楊金花 李瓊
摘要:網(wǎng)絡(luò)書店推薦系統(tǒng)主要使用信息檢索、協(xié)同過濾和內(nèi)容推薦等技術(shù)。過度使用推薦系統(tǒng)會產(chǎn)生負(fù)效應(yīng),降低用戶滿意度,給網(wǎng)絡(luò)書店自身發(fā)展帶來威脅。網(wǎng)絡(luò)書店要吸收新成果,提升用戶滿意度;誠信經(jīng)營,承擔(dān)社會責(zé)任。
關(guān)鍵詞:網(wǎng)絡(luò)書店;推薦系統(tǒng);過度推薦;負(fù)效應(yīng)優(yōu)化
《開卷2016年全國圖書零售市場報(bào)告》顯示,2016年我國圖書零售市場總規(guī)模701億元,網(wǎng)上書店的圖書銷售業(yè)務(wù)依然保持30%左右的增長,同時,網(wǎng)上書店銷售的總碼洋首次超過實(shí)體書店,當(dāng)當(dāng)一家圖書銷售碼洋就近140億,網(wǎng)絡(luò)書店已成為絕對優(yōu)勢渠道。與此同時,面對圖書種類的紛繁復(fù)雜(如當(dāng)當(dāng)2016年在售品種就有110萬種,還有顯示缺貨的480萬種)和數(shù)量的驟增,用戶經(jīng)常感到無所適從。這種可供選擇的多樣性在為網(wǎng)絡(luò)書店產(chǎn)生巨大經(jīng)濟(jì)效益的同時,某種程度上也降低了用戶的滿意度。近年來,推薦系統(tǒng)被證明是一種解決信息超載問題、幫助用戶做決策的有效工具,被應(yīng)用到互聯(lián)網(wǎng)的各個領(lǐng)域。推薦系統(tǒng)中最核心的部分就是推薦技術(shù),它是利用用戶的一些行為數(shù)據(jù),通過一定的數(shù)學(xué)算法,向用戶推薦可能喜歡的物品的軟件工具和技術(shù)。
感受推薦系統(tǒng)帶來便利的同時,人們也感覺到它的一些局限和問題,開始對其進(jìn)行反思,如隨著“今日頭條”的崛起,一些媒體行業(yè)的從業(yè)者和觀察者指出,推薦系統(tǒng)的算法分化瓦解了媒體品牌、媒體受眾、媒體策展的概念,這些新平臺上的媒體正與粉絲“失聯(lián)”,但在現(xiàn)有環(huán)境和可預(yù)見的將來,“任何媒體的掌門人,都必須直面算法,接受算法,與算法共舞”。網(wǎng)絡(luò)書店是較早引入推薦系統(tǒng)的領(lǐng)域之一,國外相關(guān)資料顯示,亞馬遜的銷售業(yè)績有20%35%要?dú)w功于推薦系統(tǒng),京東報(bào)告也顯示,搜索對京東訂單引入貢獻(xiàn)非常大,推薦的貢獻(xiàn)更是高速增長,但業(yè)界、學(xué)界較少對其作用進(jìn)行反思。本文擬結(jié)合自身多年的網(wǎng)絡(luò)購書經(jīng)驗(yàn),通過網(wǎng)絡(luò)調(diào)研、文獻(xiàn)研讀等方法,歸納描述當(dāng)當(dāng)、京東、亞馬遜(中國)三大網(wǎng)絡(luò)書店主要使用的推薦系統(tǒng)技術(shù)類型,分析其過度依賴和使用推薦系統(tǒng)帶來的問題及成因,并針對性地給出建議,以期出版業(yè)更健康地發(fā)展。
一、推薦系統(tǒng)原理及主要技術(shù)類型
隨著電子商務(wù)的快速發(fā)展,推薦系統(tǒng)與技術(shù)不斷豐富和提高,三大網(wǎng)絡(luò)書店根據(jù)實(shí)際需要,選擇了適合自身發(fā)展的推薦系統(tǒng)。
1.推薦系統(tǒng)原理
