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产品怎么做到差异化

2019-08-14

我们往往都要强调需求,随着互联网的时代现在已经极大丰富了各种的需求,你还能找到哪种大的需求场景没被满足的吗?我觉得没有这样的需求空白的机会。

所以在新年里产品的唯一的机会是做到跟竞品有差异化的,那怎样才能做到差异化呢?就是要比竞品更懂客户,给用户更加精准的推荐,这就是挖掘数据应用数据的推荐。

本文写给想了解AI如何助力推荐系统的朋友,并且对一些常见的推荐方式进行梳理。


推荐方式


市场迄今为止,是对系统的分类并没有统一的标准,但是根据淘宝产品的了解其推荐的方案基本包括以下几种,基于内容的推荐方式、协同过滤的方式、基于知识的推荐、以及组合的推荐。


1.内容的推荐


内容的推荐是系统建立在用户以前行为模式基础上的,在以前的行为就是标签值,推荐方法将产品分解为一系列的标签,并且根据用户对产品的行为,在将用户的属性也描述为一系列的标签。

在这种方式下的推荐,能为用户提供包括用户记录中显示偏好的一些信息,产品的推荐并不是用户本身的喜好作为基础,而是将产品本身的信息作为基础的。例如:如果一个在用户对智能音响比较感兴趣,那么在过去常常搜索和智能音响相关的信息,那么这样,自动的推荐系统将会与智能音响相关的其他音响直接推荐给用户。

当然了,用户的偏好常常作为一组文本的标签,用户表示用户的喜好的类型。

淘宝的搜索框就是一种应于表现和研究用户喜好的技术,这种方法来自于未分级的产品优先推荐给具有独特兴趣的用户。并且以列表的方式将推荐给商品来表现出来,还会对推荐的结果进行解释,这样就会在无形之中增加了用户对系统推荐商品的信心。


2.协同过滤的推荐


协同过滤的推荐就是系统根据其他用户的选择然后将一个商品推荐给用户。但是商品的内容不会被考虑到,换句话来说,就是在这种方式下对那个商品的判断来进行过滤。

协同过滤直白地说就是用户不知到怎么来抉择,我们帮他们来解决这个问题。


3.基于知识的推荐


知识的推荐方式被看作是一钟推理的技术。

它并不是建立在用户的偏好和需要的基础上来进行的推荐,而是通过对特定的领域定义规则的基础上来进行基于规则以及实力的推理。

就像通过饭店的菜品方式的效用知识的推理,将饭店推荐个顾客,我们要将某个对象如何的去满足某一个特定的用户的知识称之为效用知识,所以他就能够解释和推荐需求的关系了,就可以被用于推荐系统。效用的知识必须以机器可读的方式存在于推荐的系统中。

推荐的模型图如下:

产品怎么做到差异化


4:组合的推荐方式


组合的推荐,有一个重要的原则。就是要求通过组合后能弥补和避免各种推荐技术所在的缺点。

目前应用最多的是协同过滤推荐和内容推荐的组合。一般,尽管推荐的组合的方法有很多种,但是在不同的场景需要不同的组合的思路。

在新年里,写满了数据的字样。但是单纯的流量的价值开始褪色,化作更加不言自明的基础设施,而应该如何的发掘数据价值、增加数据的应用,就会成为产品运营的主色调。

另外的竞争对手,更懂得用户需要的数据挖掘,在做系统的推荐之前,也需要数据的挖掘。

那我们说下数据挖掘的方法:

数据发掘的方法就是从数据库或者其他的数额特别巨大的数量信息储存中提取出用户感兴趣的文本标签。

产品的运营人员不妨偶尔从技术角度的方面俩看一下数据的挖掘,因为它结合了采集数据和登记分类的数据,接着,类规则的知识将从大量数据中被生成。

数据的发掘需要很多的技术,例如:机器的学习、统计、模式的识别、数据库、可视化等技术。产品运营懂这些技术的话就能够从这些角度设计出差异化竞品的产品方案。另一方面,也能够更加方便的跟着算法、代码、或者模型等技术人员的进行交流。

当产品运营人员知道数据挖掘的步骤流程以后,就会跟进产品进度和实现数据提供的业务支撑,就会更加的有信心使产品差异化竞品。

那么我们在从数据库的特点角度出发,帮助我们的产品运营人员介绍需要在数据挖掘过程中需要完成的任务。

产品运营的人员要做好定义的分类,常见的任务是由两部分组成的:

· 第一部分就是研究新近对象的特点;

· 第二部分就是讲它分配给一组预定的类。

其实分类有两个主要的点:

· 一:就是要有一个定义明确的类。

· 二:就是要有一个包括分类例子的训练集。

另外,还要构建某种模型,用于将未分类的数据进行分类。


初估值


初估值就是一种用来处理具有连续性预估结果的任务。我们采用估值的目的就是要基于一些输入的数据,为了一些连续的、未知的变量、提供一个值。比如收入、信用卡结余、身高等等。

估值和分类比较接近的,但是有所不同的是,分类是对离散型变量输出的描述,但是估值却用于连续值得输出的处理;分类的类别数目是确定的,估值的量却是不确定的。

例如:

1.通过够买的行为,来评估一个家庭有多少孩子。

2.通过够买的行为,来评估一个家庭的收入。


 预测


在通常情况下,我们预测是通过估值或者是分类起作用的,即通过估值或者分类的得出模型,然后再把该模型应用于对未知变量来进行预测。

我们预测的目的就是对未来未知变量进行预测,然而这种预测必须通过时间来进行验证,也就是说必须等待一定的时间后,才能得出预测的准情性是多少。


关联分析


关联的任务就是用来确定哪些产品应该一起处理或者哪些事情将一起发生。

除此之外,我们运营人员都应该懂,它对产品运营还有更深的用途,它可以应用于鉴别交叉销售机会和设计有吸引力的产品和服务的包装或者组合。


序列模式


序列化的模式就是检测事物之间的模式,在事物数据库中,一段时间内一组项目是跟在另一组项目的后面而存在的。


描述可视化


是数据挖掘结果的表示方式。

数据的挖掘目的之一是支撑业务的发展。另外可视化技术可以将隐藏在表格或文本中的聚类和联系直观且迅速的展示在人们面前。



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