產品推薦分2種，一種是以營銷為目的，一種是真心覺得好。今天只談第一種。
之前我們也做過一個，自認為不錯，客戶和客服的反饋也好，可惜沒能正式上線，至今hold。思路很簡單，“客戶告訴我們他愿意花多少錢[X]，希望得到什么效果[Y]，我們幫他們選擇合適的路徑[P]。”其中，X相對容易獲得，Y則因本身的多樣性需要先做細分，抽象成可量化的特征。然后對每個特征，選取路徑P1.P2……Pn，做組合分析，最后是將所有的Y的特征放一起做全局優化。當然，投入的可能不止是錢，也可能是時間什么的，不過那么算的話，就太復雜了。
我們最后只完成了如此宏大理想的第一步，即在客戶說我要走第一條路時，我們告訴他你應該穿什么鞋……說起來好細節呀……那時我們能看到的路徑就一兩條，還滿是泥濘，生怕把客戶引過去人家不樂意，或是走著走著摔跤了，修第一條路的人也不給力，一直說著“要不等我們再修好點，你再帶人來？”哎，反正很糾結。
最后的結論是時機未到，還需等待。
悲催！
這幾天又想起這事，發現產品推薦的思路不總是靠譜，只有在特定環境下，才能做得有意義。
首先，客戶的訴求實在太難抽象和量化了。他們常說的“這個產品做得不好”“它沒達到我想要的效果”諸如此類，都是很難處理的反饋，當你再追問下去或是表示希望他們能說得再細化一些，他們會想一想，回答兩個字“感覺”呀……總之，能清晰描述需求的客戶不多。如果你再問他，你是注重A呢還是B？回答都想要的客戶基本占了90%。
其次，客戶沒你想得那么傻也沒太聰明，但他們多數很懶。一個新產品意味著一套新內容新要求新操作，對大多數人來說，如果現有的已經能滿足他，就不會有強烈的嘗試沖動，特別是當嘗試還要付費的時候。所以，在新產品上線前做小流量試驗，為了征集到更多的自愿客戶，常采取免費試用或至少半價的推廣方式。從實際經驗看，能招募到8個左右的大客戶已屬上佳。
第三，客戶真的需要產品推薦嗎。本周我還就這個話題專門找了幾個相熟的客服，她們也幫我問過了客戶。答案差不多，客戶不需要，客服可以看看。客戶通常會對推薦類的東西抱著懷疑態度，他們知道你的目的是營銷，潛意識會想你是不是要我掏錢啊，蠻抗拒的。想想你接到保險公司電話時的反應吧，和那個差不多。客服呢，畢竟有工作壓力，他們以往的推薦經驗多半是來源于個人積累、同事分享和一些幫助文檔，很少有實時的可參考的數據和信息，更沒有類似的工具以輔助，所以挺歡迎。另外還說一點，客服不希望這樣的產品開放給客戶，特別是有詳細數據和趨勢圖的，主要是怕解釋成本會增加。
也有好消息，好消息是大部分客戶很愛問別人怎么做的，競爭對手啊，同行業的都在做什么，看到不錯的產品也會主動詢問。比如最近很火的百度開放平臺，咨詢的就挺多。可惜客服問我的時候，我也完全不了解……
就是下面這個。

說到這里，我就想，產品推薦換種形式會不會更好？
昨晚去泰好味吃飯，每個桌上的餐牌上都寫著上個月的銷售情況，第一名是冬陰功湯，賣出500多份，第二名好像是鳳梨飯，共列了十多道菜，都寫清楚了6月份銷售的份數。以往去吃飯前都愛查大眾點評，看看哪些是招牌菜，餐廳的這個舉動倒省了初來的食客不知點什么的煩惱，看起來好貼心，比服務員說“我們這里的xxx賣得很好”，一看價格，心中涌起“貴死了”的反感情緒要好得多。
那產品推薦能這么做嗎？
既然客戶想知道，我們就適當告知其他人在用什么，或者最近什么紅，充分利用人們的從眾心理。如果能保證數據和資料的真實性，能建立起暢通的反饋機制，能讓用戶清晰地表達出需要什么不要什么，有了一定量的積累后，再開始做推薦。
現在做推薦的通常場景，是面對一個沒有頭像喜好不明的客戶，可能連他的性別都搞錯。一般的，從他的用戶ID和注冊時填寫的基本信息，最多還有在其他產品線的表現情況，能略知一二。之前我們用和該客戶同類型的客戶數據做了預估，也用真實數據對預估的做了檢驗，結果并不準確。想想也是必然，用過去的經驗預估未來都不一定準，用別人過去的情況去看怎么可能準呢。
我所了解的產品推薦就這么多了，總結一下。
1. 如果客戶能清晰地說明投入和希望的產出，且對路徑無任何偏好，即按照你推薦的結果去執行，事情會簡單得多。
2. 產品推薦建立在對客戶和對產品的充分了解之上。兩者都在變動，會很難。
3. 其實就是性價比和最優分配的問題，但很多數據未知，難求最優解。解的方法已經有了，在此不方便透露。
4. 推薦是趨勢，時機仍未到。在現今，或許做排行榜類的效果更好。對相同的數據，客戶會有不同的解讀和選擇。他們會為自己的決策負責，卻不一定愿意為你的推薦買單。

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