个性化流量分发体系
个性化流量分发体系是通过策略手段来平衡用户体验和商业目标。
在这个过程中，我们需要把用户的访问流量合理分配到各个流量利用区，促进流量利用最大化，或者说获得流量最大限度转化，最终提升流量价值，从而达到战略意图。
因此，个性化流量分发体系的本质就是对整个产品的用户行为路径进行优化。
在个性化流量分发体系搭建过程中，数据是非常重要的资产，也是驱动决策的燃料。
这里提及的数据，主要指的是基本信息、显式反馈、隐式反馈这三种。
基本信息：
主要指用户的性别/年龄/地区、物品的分类/款式/重量等。
显式反馈：
一般指用户对物品的真实评分，这类数据的特点是用户操作成本高，数据量小，更真实。
隐式反馈：一般指除直接评分以外的若干用户行为数据，包括点击、加购、收藏、购买、浏览时长等，这类数据特点是用户操作成本低、数据量大、具有一定的不真实性。
用户行为数据还可以进一步通过聚合、梳理形成用户的行为表现数据（如活跃度、回访、复购情况等）。
个性化流量分发的过程，其实就是先对基本数据和反馈数据进行加工，再利用加工结果进行决策的过程。
在数据流转的过程中，个性化流量分发体系被划分为数据采集层、数据加工层、数据决策层、效用评价层这 4 层。
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在数据采集阶段主要工作是全面了解产品和用户。
在数据加工阶段，主要工作是对用户和物品分门别类。
在数据决策阶段，主要工作是驱动分发方案和产品优化，这也是搜索和推荐等产品的工程和算法能力输出阶段。
在效用评价阶段，我们的主要工作是评估流量分发的效果并形成数据反馈。
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