推薦系統(tǒng)主要依據(jù)人類行為習(xí)慣的可預(yù)測性,利用信息檢索、信息過濾和文本分類等技術(shù),通過數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)和基于知識的系統(tǒng)等方法進(jìn)行預(yù)測和推薦,涉及的知識類型和知識來源主要有三類:一是社群知識,指關(guān)于整個用戶群體的知識,主要來自用戶使用過程中的上下文、評價、行為和人口統(tǒng)計(jì)等;二是個人知識,指關(guān)于目標(biāo)用戶的知識,主要來自目標(biāo)用戶的評價、行為、人口統(tǒng)計(jì)、需求等;三是內(nèi)容知識,指關(guān)于將要被推薦的物品的知識以及泛指其用途的知識,主要來自物品內(nèi)容、領(lǐng)域知識、上下文知識等。當(dāng)當(dāng)、京東、亞馬遜中國的推薦系統(tǒng),就是基于上述研究成果,實(shí)現(xiàn)的書目推薦。
2.主要推薦技術(shù)類型
一是信息檢索。信息檢索是最早用于解決信息超載問題的技術(shù),我們在三大網(wǎng)絡(luò)書店所見到和使用過的圖書分類瀏覽、關(guān)鍵詞查詢以及網(wǎng)站的主編、專家、作者、讀者推薦等,使用的就是信息檢索技術(shù)。其優(yōu)點(diǎn)是直觀、符合用戶傳統(tǒng)購書習(xí)慣,但推薦的信息有限,瀏覽選擇耗時耗力,且因?yàn)楹芏嘤脩羧狈ο嚓P(guān)知識準(zhǔn)備,難以滿足在最短時間內(nèi)找到滿意圖書的迫切需求。
二是協(xié)同過濾。這種方法的原理是找到與該用戶有相同品位的用戶,然后將相似用戶過去喜歡的物品推薦給該用戶。其優(yōu)點(diǎn)是涉及的知識較少,只用到用戶對物品的評價等一些簡單且基礎(chǔ)的數(shù)據(jù),如亞馬遜會記錄讀者購買過的圖書及其評價,通過人工智能為某位讀者提供可能與他興趣相仿的人購買的圖書(alsobuy功能)。其優(yōu)點(diǎn)是有可能發(fā)掘用戶自己未曾意識到的興趣和需求,缺點(diǎn)是對新用戶推薦的質(zhì)量較差,且由于歷史數(shù)據(jù)質(zhì)量問題,對老用戶的推薦質(zhì)量也有很大提升空間。
三是基于內(nèi)容的推薦。這種技術(shù)方法主要是通過獲取用戶的瀏覽、購買等記錄來為用戶推薦與其過去的興趣類似的圖書,即我們在網(wǎng)絡(luò)書店看到的“猜您喜歡”下面的推薦,如“與您瀏覽過的商品的相關(guān)推薦”“根據(jù)購物習(xí)慣為您推薦”“您最近查看的商品和相關(guān)推薦”等?;趦?nèi)容推薦的核心是能夠得到圖書的描述及其特征的記錄。優(yōu)點(diǎn)是不需要大規(guī)模用戶就可以達(dá)到適度的精準(zhǔn)推薦,而且一旦得到圖書的屬性就能立即推薦新圖書。缺點(diǎn)是對新用戶推薦質(zhì)量差,可分析的內(nèi)容有限,容易過度特征化。
以上是三大網(wǎng)絡(luò)書店使用的主要推薦技術(shù)類型,各有優(yōu)缺點(diǎn)。目前三大網(wǎng)絡(luò)書店基本是以協(xié)同過濾為主,吸收其他推薦技術(shù)的優(yōu)點(diǎn),通過多層面算法和數(shù)據(jù)交融,提高推薦的個性化和精準(zhǔn)度。
二、過度使用推薦系統(tǒng)的負(fù)效應(yīng)
推薦系統(tǒng)為提高了圖書被發(fā)現(xiàn)的幾率,不但給網(wǎng)絡(luò)書店帶來了巨大經(jīng)濟(jì)效益,也幫助用戶節(jié)省了大量時間、選擇決策成本,并帶來新的閱讀發(fā)現(xiàn),有其不可替代的優(yōu)勢。但是,我們也應(yīng)充分認(rèn)識推薦系統(tǒng)帶來的問題。
1.過度依賴推薦系統(tǒng),降低客戶滿意度
