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答案 1：
這一模式在A-zon已經取得了巨大的成功，甚至可以說已經成為電子商務網站的模板，很難想象移植到A-zon.cn會帶來如此多的懷疑。大概看了看，懷疑這一模式的理由主要有：1. A-zon.cn的推薦效果不好，或者靠算法做推薦本來就不靠譜；2. 購物目標不明確時這種設置反而讓用戶迷惑，找不到閑逛的入口；3. 對不常來購物的用戶很難說有多大用處。我想主要從以下幾個方面找原因：1. A-zon是其用戶最主要的購物入口，而A-zon.cn不是。這在用戶體驗上會帶來很大的差別。比如，在美國，即使不常購物的用戶，只要打算購物，就會去A-zon收集目標商品的相關信息，這個過程有時會延續好幾天，A-zon可以有效地利用較早的訪問記錄為后續的訪問做推薦。這種情況在A-zon.cn發生的可能性非常低，所以首頁推薦的意義也就大大降低了。成為主要購物入口還有另一個優勢：一方面，用戶訪問購物入口的頻率本來就比較高，另一方面，其他網站大多也是照著購物入口的樣式做的，所以用戶對購物入口網站的目錄結構會非常熟悉，就不會有找不到閑逛入口的困惑。比如在A-zon，二級菜單有個best books目錄，很容易找到。但對于a-zon.cn，即使提供了閑逛入口，如何讓用戶很容易地找到它也會是個問題（而且現在好像真的沒有這樣一個入口）。2. 關于推薦效果，聽說a-zon.cn現在采用A-zon的平臺，不知道推薦算法方面能在多大程度上受益。但需要注意，推薦效果不僅取決于算法，還取決于用戶-以及商品種類的豐富性。顯然，系統對用戶了解越多，收集到用戶的信息越多，推薦效果會越好，在這方面，a-zon.cn顯然和作為購物入口的a-zon不可同日而語。另一方面，即便系統對用戶非常了解，但是網站根本就沒有能滿足用戶需求的商品，系統也還是沒法給出令用戶滿意的推薦結果，巧婦難為無米之炊，這就體現了商品種類豐富性的重要性。在這方面，a-zon.cn顯然也遠難望a-zon項背。3. 至于靠算法做推薦是否靠譜的問題，A-zon已經給出了很好的答案，不知道為什么還有這么多人懷疑。對于電子商務網站，推薦主要滿足用戶兩方面的需要：a) 相似商品搜索：這是一個即時需求，當用戶查看某個商品時，想和類似商品作比較，通過關鍵詞搜索顯然很難描述用戶的搜索目標，推薦算法則相對較好地解決了這個問題。b) 促銷：結合用戶的興趣愛好和當前場景，向用戶促銷他可能感興趣的商品。首頁推薦和電子郵件推薦就屬此類。這種應用的確會出現keso或者陳鎮波所說的一些問題，但既然是促銷，準確程度應該就不是那么重要了吧？在SNS讓朋友推薦當然是不錯的方法，但朋友如果真能包打天下，就直接讓現實生后中的朋友推薦好了，還有SNS什么事？答案 2：
精確投放廣告的營銷方式將來會漸漸成為主流，而它的背后需要巨大的數據沉淀和優秀的數據算法來支持。FACEBOOK是我看到的目前在這塊做得最好的一家公司之一，相信憑借著他本身的用戶基數以及數據量，他很快就會把精準投放廣告的市場給做起來。畢竟不是每個男人都喜歡在看足球體育節目之前看一長串的歐萊雅美白潤膚露廣告……如果是梅西C羅代言的某款運動鞋廣告，會更好一些……答案 3：
