的内容。

致谢在本书的创作过程中,我们得到了很多人的帮助,没有他们的贡献,本书将不可能按期出版。首先,我们要感谢北京大学光华管理学院与电子科技大学的几位博士生,他们是冯文婷、杜晓梦、张璇、孙鲁平、胡亦男、张亮、张千明,他们花了大量时间为本书收集并整理相关资料、数据、图片,以及帮助完成后期的校对工作。然后,我们尤其要感谢华章公司的杨福川和杨宏宇,杨福川先生给出了很多有建设性的意见和建议,并不断地推动着我们前行,杨宏宇女士则为本书封面无偿提供了一张她个人的精美照片。最后,要感谢我们的家人,是他们的支持和鼓励让我们用梦想去引领未来。

前言

商业的未来不是免费,而是为每一个终端消费者提供专属性的产品与服务。
  半个世纪的信息技术革命,同几百年的工业革命一样波澜壮阔、风起云涌。随着海量资讯以及消费者个体行为数据的指数级爆发增长,新的商业理论与商业模式不断涌现,无论是《长尾理论》还是精准社会化营销,无论是《重新定位》还是基于用户偏好的市场细分,其所指向的趋势是一致的,即为每一个终端消费者提供他们最想要的产品与服务。
  商业的未来将由个性化技术驱动。个性化技术与商业应用的出现是以网络为代表的数字化技术发展的必然。
  天行有常,反复其道。从信息传递的方式上看,互联网的发展趋势是:从他们的(目录、搜索),到了我们的(社交网络、UGC),最终将到你的(个性化应用)。当世界在为你而改变时,历史的车轮已将我们带入信息技术发展的华彩乐章——“个性化时代。这是一个商业智能高度发达的时代,世界将以你为中心,一切为你定制和展现!
  个性化的时代即将来临,我们每个人都身处其中。
  一个阳光明媚的周日上午,当你端起一杯咖啡,打开笔记本电脑浏览当日的新闻时,网站展示给你的已经不再是那些与你毫不相关、让你毫无兴趣的垃圾新闻了,取而代之的是你一直在关注的房价拐点问题和你的股票池中重仓持有的中信证券的最新财报。与新闻伴之而来的广告也不再是千篇一律的让你避之不及的美白、丰胸、减肥、留学+MBA教育等统一投放的垃圾广告,取而代之的是你刚刚开始学习的高音萨克斯管和你最近正打算购买的某款笔记本电脑的打折促销信息。
  一个华灯初上的夜晚,窗外车水马龙,微感寂寥的你来到网上商城,首页上展示的已不再是那些让你不感兴趣的大众畅销商品,而是你一直在寻觅的那款米黄色蕾丝边斜挎包,以及你在豆瓣上的朋友曾向你提及的那本《流量的秘密》。当你来到约会交友网站时,首页上看到的不再是最新注册的用户,而是自己一直想要找的那种类型的女孩,喜欢小提琴,擅长网球和游泳,爱读金庸的小说,金融行业工作,居住在海淀……
  在我们可以预见的未来,无论是产品还是服务,都将为每一个消费者量身打造,信息世界正在变得越来越聪明和智能,似乎比我们还了解自己想要的是什么。
  从获取信息的方式上讲,互联网诞生至今经历了三场变革:第一次是目录式的,以雅虎和新浪为代表,人们通过点击网站的目录链接,然后一层一层地去寻找自己感兴趣的内容。第二次是搜索式的,以Google和百度为代表,人们通过搜索关键词,从搜索引擎给出的排序结果中找到需要的信息。第三次是社交网络式的,以Facebook和新浪微博为代表,人们开始从与自己相关的人群中获取相关度更高的信息。