一是錯誤推薦或無效推薦。機(jī)器推薦不懂節(jié)制,面對鋪天蓋地、無處不在、大同小異的推薦,用戶經(jīng)常感到無所適從,但最令用戶難以忍受的是錯誤推薦和無效推薦,這主要與推薦系統(tǒng)設(shè)計(jì)的理論依據(jù)有關(guān):人們有共同的興趣愛好且有從眾心理;有共同興趣的用戶有共同的需求;過去的需求能反映用戶的喜好等。事實(shí)上,這些只是部分反映了用戶行為的真實(shí)性。因?yàn)橛脩魹g覽購買—本書可能出于各種目的和需求,他們在網(wǎng)絡(luò)書店留下的痕跡只記錄了他們的行為,并不能說明背后的真實(shí)原因,人心幽微且變動不居,很多時候連用戶自己都不知道自己的訴求,加之目前推薦技術(shù)本身的不完善以及網(wǎng)絡(luò)書店數(shù)據(jù)庫的質(zhì)量,以此作為用戶的興趣和喜好進(jìn)行推薦,難免造成錯誤推薦或無效推薦,降低用戶滿意度。
二是過度使用甚或操縱推薦系統(tǒng)。三大網(wǎng)絡(luò)書店將推薦系統(tǒng)當(dāng)作營銷工具,不但頁面充滿了明顯的“硬廣”(從各頁面的單品推薦到搜索引擎的營銷),而且將其暗中植入看似個性化的推薦列表,通過“軟廣”操縱用戶的選擇。關(guān)于推薦系統(tǒng)能夠影響用戶對物品的判斷,早在2003年,國外學(xué)者就給出了在協(xié)同過濾推薦時用戶評分行為中從眾效應(yīng)的實(shí)證研究。如果我們多了解一些社會心理學(xué)和認(rèn)知心理學(xué)的知識,還能發(fā)現(xiàn)三大網(wǎng)絡(luò)書店“自動”推薦的看似“客觀”的書目序表,有時其實(shí)是人工干預(yù)的結(jié)果。如我們在三大網(wǎng)絡(luò)書店的搜索引擎鍵入“紅樓夢”,按照當(dāng)當(dāng)默認(rèn)的“銷量”“好評”“出版日期”等綜合排序,當(dāng)當(dāng)出品的《紅樓夢》(當(dāng)當(dāng)中小學(xué)教輔榜排名90位,五星,970條評論,2016年1月出版)排在了第一位,而人民文學(xué)出版社的《紅樓夢》(當(dāng)當(dāng)小說榜排名47位,五星,86142條評論,2013年1月出版)只排在了第三位;按照京東默認(rèn)的“銷量”“評論數(shù)”“出版時間”等綜合排序,作家出版社出版的“四大名著”(套裝)(中小學(xué)教輔銷量榜第11位,累計(jì)評價7100+,2015年12月出版)排在第一位,人民文學(xué)出版社的《紅樓夢》(小說銷量榜第41位,累計(jì)評價8.7萬+,2008年07月出版)只排在了第三;按照亞馬遜(中國)默認(rèn)的“相關(guān)度”,排位前三的是:《紅樓夢》Kindle電子書(Kindle商店免費(fèi)商品排第2名,4.4星,4160條評論)、北京聯(lián)合出版社的《紅樓夢》(圖書商品排第474名,4.0星,11條評論)和《紅樓夢》(上)Kindle電子書(Kindle商店免費(fèi)商品排第123名,4.0星,34條評論)。很顯然,上述推薦排序利用了社會心理學(xué)中的首因效應(yīng),將自己主推的圖書排在了首位,對用戶的購買決策施加潛移默化的影響:用戶通常通過圖書所在的位置和推薦的優(yōu)先順序感受其顯著性,除非明顯不符合自己的需求,很少逐項(xiàng)瀏覽推薦序表,更少分析和思考其背后的推薦機(jī)制。此外,還暗中使用了認(rèn)知心理學(xué)中的默認(rèn)效應(yīng),利用默認(rèn)項(xiàng)(實(shí)際預(yù)設(shè)了選項(xiàng))來展現(xiàn)候選書目,影響用戶決策:用戶通常默認(rèn)這樣的推薦,一方面由于“知識鴻溝”,有些用戶根本注意不到;另一方面,即使有些用戶注意到,但因?yàn)楝F(xiàn)狀的改變總與某些損失或預(yù)期的收益有關(guān),相比于有可能更好的候選書目,因?yàn)楹ε禄騾拹簱p失,很多用戶仍傾向于維持現(xiàn)狀,從而購買了網(wǎng)絡(luò)書店推薦靠前的圖書。這種看似機(jī)器“自動”推薦的結(jié)果更容易迷惑用戶,很容易造成用戶的多買或誤買,降低用戶滿意度。
