网络推荐：营销智能系统的实践
时间:2008年03月02日 作者:《新营销》 点击:
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种类（如搜索产品和体验产品）和复杂程度，消费者所拥有的产品相关知识的多寡，推荐系统采用的算法和使用者偏好结构的相似性等，都会影响推荐系统的最终效果。因此，商家有必要有选择地采用多种推荐系统形式，形成一个综合性的推荐系统体系。
解决供给和需求分裂所带来的难题
推荐，本质上是一种消费者兴趣爱好的共享。借助这种共享行为，对于消费者而言，可以找到和自己爱好类似的同伴，形成特定的消费偏好群体，并相互学习以改进自己的消费决策行为。对于营销者而言，在广告等宣传手段的效果越来越弱的情况下，推荐作为一种消费者之间的信息传播行为，其被消费者信赖的程度要远远高于营销者所做的各种营销宣传努力。而且，由推荐而自动形成的消费群体免去了传统营销行为——细分市场时存在的营销者主观介入过多的可能和细分变量选择的困境。因此，如何借助推荐进行更为有效的营销是新的市场环境中营销者需要重新思考的一个重要问题。
如今，借助网络的扩散作用，消费者不仅能够看到营销者提供的所有产品，同时也能方便地得到它们。但是，能够看到所有的产品，能够方便地得到想要的产品，并不意味着消费者能够过滤繁多的信息，识别并找到自己真正想要的产品。供给的极大丰富造成了消费者的信息过载，而网络使这种情况进一步恶化。因此，考虑到消费者有限的信息认知能力和处理能力，丰富的产品信息供给未必能够提高消费者的感知价值。
消费者需求正在分裂并形成“小群体”，这是买方市场的一个重要特点。供给的丰富使得消费者的选择空间变得更大，更能够按照自己的爱好作出消费决策，形成有特定偏好的小群体，而不必盲从于大众文化。小众群体的出现使得电视、电台等大众营销宣传手段的效果越来越差，
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