我記得10年前,互聯網剛興起的時候就有人研究如何通過機器算法推送用戶信息的算法，其方式和亞馬遜采用的一樣，無非是對用戶數據的深度挖掘（瀏覽行為、性別、年齡........)，然后匹配用戶感興趣的廣告，這就是所謂的精確廣告投放的概念。A-zon的給用戶推薦商品的推薦算法給用戶推薦其本質事實上和10年前試圖做的精確廣告投放本質是一樣，無論想給用戶推送的是商品也好，廣告也好，新聞內容也好，微博也好，其本質都是信息。要解決的本質問題都是一致，如何將信息（商品、廣告、新聞、微博、圖片....)有效的傳播到需要的用戶那去？這一切都看起來很美，但遺憾的是10年后這仍然未成功。亞馬遜事實上在挑戰互聯網行業的最大課題：如何有效的將信息傳播到最需要的用戶處？這里有一個邏輯：如果亞馬遜能夠推送商品成功，那他還可以用這個算法給我們推送其他信息（合適的新聞，我們最想看到的朋友動態、令我們龍心大悅的匹配廣告。。。）只靠這個算法，他也將是互聯網的王者。但可惜這一切都不會成功。用戶的訴求和心理很微妙，很多時候你自己都不知道自己的訴求，前1分鐘你想吃肯德基，后1分鐘你可能放棄這個想法，如keso說的我買了本股票的書，不代表我就得接受機器推送的其他股票書籍。近來隨著facebook和微博新產品的發展，讓我們慢慢看清楚這2個產品形態其本質并不只是一個“社交網絡" 這么簡單，fb和tw設計的產品形態通過加為好友和關注模式，為你建立了一個人肉過濾網，這個過濾網由于有你的熟人和你感興趣的人存在，他們的品味和喜歡，他們的分享和轉發行為，為你構建了一層有效的過濾網。這個過濾網讓你隔絕于于信息噪音外，得到的都是比較有效的信號。我們會慢慢看到“人肉算法”強于機器算法。人肉過濾網勝過機器算法給你的“精心”安排和推送。目前看fb tw這種產品形態是最好的處理信號/噪音比的方式。結論：讓我們忘記機器算法，機器算法必敗，如果前10年的探索還不夠，再花10年還是不會有成效，我們需要改變解決問題的思路用fb和tw這種人肉算法過濾信息中的噪音。亞馬遜也得也必須考慮“人肉過濾網”而非geek于自己精心的機器算法。這里提醒一下豆瓣的同學也是如此，不要癡迷于自己的算法了。答案 4：
說說自己的感受，如果是沒有目的的購物，那么這種通過我購買的東西推薦給我的方式，給我造成了部分困擾，因為都是我買過的同類型的東西，可是卓越上好像沒有隨便逛逛之類的頁面（我沒有找到，可能眼神不好）。由此想法源于我的一次退貨，因為是-付款，所以卓越將退款打入了禮品卡中，這樣我就必須要2次消費（這點有點-）。于是我就想開始尋找一些這些錢能夠買的一些東西，我要在每個大分類下面的小分類中尋找，來回的翻閱目錄很繁瑣。我就想如果有個按鈕能夠告訴我，這些錢能買到什么？然后在推薦給我，那樣體驗肯定不錯。答案 5：
首先有個前提：如果1個B2C網站的頁面內容長久內容不更新，是很難激發起用戶興趣的。再者，個性化首頁推薦只是一種形式，是基于用戶的瀏覽行為和下單記錄等-度計算出的“最佳匹配”。但是，再怎么牛B的算法，再多的用戶行為數據積累，也不能避免顧客的瞬時需求變更（比如中途看到一個BANNER促銷啊，或者新的想法啊），達到轉化率的提高。“我在選書本的時候突然看到一個衣服促銷廣告，恰好我喜歡那個衣服，就點進去了”，這個行為怎么講？“啤酒+尿布”是一個經典的案例，但是這畢竟也是少數啊。所以，用戶個性化首頁與商品自動推薦，其實核心的作用應該是拉近與顧客的距離，降低首頁跳出率，從而有繼續逛甚至下單的可能。真正要提升客戶體驗，還可以考慮加入商品運營的部分。亞馬遜N年前的郵件營銷管理，就是根據你采購的產品類別，以及這個產品的屬性與生命周期，推薦給你相關的升級產品或者相關產品，并輔以活動的形式，來提升轉化率與買家粘連度。