  即将到来的下一次互联网信息革命将把我们带向何方?什么样的技术将接过PageRank的大旗成为引领新互联网时代的标志呢?什么样的商业应用将在下一个十年成为颠覆性的杀手级应用呢?
  随着信息量的爆炸式增长,我们获取有用信息的时间成本和烦扰成本越来越高。试想,你在淘宝购物时,从近8亿件不同商品中找到你想买的三两件是如何困难?你又将经历怎样的痛苦才能从百合网上近2000万的注册用户中发现几个自己想要约会的对象?即使键入几个关键词搜索后,仍然难以从大量搜索结果中找到自己想要的。
  在我们迷失于海量信息的同时,企业投放有效信息所需要付出的代价也越来越大。如何从众多匿名访问者中找到企业广告的目标受众?如何了解用户在其他网站的兴趣偏好?如何针对不同的用户推荐不同的产品?如何才能让企业用最低的投入换来最大的回报?
  本书将告诉你这一切问题的答案。
  如果仅用两个词来描述营销的本质,那一定是异质性Heterogeneity)和差异化Differentiation)。异质性指的是消费者的不同,从一般的人口统计变量(性别、年龄、收入、教育程度等)到兴趣偏好(购物、交友、阅读等)都不一样。差异化指的是为不同类型的消费者提供不同的产品和服务。在营销学(无论是量化模型方向还是消费者行为方向)中,几乎所有的理论和方法都与这两个核心词相关。从产品定位到市场细分,从广告方案到渠道策略,从定价到促销,莫不如此。如果消费者是同质,那么世界就简单了,就不需要任何的营销理论与方法了。市场细分是解决消费者异质性的一种方法,而个性化则是市场细分的极致,即把每一个消费者看成一个细分的市场,这也是营销的终极目标。
  要做到真正的个性化并非易事。收集并处理某一领域内的消费者的个体行为数据只是个开始,我们需要打通消费者在多个领域(比如购物、资讯、交友、娱乐等)内的数据,将这些数据整合起来才能构建消费者全面的兴趣图谱;我们需要利用群体的智慧为单一消费者提供个性化的解决方案;我们还需要跟踪并迅速学习消费者偏好的变化,并实时地满足他们的个性化需求;我们更需要准确地预测出消费者的新需求,并在连他们自己都不知道或者不能清楚地表述出某个需求的时候,向他们推荐他们可能想要的商品或服务。
  关于个性化技术的商业应用、商业模式与发展趋势,本书从以下四个方面(共13章)进行了阐述:
  购物类:电子商务、团购、定价与促销、线下超市;
  内容类:新闻、广告、搜索引擎;
  媒介类:移动互联网、社交网络、微博;
  生活类:求职和招聘、约会和婚恋、电影和音乐。
  另外,我们在附录中以尽量浅显易懂的语言描述了个性化技术算法的精髓和挑战,在彩插中以图表的形式简洁系统地展示了个性化技术与应用的编年史。
  在过去一年半里,我们全力以赴地工作,希望能够将个性化技术与应用中最深刻、最美丽、最精华的部分分享给读者,同时也希望本书作为个性化领域的第一本书,能够推动国内个性化技术的逐渐成熟以及商业应用的不断发展。我们衷心地希望将来能有更多更优秀的人才加入到这个行业,并最终一起让个性化技术改变我们的生活!
  我们坚定地相信,个性化,代表着商业真正的未来!

