产品经理必须知道：只有24%用户觉得智能推荐靠

盘点科技圈里的时髦词汇，必然少不了一个词：个性化推荐。

借助个性化推荐技术，互联网产品获取或积累用户的兴趣喜好数据后，可以直接为用户提供每个人感兴趣的内容，以此提升产品的内容吸引力。

想要在产品里添加个性化推荐功能已经不是一件难事，事情的难点在于推荐的内容是否准确。为了解目前用户对该类功能的反馈，企鹅智酷推出了一项调查，以下就是调查结果：

86%用户体验过个性化推荐，应用商店覆盖度最高

参与调查的用户在反馈自己的使用体验时，仅有13.9%的用户表示完全没有体验过个性化推荐功能。剩余86.1%的用户都获得过根据自己的喜好或习惯形成的个性化内容。

回归到具体在哪些产品里体验过该功能，应用商店的占比最高，28.4%用户在应用商店里体验过个性化推荐。其次是音乐产品，用户比率为27.8%。排在第三位的是电商类产品，占比为22.4%。

广告是用户体验个性化推荐时占比最低的产品领域。这反映出用户可能很少发觉展现在自己眼前的广告具有个性化元素。

只有24%用户认为产品个性化推荐靠谱

推荐的内容是否准确决定了这个功能的吸引力。从用户反馈来看，超过一半的用户认为，自己获得推荐只是少部分准确。当然，也有24%的用户表示大部分的产品个性化推荐准确，11.9%认为完全不准确。

相比于推荐技术，用户还是更相信自己

既然来自于技术的推荐只是少部分准确，那么用户会更信赖谁呢？答案还是用户自己。30.2%的用户选择不相信推荐，只相信自己。

除了相信自己，群众的眼光可能也是雪亮的。25.9%用户认为多数用户的选择更加可靠。个性化推荐技术在信任程度上排在第三位。

一个让人意外的结果是，仅有15.8%的调查者选择相信专业人士的推荐。

超过一半的用户需要个性化推荐技术

对于使用个性化推荐功能的产品而言，虽然不能提供让用户完全满意的推荐内容，可用户还是需要这样的功能。54.5%用户反馈称需要产品中添加个性化推荐，20.1%仍在犹豫中，剩余25.4%的用户则表示不需要。

由此可见，对于准确度还有待提升的推荐技术，用户保持了更开放的态度。

结论：如何猜透用户的心思和需求

能够基于用户数据提供个性化推荐，这是互联网产品可以提供的一项特色功能。可从目前用户的反馈来看，这种推荐很难达到用户所期待的准确度。不过，即便不够准确，用户需求依旧存在。

结合这样的反馈，产品在设置个性化推荐功能时，除了要不断完善推荐算法的精准度外，其实还有一些讨巧的方式，既防止让不准确的推荐吓跑用户，又不至于让用户面对海量内容时不知所措：

• 仅将个性化推荐作为内容推荐的辅助手段。千万不要对自己的推荐过于充满信心，如果把算法推荐作为产品的核心逻辑，可能很容易遭致用户的质疑。 
• 先把选择权交给用户，因为用户更相信自己。你认为替用户做出选择是一种帮用户省力的做法，事实上用户更乐于为自己的选择买单。 
• 让用户知道大多数人的选择是什么，也是一个不错的推荐方式。当一个产品已经有了数据积累时，不妨把产品获得的数据反馈给用户，有的时候，群众的眼光可能真是雪亮的。