"猜你喜歡"智能推薦準嗎？只有24%用戶說靠譜

盤點科技圈里的時髦詞匯，必然少不了一個詞：個性化推薦。

借助個性化推薦技術，互聯網產品獲取或積累用戶的興趣喜好數據后，可以直接為用戶提供每個人感興趣的內容，以此提升產品的內容吸引力。

想要在產品里添加個性化推薦功能已經不是一件難事，事情的難點在于推薦的內容是否準確。為了解目前用戶對該類功能的反饋，企鵝智酷推出了一項調查，以下就是調查結果：

86% 用戶體驗過個性化推薦，應用商店覆蓋度最高

參與調查的用戶在反饋自己的使用體驗時，僅有 13.9% 的用戶表示完全沒有體驗過個性化推薦功能。剩余 86.1% 的用戶都獲得過根據自己的喜好或習慣形成的個性化內容。

回歸到具體在哪些產品里體驗過該功能，應用商店的占比最高，28.4% 用戶在應用商店里體驗過個性化推薦。其次是音樂產品，用戶比率為 27.8%。排在第三位的是電商類產品，占比為 22.4%。

廣告是用戶體驗個性化推薦時占比最低的產品領域。這反映出用戶可能很少發覺展現在自己眼前的廣告具有個性化元素。

只有 24% 用戶認為產品個性化推薦靠譜

推薦的內容是否準確決定了這個功能的吸引力。從用戶反饋來看，超過一半的用戶認為，自己獲得推薦只是少部分準確。當然，也有 24% 的用戶表示大部分的產品個性化推薦準確，11.9% 認為完全不準確。

相比于推薦技術，用戶還是更相信自己

既然來自于技術的推薦只是少部分準確，那么用戶會更信賴誰呢？答案還是用戶自己。30.2% 的用戶選擇不相信推薦，只相信自己。

除了相信自己，群眾的眼光可能也是雪亮的。25.9% 用戶認為多數用戶的選擇更加可靠。個性化推薦技術在信任程度上排在第三位。

一個讓人意外的結果是，僅有 15.8% 的調查者選擇相信專業人士的推薦。

超過一半的用戶需要個性化推薦技術

對于使用個性化推薦功能的產品而言，雖然不能提供讓用戶完全滿意的推薦內容，可用戶還是需要這樣的功能。54.5% 用戶反饋稱需要產品中添加個性化推薦，20.1% 仍在猶豫中，剩余 25.4% 的用戶則表示不需要。

由此可見，對于準確度還有待提升的推薦技術，用戶保持了更開放的態度。

結論：如何猜透用戶的心思和需求

能夠基于用戶數據提供個性化推薦，這是互聯網產品可以提供的一項特色功能。可從目前用戶的反饋來看，這種推薦很難達到用戶所期待的準確度。不過，即便不夠準確，用戶需求依舊存在。

結合這樣的反饋，產品在設置個性化推薦功能時，除了要不斷完善推薦算法的精準度外，其實還有一些討巧的方式，既防止讓不準確的推薦嚇跑用戶，又不至于讓用戶面對海量內容時不知所措：

1. 僅將個性化推薦作為內容推薦的輔助手段。千萬不要對自己的推薦過于充滿信心，如果把算法推薦作為產品的核心邏輯，可能很容易遭致用戶的質疑。

2. 先把選擇權交給用戶，因為用戶更相信自己。你認為替用戶做出選擇是一種幫用戶省力的做法，事實上用戶更樂于為自己的選擇買單。

3. 讓用戶知道大多數人的選擇是什么，也是一個不錯的推薦方式。當一個產品已經有了數據積累時，不妨把產品獲得的數據反饋給用戶，有的時候，群眾的眼光可能真是雪亮的。

（本期分析師：王鑫）

注：所有圖表數據來自 2015 年 1 月對 862 名科技圈網友的問卷調查。

來自：http://news.cnblogs.com/n/513146/