做云展廳的兄弟姐妹們，估計(jì)都踩過(guò)同一個(gè)坑——花了不少精力搭起來(lái)的VR推薦算法。

結(jié)果呢？推薦的展品，用戶掃一眼就劃走，VR云展廳里用戶待不了幾分鐘就退出，想靠算法帶動(dòng)轉(zhuǎn)化，簡(jiǎn)直難如登天，真的太雞肋了。

其實(shí)，很多人都搞錯(cuò)了，推薦算法不是搭好就完事的，它得“活”著，而讓它活起來(lái)的核心，就是用戶反饋。忽略用戶反饋去做算法迭代，就跟閉著眼睛走路一樣，大概率會(huì)走偏，再多的技術(shù)投入也白搭。

VR云展廳本來(lái)就是幫大家對(duì)接用戶、展示價(jià)值的，推薦算法合不合理，直接影響用戶愿不愿意留下來(lái)、愿不愿意深入了解。

今天，【VR云展科技平臺(tái)】就跟大家掏心窩子聊聊，VR云展廳推薦算法，到底怎么結(jié)合用戶反饋，實(shí)現(xiàn)快速迭代，真正幫VR云展廳留住用戶、提升價(jià)值。

妙招一：精準(zhǔn)收集反饋，筑牢迭代數(shù)據(jù)根基

想結(jié)合用戶反饋?zhàn)龅谝徊骄偷冒逊答伿占茫@步做不好，后面全是無(wú)用功。

很多人覺(jué)得，用戶反饋不就是好評(píng)差評(píng)嗎？真不是這樣。

VR云展廳的用戶反饋，得是全維度的，顯性的、隱性的都得抓著，這樣才能給推薦算法迭代，提供靠譜的支撐。

顯性反饋就簡(jiǎn)單了，不用搞太復(fù)雜。在VR云展廳里嵌個(gè)簡(jiǎn)易彈窗，用戶逛完展彈出來(lái)，問(wèn)一句“推薦的展品合你心意不”，整個(gè)1-5分的打分，再加個(gè)短文字框讓用戶隨便說(shuō)兩句，不耽誤用戶時(shí)間，還能拿到最直接的需求。隱性反饋就得多上點(diǎn)心了，得靠技術(shù)追蹤。

比如，用戶在VR云展廳里待了多久、哪類展品點(diǎn)得勤、虛擬行走的軌跡是什么樣的，甚至展品有沒(méi)有被旋轉(zhuǎn)、放大查看，這些行為背后，全是用戶最真實(shí)的偏好，可不能漏掉。

中國(guó)信通院有份報(bào)告說(shuō)得很實(shí)在，同時(shí)收顯性和隱性反饋的VR云展廳，推薦算法迭代的精準(zhǔn)度，比只收顯性反饋的高58%，迭代周期還能縮短40%。還有一家頭部VR云展廳服務(wù)商，優(yōu)化了反饋收集方式后，算法迭代效率漲了37%，用戶對(duì)推薦展品的滿意度，也從62%漲到了85%。

說(shuō)白了，VR云展廳想做好算法迭代，先得讓用戶愿意說(shuō)、方便說(shuō)，再把他們沒(méi)說(shuō)出口的偏好抓到手。

妙招二：科學(xué)拆解反饋，提煉迭代核心方向

收集完云展反饋可別亂迭代，不然只會(huì)白費(fèi)功夫。VR云展廳的用戶反饋，說(shuō)亂也真亂，有合理的建議，也有沒(méi)用的（比如，誤觸點(diǎn)錯(cuò)、惡意差評(píng)），還有些是用戶自己都沒(méi)說(shuō)清楚的需求。

只有好好篩選、慢慢拆解，才能找出真正有價(jià)值的點(diǎn)，明確迭代該往哪走。

實(shí)操起來(lái)也不復(fù)雜，我們可以用聚類算法，把反饋分分類，大概就是“推薦準(zhǔn)不準(zhǔn)”“內(nèi)容多不多樣”“交互順不順手”這三類。分完類再挖核心需求，比如，用戶說(shuō)“推薦的展品總重復(fù)”，本質(zhì)就是想要更多樣的內(nèi)容；說(shuō)“找不到感興趣的”，就是希望推薦能更精準(zhǔn)；說(shuō)“交互卡頓”，就得同步優(yōu)化算法和展廳加載速度，不然算法再好，用戶也沒(méi)耐心看。

另外，得有個(gè)優(yōu)先級(jí)，先處理那些高頻、核心的反饋。比如80%的用戶都覺(jué)得推薦不準(zhǔn)，那我們就先把“提升精準(zhǔn)度”當(dāng)成首要任務(wù)，別在個(gè)別用戶的小眾需求上糾結(jié)。艾瑞咨詢調(diào)研過(guò)，VR云展廳里，經(jīng)過(guò)篩選分析的用戶反饋，能讓算法迭代精準(zhǔn)度提升45%，無(wú)效迭代的成本能降60%。

有個(gè)VR云展廳案例就是這樣，拆解了用戶的隱性反饋--那些停留超過(guò)3分鐘的展品類型，優(yōu)化算法后，用戶點(diǎn)擊展品的轉(zhuǎn)化率，直接漲了38%。

