接触到「千人千面」是在09年底，当时刚从淘宝店主进入B2C领域成为职业经理人。在学习电商行业知识和实践的过程中，发现亚马逊的「千人千面」，觉得特别有意思。
2009年，经过5年发展的淘宝已拥有了百万卖家和过亿的SKU。
对于快速发展的淘宝我有一个非常大的困惑和疑虑：不断增长的卖家和商品似乎永无止境，可是作为买家在没有上限的卖家和商品中，如何更高效率地找到自己喜欢的和真正需要的？
毕竟越来越多的数据表明，搜索结果买家基本上在第三页就很少再往后翻页查看其它商品。
除了搜索，买家获取商品的其它方式主要是：通过点击「类目」进入；促销和专题页；广告位。
这个困惑和疑虑我始终在思索，却无法找到解决方案。
最终它却成了淘宝的「摇钱数」，淘宝直通车和钻展赚得盆满钵满。
纵是如此，仍然觉得这个矛盾迟早会出问题的。
大洋彼岸的美国亚马逊的「千人千面」技术正好可以解决这个问题，这让我兴奋不已，开始进行学习和研究。
10年底被猎头挖到北京之后，发现当时北京的当当、京东甚至亚马逊中国还在跑马圈地的初期，而且流量红利和PC时代越来越大的屏幕空间也使得这个矛盾并没有这么突出。
我则投身到家居建材和百货行业线上线下结合的实践当中，偶尔遇到研究「千人千面」的技术人员，会进行一些简单的交流。
中国传统电商的 「千人千面」简史
直到移动互联网时代的到来，面对3寸的小小智能手机屏幕，缩小版的淘宝、天猫、京东、当当们都显得异常拥挤、体验极差，消费者纷纷逃离，有些开始回归正在热火朝天开店的线下购物中心和新业态的实体店。
而且随着微信的用户规模不断快速增长，基于微信的电商SAAS开店工具和微信去中心化的结合，同样继续分流传统中心化电商的商家和用户。
12年，马云急得叫嚷着要通过「来往」的社交软件把企鹅赶回南极。
刘强东则选择在14年上市前让腾讯成为第一大股东，获得微信和QQ重要的流量入口。
马云不仅没把企鹅赶到南极，「来往」和接班人陆兆禧在不到两年时间沉寂，成为移动互联网发展初期阿里成立以来最大的败笔。
张勇接棒后，马云开始提出新零售和「五新战略」，避开微信的正面战场，转战线下。
淘宝新掌门，80后的蒋凡同台登场，「千人千面」计划开始进入落地实施阶段。并且寻求社交电商的突破，有了现在一直独秀的淘宝直播。
同期，京东在获取微信的流量过程中，发现原来的问题并没有被解决，流量分配模型完全不同于PC大屏时代。
于是启动「千人千面」计划，试图解决流量分配和转化率问题，以期提升用户体验并让用户重回京东，保证一定程度的增长率。
到18年，中国真正做出「千人千面」拥有相应的成熟技术的只有淘宝和京东。
随着拼多多在18年的成功上市和独立app的发展，拼多多成为中国第三家拥有「千人千面」技术的电商公司。（腾讯和今日头条同样拥有「千人千面」技术，但是和电商的比起来，资讯类的要相对容易一些）
「千人千面」到底有多难？
「千人千面」技术也可以简单理解为「推荐算法」，是一种基于用户行为的大量样本统计和协同过滤，对用户需求进行预测的技术。
由于电商涉及「转化率」，「推荐算法」需要对这个指标负责，所以实现的难度比资讯类的大得多。
从买家角度而言，这种技术会让用户真正高效地获取需要的、感兴趣的商品；从卖家角度而言，则可以扩展竞争维度，减少单一维度（排名）的竞争压力，投入更少获得更高销售。
最重要的是，长尾商品通过「千人千面」真正能够公平地展示在消费者面前并产生购买。
《长尾理论》是中心化电商发展的重要理论，经过近30年的发展，已经到了长尾理论2.0的阶段。
