2019年天猫总交易额高达2684亿，各电商平台交易总额超4100亿。面对购物选择时，除了网上文章、亲朋好友的“种草”之外，电商平台给自己推荐的商品越来越“心仪”。自己搜了哪类商品，淘宝就推荐哪类，在不知不觉间，购物车中就堆满了很多东西。这个现象对于现代互联网用户来说，并不是新鲜事儿。
“个性化推荐”、“机器学习、千人千面”这些词汇已经被大家熟知。但是个性化推荐的价值到底在哪里呢？下文将和大家分享推荐系统如何为企业创造价值。
一、什么是个性化推荐
个性化推荐系统是一种信息过滤系统，能根据用户的档案或者历史行为记录，学习出用户的兴趣爱好，预测出用户对给定物品的评分或偏好。它改变了商家与用户的沟通方式，加强了和用户之间的交互性。
正如文章开篇所说，现在人们对于个性化推荐系统其实早已不陌生了。个性化推荐早已渗透到了生活中各个角落。除了这些电商平台，大家对抖音和头条上的推荐内容和方式也一定很熟悉。
二、推荐系统的价值
个性化推荐系统的价值，对于用户来说，就是能大幅提升使用体验，使用户感到满足。谁不想拥有个心有灵犀的APP呢。但对于企业来说，个性化推荐系统不仅能解决长尾效应和马太效应，同时能够提升产品用户体验，增强用户黏性，更好的创造产品价值，进一步扩大产品盈利。
据报道，推荐系统给亚马逊带来了35%的销售收入，给Netflix带来了高达75%的消费，并且Youtube主页上60%的浏览来自推荐服务。
以淘宝的推荐系统举例，淘宝的个性化推荐系统包含着三个参与方：
1.用户：被推荐对象
2.商家、店铺：推荐物品提供者
3.淘宝、天猫：提供推荐功能的平台
对于推荐系统来说，首先要让用户从数以亿计的商品中看到他们那些感兴趣的商品（解决长尾问题），其次要让每个商家的每个商品都能够推荐给感兴趣的用户，而不是只推荐几个店铺的几个商品（解决马太问题），同时推荐系统要收集用户的反馈（点击、不点击、收藏、购物车、购买等等），不断优化推荐的质量，形成一个良好的闭环。
三、推荐系统建设的难点
由此可见，一个好的推荐系统对于一个产品、一个企业来说多么的重要。但是想要建设一个好的推荐系统也并不容易。想要从无到有建设一个智能推荐系统，可能会面临以下问题：
一个成熟的推荐系统需要积累和打磨，企业是否自己来完成建设工作，需要企业结合自身的情况，仔细考虑。但是也可以选用第三方的成熟的解决方案，开箱即用，节约企业成本，缩短上线周期。
四、达观智能推荐系统
达观智能推荐系统，是达观数据自主研发的智能推荐引擎，结合自研的NLP(自然语言处理)技术，完成对用户行为、推荐产品的语义分析，实现“千人千面”的个性化推荐服务。
达观智能推荐引擎，是一个经过长期技术积累以及市场打磨的成熟推荐产品，已经为各行各业数百家企业提供智能推荐服务，帮助各个企业提升产品价值。达观智能推荐引擎有如下优势：
达观推荐技术团队成员，技术过硬，有着多年推荐产品开发的经验以及推荐算法调优经验，并在EMI数据科学黑客马拉松大赛和KDD CUP国际知识发现和数据挖掘竞赛中多次获得优异成绩。
达观智能推荐引擎，可以帮助企业在短期内实现推荐系统的从无到有，快速的提升用户体验，为企业创造更多的价值。
