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我們要知道所有的數(shù)據(jù)角度的評估，實(shí)際上結(jié)果都是基于當(dāng)下的，所以得最快速度的執(zhí)行完成這個計算。

其實(shí)所謂的個性化的服務(wù)，無非就是給服務(wù)打充分的標(biāo)簽，然后給用戶打充分的標(biāo)簽，然后做標(biāo)簽的匹配就好。

其實(shí)背后的難點(diǎn)是用戶的標(biāo)簽和服務(wù)的標(biāo)簽具體怎么打，怎么做匹配，才會得到用戶的認(rèn)可。

其實(shí)我們在玩抖音的時候，就明顯感覺看下來想看更想看，在看淘寶的猜你喜歡的時候，也能感受到沉浸在刷淘寶的過程中無法自拔。

這背后實(shí)際上是因為內(nèi)容背后的標(biāo)簽和用戶興趣的標(biāo)簽做到了非常高精度的匹配。

我們感興趣的事情吸引我們不斷的沉迷下去。

我們來猜測一下機(jī)器都是在怎么猜測我們的喜好的。

商品的會有商品的類型，商品的所在價位區(qū)間的標(biāo)簽，商品的美觀度，相似用戶喜歡的程度的標(biāo)簽，還有一些顯而易見的展示出來的標(biāo)簽，例如皇冠店的商品，例如商品的評價，商品的回購率等等。

而用戶本身會有基于用戶特征的標(biāo)簽，例如喜歡買什么類型商品的標(biāo)簽，一般買商品中價位水平的標(biāo)簽，對商品美觀度的要求，對商品評價的敏感度等等。

正常在猜你喜歡的板塊，按照這個用戶過往興趣最有可能感興趣的商品給出推薦，按照和這個用戶相似度比較高的用戶青睞的商品給出推薦，基本上就達(dá)到了既給用戶推薦了她當(dāng)前想買的商品，同時也推薦了存在比較高購買可能性的商品，既有深度又有面了。

這也是為什么我們常常在刷淘寶的時候，為啥我想買的你都知道的感覺。

同樣抖音的推薦邏輯也是相似的，沿用了今日頭條的推薦，也是基于用戶的興趣推測，和用戶的可能行基于用戶的特征和內(nèi)容的標(biāo)簽，做了一些相關(guān)的推薦。

所以基于興趣基于用戶推薦的大數(shù)據(jù)邏輯都是一樣的。

我們可以看出來數(shù)據(jù)思維本質(zhì)上是：

1. 搜集數(shù)據(jù)
2. 做出決策
3. 高效執(zhí)行

搜集數(shù)據(jù)就是這些標(biāo)簽的梳理

作出決策，就是在這么多的標(biāo)簽當(dāng)中，篩選一個靠譜的優(yōu)先級，例如我剛剛瀏覽過的商品類型的匹配讀優(yōu)先級最高，和我相似用戶最近在購買的商品的優(yōu)先級最低，以此計算出來，我會感興趣的商品的分?jǐn)?shù)，然后由高到低推薦給我。

而高效執(zhí)行的背后，考驗的就是系統(tǒng)的計算能力了，如果我們知道怎么計算，知道用哪些標(biāo)簽來計算，可就是計算的實(shí)時性不高，每次用戶看到的都是差不多的內(nèi)容和商品，那效果也會大打折扣。

我們之所以能夠精準(zhǔn)的去匹配用戶，背后對應(yīng)的是我們能夠處理并吸引的是用戶當(dāng)下的注意力。

實(shí)際上我們當(dāng)初在選擇回成都還是去深圳的時候，也做了一個類似的數(shù)據(jù)模型。

例如我們篩選了幾個維度：

城市潛力、薪資、生活體驗，工作成就感體驗，朋友關(guān)系等多個維度打分，并且基于一個優(yōu)先級，給在成都和深圳長期生活打出了一個總分。

這背后城市的的潛力，薪資，生活體驗等分?jǐn)?shù)具體應(yīng)該怎么打由哪些細(xì)節(jié)來體驗，就是我們對于數(shù)據(jù)的搜集，而在城市的潛力，薪資，生活體驗?這幾個標(biāo)簽中，每個標(biāo)簽具體哪個標(biāo)簽優(yōu)先級更高，它的分?jǐn)?shù)應(yīng)該有更高的權(quán)重，來自于我們對于生活要求的評估。

而立刻執(zhí)行計算也很重要，想必大家都有這樣的感覺，在房價波動這么大的今天，生活壓力城市間的比較真是分分鐘發(fā)生變化，而對于薪資的要求也未必是一個遞進(jìn)的過程，可能一件生活中偶發(fā)的事情，就會影響這個標(biāo)簽在我們心中的權(quán)重，有可能身邊有人生了病需要大筆資金的時候，我們對于薪資，對于朋友圈的價值，對于生活資源的豐富度的優(yōu)先級的評估可能都會出現(xiàn)變化。

所以我們要知道所有的數(shù)據(jù)角度的評估，實(shí)際上結(jié)果都是基于當(dāng)下的，所以得最快速度的執(zhí)行完成這個計算。

#特邀作者#

靜秋，人人都是產(chǎn)品經(jīng)理特邀特邀作者、起點(diǎn)學(xué)院金牌導(dǎo)師，前阿里西南運(yùn)營總監(jiān)、百度高級產(chǎn)品經(jīng)理，歷任百度總裁助理，移動云事業(yè)部運(yùn)營。

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題圖來自PEXELS，基于CC0協(xié)議