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本篇作者在基于消費(fèi)場(chǎng)景下講解承接，利用反例來進(jìn)行論述，讓我們一起來看看吧~

從反例說起，一般年輕女性，通過女裝創(chuàng)意進(jìn)入landing page。是否應(yīng)該向用戶推薦香腸？聽起來很詭異的邏輯，在我優(yōu)化之前卻是普遍現(xiàn)象?？赡苡行┘夹g(shù)團(tuán)隊(duì)的習(xí)慣是把所有的維度丟到算法中，讓系統(tǒng)自動(dòng)得出給每個(gè)用戶的最佳結(jié)果。

在理想情況下，數(shù)據(jù)量足夠大就沒問題，但遺憾的是無(wú)論業(yè)務(wù)規(guī)模多大，任何一個(gè)用戶自己的數(shù)據(jù)，很大概率還是稀缺的。所以我們必須要謹(jǐn)慎觀察結(jié)果是否符合業(yè)務(wù)邏輯。如果技術(shù)解決不了，嘗試從商業(yè)邏輯思考。

這個(gè)例子中，當(dāng)單人的行為數(shù)據(jù)稀缺時(shí)，可以采用群體性行為的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。那么用戶更多看到的都是女性時(shí)尚產(chǎn)品。根據(jù)我的數(shù)據(jù)分析，用戶的行為在短期內(nèi)非常具有慣性。如果她瀏覽女性服裝、首飾、鞋包等產(chǎn)品，在數(shù)小時(shí)內(nèi)的行為仍然非常集中，口徑越小越集中，甚至超過95%。其他行為的集中度，我暫時(shí)賣個(gè)關(guān)子。其他類目也有相似的結(jié)論，這是符合常識(shí)的。

經(jīng)過我的改造，用最最粗略的方式做pilot，時(shí)尚類目AB測(cè)試結(jié)果轉(zhuǎn)化率相對(duì)最少提升了8%，非大促階段甚至可以到13%。屬于非?？植赖奶嵘?，因?yàn)檫€可以無(wú)限迭代優(yōu)化?？赡芷渌麍F(tuán)隊(duì)甚至你的老板會(huì)挑戰(zhàn)你：“用戶前天10am 對(duì)香腸產(chǎn)生了購(gòu)買興趣，今天下午3pm點(diǎn)擊了服裝，為什么不能推香腸呢？”。

我的回答是：就算我允許商場(chǎng)知道我一切行為數(shù)據(jù)，當(dāng)我進(jìn)入一個(gè)服裝店，店員問我要不要來點(diǎn)香腸，我會(huì)覺得很懵。結(jié)合之前章節(jié)內(nèi)容，可以總結(jié)出，跨人群、跨場(chǎng)景的內(nèi)容都不符合人性。