跨境电商的数据时代，大数据和管理能力成为新型竞争力_中国经济网――国家经济门户推荐系统杂谈-推荐后台管理系统 - 简书
推荐系统杂谈-推荐后台管理系统
前言：毕业半年，在一家电商公司从事推荐的产品工作。上班的这半年从对推荐系统的了解只有“亚马逊上面的看了该商品的用户还看了”和“淘宝上面的猜你喜欢”之外一无所知的菜鸟，到如今的略懂。感觉是时候写一写东西，整理一下自己的思路。推荐系统经过这么多年的发展，已经是一个很完善的系统。本系列文章会从推荐系统的后台管理系统，推荐系统的前端展示及交互设计，推荐系统如何跟业务需求场景结合，以及对目前主流的推荐算法综述这几方面来介绍一下推荐系统的全貌。由于本人刚参加工作不久，也不是科班出身，更是第一次尝试写这一类的博客。所以有什么写的不好或者不准确的地方，欢迎读者和同行进行指正，本人万分感谢。正文：本篇文章作为该系列的第一篇文章，主要介绍一下推荐系统的后台管理系统。以本人接触到后台系统的为样本，向大家介绍一下推荐后台管理系统必须具备的一些功能。首先给大家看一张推荐后台的功能体系概览图：
一般的推荐后台管理系统会涉及一下几个基本功能：①推荐效果数据②推荐算法管理③分析工具。下面我就分模块的介绍一下一、推荐效果数据彼得德鲁克有一句名言：“如果你无法衡量它，那么你就无法改进它”。这句话用在推荐系统真的是再适合不过，推荐系统是一个典型的数据驱动型的产品。在这一前提下，所有有关于推荐系统的决策都需要以数据作为依据。在推荐效果数据功能下又分为（1）关键指标数据功能（2）推荐系统性能数据（1）关键数据指标功能a.展位层次关键数据指标功能是指，对于一个推荐的展位，对于考核该展位效果的指标数据，比如在电商行业中最关心的CVR，CVR、千次展示GMV以及其他关键指标。通过检测这些指标，可以很清晰的知道哪一些展位对于公司的利润贡献是最大的。在关键指标的基础上，加上时间维度，就可以清晰的检测到某一具体展位在本时间区间之内的关键指标的变化情况，直接反馈了这段时间内工程师们对该展位下算法的优化是否是有效的（排除促销等外部因素干扰），如果是有效的，提升的幅度有多少；如果是不利的，就可以针对行的进行排查优化。b.策略层次上面介绍的是关于对于展位级的数据的检测，但是在推荐系统中，经常会进行A/B测试，也就是在同一个展位下部署多个不同的策略，通过分流来比较策略之间的效果好坏，这个时候就不能单单对这个展位进行数据的监测，而是应该将监测的粒度细化到展位下策略的维度，通过对同一展位下多个策略，比较他们在统一口径下的指标效果，这样就可以很直观的判断出该展位下多个策略的优劣。这一数据也直接地为策略的上下线以及流量的切分比例提供强有力的决策依据。同样的，对于策略层级的数据监测也应该提供展示时间区间内变化趋势的功能。（2）性能方面目前，推荐系统是很少作为一个独立的产品出现的，主要是结合其他的业务形态，比如新闻，视频，音乐，商品等。所以推荐系统基本上在数据流上面是会进行跨部门的传输，这个时候就需要对推荐系统的数据流的各个环节进行监控。包括各个接口的响应时间，响应率，超时率，整体服务的性能效率分布情况等。这些对于研发工程师及架构工程师有着很大的参考意义，一般而言推荐系统的响应时间基本上决定于最慢的那一个接口的相应时间，这是典型的木桶短板效应。通过性能的监控可以帮助研发工程定位问题的范围，进而针对性的优化推荐系统的瓶颈。二、算法管理（1）算法的测试与发布算法工程师在开发算法的过程中，有时候需要在测试环境中模拟一下线上的情况，并以此不断的优化算法。但是由于通常的数据库都是命令行的展现效果，没能很好的模拟展示线上的效果，所以需要开发一个供算法工程师模拟线上效果的可视化的环境，便于测试。（2）算法A/B测试管理该功能与上文提到的展位下多策略部署功能是一致的。对于某一展位，可能有多个策略，这个时候就需要后台管理系统提供一个可供配置的功能，以便于我们在展位下部署新策略和对策略进行流量权重的调整。三、展位管理（1）展位算法接入如上文所说，推荐系统本身不能独立存在，一般是结合具体的业务形态出现的。那么在业务方出现新的需求或者在原有的业务基础上挖掘出新的展位时，我们就需要通过管理系统新增一个推荐展位，并为其配备相应的推荐算法。在配置时需要设置该推荐展位的位置，终端属性，等其他必须的缺省属性。这个受到不同业务形态的影响，所以各个公司应该都有不同的配置项。（2）展位前端效果设置对于推荐系统最终的效果的影响因素，知乎有人评论道：60%取决于UI效果，30%取决于数据处理，只有10%取决于算法。虽然不能确定这个说法是否正确，但是由此可见前端UI对于推荐效果有着举足轻重的影响。所以后台管理系统应该支持对于前端展位样式的选择和配置，这一方面，淘宝可以说是做的比较好的，如下图：
