“我是做電商CRM的，市場中有非常多的CRM在相互競爭，必須要找到一個能讓自己的產(chǎn)品區(qū)別于競爭對手，甚至優(yōu)于對手的核心能力。現(xiàn)在產(chǎn)品的未來都壓在推薦引擎上，我需要你們幫助定制出這項能力。”一位企業(yè)的負責人如此坦言。

5月18日上午11點，推薦引擎新版上線，在限量提供折扣搶購后，所有的產(chǎn)品瞬間就被秒殺。秒殺結(jié)束之后，仍然有很多用戶上門求購。

至此，我們不禁好奇，這究竟是怎樣的一款產(chǎn)品？用戶接踵而至的背后，說明了怎樣的一個現(xiàn)象？這款產(chǎn)品成功的背后，又有哪些不為人知的艱辛？筆者采訪了阿里云推薦引擎團隊的技術(shù)專家盧梭，產(chǎn)品專家蕭驍，運營專家黯滅，在一探究竟的同時，也就推薦引擎有怎樣的一個未來，做了深入探討。

什么是推薦引擎？

推薦引擎是阿里云數(shù)加中的一個產(chǎn)品，它是一款用于實時預測用戶對物品偏好的數(shù)據(jù)工具，能夠幫助客戶面對眾多物品信息時發(fā)現(xiàn)令消費者感興趣的物品。

阿里云推薦引擎（RecEng）是推薦系統(tǒng)的一部分，主要實現(xiàn)的是算法子系統(tǒng)。它能讓企業(yè)快速搭建自己的個性化推薦系統(tǒng)，支持企業(yè)定制個性化推薦算法，助力企業(yè)實現(xiàn)商業(yè)目標。

它擁有以下優(yōu)勢：

1. 不會算法也能做優(yōu)化！推薦引擎的推薦算法流程白盒化，即便是不懂算法的業(yè)務人員也可以參與配置。

2. 算法開放！支持企業(yè)融入自己的算法，進行效果調(diào)優(yōu)。

3. 接入簡單、快速！可快速實現(xiàn)APP/網(wǎng)站個性化功能，節(jié)省90%的程序量。

4. 數(shù)據(jù)安全！客戶的數(shù)據(jù)由客戶自己管理。

應用場景包括電商網(wǎng)站/APP的商品推薦、視頻網(wǎng)站的視頻推薦、音樂網(wǎng)站的音樂/聽書音頻推薦、新聞網(wǎng)站的新聞推薦、小說網(wǎng)站的小說推薦、教育行業(yè)的學生個性化試卷、社交網(wǎng)站的好友推薦、招聘網(wǎng)站的工作推薦/人才推薦等。

產(chǎn)品專家蕭驍表示，在5月18日秒殺中，受用戶追捧的是推薦引擎的升級版。新版增加了三個功能：實時修正、自定義效果指標、內(nèi)置在線存儲。

為什么要做推薦引擎？

提到為什么要做推薦引擎，技術(shù)專家盧梭說，這里淵源有點長。

當初他在數(shù)據(jù)平臺事業(yè)部時，面臨的問題和現(xiàn)在差不多，當時希望吸引第三方客戶到平臺上來，想來想去覺得要吸引客戶到平臺上來，需要給他們甜頭。看了一圈，覺得推薦是一個比較好的抓手，有市場，而且市面上沒有真正有競爭力的對手，就決定開干。

后來來到阿里云，他們覺得這個問題仍然是存在的，就堅持了下來。盧梭說，其中得特別感謝下主管必達的支持，因為這個決策是有風險的。“好在經(jīng)過一年的努力，走到今天，市場已經(jīng)有一定的反響，證明推薦引擎團隊當初這步棋走的還不算太偏。”對于努力并沒有白費，盧梭感覺很開心。

客戶接踵而至的背后是數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務成企業(yè)核心競爭力

“在秒殺之前，就有很多客戶來咨詢活動內(nèi)容，甚至有人問可否內(nèi)購。”回顧當時秒殺盛況時，運營專家黯滅同學顯得有點意外和開心。

秒殺的過程也一波三折。“我們提供了4款產(chǎn)品，事先我們也跟客戶說明了秒殺前一定要在賬戶中充足錢，但是有的客戶還是沒做到，導致最開始秒殺成功的兩個客戶，由于賬戶余額不足訂單瞬間作廢，然后被別的客戶秒到。”

推薦引擎的火爆，充分說明了客戶本身對推薦是存在業(yè)務需求，秒殺則激發(fā)了這個需求。“這也表明市場上大部分客戶很希望用數(shù)據(jù)來驅(qū)動業(yè)務，只不過之前由于缺乏算法和計算能力等客觀因素的限制，有心無力。”黯滅說，從客戶的方方面面都能感受到，他們對阿里云推出基于場景化的數(shù)據(jù)應用能力的熱情和滿意。

活動結(jié)束后，依舊有很多客戶找過來，深度溝通后黯滅也進一步意識到，“今天來使用推薦引擎，或者說非常渴望實現(xiàn)個性化推薦系統(tǒng)的客戶們，在他們心里是把這項技術(shù)當作自己產(chǎn)品的核心競爭力，甚至生命力。”

黯滅也分析了推薦引擎為什么火爆，他認為除了很好滿足企業(yè)需求之外，對客戶有吸引力的地方還有：“之前市場上的推薦引擎基本上都是黑盒的，客戶無法知道推薦的邏輯，也不能干預。我們的推薦引擎是白盒的，所有算法、流程對客戶都是透明的，客戶可以通過這個產(chǎn)品逐步培養(yǎng)自己的能力，邁入真正意義上大數(shù)據(jù)的門檻，而不是僅僅停留在統(tǒng)計分析BI的層面。”

