探究推荐引擎瞬间被“秒”背后：到底是什么让用户接踵而至？

6月16日，阿里云技术专家郑重（卢梭）将作客云栖社区，直播分享《技术实战：21天搭建推荐系统》，报名地址：http://click.aliyun.com/m/4894/
 

“我是作电商CRM的，市场中有很是多的CRM在相互竞争，必需要找到一个能让本身的产品区别于竞争对手，甚至优于对手的核心能力。如今产品的将来都压在推荐引擎上，我须要大家帮助定制出这项能力。”一位企业的负责人如此坦言。

5月18日上午11点，推荐引擎新版上线，在限量提供折扣抢购后，全部的产品瞬间就被秒杀。秒杀结束以后，仍然有不少用户上门求购。

至此，咱们不由好奇，这到底是怎样的一款产品？用户接踵而至的背后，说明了怎样的一个现象？这款产品成功的背后，又有哪些鲜为人知的艰辛？笔者采访了阿里云推荐引擎团队的技术专家卢梭，产品专家萧骁，运营专家黯灭，在一探究竟的同时，也就推荐引擎有怎样的一个将来，作了深刻探讨。

 

什么是推荐引擎？

推荐引擎是阿里云数加中的一个产品，它是一款用于实时预测用户对物品偏好的数据工具，可以帮助客户面对众多物品信息时发现令消费者感兴趣的物品。

阿里云推荐引擎（RecEng）是推荐系统的一部分，主要实现的是算法子系统。它能让企业快速搭建本身的个性化推荐系统，支持企业定制个性化推荐算法，助力企业实现商业目标。

它拥有如下优点：

1.    不会算法也能作优化！推荐引擎的推荐算法流程白盒化，即使是不懂算法的业务人员也能够参与配置。

2.    算法开放！支持企业融入本身的算法，进行效果调优。

3.    接入简单、快速！可快速实现APP/网站个性化功能，节省90%的程序量。

4.    数据安全！客户的数据由客户本身管理。

应用场景包括电商网站/APP的商品推荐、视频网站的视频推荐、音乐网站的音乐/听书音频推荐、新闻网站的新闻推荐、小说网站的小说推荐、教育行业的学生个性化试卷、社交网站的好友推荐、招聘网站的工做推荐/人才推荐等。

产品专家萧骁表示，在5月18日秒杀中，受用户追捧的是推荐引擎的升级版。新版增长了三个功能：实时修正、自定义效果指标、内置在线存储。

 

为何要作推荐引擎？

提到为何要作推荐引擎，技术专家卢梭说，这里渊源有点长。

当初他在数据平台事业部时，面临的问题和如今差很少，当时但愿吸引第三方客户到平台上来，想来想去以为要吸引客户到平台上来，须要给他们甜头。看了一圈，以为推荐是一个比较好的抓手，有市场，并且市面上没有真正有竞争力的对手，就决定开干。

后来来到阿里云，他们以为这个问题仍然是存在的，就坚持了下来。卢梭说，其中得特别感谢下主管必达的支持，由于这个决策是有风险的。“好在通过一年的努力，走到今天，市场已经有必定的反响，证实推荐引擎团队当初这步棋走的还不算太偏。”对于努力并无白费，卢梭感受很开心。

 

客户接踵而至的背后是数据驱动业务成企业核心竞争力

“在秒杀以前，就有不少客户来咨询活动内容，甚至有人问能否内购。”回顾当时秒杀盛况时，运营专家黯灭同窗显得有点意外和开心。

秒杀的过程也一波三折。“咱们提供了4款产品，事先咱们也跟客户说明了秒杀前必定要在帐户中充足钱，可是有的客户仍是没作到，致使最开始秒杀成功的两个客户，因为帐户余额不足订单瞬间做废，而后被别的客户秒到。”

推荐引擎的火爆，充分说明了客户自己对推荐是存在业务需求，秒杀则激发了这个需求。“这也代表市场上大部分客户很但愿用数据来驱动业务，只不过以前因为缺少算法和计算能力等客观因素的限制，有心无力。”黯灭说，从客户的方方面面都能感觉到，他们对阿里云推出基于场景化的数据应用能力的热情和满意。

活动结束后，依旧有不少客户找过来，深度沟通后黯灭也进一步意识到，“今天来使用推荐引擎，或者说很是渴望实现个性化推荐系统的客户们，在他们内心是把这项技术看成本身产品的核心竞争力，甚至生命力。”

