「為什麼購物網站總能猜到我想買什麼？」資深從業人員曝真相，他們天天偷看的是你的…
現在許多購物網站都能神準預測顧客可能想購買的商品，但其實，這一路摸索過程不簡單啊！（圖/Pixabay）
每年11月10日半夜，成千上萬網友在電腦前蓄勢待發，12點一到，就得手刀為網購的商品結帳。「雙11」的銷售奇蹟已是舉世皆知，以2016年為例，7分鐘內交易額就高達500億台幣、一天總交易額則達到5000多億。
大陸人口多固然是優勢，但想打造這樣的驚人紀錄，背後商業運作也非常重要。「為什麼購物網站總能猜到我想買什麼？」針對這麼最常見的疑惑，雙11資深操盤手秦嫣道出他們從不會到會的方法！
以前阿里媽媽（阿里巴巴集團旗下主營廣告交易平台的公司）有一款類似「猜你喜歡」的資料產品，功能是在商家購買商業廣告之後，在商品被投放到消費者面前展現時，加入一項對消費者偏好的演算法，以確保消費者能看到他們感興趣的東西，從而提升廣告的轉換率，節省商家的廣告成本。這個產品曾被淘寶、天貓裡的商家廣泛使用。
買過的東西，再推一樣的廣告只會造成反效果
大公司的產品就是這樣，無論好或不好，一開始總是很容易獲取一定的用戶量，但很快大家就發現了問題。你剛剛買下一盞檯燈，關掉交易訂單頁面回到「我的淘寶」，發現頁面中出現商品推薦的位置上又出現了檯燈，而且新出現的檯燈款式、外型、材質居然和剛剛買的那盞一樣，只是價格不同，還便宜了一點，而且這正是你會介意的那一點。
頓時，剛剛還頗滿意的購物體驗一下子變得完全不滿意。還有一個案例，因為家裡辦喪事而買了一些喪葬用品，之後有段時間每次打開淘寶頁面，儘管出於別的需要，之後還打開過蝦米音樂或土豆視頻的頁面，無論去哪裡，仍會看到展現喪葬用品的廣告。點進去都是淘寶店鋪，你說煩不煩？
確實很煩，都買過的東西仍一再推薦，難道不知道剛剛買完之後的一段時間內，消費者的回購率是最低的嗎？推薦一個同款更低價的產品，是存心想讓消費者退貨嗎？「購買」這個動作和喜好的關聯度真的有那麼大？大到從資料上不能分辨出本次購買行為只是本次需要還是長期喜好？
「購買」與「加入購物車」是兩回事
關於上面這種奇怪的推送結果，他們很快就收到了回饋，阿里的人當然也很快就找到原因：在「猜你喜歡」的所有資料維度中，「購買」這種具有確定性結果的動作所占比重相對太高，「加入購物車」和「收藏」也是其中重要的維度，但如何分配比重，在不同類型的商品之間，對不同的消費者來說差異太大，很難找到普及的方法。他們不停摸索著更深層次的原因，想要找到消費者個體之間的關係，並寄望透過找到「關係」來解決推薦的問題。
我舉一個例子，假設有位消費者剛剛收藏了一個大型家具，比如雙人床，如果僅透過他自己以往在淘寶、天貓留下的消費行為來推斷他的喜好，極有可能不足以推薦更多他可能會喜歡的雙人床，可能他正在裝修，以前他沒有產生過對家具的需求，所以無從查找歷史紀錄裡；也許他只是要給正在裝修的朋友買一件禮物。即使找到了他既往所有的瀏覽行為和偏好，也很難摸索出他本次購買的真實需求，所以很難提供理想的推薦。
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於是他們想到了，如果有了「關係」，這些問題就可以解決。比如他雖然沒有買過雙人床，但朋友當中應該有人買過，也許可以請朋友推薦，如果他朋友也沒有買過，或許可透過朋友的朋友的喜好來配對出他最有可能喜歡的類型。
很快地，這種希望也落空了；應該說，是這種希望在一次次的嘗試中不斷落空。淘寶、天貓分別嘗試過很多次，希望能在消費者之間建立關係，有的直接從和消費強關聯的場景切入，有的企圖從比較遠的場景繞回來，前者如淘寶雙十二初創的「願望清單」和「掃貨小分隊」（拉朋友組團向商家砍價），後者如早期的「淘江湖」等。然而，沒有一個成功過。
解決方法：把關係放到推薦考量裡！
為什麼強大的阿里巴巴也會在這個問題上徘徊那麼久，反覆試錯又反覆犯錯呢？我的答案是，阿里巴巴在這個問題上搞錯了前提。
「關係」這個概念來自社群網站，並於2009年風靡整個互聯網。從那時起，確實有一些外部模式透過建立人和人之間的社交網路，沉澱出海量的「關係」資料，這些關係資料也確實有效地被應用到電商範疇裡，對商品推送、廣告等業務產生有效的作用。
這和我們在面對自己日常生活工作中遇到的問題一樣，愈是自己沒有的，愈是想要得到。阿里巴巴亦是如此，作為當下中國最厲害的網路公司之一，怎麼可以看到別人做出那麼有價值的事情，而自己卻沒有？而且在當時，整個市場能有效解決關聯推送的方法並不多，「關係」是為數不多被驗證真實有效的方法，也難怪他們如此執著。
我們反觀那些從社交發展而來的「關係」數據分析，它們一開始切入的場景都是比較單純的交流，有的只是通訊方面的交流，有的可能是基於娛樂或經驗分享的交流。當交流達到一定的頻率、密度和強度，「關係」就順其自然產生，社交模型和「關係」資料被同步沉澱下來。
而基於這種交流，用戶個體之間偶發或頻發的一些商品推薦，都是順其自然並且有很大的挖掘空間，於是，社交關係數據被應用到商品推薦當中產生經濟效益，自然而然也就成立了。但前提是社交的場景本身是成立的，而不是從交易場景倒推回去所推導出來的。
作者簡介｜秦嫣
1982年生。2006年11月加入淘寶網，2015年4月離開，在阿里巴巴集團工作超過八年，歷經客服、廣告業務、大淘寶規則部、淘寶網賣家大後台以及阿里數字娛樂等多個部門。其中在大淘寶規則部服務期間，以規則委員會管理員的身分參與了大淘寶交易保障、安全保障、賣家管理規則，以及淘寶網、天貓、聚划算市場規則、物流等第三方服務市場規則等一系列平台的搭建工作，因此對阿里系的電商生態布局有一定的認識和理解。
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