數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務上，應景的企業(yè)“死亡”七字決

在采訪中，蕭驍還提到非常有趣的一個現(xiàn)象——客戶對于推薦引擎是既愛又怕。“愛的是，它解決了自己的業(yè)務需求；怕的是能力不足，害怕用別人的推薦服務被坑。”

黯滅認為，這種情況下膽大心細的客戶就非常容易在數(shù)據(jù)創(chuàng)業(yè)的風口上獲得成功，而那些在“觀望”、在“咨詢”、在“遲疑”、在“研究”，在“覺得有難度”、“覺得騙人”、覺得“這個和那個差不多”的人，他們的業(yè)務發(fā)展需要快速過程中，大多數(shù)人就死在這7個詞上。

這是因為他們在面對一次機遇時，就是因為一時遲疑，沒有沉淀自己產(chǎn)品的核心能力，而被對手彎道超車。

黯滅還認為：“推進引擎不僅能節(jié)省研發(fā)成本，更能幫助業(yè)務和產(chǎn)品實現(xiàn)獨特性，從而脫穎而出。”數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務的時代，如果再不個性化，這不是Low不Low的問題，而是是否能生存下去的問題。

沒有人能隨隨便便成功 令他們難忘的兩件事

沒有人能隨隨便便成功，這是亙古不變的事實。推薦引擎的成功，肯定與昨天的努力是分不開的，盧梭也分享了在那些努力的日日夜夜中，一些令他們難忘的事情和心得。

盧梭說，有兩件事比較難忘：

第一件事是“印象”，在規(guī)劃這個產(chǎn)品時，很多人不理解，很多人不看好，認為將算法服務場景化太難太難，外部失敗的例子也太多。

第二件是那些日子里的耐心、堅持和合作。推薦引擎在初始設計時，開發(fā)團隊就給產(chǎn)品定了一個基調(diào)：保持耐心、堅持下去。“我們知道這事不好做，因為好做的事也不需要我們來操心了。所以在確定方向沒問題后，就始終用匠心的態(tài)度打磨產(chǎn)品。”

推薦引擎的市場還需要培育

現(xiàn)在有很多國外企業(yè)已經(jīng)通過機器學習實現(xiàn)個性化服務，例如亞馬遜、linkedin、Netfliex、Facebook等。咨詢公司Gartner認為到2018年，那些全面投資各種個性化在線購買體驗的企業(yè)，其銷售額將超過沒有投資個性化在線購買體驗企業(yè)的30%。那國內(nèi)現(xiàn)在是什么情況？

“從找上門的客戶來看，他們對定制版的需求是最旺盛的，這些公司既有天使輪的創(chuàng)業(yè)公司，也有在細分市場比較成熟的大公司。推薦引擎正式商業(yè)化也才兩天，定制版的意向客戶已經(jīng)有4家，標準版新增客戶也非常快。”黯滅說。

黯滅除了確定推薦引擎市場在國內(nèi)很火爆外，還重點談了另外一點——仍然需要時間來培育市場。“客戶最擔心的是推薦引擎到底能給他帶來多少好處。再就是客戶普遍都面臨一個實際的問題：推薦引擎雖然已經(jīng)做了很多工作，但是對客戶來說，還不是一個很友好的產(chǎn)品，存在一定的使用門檻。”

那未來怎么做？推薦團隊把前期的重點在定制版客戶上。“不是覺得門檻高嗎，只要客戶真的下決心用，我們來幫你定制，讓客戶能真正看到效果，再大力推廣宣傳這批客戶的實際效果，帶動更多的客戶來用標準版。”不過他們也認為，長期來看標準版才是推薦引擎的主力，定制版總歸只能服務一小部分客戶。

推薦引擎未來將始終聚焦中小客戶 降低使用門檻

盧梭說，推薦引擎在未來將更聚焦中小客戶。中小客戶的數(shù)據(jù)規(guī)模可能很小，小到連算法都不一定能跑起來，這種客戶人工運營的效果一般不差，但是在人工運營中算法也是有用武之地的，“能幫助運營人員發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)則，并把這些規(guī)則應用到系統(tǒng)中，減輕運營人員的工作量。”

在方向上，推薦引擎一方面會繼續(xù)擴展產(chǎn)品服務能力。目前的推薦算法還是太基本，要吸引更多的客戶，尤其是有一定算法開發(fā)能力的客戶，需要推薦引擎團隊在算法的深度和廣度上進行加強。另一方面就是針對行業(yè)定制算法模板，進一步降低客戶的使用門檻。與此同時，他們也將發(fā)力國際市場，“從目前的了解來看，國際客戶和國內(nèi)客戶比較相似，也能大有可為。”盧梭介紹到。

除此之外，推薦引擎團隊還有一個始終不變的重點——聆聽企業(yè)的需求，并在此基礎上預測企業(yè)未來的需求，提供個性化服務，幫助企業(yè)在未來踏上成功之路。“哪怕環(huán)境不斷變化，企業(yè)仍舊可以牢牢依靠個性化服務吸引顧客。”盧梭相信，只有這樣，推薦引擎、阿里云才能始終獲得成功。

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本文來源： 淘寶“千人千面”背后的推薦引擎揭秘