黯灭也分析了推荐引擎为何火爆，他认为除了很好知足企业需求以外，对客户有吸引力的地方还有：“以前市场上的推荐引擎基本上都是黑盒的，客户没法知道推荐的逻辑，也不能干预。咱们的推荐引擎是白盒的，全部算法、流程对客户都是透明的，客户能够经过这个产品逐步培养本身的能力，迈入真正意义上大数据的门槛，而不是仅仅停留在统计分析BI的层面。”

 

数据驱动业务上，应景的企业“死亡”七字决

在采访中，萧骁还提到很是有趣的一个现象——客户对于推荐引擎是既爱又怕。“爱的是，它解决了本身的业务需求；怕的是能力不足，惧怕用别人的推荐服务被坑。”

黯灭认为，这种状况下胆大心细的客户就很是容易在数据创业的风口上得到成功，而那些在“观望”、在“咨询”、在“迟疑”、在“研究”，在“以为有难度”、“以为骗人”、以为“这个和那个差很少”的人，他们的业务发展须要快速过程当中，大多数人就死在这7个词上。

这是由于他们在面对一次机遇时，就是由于一时迟疑，没有沉淀本身产品的核心能力，而被对手弯道超车。

黯灭还认为：“推动引擎不只能节省研发成本，更能帮助业务和产品实现独特性，从而脱颖而出。”数据驱动业务的时代，若是再不个性化，这不是Low不Low的问题，而是是否能生存下去的问题。

 

没有人能随随便便成功 令他们难忘的两件事

没有人能随随便便成功，这是亘古不变的事实。推荐引擎的成功，确定与昨天的努力是分不开的，卢梭也分享了在那些努力的日日夜夜中，一些令他们难忘的事情和心得。

卢梭说，有两件事比较难忘：

第一件事是“印象”，在规划这个产品时，不少人不理解，不少人不看好，认为将算法服务场景化太难太难，外部失败的例子也太多。

第二件是那些日子里的耐心、坚持和合做。推荐引擎在初始设计时，开发团队就给产品定了一个基调：保持耐心、坚持下去。“咱们知道这事很差作，由于好作的事也不须要咱们来操心了。因此在肯定方向没问题后，就始终用匠心的态度打磨产品。”

 

推荐引擎的市场还须要培育

如今有不少国外企业已经经过机器学习实现个性化服务，例如亚马逊、Linkedin、Netfliex、Facebook等。咨询公司Gartner认为到2018年，那些全面投资各类个性化在线购买体验的企业，其销售额将超过没有投资个性化在线购买体验企业的30%。那国内如今是什么状况？

“从找上门的客户来看，他们对定制版的需求是最旺盛的，这些公司既有天使轮的创业公司，也有在细分市场比较成熟的大公司。推荐引擎正式商业化也才两天，定制版的意向客户已经有4家，标准版新增客户也很是快。”黯灭说。

黯灭除了肯定推荐引擎市场在国内很火爆外，还重点谈了另一点——仍然须要时间来培育市场。“客户最担忧的是推荐引擎到底能给他带来多少好处。再就是客户广泛都面临一个实际的问题：推荐引擎虽然已经作了不少工做，可是对客户来讲，还不是一个很友好的产品，存在必定的使用门槛。”

那将来怎么作？推荐团队把前期的重点在定制版客户上。“不是以为门槛高吗，只要客户真的下决心用，咱们来帮你定制，让客户能真正看到效果，再大力推广宣传这批客户的实际效果，带动更多的客户来用标准版。”不过他们也认为，长期来看标准版才是推荐引擎的主力，定制版总归只能服务一小部分客户。

 

推荐引擎将来将始终聚焦中小客户 下降使用门槛

卢梭说，推荐引擎在将来将更聚焦中小客户。中小客户的数据规模可能很小，小到连算法都不必定能跑起来，这种客户人工运营的效果通常不差，可是在人工运营中算法也是有用武之地的，“能帮助运营人员发现数据中的规则，并把这些规则应用到系统中，减轻运营人员的工做量。”

在方向上，推荐引擎一方面会继续扩展产品服务能力。目前的推荐算法仍是太基本，要吸引更多的客户，尤为是有必定算法开发能力的客户，须要推荐引擎团队在算法的深度和广度上进行增强。另外一方面就是针对行业定制算法模板，进一步下降客户的使用门槛。与此同时，他们也将发力国际市场，“从目前的了解来看，国际客户和国内客户比较类似，也能大有可为。”卢梭介绍到。

除此以外，推荐引擎团队还有一个始终不变的重点——聆听企业的需求，并在此基础上预测企业将来的需求，提供个性化服务，帮助企业在将来踏上成功之路。“哪怕环境不断变化，企业仍旧能够紧紧依靠个性化服务吸引顾客。”卢梭相信，只有这样，推荐引擎、阿里云才能始终得到成功。