三是增加用戶選擇成本。網(wǎng)絡(luò)書店的各種榜單和推薦序表,固然是用戶需求的一種表現(xiàn),但圖書不同于快消品(使用過程中發(fā)現(xiàn)好用就多次重復(fù)購買同一商品),用戶需要的是不斷滿足自身需求的新內(nèi)容,網(wǎng)絡(luò)書店的很多推薦不但未能滿足用戶這種多樣性和新穎性的需求,而且耗費(fèi)了用戶大量的時間、精力和費(fèi)用。長此以往,這種不懂節(jié)制的推薦和操縱推薦,會使用戶產(chǎn)生“心理飽和”和厭煩,降低使用滿意度,甚至放棄選擇并離開。
2.給網(wǎng)絡(luò)書店自身發(fā)展帶來威脅
網(wǎng)絡(luò)書店本希望通過推薦系統(tǒng)產(chǎn)生客戶引流,從而提高轉(zhuǎn)化率和客單額度,但如果不克服上述問題,則有可能造成悖論,降低客戶活躍度、成交比和客單額度,給自身發(fā)展帶來威脅。電子商務(wù)平臺的收入=客流量×成交比×客單價×復(fù)購率,可見客流量是平臺收入的基礎(chǔ)和關(guān)鍵,如果用戶登錄到網(wǎng)站后,面對各種榜單和營銷推薦眼花繚亂、無所適從,他們沒能力或不愿意耗費(fèi)時間精力進(jìn)行篩選,就有可能少買或不買,甚或離開,轉(zhuǎn)至新的能滿足其需求的平臺,長此下去,客戶活躍度就會相應(yīng)降低,對網(wǎng)絡(luò)書店收入和發(fā)展構(gòu)成威脅。天貓書城的崛起也可以從側(cè)面印證這一問題:相比三大網(wǎng)絡(luò)書店,天貓書城入場最晚,但2016年發(fā)行總碼洋120億,直追當(dāng)當(dāng)。天貓書城有這樣的業(yè)績,固然離不開阿里的數(shù)據(jù)、技術(shù)、財(cái)力等資源支持,但不可否認(rèn)的是,天貓上每個書店的規(guī)模和特色,相比于三大網(wǎng)絡(luò)書店的令人“望洋興嘆”,相當(dāng)程度上滿足了用戶逛實(shí)體書店的直觀感和可控感。再者,2016年社群營銷的爆發(fā),某種程度上也可以說是三大網(wǎng)絡(luò)書店海量圖書和過度推薦造成用戶無所適從的一個間接結(jié)果,其帶來的隱性憂患是:一些出版商敏銳地捕捉到了用戶的心理和需求,將社群營銷當(dāng)作“短跑悍將”,迅速精準(zhǔn)地進(jìn)行第一波大規(guī)模銷售,將三大網(wǎng)絡(luò)書店當(dāng)作“中長跑選手”,實(shí)現(xiàn)后續(xù)零散銷售,造成三大網(wǎng)絡(luò)書店整體銷量增長乏力。
三、負(fù)效應(yīng)的應(yīng)對策略
與網(wǎng)絡(luò)書店相比,用戶是弱勢的一方,因?yàn)榻?jīng)濟(jì)學(xué)、心理學(xué)的研究成果表明,人的認(rèn)知資源有限且理性有限,他們只能在現(xiàn)有服務(wù)中進(jìn)行選擇;但他們也是強(qiáng)勢的—方,因?yàn)樗麄兪掷镎莆罩巴镀睓?quán)”——根據(jù)自己使用的滿意度決定點(diǎn)擊哪家網(wǎng)絡(luò)書店,并決定是否購買,商家精心設(shè)計(jì)的那些模型并不能長久操控他們。因此,網(wǎng)絡(luò)書店在未來要多在提升用戶滿意度、誠信經(jīng)營方面下功夫。
1.吸收新成果,提升用戶滿意度
一是吸收新技術(shù)成果優(yōu)化現(xiàn)有推薦系統(tǒng),提升用戶滿意度。通過前面原理和主要技術(shù)類型的介紹,我們知道,網(wǎng)絡(luò)書店在數(shù)據(jù)質(zhì)量和推薦技術(shù)方面還有很大的優(yōu)化余地。因此,網(wǎng)絡(luò)書店要保持開放心態(tài),敏捷反應(yīng),利用自身在品牌信譽(yù)、數(shù)據(jù)積累和倉儲物流等方面的優(yōu)勢,不斷吸收探索新的提升用戶滿意度的方法。如在用戶模型中加入長期記憶功能,精準(zhǔn)描繪其畫像;再如在現(xiàn)有分類體系中引入大眾分類法,允許用戶自己用關(guān)鍵詞從多個維度對圖書進(jìn)行描述,從而方便用戶檢索使用。此外,在不打擾用戶的前提下,探索其他提升用戶滿意度的新技術(shù)方法,如與社交媒體、專業(yè)機(jī)構(gòu)等合作,精準(zhǔn)導(dǎo)流,目前三大網(wǎng)絡(luò)書店在此已有所行動。
