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  随着假期的临近,越来越多的人开始筹备购买各种礼物送给朋友们作为节日问候。说道买礼物,真是一件让人抓狂的事情,你并不那么清楚朋友到底喜欢什么,更不会在买礼物之前特地去问。所以只能跑到店里,随便买。领带,畅销书,玩具,也许你买的东西对方并不喜欢,但是至少是一份心意。也没别的办法了。是不是真的这么绝望呢?

  纽约一家全新的公司,站出来向人们大声疾呼:“其实,我们的Hunch完全可以帮助你,终结这种绝望的恶性循环吧!Hunch已经与美国知名的购物网站GIFTS.COM进行了合作,在GIFTS.COM使用了Hunch的“推荐系统”以来的两周时间后,据说整个网站的成交转换率(转换率就是指在网站上浏览商品的用户转化为产生购买行为用户的比率)已经提升了60%。

  Hunch其实就是一种帮助用户挑选送给朋友礼物的推荐工具。当用户登录GIFTS.COM, 选择了使用Hunch推荐系统后,会跳转至一个页面,提示用户在此同步登录FB账号,因为Hunch系统的工作原理就是使用个人在Facebook上的社会化关系圈子,或者说是朋友圈子来帮助用户选择礼物购买;当用户在提示页上直接登录Facebook账号之后,会出现一列Facebook上的好友名单,名单上会直接提示哪些好友即将过生日的信息。点击你要赠送礼物的对方好友名字,系统就会出现一系列推荐你送给这位好友的礼物建议,同时会在每一个礼物下方出现一个选择框:这位朋友会喜欢这个礼物吗?选择YES 或者NO。用户可以直接通过选择是或者否,来帮助系统更好地找出礼物建议。或者用户还能通过回答几个系统提出的问题之后,系统将给到你更为准确优化的礼物建议。

  正如在Hunch的网站上显示的介绍一样,Hunch所提供的服务,是根据向用户提出一系列的问题,这些问题没有固定的类型,例如:你的朋友会参加选举吗?他会投票给民主党,还是共和党?也有可能是类似于:你觉得你的朋友对于训练海豚演出供人们观赏这样的行为表示支持还是抗议呢?你的朋友相信外星人绑架事件是真的存在吗?Hunch产品的创始人Chris Dixon告诉我们:“提问用户的这些问题其实都是能够帮助系统识别人物的喜恶偏好与对待事物的价值取向的,然后会根据这些倾向来进行猜测这位人物将可能会喜欢什么样的物品。Hunch就是通过这一原理来帮助人们有效地选择赠送他人的礼物。”

  Dixon说道:“例如关于外星人绑架这一问题,其实可以与人的政治态度取向高度相关的。所有问题都是运用了信息交叉推理(cross-category inferences)的逻辑,来猜测特定种类的商品是否符合某个人的喜好取向。比如这个人是不是会喜欢体育运动?是否会支持某个球队,是不是会喜欢意大利美食,或者更喜欢法国创意菜?等等。”GIFTS.COM是许多个已经开始尝试使用Hunch推荐平台的电子商务网站之一。其他开始使用这一系统的电子商务网站还包括SHOPSTYLE, MILO以及FANBRIDGE。另外,Hunch也曾与一些品牌企业进行合作,具备相关的成功,其中就有一家是著名的移动无线通信运营商。

  Hunch所面对的最大的竞争对手,就是Amzon网站的礼物推荐服务,他同样是根据用户在FACEBOOK上的好友的个人信息,来为用户做出一些购买推荐。亚马逊在2010年7月推出了这项服务,但是并没有得到太好的效果。DIXON告诉我们:”我发现这只是勉强地做了些猜想,或者其实根本没有猜,只是从亚马逊的推荐商品里随进选择了一些东西让人挑选。在许多情况下,这一工具完全没有做过任何个性化的推荐精选工作,因为在FACEBOOK上自己好友个人的资料并不全面,所以他们也无法得到充足的信息来进行礼物的猜想

  DIXON继续说: ”其实这一问题也正是Hunch试图并已经解决的最大问题之一,Hunch从整个数据系统的全面性和相关性上做了重大的进步,填补了相关服务在系统上的一大空白。Hunch能够将人们在FACEBOOK上喜欢的东西与相关历史信息与其他商品的喜好机会做一个相关性联结。其实Hunch一直在进步。甚至Hunch推荐系统对于我自己的很多朋友来说,都让人觉得这是个难被理解的产品。即便是接受过关于问题和信息交叉推理能力训练的人,仍然觉得这其中存在着问题。另外,曾经也常常出现Hunch推荐的商品和GIFTS.COM上有的商品不能对应的问题,这是两者数据库无法很好对接的原因造成的。我们一直在努力做着进步和调整,希望HUNCH的应用性变得更为精确和强大。

  “我想这可能还需要几个星期左右的时间才能变得更加稳定和成熟,”DIXON说,”我们现在不断地把更多关于人们为什么喜欢或者不喜欢的相关数据纳入了Hunch的后台数据中,使系统的推荐结果能够更加的精确——比如-在Gifts。com的统计发现,使用Hunch的用户平均在推荐了20个商品后会做出购买的决定——相信整个系统会日趋完善,说不定某天,Hunch能够推荐的,远远不止是一个拖鞋或者一件衣服这么简单的商品推荐而已,它能做的其实还有更多。”

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