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4年前为京东店铺做的的排序规则,如今其实一样适用很多产品。
2022-02-08 08:22:00


大家好,我是策略产品经理夏唬人,今天带大家复盘一个我四年前在京东做的一个策略。

很多策略产品经理可能经常遇到这种情况:在我们做排序策略的时候,经常会通过量化多种特征去综合衡量一个物品的质量好坏,从而为排序提供依据。那么通常一个特征量化的结果越高,排序的得分也就会越高,相应排名也会相对越靠前,比如销量、优惠力度等等。但是,有一些非常典型的特征直接这么处理不妥,可能会带来一些问题,比如好评率。好评率参与排序,从业务角度来看,总体目标肯定是希望好评越高的商品,排名相对来说越靠前。

很多时候会有这么两种做法

第一种

好评得分=好评数-差评数

假定有两个物品,物品A是80个好评数,20个中、差评数,物品B是600个好评数,300个中、差评数。请问,谁应该排在前面?

按照上面的公式,B会排在前面,因为它的得分(600 - 300 = 300)高于A(80 - 20 = 60)。但是实际上,B的好评率只有67%(600 / 900),而A为80%(80 / 100),所以,我们可能更希望A排在前面。

还有一种是

好评率=好评数/总评价数

这个策略咋一看没有什么问题,但是它有个致命的前置条件,就是只有在总量足够大的时候,这个策略是一个好的策略。但是如果总量特别小,那么这个可能不能满足预期。

比如物品A有3个好评,0个差评;物品B有100个好评,1个差评,显然,从业务的角度来看,我们是期望物品B排序到前面的,但是按照上面的公式,最终物品A会排到物品B的前面。

这种情况其实还不少见,尤其在一些用户评价比较少的业务,比如医疗,民宿,酒店等等。

所以,如何避免这种样本量比较少,但是还需要依靠它来计算,并且参与排序导致不准确的问题。

这个也是我当时在京东做一个策略时遇到的问题,下面,给大家介绍一种比较常见这种问题的解法,也是我们当时采用的一种方法。

威尔逊区间法

先给大家上一个公式:

上面的公式中计算出的结果叫威尔逊得分,P表示好评率,n表示样本量,z值一般是一个常数,取1.96即可。

从这个公式可以看到,当样本量n足够大的时候,威尔逊得分会越来越趋近于p;如果n非常小,威尔逊得分会远远小于p,从而它的排名也不会上去,这样就避免小样本量的情况下好评率大导致排名靠前的问题。

这种策略,无论是采用算法排序,还是线性规则排序都是非常常用的一种方法,作为策略产品经理可以掌握它。


夏唬人
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夏唬人
夏唬人
发表文章57
京东/美团/阿里策略产品专家。《策略产品经理,数据赋能业务》作者
确认要消耗 羽毛购买
4年前为京东店铺做的的排序规则,如今其实一样适用很多产品。吗?
考虑一下
很遗憾,羽毛不足
我知道了

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