二是吸收其他學(xué)科新成果優(yōu)化現(xiàn)有推薦系統(tǒng),提升用戶滿意度。按照黑格爾正題反題合題的辯證過程,我們會最終發(fā)現(xiàn),目前的推薦技術(shù)只能在一定的范圍內(nèi)解決輔助用戶決策、提升體驗(yàn)滿意度的問題。因此,網(wǎng)絡(luò)書店還需要開拓視野,吸收其他相關(guān)學(xué)科的研究成果,特別是一些交叉學(xué)科的成果,如結(jié)合數(shù)據(jù)、科學(xué)與技術(shù)的人類動力學(xué),再如神經(jīng)心理學(xué)與功能性核磁共振成像技術(shù)相結(jié)合的社會認(rèn)知神經(jīng)科學(xué),將其整合進(jìn)推薦系統(tǒng),不斷提高預(yù)測用戶行為的能力,節(jié)省用戶的決策成本,提升其使用滿意度。
2.誠信經(jīng)營,承擔(dān)社會責(zé)任
不操縱用戶行為,誠信經(jīng)營。對于網(wǎng)絡(luò)書店來說,不操縱用戶行為的要求或許目前很難實(shí)際得到其積極回應(yīng),但百度和谷歌的教訓(xùn)就在眼前:因?yàn)?016年的魏則西事件,依據(jù)相關(guān)法律我國已將付費(fèi)模式的競價排名界定為互聯(lián)網(wǎng)廣告,為此,百度不但股指下降,且給品牌和信譽(yù)造成了重大傷害;號稱“不作惡”的谷歌也在經(jīng)過歐盟7年的調(diào)查后,因?yàn)樯嫦硬倏v搜索結(jié)果且同時傷害了競爭對手,2017年面臨27億美元的罰款和90天整改的勒令??梢姡@樣的要求不是道德高標(biāo),而是企業(yè)規(guī)避法律和道德風(fēng)險(xiǎn)的經(jīng)營底線。因而網(wǎng)絡(luò)書店在經(jīng)營中要始終牢記,收集用戶的相關(guān)信息,將其整合進(jìn)推薦系統(tǒng),是為了更好地滿足其需求,而不是為了一己私利。只有誠信經(jīng)營,尊重用戶和滿足用戶的需求,企業(yè)才能生存和長久發(fā)展。因而,網(wǎng)絡(luò)書店今后應(yīng)該通過共情,更好地體會用戶的使用場景,給予適度推薦,而不是過度追求“深入人心”,操縱用戶行為。
尊重消費(fèi)者,承擔(dān)社會責(zé)任。每年“雙十一”等節(jié)日大促前,電商被相關(guān)政府部門約談的報(bào)道時有可見,旨在防止其濫用市場支配地位,利用技術(shù)優(yōu)勢侵犯消費(fèi)者的知情權(quán)和選擇權(quán)等,這說明電商在經(jīng)營中確實(shí)存在不規(guī)范現(xiàn)象。但考慮到網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)具有的生產(chǎn)力和活力,政府部門這些年的管理越來越柔化,在保持經(jīng)濟(jì)繁榮的前提下,主要通過正面引導(dǎo)使其更加自律。網(wǎng)絡(luò)書店要自覺維護(hù)好這一市場環(huán)境,因?yàn)榕囵B(yǎng)健康的市場環(huán)境不只是政府的職責(zé),也是企業(yè)尊重消費(fèi)者、承擔(dān)社會責(zé)任的表現(xiàn)和自身發(fā)展的現(xiàn)實(shí)訴求,而且企業(yè)越大,社會責(zé)任越大。