目录

前言
1章 个性化电子商务1
 第1节 从搜索到推荐:给顾客看他们想买的商品1
顾客想看哪些商品?2
用鼠标投票:顾客体验有多重要3
顾客不说,我们也能知道他们的喜好4
 第2节 电子商务网站如何使用群体的智慧”5
挖掘网站历史数据的价值6
顾客喜欢什么商品?从数据中找答案!7
 第3节 个性化推荐技术能为网站带来什么11
 第4节 个性化电子商务的未来14
基于社会化网络的电子商务14
电子商务应用:整合线上线下购物16
当所有零售网站都采用个性化技术之后17
2章 个性化网络团购18
 第1节 史上最疯狂的电子商务模式18
 第2节 主动询问:告诉我们你的兴趣20
 第3节 个性化的团购信息推送21
 第4节 社会化团购24
 第5节 个性化团购的未来25
柠檬市场效应25
LBS:个性化的实时手机团购27
3章 个性化定价和促销29
 第1节 利润流失的悖论29
经理人的困惑:完美的价格是多少?29
利润隐藏在哪里?30
如果航空公司来卖DVD31
 第2节 个性化的价格:挖掘隐藏利润的工具33
顾客愿意支付多少钱34
从顾客支付意愿到最大化利润37
设计价格歧视的机制39
 第3节 顾客会觉得不公平吗?39
亚马逊的尝试40
设置门槛40
 第4节 个性化价格的未来42
电子商务中的个性化定价42
使用群体的智慧来实现个性化定价44
基于地理位置的服务(LBS)与个性化定价的结合44
4章 个性化超市46
 第1节 下一代商店:实体超市购物进入个性化时代46
拴住顾客的心:便捷的购物体验和物美价廉的商品46
消费者:寻找省时省钱的购物体验47
 第2节 贴身的购物助手:个性化的超市服务49
智能购物车为顾客导航49
超市阿凡达:虚拟服务人员51
最短购物路线等于最好购物路线吗?51
 第3节 竞争从购物清单开始:个性化的商品推荐52
基于商品属性的推荐53
协同过滤55
 第4节 吸引过道上的顾客:超市的个性化促销55
过道上的实时促销55
个性化定价方法+顾客实时数据56
 第5节 个性化超市的未来57
通过商品的RFID了解顾客的购物过程57
坐在家里逛超市:互联网超市58
智能手机在未来超市的应用58
5章 个性化新闻60
 第1节 迷失于海量的新闻资讯60
 第2节 我的新闻我做主”——新闻的定制化61
我的新闻主页,我来挑选栏目61
我的新闻整合平台,由我自己创建栏目63
我的新闻阅读器——供我随意抓取64
 第3节 新闻为我聚焦——新闻的个性化65
Findory:基于内容的推荐与基于读者的推荐相结合67
Digg:让好友为我推荐新闻,他们知道我喜欢什么68
 第4节 个性化新闻的未来69
基于社会化网络的个性化新闻服务69
警告!个性化新闻的黑暗面71
6章 个性化网络广告75
 第1节 垃圾广告vs有用的信息75
广告主:网络广告怎么投?”75
消费者:烦死这些乱七八糟的无关广告了!”76
个性化:网络上再也没有垃圾广告”77
 第2节 如何制作个性化网络广告?78
基于消费决策规则的个性化广告78
基于商品属性的个性化广告79
基于消费者行为的个性化广告80
 第3节 个性化网络广告的应用80
门户网站80
网上零售店82
个人订阅的资讯空间RSS的应用83
搜索引擎:关键字广告84
电子邮箱85
SNS社交网站87
 第4节 个性化网络广告的未来88
整合线上、线下记录88
尚未挖掘的个性化广告渠道89
个性化广告受到了多数消费者的欢迎91
7章 个性化搜索引擎93
 第1节 推荐引擎与搜索引擎将并驾齐驱93
用户:我感兴趣的网页在哪里?94
经理人:如何对网页进行排序?94
个性化的搜索:不同的用户,不同的搜索结果95
 第2节 如何实现个性化的搜索引擎?97
基于行为的个性化:群体智慧提供个性化搜索99