比如：“我之前買了一本《初生嬰兒注意事項》，結果6個月以后，我的郵箱里面收到亞馬遜的促銷廣告 --- 圖書特價7折《如何讓6個月嬰兒更聰明》，所以我就毫不猶豫去買了“ 基于亞馬遜強大的CRM系統，這個成為了提升2次購買率與忠誠度的利器。另外，上述行動雖然有提升用戶體驗的作用，但是別忘了，一個網站的基礎建設是最重要的。對于新用戶，沒有數據積累，怎么留住他們？新用戶來到網站以后，如果能很快知道：“這里是賣什么的，我該怎么找，我能快速找到么？“ 那就需要 良好的網站導航，清晰的類目架構，以及合理的關鍵詞匹配結果了。這點對于老用戶來說，也尤為重要。所以，個人認為，用戶對網站的體驗可以分為：1.良好的網站導航與類目結構 + 2.相對精準的商品推薦 + 3.CRM商品運營 + 4.各類型促銷形式的嵌入；如果只想強化某一點，就能提升網站的轉化率和訂單量，其實是不現實的。答案 6：
卓越亞馬遜的個性化推薦，對我還是比較有用的，但對一個購物次數不多的用戶，用處有多大，值得懷疑。另外，由于推薦的準確度不是很高，經常需要用戶介入，也帶來一些困擾。比如我買過《哈利波特》，但并不是為自己買的，如果經常根據《哈利波特》來給我推薦其他書籍，就很繁瑣。而且，有多少用戶會經過多次點擊后，告訴卓越亞馬遜，以后不要依據此書做推薦？再比如，我買過一本有關美國股市歷史的書，就會經常被推薦一些股票操作的書，其實都不是我想要的。我支持個性化首頁，不過也要根據情況而定，如果用戶極少購買個性化推薦的產品，那么就應該調整。答案 7：
推薦算法最大的弊端就是會重復推薦用戶瀏覽過的書籍或者類似的書籍，可能這些書籍已經被用戶過濾，購買了相關書籍之后不會考慮類似的書籍，這些都是算法上需要優化的。但其實推薦算法最大的優勢就是能夠幫用戶發現那些用戶原來不知道的，但確實是用戶感興趣的好書。比如對我來說，只要幾次的訪問下來能夠幫我發現這樣的一本書，那推薦算法對我就是有價值的。答案 8：
謝謝金美女的邀請，已經有好多非常棒的回答了，我從中也學到了很多東西呢！A-zon的數據化運營做得非常棒，這是個性化首頁的技術基礎。每個亞馬遜的消費者，在登錄網站首頁時，購物之旅就已經變得個性化——亞馬遜或許會給女性消費者推薦正在打折的雅斯蘭黛精華露，而給男性用戶推薦蘋果的iP-one4。根據每個消費行為數據，亞馬遜的后臺會自動匹配其可能感興趣的商品，呈現不一樣的首頁。在個性化首頁上以及消費者將商品裝入購物車后，亞馬遜還會給每個消費者推薦他/她可能感興趣的商品，這也是數據化運營的結果，這也讓亞馬遜賣出了更多的東西。互聯網的消費將是個性化的消費，而互聯網正在以個人為中心向著去中心化發展。亞馬遜因為數據化運營，同時也是一家互聯網消費數據公司。答案 9：
我覺得這個問題，使勁退到最后，就是個不停做實驗的事，不停優化下去。在沒做出復雜的推薦策略之前，基于用戶數據，先對用戶以購買行為為基點進行有意義的-度劃分，例如起碼劃分出不用推薦，就直接灌輸的一群，這部分就硬來了，呈現什么就是你這個店的形象。然后為推薦無效的另一端，在例如圖書信息信息源性質的用戶，采集他們信息，賦予高權重。后者的甄別挺難的。這部分就是劃分出無效的推薦來。常規用戶，這是推薦發揮效果的地方，這里慢慢試驗吧，a-zon他們做的好就在他們UGC做的好，這部分會自然粘住用戶，我其實極端質疑數據挖掘的有效性，或者說通過數據挖掘來白描購買群體心理，并影響購買決策的有效性。在做出推薦策略之后，就更難了，不停的試驗找最優解吧，可惜啊，這個想都能想到，是不完全信息的混合策略的XX 均衡（？？？