25 | 推荐类产品（二）：从0打造电商个性化推荐系统产品

该思维导图由 AI 生成，仅供参考

电商平台公司在高速增长阶段面临的问题是产品首页人工配置选品，无法体现用户对商品的偏好，影响用户体验和供应商满意度。为解决这一问题，产品经理需要打造个性化电商MVP推荐系统。推荐系统的建设分为需求定义、数据准备、技术实现和评价标准四个阶段。在需求定义阶段，产品经理需交代需求背景、描述交互逻辑和制定预期目标。数据准备阶段包括收集和整理业务数据、埋点日志和外部数据。技术实现阶段涉及算法团队和工程团队的并行工作，包括系统模块、数据流向和算法模型的交互。文章详细介绍了每个阶段产品经理需要做的事情，为产品经理提供了清晰的指导和模板参考。 评价标准是业务方最为关注的，如何评估推荐系统给业务提升了多少效果。评估方法可以通过AB测试的方式进行评估，需要提前准备两套实现方案，进行切量配置，并生成最终的效果统计报表。在推荐系统的迭代计划中，产品经理还需对不同人群、不同位置设置不同的评价指标，最后再综合所有的评估指标来优化整体数据指标。 推荐系统是一个需要长期根据效果进行迭代的产品，产品经理要能以“Zoom Out”的眼光看待系统的长远发展。需要关注推荐系统中召回和排序模块的策略，以及时刻关注互联网公司中的招聘。总的来说，本文为产品经理提供了全流程的个性化MVP推荐系统构建指导，强调了产品经理在需求定义、数据准备、技术实现和评价标准等方面的关键作用。 文章内容涵盖了推荐系统构建的全流程，强调了产品经理在需求定义、数据准备、技术实现和评价标准等方面的关键作用，为产品经理提供了清晰的指导和模板参考。