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推荐系统是大数据分析之后的一个重要表现形式。今天我们就一起来了解一下，关于推荐系统的商业价值体现都有哪些方面。
1.要事一，分清主次和优先级
推荐系统的商业价值有很多方面，由于公司资源有限、公司所在的阶段也不一样，所以一定要有侧重点，不能胡子眉毛一把抓，否则什么都做不好。
在某一段时间或阶段一定要结合公司当前的业务重点，集中注意力到少量的几个指标,这样才能更有针对性的挖掘量化出推荐系统的商业价值。
2.完善推荐算法数据打点，方便统计
所有指标基本都涉及到数据统计，同时绝大多数统计都涉及到用户在产品上的行为，这就需要记录用户的行为。
互联网公司一般通过数据埋点的方式将用户的行为记录下来并上传到大数据中心,通过数据分析挖掘用户行为，终获得对用户的洞察，所以就要有很好的机制、方法、策略将用户的关键行为记录下来,只有记录下来了，才能进行精细化的统计分析。
3.需要搭建高效的AB测试平台
要想体现推荐算法的价值比人工或者大盘好或者对算法做优化，就需要做有说服力的分析对比，目前在互联网行业有效的对比方式就是做AB测试，通过将用户分为AB两组，在同一时间提供不同的服务，通过相同的指标来统计指标在两组用户间的差异，从而发现问题、得出结论。
所以，要很好的体现推荐系统的商业价值，就需要搭建一套高效易用的AB测试平台，方便对各种商业指标做对比分析。
4.商业价值与用户体验的平衡
商业价值直接或者间接来源于用户，可以说用户是公司的“衣食父母”，在做(推荐系统)商业变现时，一定要重视用户体验，让盈利做到“细水长流”，太注重短期利益，往往会死的很惨。用户不是傻瓜，用户只会为他认为有价值的产品或者服务买单。
对于初创公司，当用户规模很小时，可以提前思考变现的事情，也可以做适当变现的探索，但更多精力要放到用户体验上，更关注用户体验，一切以用户体验为主，为用户提供有价值的产品及服务，快速拓展用户规模，形成口碑。
当用户规模足够大时，可以在商业变现上投入更多的精力，做更多的商业化尝试,毕竟公司要生存下去还得具备变现的能力，同时利用这些能力真正做到变现，但决不能忽视了用户体验，两者需要保持微妙的平衡。
【免责声明】：本内容转载于网络，转载目的在于传递信息。文章内容为作者个人意见，本平台对文中陈述、观点保持中立，不对所包含内容的准确性、可靠性与完整性提供形式地保证。请读者仅作参考。
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2025-08-07
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