忘記是博弈論里面哪個了，反正就是解不穩定，做實務的話，很容易滑落成不是求真，而是給領導個合理但無意義的答案），前兩天還跟一個朋友說，大家做數據挖掘，想算法，其實不如去關注關注行為/試驗經濟學的一些有意思結論，肯定比低頭想方便。另外一個解決的方法，就是上面第二段說到的，在信息源（這是最難的事）上逆向的推，這樣有點上帝的感覺，把各個程度的人的偏好大體估摸出來（這是可以做到的），然后在離他需求不遠的地方，放上購買理由。這篇里其實也寫到了知乎的潛在的最根本的問題了，等我隨后全部想清楚了先，起碼現在看，知乎隨著進來人平均水平的穩步下滑，逆淘汰會越來越嚴重，最終還可能擠走真正的信息源。————我重新開個問題，把這些轉走答案 10：
我的感覺,推薦準確率一般,同時略顯雜亂.不過,這種模式倒是很好.答案 11：
A-zon負責這事兒的人現在是我們公司的同事了。誰給他個邀請碼回答這個問題？dq2007@g-il答案 12：
亞馬孫的搜索智力讓我難以想象，我已經購買過拖把了，還是給我推薦拖把，我已經購買過教材了，還是給我推薦拖把。很多東西都可以使用很長一段時間，為何要重復推薦呢？我買了會計的教材，可以推出我是商學院的學生，能否給我推薦一些商學的入門暢銷書呢，比如《人性的弱點》等等。或者給我推薦蚊帳，零食也可以接受呀。答案 13：
亞馬遜給我推薦的東西從來不是我想要的，個人認為他目前做的推薦只是最表面的推薦，只是給產品打了標簽，還沒給用戶打標簽。當我在那里只有過一兩個很淺的足跡時，或許可以做這么淺的推薦。但是當我已經在上面留下很深的，甚至很多的足跡時，是不是可以以此來分析我真正需要的會是什么？而不是我剛買過這個產品你馬上又來給我推薦同類產品。答案 14：
A-zon的數據挖掘團隊我想是業界一流的，他們肯定是從收益最大化的角度來處理這個問題的，收益最大化基本上就等于用戶滿意。答案 15：
精確投放廣告是這種網站必須下苦功的問題，呈現出來的商品如果表現得當肯定會增加銷售量，值得研究。答案 16：
這個可以有，前提是自身數據挖掘能力強大，能夠把握消費者的習慣和興趣點。我也希望知乎能了解我的興趣點，給我推薦我感興趣的問答！答案 17：
這是一件挺有價值的事情，但能不能做好還取決于數據挖掘能力。當然，我現在看準確率一般，可能和我用a-zon次數不夠多的緣故有關吧，呵呵。當然，我買書目前只用a-zon.cn，還沒用過當當呢。答案 18：
感謝邀請。我用 a-zon.cn 不多，不過根據a-zon的經驗，我對這種個性化首頁一直缺乏興趣。主要是常年買書形成了自己的一套判斷原則，對「推薦」這個形式沒有什么期待，我連人的推薦都很少信任，更別說機器推薦了。答案 19：
a-zon.cn 個性化推薦挺好用，特別是推薦相關類產品，我的很多書是通過這種途徑找到的。不過首頁顯示7-8個維度的個性化推薦，這個有點過了，很多我都沒用過，減少一些復雜的推薦維度，估計會更好。答案 20：
會的，如果用戶可以選擇關注商品的優先級，然后按照這個優先級給每個用戶呈現商品，勢必增加用戶體驗。增加購買幾率。答案 21：
去年同人于野同學的一篇文章說過這個事情，詳見geekonomics10000/463...這應該是統計學家們比較擅長的數據挖掘了吧。我覺得有一個天然的試驗場就是新浪微博(facebook也應該算)。海量用戶每天都產生大量特異性很好的數據，如果有算法把這些人的消費習慣挖掘出來賣了。。。答案 22：