我在《严选精品电商们崛起，长尾理论失效了吗？》一文中对长尾理论2.0进行了较为深入的研究，得出的结论就是长尾理论仍然有效。（对长尾理论想更多了解的朋友，可以点击文章标题阅读或直接购买对应的专业书籍阅读）
让我们从简单的场景来理解「千人千面」技术：
比如你用高德地图导航到大润发，买了大米、油和方便面并用支付宝付款，下次你再打开淘宝，首页就出现了盒马菜市场和面条等商品的推荐；
比如你和女友在微博私信说想换新手机了，打开天猫就给你推荐了最新款的手机；
比如女友在微信发了个朋友圈说好喜欢新款LV包，然后第二天看到了LV在朋友圈的新款女包广告。
诸如此类，都属于「千人千面」的「推荐算法」根据个人的行为数据精准推荐相应的商品和信息。
或许这些场景让人感觉个人隐私信息被泄露了。
其实像淘宝、京东、天猫这样的电商平台和微信、微博这样的社交工具和社交媒体本身不会窃取你的个人隐私的，但是你的行为数据让平台知道你的需求，然后通过「算法」进行商品和信息的推荐。（关于这个部分可以点击《「偷听」的成本和影响消费者偏好的两大作用力》的文章了解关于个人隐私和「推荐算法」的关系）
电商平台会采集更多个人行为数据，比如使用过的手机、上过的app、看过的新闻、打车的频率、发红包的金额次数、欠银行的贷款、地图数据等等，这些都会构成一个人数以万计的事实标签。
标签的采集和架构设计相对还是容易的，如何建立标签模型并准确的预测用户的需求则是最难的。
以下技术部分参考了CSDN的技术博客及结合我个人的研究和理解，欢迎感兴趣的朋友留言参与讨论和交流。
我们拿淘宝首页内容板块为例，常规的行为推荐算法是类似这样的公式：
内容访问权重=行为权重*时间权重*衰减因子
行为权重：点击一件商品或一篇文章，留言、点赞、加购物车等行为，都会计入行为权重，根据平台积累的大数据，计算出了不同类目不同产品下的各种操作行为权重分数，在用户进行回复，点赞，收藏等行为时进行权重加分；
时间权重：停留时间越长，时间权重也会越高；
这也能解释为什么电商平台和内容平台适合做「千人千面」，因为都在追求停留时间，电商平台的停留时间长有利于提高转化率，内容平台的停留时间长有利于广告点击。
衰减因子：用户的单次行为不能作为用户喜好的直接评定，随着时间的推移权重也会慢慢衰减。
由这三个权重维度的综合计算得到了我们的内容访问权重，在我们多次访问同类型内容时，每次都会获得对应的内容访问权重，平台对这些权重进行累加，然后利用神经网络的阈值函数（Sigmoid函数）进行标准化。
然后可以得到一个阈值为（0,1）的结果，通常推荐算法标准化过程是对Sigmoid函数的变形公式，得出一个阈值位0-10的结果，也就是我们所说的质量分（淘宝直通车的质量分也是以这样的方法计算来的）。
权重（或说质量分）越高，内容板块推荐类似内容的比例和频率就会越高，这就是行为推荐算法（你的行为影响了你）。
目前已知世界上所有推荐算法的处理过程都是类似如此的，没有太大差异。
另外需要简单说明的是拼多多的拼团模型在进行「千人千面」的实施过程中，人的社交关系将成为新的数据源，这个部分可以让推荐比淘宝、京东、天猫更精准。（详见 分析文章《拼多多的底层价值逻辑》）
这个过程，也就是大家常说的打标签（比如我们搜索看过一个产品后，猜你喜欢就会推荐类似的产品，并且看过多种产品，猜你喜欢推荐的频次是不一样的）。
限于篇幅，关于「千人千面」技术部分就不再过多赘述，如果想进一步学习的，可以到专业的技术论坛和博客深入学习，或者买一些专业的书籍好好看看。
传统电商平台「千人千面」的问题