基于内容的个性化:利用关键词和语义发掘用户兴趣的模式101
 第3节 透明的个性化搜索过程103
 第4节 个性化搜索引擎的未来105
手机搜索个性化105
社会化搜索:社交网络加入个性化搜索106
情境发现:从用户搜索到主动推送107
8章 个性化移动互联网109
 第1节 顾客掌中的个性化体验109
从电脑到手机:群雄争霸风云再起109
E-commerceM-commerce:个性化技术搭起桥梁110
 第2节 小屏幕收纳大世界:个性化的手机内容112
用户定制的手机内容113
基于属性的内容推荐114
群体智慧为用户导航116
 第3节 手机广告怎么投?119
 第4节 个性化的手机变革在前方124
手机将成为个性化的购物平台124
个性化的手机优惠券126
9章 个性化社交网络127
 第1节 社交网络,正在沸腾的人海127
 第2节 从复制线下关系到发掘线上好友129
使用群体智慧寻找好友129
地理位置兴趣社交130
 第3节 个人页面的个性化:让噪声变得更少131
 第4节 SNS社区化:个性化的应用134
 第5节 个性化社交网站的未来135
从大众社交网络到小众社交网络135
移动社交网络137
10章 个性化微博139
 第1节 爆炸增长的围脖”139
 第2节 推荐用户可能感兴趣的好友140
基于用户属性的推荐141
基于社会化网络信息的推荐142
基于内容匹配+社会化网络信息的推荐143
基于社会化网络信息的协同过滤144
 第3节 微博上的个性化应用145
微博上APP的个性化145
微博上信息流的个性化146
 第4节 个性化微博的未来发展147
SoLoMo:社交化、本地化、移动化147
多种表达方式的选择:文字、图片、语音、视频149
11章 个性化求职和招聘151
 第1节 什么职位适合你?个性化技术为您推荐!151
网络招聘:海量职位信息带来的噩梦151
推荐合适的职位:个性化的解决方案152
 第2节 从历史访问数据出发:求职者对什么样的职位感兴趣?153
主动询问:高级搜索和性格测试154
挖掘求职者访问数据155
基于求职者个人的历史数据155
协同过滤:借助群体求职者的智慧156
 第3节 从简历开始:语义搜索分析157
 第4节 更好的职业生活:未来的招聘网站158
向上销售:职业培训服务158
基于社交网络的求职招聘159
12章 个性化约会网站162
 第1节 个性化技术为你寻找Mr.or Ms.Right162
寻找合适的人,不只靠搜索和缘分163
 第2节 利用群体的智慧:预测你和陌生人的来电指数164
趣味相投:基于性格的个性化165
协同过滤:基于评价的个性化167
主流个性化技术类别:搜索制vs推荐制169
双向匹配:个性化交友推荐独特的技术挑战170
 第3节 非诚勿扰:个性化网络婚恋的未来170
更加可靠的信息171
向移动终端发展173
挖掘社交网络上的单身资源173
基于图片的智能搜索与推荐174
更加个性化的交互服务175
13章 个性化音乐和电影176
 第1节 难以寻觅的放松剂”176
 第2节 挖掘用户的独特口味177
定义电影和音乐内容的基因”177
个性化音乐搜索的先进技术181
借助知音的群体智慧182
社交网站上的电影音乐推荐:谁的意见更可靠?184
技术挑战:调和多样性、新颖性和精确性的矛盾186
 第3节 电影和音乐的新媒体时代187
微电影的个性化推荐187
移动终端的个性化音乐搜索188
 第4节 更多个性化电影和音乐的尖端应用190
个性化电影的应用190
个性化音乐的应用191
附录 个性化技术193
 关联规则194
 协同过滤198
 内容分析200
 其他方法概述203
 参考文献207
后记 个性化未来210
  

