产品推荐分2种，一种是以营销为目的，一种是真心觉得好。今天只谈第一种。
之前我们也做过一个，自认为不错，客户和客服的反馈也好，可惜没能">正式上线，至今hold。思路很简单，“客户告诉我们他愿意花多少钱[X]，希望得到什么效果[Y]，我们帮他们选择合适的路径[P]。”其中，X相对容易获得，Y则因本身的多样性需要先做细分，抽象成可量化的特征。然后对每个特征，选取路径P1.P2……Pn，做组合分析，最后是将所有的Y的特征放一起做全局优化。当然，投入的可能不止是钱，也可能是时间什么的，不过那么算的话，就太复杂了。
我们最后只完成了如此宏大理想的第一步，即在客户说我要走第一条路时，我们告诉他你应该穿什么鞋……说起来好细节呀……那时我们能看到的路径就一两条，还满是泥泞，生怕把客户引过去人家不乐意，或是走着走着摔跤了，修第一条路的人也不给力，一直说着“要不等我们再修好点，你再带人来？”哎，反正很纠结。
最后的结论是时机未到，还需等待。
悲催！
这几天又想起这事，发现产品推荐的思路不总是靠谱，只有在特定环境下，才能做得有意义。
首先，客户的诉求实在太难抽象和量化了。他们常说的“这个产品做得不好”“它没达到我想要的效果”诸如此类，都是很难处理的反馈，当你再追问下去或是表示希望他们能说得再细化一些，他们会想一想，回答两个字“感觉”呀……总之，能清晰描述需求的客户不多。如果你再问他，你是注重A呢还是B？回答都想要的客户基本占了90%。
其次，客户没你想得那么傻也没太聪明，但他们多数很懒。一个新产品意味着一套新内容新要求新操作，对大多数人来说，如果现有的已经能满足他，就不会有强烈的尝试冲动，特别是当尝试还要付费的时候。所以，在新产品上线前做小流量试验，为了征集到更多的自愿客户，常采取免费试用或至少半价的推广方式。从实际经验看，能招募到8个左右的大客户已属上佳。
第三，客户真的需要产品推荐吗。本周我还就这个话题专门找了几个相熟的客服，她们也帮我问过了客户。答案差不多，客户不需要，客服可以看看。客户通常会对推荐类的东西抱着怀疑态度，他们知道你的目的是营销，潜意识会想你是不是要我掏钱啊，蛮抗拒的。想想你接到保险公司电话时的反应吧，和那个差不多。客服呢，毕竟有工作压力，他们以往的推荐经验多半是来源于个人积累、同事分享和一些帮助文档，很少有实时的可参考的数据和信息，更没有类似的工具以辅助，所以挺欢迎。另外还说一点，客服不希望这样的产品开放给客户，特别是有详细数据和趋势图的，主要是怕解释成本会增加。
也有好消息，好消息是大部分客户很爱问别人怎么做的，竞争对手啊，同行业的都在做什么，看到不错的产品也会主动询问。比如最近很火的百度开放平台，咨询的就挺多。可惜客服问我的时候，我也完全不了解……
就是下面这个。
说到这里，我就想，产品推荐换种形式会不会更好？
昨晚去泰好味吃饭，每个桌上的餐牌上都写着上个月的销售情况，第一名是冬阴功汤，卖出500多份，第二名好像是凤梨饭，共列了十多道菜，都写清楚了6月份销售的份数。以往去吃饭前都爱查大众点评，看看哪些是招牌菜，餐厅的这个举动倒省了初来的食客不知点什么的烦恼，看起来好贴心，比服务员说“我们这里的xxx卖得很好”，一看价格，心中涌起“贵死了”的反感情绪要好得多。
那产品推荐能这么做吗？
既然客户想知道，我们就适当告知其他人在用什么，或者最近什么红，充分利用人们的从众心理。如果能保证数据和资料的真实性，能建立起畅通的反馈机制，能让用户清晰地表达出需要什么不要什么，有了一定量的积累后，再开始做推荐。
现在做推荐的通常场景，是面对一个没有头像喜好不明的客户，可能连他的性别都搞错。一般的，从他的用户ID和注册时填写的基本信息，最多还有在其他产品线的表现情况，能略知一二。之前我们用和该客户同类型的客户数据做了预估，也用真实数据对预估的做了检验，结果并不准确。想想也是必然，用过去的经验预估未来都不一定准，用别人过去的情况去看怎么可能准呢。
我所了解的产品推荐就这么多了，总结一下。
1. 如果客户能清晰地说明投入和希望的产出，且对路径无任何偏好，即按照你推荐的结果去执行，事情会简单得多。
2. 产品推荐建立在对客户和对产品的充分了解之上。两者都在变动，会很难。
3. 其实就是性价比和最优分配的问题，但很多数据未知，难求最优解。解的方法已经有了，在此不方便透露。
4. 推荐是趋势，时机仍未到。在现今，或许做排行榜类的效果更好。对相同的数据，客户会有不同的解读和选择。他们会为自己的决策负责，却不一定愿意为你的推荐买单。
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