前面之所以花这么长的篇幅来分析「千人千面」，主要得出三个结论。
一、随着电商平台的用户规模、商家规模和商品规模的无穷增长，「千人千面」技术很好地解决了三者匹配和效率的问题，从而提升电商的转化率和用户体验。
二、「千人千面」实现的难度非常大，一方面非常有足够的用户、商家和商品数据；另一方面要有强大的算法建模能力；最后还要有硬件的算力支持（阿里云、亚马逊云发展的领先这是主因）。
三、「千人千面」看起来很美好，却有三个技术无法突破的问题：
1. 没有想像中「精准」。
因为购物决策受到的干扰因素太多，现阶段均是「网络行为」的数据，并没有「思维数据」和「生物数据」，机器无法感知人真实的感受和想法；
2. 延迟问题。
毕竟聊天或者浏览的那一刻到打开电商平台短短几秒时间，购买决策已经发生了很大的改变，甚至是没打开就变化了。人们总习惯：我只是说说而已；
3. 涉及隐私问题和歧视且是违法行为。
《电商法》明确规定：电子商务经营者根据消费者的兴趣爱好、消费习惯等特征向其推销商品或者服务，应当同时向该消费者提供不针对其个人特征的选项，尊重和平等保护消费者合法权益。
就是说，如果强制推送根据「大数据」推算出的内容给消费者，是违法的！
其次，作为线下的传统零售商和新兴电商公司，很难实现这样的「千人千面」，哪怕是有钱也没有那么多的算法和技术人才。这些人才都被BATJ、TMD们早早地收了。
如何突破技术和人才壁垒实现「千人千面」？
根据观察和研究，新兴的社交电商和社区团购（含传统零售商做的社交电商和社区团购）从「微信群」的方向实现了「千人千面」。
在去年我就成了每日一淘的VIP，在今年又加入了环球好货的VIP（想加入的可以加我微信：zhuangshauihao备注邀请码），并在近一年左右的时间里加入了几个社交电商和社区电商的群。
发现成交率高的「群」有四个特点：
微信的群没有上限，一个人想建多少个都可以，而且没有门槛，建群非常简单；
以「人分」、「小区分」、「品类分」等等可以不断按照不同属性和维度细分的各种各样的群；
通过群里聊天的去中心化「社交」方式，获取单个个体真实的需求并通过群主（团长）从不同的社交电商或社区团购平台获取对应的商品并进行推荐；
由于是基于「人」的唯度，所以除了购买商品之外，还可以群里聊聊宠物和小孩教育，这种「千人千面」变得有温度。
借助几万人、几十万人建立几万个、几十万个甚至几百万个群实现「千人千面」不仅在理论上成立，也能真正落地。
已经有社交电商和社区团购企业完成了这种规模的「群」的建立并取得年销百亿甚至千亿级销量。
这些并不需要用到传统电商平台的「千人千面」技术投入和研发周期。
当然，随着VIP代理和「团长」们理论上的数量无穷增加，后台的商品的无穷增加，或许到了一定规模之后，传统电商平台针对VIP代理和「团长」们的「千人千面」技术也会被提上日程。
那个时候这些社交电商和社区团购平台将再次变得「传统」，新的挑战者又该出现了！
免责声明：此文内容为第三方自媒体作者发布的观察或评论性文章，所有文字和图片版权归作者所有，且仅代表作者个人观点，与 无关。文章仅供读者参考，并请自行核实相关内容。投诉邮箱：editor@fromgeek.com。
免责声明：本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明，并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后，将会依法尽快联系相关文章源头核实，沟通删除相关内容或断开相关链接。