---- 参考资料2:推荐语 ----

个性化是人类继工业化之后的又一次革命,低成本差异化将使体验变得更经济。当你打开这本书时,工业化的那一页已被永远翻过去,让我们进入商业的未来。
                    姜奇平 中国社科院信息化研究中心秘书长/《互联网周刊》主编

  个性化是现代社会不可阻挡的发展趋势,互联网的出现又为实现个性化的服务提供了理想的平台和工具。这本书以浅显易懂的语言和大量的例子介绍了个性化的理念和应用,能帮助大家打开通向个性化之门。
                                               于刚 1号店联合创始人和董事长

  个性化无疑是这个时代最耀眼的特征之一。本世纪以来,互联网和电子商务领域的重大创新几乎都与个性化有着千丝万缕的联系。工业时代的大规模、标准化和低成本正在过去,信息时代的大规模、个性化和高价值正在到来,世界将因个性化而更加美好。
                      梁春晓 阿里巴巴集团副总裁/阿里研究中心主任兼高级研究员

  在这个伟大的时代,谁能更好更快地抓住并满足消费者个性化的需求,谁就将赢得商业的未来。尤其是对于期望弯道超车的企业来讲,本书无疑是一盏指路明灯。
                                                  张立顺 青岛海尔中国区总经理

  人们还未从互联网打开了信息大门的喜悦中走出,便被涌来的海量信息所淹没。过量的资讯使人们获取有价值内容的成本不断增加,以至于需要寻求专业的信息收集与处理手段,从而在尽量低的成本下获得更多、更有价值的信息。这就预示着满足人们这种消费习性的个性化信息服务将会大行其道,并将成为未来商业创新的主要驱动力量。在信息技术支持下的个性化信息服务将颠覆现有规模经济的基本原则,彻底改变传统商业的服务模式。
  本书针对个性化技术及其商业模式的探讨会成为中国互联网、电子商务领域创新与实践的重要指引。个性化信息服务会让中国这个全球最大的互联网用户市场爆发出惊人能量,也将创造出千亿级的新兴互联网企业。
                      万宁 《商业价值》杂志董事总经理/IDC国际数据公司独立顾问
  如果有一天,当不同的用户访问你的网站的同一页面时,他们看到的都是自己感兴趣的广告,而不再是那些让他们避之不及的垃圾信息,你会不会觉得不可思议?这不是我们对未来的畅想,个性化技术正在使之成为现实。这只是个性化技术应用的一个缩影,它将使电子商务、新闻、广告、搜索引擎、移动互联网等所有与信息技术相关的行业都发生颠覆性的变化。本书生动地描述了这些变化,而且挖掘出了这些变化背后酝酿的新商业模式和商业机会,很能给人启发。
                          刘洲伟 《21世纪经济报道》创始人/《环球企业家》发行人

---- 参考资料3:艾瑞网报道 ----

链接:http://ec.iresearch.cn/57/20120109/161051.shtml

百分点创始人苏萌:个性化商业的未来

17日,华章公司出版行业的变革与出路论坛在北京召开,本次会议在国际化视野下探求出版行业的变革与出路。会上百分点科技的创始人苏萌在主题演讲中表示,个性化为商业的未来。

  互联网:下一个趋势个性化时代

  随着信息量以指数式地爆炸增长,用户获取有用信息的时间成本和烦扰成本越来越高。在用户迷失于海量信息的同时,企业投放有效信息所需要付出的代价也越来越大。如何从众多匿名访问者中找到企业广告的目标受众?如何了解用户在其他网站的兴趣偏好?该给什么样的用户推荐哪款产品?如何才能让企业用最低的投入换来最大的回报?

  《个性化:商业的未来》一书将从购物类、内容类、媒体类以及生活类阐述个性化的技术、商业应用与未来趋势。互联网的发展已经经历了三个变革:在未来的商业世界里,一切都是为每一个消费者而打造,从资讯到购物,从求职到交友。我们能看到的不远的未来,不知从何时开始,信息世界正逐渐变得越来越聪明和智能,似乎比自己还了解自己想要的是什么。

  当今互联网的现状有两大特性:消费者的异质性和信息过载,而这两个特性促使企业进行个性化发展。个性化是信息时代以来对传统商业模式最具颠覆性的一种技术形态,是商业的未来。同时,个性化需要计算机学、统计学和营销学的技术支持,将对电子商务团购等商业模式进行颠覆与重塑。苏萌表示。

