马云的人工智能偷懒了

在10086客服呆了9年，职业习惯让自己对各种产品服务保持着一定的敏感度，有时候还装”砖家”，研究哪些服务场景抓住了客户的爽点和痛点，或者给产品、服务“找茬儿”，有时候也真担心自己变成用户体验的“刺头”，这次准备聊一聊阿里在导购方面的智能性。

记得阿里研究院在解释马爸爸三月份提到的“新零售”时，定义其为“以消费者体验为中心的数据驱动的泛零售形态。在人、商品与服务、供应链等各个环节数字化的基础上，通过数据流动串联各个消费场景。”

下面我将从人、商品与服务之间的第一层场景，即交易前端的导购服务，谈谈阿里利用新技术做购物智能推荐、个性化购物导航的体验感知。

淘宝智能猜，你喜欢的过去？

8月份准备给外甥买个遥控飞机或者汽车当礼物。习惯性地打开淘宝，当输入密码进入【我的淘宝】，淘宝“猜我喜欢”给我推荐了刀具、月子服、冬日被套……。

而此时的广东还在炎炎夏日之中，为何要给推荐冬被？我会买厚被子捂着睡吗？印象中，我网购也没错季购物的经历啊。孩子已6个月了，为何还给我推荐月子服呢？是催促我准备二胎？

回想了一下，我在2017年2月份搜索过这些商品，当时是冬末初春之季，为妻子临盆作准备买的东西；但是6个月过去了，淘宝还在根据我当时的搜索记录给我推荐这些商品。这期间我还买了蚊帐、幼儿书籍、婴儿玩具、女士工作衬衫、婴儿游泳池等等。

其实不用作大数据深入分析，根据我购买衣服大小样式、婴儿游泳池、婴儿玩具购买记录，常人也可以推断出我刚当上了爸爸。从月子服到女士商务衬衫，结合时间跨度，就可以推测出我妻子已经产假结束，正为上班做准备购置白领装呢。据此揣测出我家宝宝的成长周期也不在话下，然后跟随时间周期推荐婴幼儿商品，并非难事。

9月11日，“猜我喜欢”显得更加诡异，给我推荐了花瓶、学生椅子、圣诞节礼物、凳子等等，印象中我一年内无此浏览记录（如图1）。

图1：8月22、9月11日“猜我喜欢”推荐记录

我的部分购买记录（如图2）：

图2：我的部分购买记录

首页，右侧导航条“猜你喜欢”，和我的淘宝——“猜我喜欢”不一样，推荐没一致性，且和我需求无关联性（如图3）。

图3：右侧导航条“猜你喜欢”

作为用户，我并不关心淘宝“猜我喜欢”用什么数据算法，我在意智能推荐的准确度；作为用户体验的研究者，从来不怀疑阿里在技术方面的投入，但是给一群猎人配备先进制导武器，而效果却是“吓跑”用户，似乎有点奢侈。

既然谈到了智能导购，就不得不提到淘宝的“千人千面”。

掀起“千人千面”的盖头

在官方，淘宝是这么解释千人千面的：“定向推广依靠淘宝网庞大的数据库，构建出买家的兴趣模型。它能从细分类目中抓取那些特征与买家兴趣点匹配的推广宝贝展现在目标客户浏览的网页上，帮助客户锁定潜在买家，实现精准营销。”体现在用户购物体验层，对于同一个关键词，每个用户搜索展现的结果都不一样，更符合他个人的偏好特性。

实际上到今天“千人千面”是怎样的呢？

“买了一盒爽身粉自用，阿里现在已经把我默认成一个有婴儿用品需求的人了；而且结合之前我浏览过奢侈品，淘宝可能觉得我还是一个有豪华婴儿用品需求的人。”

“我这种买廉价爽身粉替代高价化妆品的人，还要看了几天等有优惠券再下单”。

一位女同事在聊到淘宝的智能推荐时不满颇多。

而我的个性化导航界面最近是这样的，8月30日和9月12日，首页滚动页面都是潮人用品，如女士围巾、潮男记。而我实在想不出为何阿里把我定位为潮流嘻哈群体？第三个banaer页面中的茶具曾经搜索过，但是简约时尚茶具和潮人着装有多大关联？（如图4）

图4：个性化导航界面

其实不管是“猜我喜欢”，还是“千人千面”，搜索记录、购买过的商品、购物车、收藏夹等数据肯定是作为智能推荐算法前端的数据源；但我的体验感觉是，只有搜索记录或者购买过的商品记录被“粗暴”地采算过，阿里的智能推荐似乎变懒了。

淘宝首页所谓的千人千面，已沦为“推荐流量”的千人千面，从重客户走入到重运营的歧途。我以为阿里不缺这点小钱，说好的是玩真智能，却偷偷变了心。

智能服务得带有温度

通过技术算法找到用户需求，但是找到了需求，不意味着可以在任何接触场景进行推送，甩给用户。
现在依据大数据技术形成的智能，大多数根据用户根据客户历史推荐过去；鲜有实现用户历史猜测到用户未来可能需要什么。
新零售下的智能服务，绝对不是为了 “围堵”用户，遍地轰炸。智能服务应讲情感，可以结合基于消费心理、认知引导形成的场景进行撮合。
我们假设一个场景，马云的智能导购在你妻子生日前一天提醒您，并推荐你妻子喜欢的鲜花样式和祝福语，你会心一笑，再次预订鲜花，而智能导购偷偷附上你们喜欢的情诗或者赠送近期的爱情电影票，还有你们去年去过的那家餐厅的优惠信息。当晚上你妻子挽着你的手在去餐厅的路上对你说：“这死鬼，还这么浪漫”云云，你是否甚感幸福甜蜜呢？智能导购将你们生日当天极可能发生的行动前置在推荐场景中，这才是智能服务的温度。

你说你有智能，为何用户还不和你“恋爱”，那是没有带温度的场景存在。这种应用程度终归很理想，但未来可期！

本文刊载于《客户世界》2017年10月刊；本文作者为曾岳衡，作者工作单位为广东移动（江门）客服中心.

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