覺得目前所有網站的推薦機制都很不靠譜。這需要很多的沉淀和對用戶數據的深度挖掘。遇到過不少次網站根據我的一次性消費數據或者階段性消費數據不斷給我做類似推薦，這樣的推薦有價值嗎？答案 23：
京東也在做這種嘗試，但是還非常地不友好。根據購買記錄來做推薦經常遇到不靠譜的事情就是，假如我買了一臺海爾空調1P，下次登陸還給我推薦海爾空調或者其他品牌空調，完全就是直接在類目中隨機推送，沒有絲毫意義。答案 24：
不管是個性化推薦，還是類目，還是搜索，都是從用戶的需求出發的。如果沒有用戶的行為數據，很難判斷哪種方式是更適合用戶的。而且，我們所說的用戶，對不同的網站也不同，每個網站都有自己獨特的用戶群。凡客的用戶和京東用戶肯定是有區別的，淘寶的用戶和亞馬遜.cn也是有區別的，符合自己的才是最好的。答案 25：
個性化推薦是個大趨勢，有效的推薦，用戶會更喜歡，商家也能提高收益。答案 26：
在卓越買過三本書，一個手表。給我感覺就是頁面設計不太適合中國人的習慣，有時候感覺非常的凌亂，用戶購買一樣東西以后根本就不會太關注了，所以這樣是不行滴。或者可以從瀏覽過，搜索過的詞來定位推薦。答案 27：
如果你覺得這種做法很傻的話，有很多網站這么做了。我訪問google英文網站時會提示設為默認搜索頁，可我不是每天都訪問英文頁面，更何況十次訪問谷歌6次打不開頁面。我偶爾訪問facebook時，ta建議設為首頁，可我不是每天都穿越。如果你對這個功能不以為然的話，你完全可以直接用搜索，不是嗎？如果你不想ta推薦，你可以恢復到傳統頁面，不是嗎？答案 28：
個人覺得設計是與營銷合作在一起的。對于消費性引導個人覺得還是比較準確的。色彩和版式的布局也是很具其產品進行定位的。不過大部分跟A-zon一致。也是體現了全球站點的統一性。這點有點類似于雅虎。答案 29：
有一定幫助，特別是自動根據用戶關注的產品推薦相關產品的功能上。不過，如果要說網頁，該網站最急需優化的不是這個，而是產品的介紹頁面答案 30：
這個需要是一個開方的定制界面，完全靠算法，國內數據架構和底層就不夠~系統對接需要選擇和本土化~還有就是一個布道的過程~答案 31：
符合AMAZON企業理念--用戶體驗答案 32：
個性化首頁推薦的產品有的是已經買過的同樣的產品（基本不會重復買了），有的是同類產品（基本也不大再會買）。而且不能在首頁看到比較全的優惠信息了，只能點進相應的類別中查看，有點麻煩。另，a-zon.cn好像取消了收藏的功能，以心愿單的方式代替。用起來比較不方便，希望可以由用戶自己選擇商品是添加到收藏還是心愿單。答案 33：
從用戶角度來講，如此大篇幅的類似商品推介是不合理的。我是深有體會的。有的時候買了一個東西，要過很久才再買。可以每次登陸上去就是以前買過的東西個人覺得沒有價值。多一點人氣商品推介的話，有可能會買。即使不會買，當有一天需要的時候也會想起來卓越可以買！不過也許買母嬰用品，化妝品的用戶可能會比較喜歡這樣，因為她們常常都需要！推薦新商品和推薦已經買過的東西要因不同的用戶而異！答案 34：
亞馬遜靠推薦提高了30%銷量，個性推薦當然有用。前提是用戶已經在這個網站累積了足夠多的行為數據，這點上a-zon.cn的積累明顯不如a-zon，所以冷啟動問題嚴重，這樣的情況下就算一樣的算法，效果也會相差很遠。答案 35：