  电商:目前只是资本冬天

  淘宝围城事件、拉手和凡客IPO折戟、高朋裁员、大货栈和呼哈网倒闭……,前两年还在热火朝天的电商行业,到了2011年却坏消息一个接着一个。先是投资者,然后是从业者,原本是有钱就可以继续下去的游戏,此刻开始难以为继。

  对此,苏萌表示:如今所说的电商的冬天,其实只是资本的冬天,我们并不能就此认为整个电商行业步入冬天。但是中国电商行业此刻也正站在一个分水岭上,这一年发生的一系列事件,让中国的电商行业开始告别粗放式的跑马圈地时代。

  可以预见的是,2012年电子商务行业的竞争仍然激烈:不仅平台如京东、淘宝和当当之间竞争白热化,每一个细分领域也都形成了多家有规模的电商企业。但是既然依靠烧钱追求规模扩张已经被证明不可能,要在激烈的竞争中生存下来,数据驱动的精细化运作就将成为核心手段之一。

  和线下零售不同的是,电子商务网站都有非常丰富的顾客历史数据,包括登录、点击、浏览以及购买等等。如果你把数据放在地下室让它们堆满灰尘,这些数据就是一项负资产,它们需要硬件来存储,需要人员来管理,却没有任何使用价值。

  但事实上,这些数据是电商网站的天然宝藏。对这些数据进行挖掘,就可以对顾客进行个性化推荐,以及采取有针对性的营销手段,一系列现在正在困扰电商的问题都可以据此得到解决:如流量成本成倍增长、流量利用率低、整站转化率低等。

对于电商网站来说,如果不能准确地为顾客展示他们喜欢的产品,让顾客将时间浪费在浏览自己不感兴趣的商品上,那么最终为顾客糟糕的浏览体验埋单的还是电商网站自己。

---- 参考资料4:腾讯网报道 ----

链接:http://tech.qq.com/a/20120109/000331.htm

百分点科技苏萌:个性化将颠覆传统商业模式

 

腾讯科技讯(利康)1月9日,在近日召开的华章公司“出版行业的变革与出路”论坛上,百分点科技创始人苏萌表示,互联网在经历了新闻、搜索引擎和社交网络三种模式变革之后,个性化的需求越来越多,个性化将颠覆传统商业模式,成为商业模式的未来。

“当今互联网的现状有两大特性:消费者的异质性和信息过载,而这两个特性促使企业进行个性化发展。个性化将颠覆一切传统商业模式,未来的商业应用将有个性化技术来驱动。同时,个性化需要计算机学、统计学和营销学的技术支持,将对电子商务、团购等商业模式进行颠覆与重塑。”苏萌表示。

在苏萌推出的新书《个性化:商业的未来》中,他将从购物类、内容类、媒体类以及生活类阐述个性化的技术、商业应用与未来趋势。他认为,个性化技术将会在电子商务、移动互联网、社交网络、团购、定价、新闻媒体、招聘交友等领域被广泛使用。

目前,国内电商企业一方面在经历高速的发展,另一方面面临竞争激烈的问题,大部分都是在打“赔钱赚吆喝”的价格战。苏萌表示,“中国电商行业此刻也正站在一个分水岭上,这一年发生的一系列事件,让中国的电商行业开始告别粗放式的跑马圈地时代。要在激烈的竞争中生存下来,数据驱动的精细化运作就将成为核心手段之一。”

通过完善个性化推荐机制为用户提供差异化的产品和服务或许是电商们扩大销售规模的长远之计。亚马逊是零售网站中使用个性化推荐技术的先驱,数据显示,在亚马逊网站上有35%的销售额是来自个性化推荐,有60%的销售额是间接受到推荐的影响。而一般国内电商网站从用户访问到用户购买的转化率是0.5%,个性化推荐服务还有很大潜力可挖。



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3 赵志丹 赵凤光 langmalee

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