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“Custom is the god”源于马歇尔·菲尔德,体现的是把顾客至于工作中心的服务思路,一直被奉行为商品营销,顾客服务的至高原则。而推荐系统的诞生,究其根本,更多的是为用户设计,通过分析用户浏览、收藏、购买的记录,自动化找到用户喜欢的商品。在此过程中,冷启动(cold-start)问题一直困扰着所有的推荐系统,特别是新商品,几乎被所以推荐系统忽略。
尽管有层出不穷的推荐算法,如利用文本信息,标签信息,交叉推荐等来弥补推荐过程中的信息不足。而对于完全意义上的冷启动,特别是一些新产品,这些算法都略显“无奈”。作为电商网站,更多的通过让新用户,新商品添加文本信息,来缓减“冷启动”,却容易招致用户反感。商家则会“铤而走险”,通过“shilling attacks”等来博取推荐算法的“亲睐”。然而该方法不仅效果有限,且易于暴露,不属良策。营销学中,更多得是采取广告等多媒体形式,进行推销。不过高额的宣传费用,让小企业“望而却步”。而促销(免费赠送或者打折促销)作为一种成本较低,且规模可控的推销方式为中小型店家广泛采用。不过怎么能通过促销奖新商品最大程度的推广出去,促销群体的选择至关重要。
本文针对电子商务网站中广泛存在的促销活动,进行建模和分析。将问题简化为,在一个二部图网络中,商品选择哪种类型的用户连边,能最大程度的使得商品被推荐出去的机会最多。鉴于可操作性考虑,提出了四种基于商品度的方案:(1)最大度原则,即选择度最大的一批用户进行连边;(2)最小度原则,选择最小度的一批用户进行连边;(3)BA原则,即择优链接;(4)随机连边。结果惊奇的发现,连边最小度用户,反倒可以让新品最大程度的被系统推荐(Item-CF推荐算法)出去,而连边大度用户,新商品几乎继续“默默无闻”,淹没在茫茫的商品海洋中。经分析发现,真实电商网络所特有的异质性和异配性,是导致这种现象的本质原因。
本文不仅为揭示了网络结构和推荐系统的关联性,而且从实际应用角度,为商品在线推销提供了科学的可借鉴的模式。可见,深入的了解网络科学,也会为商品营销打开一扇新的窗户。生意想做好,也得懂网络科学啊!!!
论文信息:Jin-Hu Liu, Tao Zhou, Zimo Yang, Zi-Ke Zhang, Chuang Liu and Weimin Li, PLoS ONE 9(12):e113457, 2014
全文免费下载: http://www.plosone.org/article/info%3Adoi%2F10.1371%2Fjournal.pone.0113457
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