妙招三：算法適配優(yōu)化，落地快速迭代路徑

找對(duì)了迭代方向，接下來(lái)就是把用戶反饋和推薦算法結(jié)合起來(lái)，快速落地優(yōu)化。

VR云展的推薦算法迭代，真不用追求一步到位，小步快跑反而更高效。核心就是跟著用戶反饋?zhàn)撸脩粝胍裁矗覀兙蛢?yōu)化什么，快速調(diào)整、快速驗(yàn)證，才能一直貼合用戶需求。

我們可以在傳統(tǒng)的協(xié)同過(guò)濾算法基礎(chǔ)上，加一層用戶反饋對(duì)齊，參考MetaUTIS模型的思路，用收集到的反饋數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，調(diào)整展品推薦的權(quán)重。

比如，用戶總點(diǎn)工業(yè)類的VR展品，還打了高分，那我們就適當(dāng)提高這類展品的推薦權(quán)重；要是用戶總跳過(guò)某類展品、給了差評(píng)，就降低權(quán)重，再補(bǔ)點(diǎn)同類的優(yōu)質(zhì)展品。

還有個(gè)小技巧，用灰度測(cè)試。把優(yōu)化后的算法，先開(kāi)放給20%-30%的VR云展廳用戶，對(duì)比一下新舊算法的核心指標(biāo)--推薦準(zhǔn)確率、用戶停留時(shí)長(zhǎng)、點(diǎn)擊轉(zhuǎn)化率，沒(méi)問(wèn)題再全面上線。

IDC的數(shù)據(jù)顯示，用這種小步快跑、灰度測(cè)試的方式，結(jié)合用戶反饋，VR云展廳推薦算法的迭代周期，能從平均15天縮短到7天以內(nèi)，驗(yàn)證效果的效率也能提升52%。

有個(gè)新能源VR云展廳，就是這么做的，迭代周期縮到了5天，用戶對(duì)推薦內(nèi)容的認(rèn)可度漲了73%，展廳整體轉(zhuǎn)化率也提升了32%。

妙招四：閉環(huán)驗(yàn)證復(fù)盤(pán)，鞏固迭代長(zhǎng)效價(jià)值

算法迭代完可不算結(jié)束，VR云展廳的用戶需求，一直在變，得有個(gè)閉環(huán)，才能讓算法一直適配用戶。

迭代落地后，得實(shí)時(shí)盯著VR云展廳的用戶數(shù)據(jù)--行為數(shù)據(jù)、反饋數(shù)據(jù)都得看，驗(yàn)證一下迭代有沒(méi)有用。

要是用戶滿意度漲了、停留時(shí)間長(zhǎng)了，說(shuō)明方向?qū)α耍灰欠答佭€是不好，就得重新拆解需求，調(diào)整優(yōu)化方向。

除此之外，還要定期復(fù)盤(pán)，總結(jié)經(jīng)驗(yàn)：哪些反饋對(duì)算法優(yōu)化最有用，哪些優(yōu)化方式效率最高，把這些記下來(lái)，下次迭代就能直接用。

Gartner的數(shù)據(jù)顯示，建立了閉環(huán)驗(yàn)證復(fù)盤(pán)機(jī)制的VR云展廳，推薦算法的持續(xù)優(yōu)化能力能提升63%，用戶留存率能提升41%。

有個(gè)VR云展廳，6個(gè)月內(nèi)靠閉環(huán)迭代，做了8次算法優(yōu)化，跟著用戶反饋不斷調(diào)整，不僅讓推薦算法的準(zhǔn)確率從72.4%漲到了90.2%，VR云展廳的用戶二次訪問(wèn)率，也提升了2.3倍，比行業(yè)平均水平高多了。

結(jié)語(yǔ)：以用戶反饋為錨，讓VR云展廳算法持續(xù)煥活

其實(shí)，VR云展廳推薦算法的快速迭代，從來(lái)不是靠多先進(jìn)的技術(shù)，而是靠能不能抓住用戶需求。用戶反饋從來(lái)都不是負(fù)擔(dān)，而是VR云展廳推薦算法迭代的靈感，是讓算法越來(lái)越好用的核心動(dòng)力。

當(dāng)下VR云展廳的競(jìng)爭(zhēng)，早就不拼虛擬場(chǎng)景夠不夠炫酷了，拼的是用戶體驗(yàn)，拼的是推薦能不能戳中用戶心意。

畢竟，能留住用戶、帶動(dòng)轉(zhuǎn)化的VR云展廳，才是有價(jià)值的展廳。

唯有真正重視用戶反饋，把反饋融入算法迭代的每一步，從收集、拆解到優(yōu)化、驗(yàn)證，形成一個(gè)完整的閉環(huán)，才能讓推薦算法不斷進(jìn)化，讓VR云展廳真正發(fā)揮價(jià)值，留住更多用戶、創(chuàng)造更多商業(yè)可能。

未來(lái)，VR技術(shù)和算法技術(shù)只會(huì)越來(lái)越融合，而結(jié)合用戶反饋的迭代模式，一定會(huì)成為VR云展廳行業(yè)的主流，帶著整個(gè)行業(yè)往更精準(zhǔn)、更高效、更貼合用戶需求的方向走。