个性化的微信未来

个性化的推荐是每个电商梦寐以求的最终目标！
然而这种个性推荐不论是电子商务还是内容的采购公司都是想做却做不好，原因就是在于这中间有太多的环节。


例如亚马逊，早就想做个个性化的推荐，但是亚马逊是根据用户经常买的一些衣服、型号来推荐其他产品。这家电子商务的鼻祖公司后来却发现，实验的结构表名推荐的内容和用户真正的喜好的匹配度不是很高-因为人是非常活的，他可能这段时间喜欢白的，过一段时间就喜欢蓝的，所有人是很难琢磨的，所以说这是一个复杂的系统。


对于这种情况胡水生想做个比喻，个性化的推荐就像理科生跟文科生的差别，程序化的推荐更像理科生的思维，有很多思维推导，根据数据来计算的。蘑菇街的主要客户群是女孩子们，更像是文科生，是感性的，可能会根据当时的心情、环境等等因素相关，比如他们晚上去约会是去看电影、吃饭、唱歌等等并不是能通过逻辑能算出来的。


当然，并不是说有了这些因素就不能做个性化推荐了，并非如此，逆流而上方能成长，顺流而下将会趴下。


如果目前这个阶段给蘑菇街的个性化产品推荐打分从0到100,0分是一点都不符合，100分是非常的匹配，蘑菇街的最多可以做到60分左右，蘑菇街负责人说按照目前的方法在做下去是非常困难的。但是还有让蘑菇街负责人欣慰的是很多蘑菇街爱打扮的小编也在用，他们正在帮蘑菇街做到60分到90分的那个阶段，例如他们要去约会了可能打扮成什么样子，而这个阶段，就更多的需要人工编辑。


因此这位高管认为在个性化推荐这个问题上他更加推荐技术加时尚编辑达人，这种解决办法，而像谷歌那种完全由机器技术来解决的办法并非最佳途径。
胡水生认为或许蘑菇街思考的问题思路是个很好的尝试，因为蘑菇街是做导购的，衣服这样的产品并不是单纯的使用代码、公式可以解决的所以蘑菇街在2016年首先绘画史鉴想办法提升商品质量、商家服务效率、然会才是帮自己的用户找到更好的、更个人性的衣服。胡水生认为把移动端作为主要出发点去做- PC端和移动端的用户群体已经大致相同，整个互联网个性化推荐都还在一个摸索的阶段，蘑菇街因为有之前的用户积累已经赢得了先机！