想法很好，但做得還不夠，雖然是業界頂尖的。人能夠在瞬間接收非常龐大的信息，這些信息根據各種不同的維度進行處理并輸出一個結果，但計算機現在做不到。A-zon的算法，大部分是加法：你看了什么，買了什么，就給你推薦類似的產品。但這是不夠的，能做到下面兩點，可能會好一些：1、做減法，至少不要再推薦我已經買過的書，或者是哪些我多次登錄但毫不理會的書；2、優化產品的分類方式，維度盡可能多一些（當然，這樣計算量就很大，而且會給算法帶來很大的麻煩），我買一本書的原因可能有很多，可惜你很難知道到底是為什么。答案 36：
目前亞馬遜為我推薦的書籍還沒有我想要的（應該主要是算法問題，推薦的書籍和已經購買的重合度太大，沒有再買一本的必要）。但是這種精確投遞信息的方式將會是今后的主流。其實很多時候在網上購物都是朋友推薦的產品，如果在推薦系統中更多的加入一些SNS朋友購物的相關信息（要有差異化，不同種類的產品），可能會有不錯的效果。答案 37：
難道是我的用戶習慣和亞馬遜設定的用戶習慣差異太大？ 自從首頁全改成推薦之后，就茫然沒有了方向，不知從何著手，推薦 準確率自然更不必提，現在基本情況是，從其它網站或廣告郵件上知道確切的東西之后，再去精確搜索，其它情況已經不上去了。答案 38：
其實用戶還是很喜歡個性化推薦的，但確實，卓越亞馬遜上不少推薦的東西是在重復我之前的購買歷史。比如，我剛剛買了一個錄音筆，它會再我下次打開頁面時又給我推薦其它款的錄音筆，類似的情況還有不少，其實這種推薦顯然不是很有必要的。一方面根據用戶的瀏覽、購買記錄進行個性化推薦，但另一方面可以將網站最有價格競爭力、最具獨特性的產品多多推薦給用戶。答案 39：
因為A-zon也這么做答案 40：
其實，對有目的性購買的人群來說，推薦沒有太大的意義；反之對于隨便逛逛的人來說，推薦對促成購買，意義很大；至于算法，實際上，沒有完全完美的東西，只能接近完美，如果說推薦的東西80%覺得可以，那就已經是成功了；總有20%的人屬于另一個世界。答案 41：
個人觀點，喜歡，省錢。都是已購買的產品，如果展示其他的新品一沖動就會浪費。但是每次訪問都是看過的東西或相關的產品，毫無新鮮感。很多反饋都是讓用戶失去了“逛街”的感覺，太機械化。a-zon這種個性化的頁面應該不符合國內消費者的習慣。此觀點目前沒有數據支持。a-zon中國的員工，拽英文，沒勁。京東當當新蛋的員工也會點呀，但沒a-zon的那么討厭、還-腔。呵呵~此回答有攻擊之嫌。答案 42：
出發點挺好的，準確度并不高。對于這類型的首頁，更喜歡自助訂閱式的，類似于google自定義首頁。或是半自助式，可以自已拖動調節商品類目。答案 43：
非常好，精準推薦，我非常喜歡答案 44：
在卓越買了這么多東西，沒有享受過一點好處，這點有待改善答案 45：
我認為如果這個頁面效果不好，他們會換掉。既然沒換掉，那肯定比千篇一律的首頁效果好。答案 46：
挺好的事情，符合互聯風發展趨勢，個性化需求是精準營銷的基礎。答案 47：
您覺得，做個性化首頁是用戶價值的實現還是網站價值的實踐？答案 48：
NO1、購買行為的確定人們在購買一本書，會經過幾個思考階段？若是瀏覽過的書，沒有定購，這個說明了什么潛在的問題呢？NO2、以用戶吸引用戶為何不從小范圍開始，把會讀書的，懂書的人用戶，先激活起來NO3、用戶最終的需求，是把圖書信息統一管理起來當你家中，有，1個大書架，29口袋的書時，就迫切需要[是特指圖書管理系統]私家需求，僅供參考下一篇:5 月 11 日 Google 發布了 Android@Home，這會有什么后續影響？ 下一篇 【方向鍵 ( → )下一篇】
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