电商类产品解决用户“不知道自己想要什么”的4种常见方法(2)
在亚马逊网站的搜索小说分类
二、个性化服务
第二种解决方法是为顾客提供“手把手”的服务。例如，Trunk Club和Stitch Fix-两个在线服装零售商为每位顾客都配备了一名私人顾问，顾问会了解他们的个人喜好并给出每月的衣物配送单。对于高端商家来说，大额商品才能使用高端定制，低利润商品不适用这个方法。
在线制衣零售商Trunk Club 通过私人导购的方式为顾客提供帮助
三、社交信号
第三种是想办法导入你的关系链，让你的搜索结果页和浏览页都尽可能出现“你的朋友都看过或买过些什么”这样的信息。Facebook显然是一个再合适不过的例子，它基于你在网站的行为来显示新的信息。但正如Benadict Evans在她的前瞻性著作中指出来的那样，Facebook在信息展示方面的成功方法，在商品购买环节上并不适用。
有一个叫Foursquare的App，通过展示你朋友在咖啡店和饭店的签到记录，来帮助你在不知道去哪儿吃饭时下决定。我认为这种在搜索结果中增加好友信息来提高搜索体验的做法是有用的，但这还不算是最主要的方法。
在搜索结果中增加好友信息来提高搜索体验
四、个性化定制
最主要的方法是运用数据驱动，在了解用户品味的情况下，围绕着这些喜好特性去定制他们的在线体验。这并不是说，你需要通过人工这种高成本的方法才能做到个性化定制，事实上，机器就可以做到。机器学习耗时少，还便宜，基于算法的个性化定制照样能够发挥很大的作用。（三节课注：结合商品基础信息进行分类，为相似或相关联或拥有共同属性的商品打上标签，然后再基于用户过去的浏览购买行为为用户推荐可能感兴趣的或相关的商品。）
比如，为你找到新的音乐。五月份的时候，Techcrunch提到说：Apple Music、Todal和最近的Spotify在音乐推荐方面的尝试都失败了，因为他们都囿于传统博客时代的显示格式。不过Spotify通过在推荐的其它专辑旁边增加了一个“播放排行周榜”的功能，系统每周一会更新30首它认为你可能会喜欢的歌曲，轻松地解决了音乐推荐方面的难题。
Spotify的“播放排名周榜”每周为用户提供一个新鲜歌曲的混合列表
我们的创业项目Arema.co在了解用户喜欢的咖啡类型时也使用了这个方法，这个方法能够为用户推荐其它相似的咖啡。(责任编辑：方向)
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