探究推荐引擎瞬间被“秒”背后：究竟是什么让用户接踵而至？

第二件是那些日子里的耐心、坚持和合作。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。“我们知道这事不好做，因为好做的事也不需要我们来操心了。所以在确定方向没问题后，就始终用匠心的态度打磨产品。”

推荐引擎的市场还需要培育

现在有很多国外企业已经通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，那些全面投资各种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%。那国内现在是什么情况？

“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，标准版新增客户也非常快。”黯灭说。

黯灭除了确定推荐引擎市场在国内很火爆外，还重点谈了另外一点——仍然需要时间来培育市场。“客户最担心的是推荐引擎到底能给他带来多少好处。再就是客户普遍都面临一个实际的问题：推荐引擎虽然已经做了很多工作，但是对客户来说，还不是一个很友好的产品，存在一定的使用门槛。”

那未来怎么做？推荐团队把前期的重点在定制版客户上。“不是觉得门槛高吗，只要客户真的下决心用，我们来帮你定制，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。

推荐引擎未来将始终聚焦中小客户降低使用门槛

卢梭说，推荐引擎在未来将更聚焦中小客户。中小客户的数据规模可能很小，小到连算法都不一定能跑起来，这种客户人工运营的效果一般不差，但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，减轻运营人员的工作量。”

在方向上，推荐引擎一方面会继续扩展产品服务能力。目前的推荐算法还是太基本，要吸引更多的客户，尤其是有一定算法开发能力的客户，需要推荐引擎团队在算法的深度和广度上进行加强。另一方面就是针对行业定制算法模板，进一步降低客户的使用门槛。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相似，也能大有可为。”卢梭介绍到。

除此之外，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未来的需求，提供个性化服务，帮助企业在未来踏上成功之路。“哪怕环境不断变化，企业仍旧可以牢牢依靠个性化服务吸引顾客。”卢梭相信，只有这样，推荐引擎、阿里云才能始终获得成功。

（编辑：云计算网_泰州站长网）

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