淘宝为首页的推荐展位设计了多种的展示模板，包括推荐槽位的大小，个数，样式都进行了设置。业务方可以根据自己的需求进行个性化配置。并且淘宝支持业务人工干预，即该模块支持推荐数据/运营数据的人工培植。四、分析工具上文说了这么多关于后天管理系统的功能，有面向业务人员，有面向算法人员，有面向研发人员，但是分析人员呢？所以分析工具就是面向分析人员的功能（1）时间趋势，同环比分析工具中的报表功能，支持在某一时间区间内，对某一展位的某一关键指标进行展示，由此精细化的分析推荐效果变化趋势，当然也支持双指标和多指标的同时检测。由于分析人员使用该功能的目的是进行分析报告的制作，所以支持图表下载功能也是必须的。（2）推荐效果分布情况这一功能主要是对于由推荐系统创造的业务收入的分布情况，在电商行业可能就是品类的分布情况，在新闻资讯行业可能就是新闻频道的分布情况，在视频行业可能就是视频类型的分布等等。这一功能的主要目的是预测该行业下细分项目的流行趋势。为排行版等场景提供支持。总结以上就是接触推荐后台的半年来的大致了解，当然只是一个很肤浅的解读。算是一个推荐系统入门者对于整个推荐系统中一个小版块的解读吧。文中凡有撰写不当及表述不清楚的地方，欢迎各位读者提出指正，再次先谢谢大家。个性化推荐是时代的趋势，相信推荐系统也会有一个美好的明天吧。最后附上个人的微信号二维码，欢迎有兴趣一起探讨关于个性化推荐领域的小伙伴骚扰~
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>>>>亚马逊美国站的选品究竟该怎么做，有没有好的选品工具和思路介绍亚马逊美国站的选品究竟该怎么做，有没有好的选品工具和思路介绍
很多亚马逊卖家都有这样的困惑:亚马逊美国站的选品究竟该怎么做，里面的利润是怎么样的，还有产品能否卖的出去，都是相当关键的点，下面是知名卖家对亚马逊选品的心得体会，希望能够帮助到亚马逊的新手卖家们！1、进行样品分析经过对目标产品的价格，排名、评论、销售、商标等信息了解之后，卖家可以对产品进行下一步的评估了。必要的话购买样品进行测试。比如，你看中了一个电路板，你可以购买双面板与多层板的电路板，分别进行检测，看看两层的跟四层的构成零件有哪些差异，对比一下哪个产品的质量比较好。 选品分析工具：& 卖家网， 卖家网亚马逊(Amazon)数据服务：是国内专业亚马逊大数据分析工具平台，为国内外亚马逊卖家提供热卖排行、竞品店铺关键词数据分析、亚马逊关键词挖掘、品类数据分析等各大数据服务，多维度数据分析，帮助提高您的亚马逊销量！2、核算成本与利润，确定选品如果一个产品经历了海选，精细，样品测试这样五关斩六将的‘艰辛’历程之后，还能成为你想开发的目标，那么，接下来，你应该核算它的成本和毛利情况。这是非常关键的一步。产品的成本，包括采购产品的成本，平台佣金、物流运费这方面的费用。毛利方面，大概应该这样算，单个产品毛利=售价-采购成本价-运费-平台佣金费用-其它费用，其它费用包括推广费用，仓储费，运营成本等。综合计算后，确定到这款产品还是有不小的盈利空间的，那么恭喜你，这个产品可以开发。3.解决货源确定一个产品是有盈利的，那么卖家就可以放心地去寻找货源了。找货源的方式有很多种，比如说的卖家可以找到厂家或者品牌代理商，或者在B2B平台也可以找货源。关于B2B平台，如国内的阿里巴巴(/)，也有国外的B2B网站，如欧洲黄页()。但大多数的卖家，货源都是来自国内的。这种直接采购的行为，无需卖家操心产品出厂及物流跟踪问题。如果在网站上找不到好的货源，卖家可以考虑选择与工厂合作，直接生产产品。如果是这样，找家靠谱的工厂就非常重要了。卖家要对工厂进行考察，再综合交货期、付款方式、包装、运费成本、地理位置等各种因素进行考量。也是很花时间与精力的过程，找七八家做对比也是常事。也会涉及到更多的成本，如零件费用、工厂的人工成本和利润、产品运费等。二、进行产品优化或微创新找不到货源，就没法将店开起来。如果通过各种渠道，卖家还是没有找到合适的货源，又或者是经过一段时间销售后，发现当初看好的产品，其实并不是那么畅销，发现产品存在有瑕疵。那么，卖家可以对产品进行优化或者微创新。卖家在进行产品优化或微创新之前，不只是单靠个人就能开发得起来的，它需要很强大的团队和充足的资金。所以，卖家也需要先做好成本核算。开发的产品越精密，所需成本就越高。三、选品的其它问题1.对产品做好提前规划当卖家的产品卖得不错的时候，竞争对手就会增加，同时利润也会下降，可能需要想更多的办法来应对可能的价格战，或者需要打造有差异化的产品来增长利润。所以，在选品前期，卖家需要提前就做一些规划，如注册商标，建立品牌保护。前期工作做足了，后期会比较轻松一些，也可以减少风险。2.选品是一个不断更替的过程对于产品的开发，可能你一开始物色了上百种产品，但经过反复的筛选与对比，最终确定下来做上架销售的也就两三款。同时，市场也是在不断变化的。可能今年流行的产品，但明年就不流行了，到时也要寻找别的产品来替代。又重新开始了新一轮的选品。只要店铺还在运营，选品环节就不会停止，虽然选出来的有些产品未必都适合市场，但选品熟练了，对卖家也提供不少的经验与思考。有哪些工具做亚马逊后台财务数据管理是比较好的？_百度知道
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