2016年，短视频行业崛起并快速发展，至2018年，我国短视频行业已经迈入发展成熟期，市场格局逐渐稳定，据统计，2019年上半年用户达9亿。Papi酱、抖音、B站、梨视频等已占据短视频市场。
今日头条、趣头条等企业的成功将信息流广告推上热门，2018年开始，出现大量“阅读送金币”APP，百度APP首页、微信“看一看”等都引入信息流模块。行业一片大好，但并未达到巅峰，推荐算法的发展将和信息流行业息息相关。
2019年又有哪些行业在悄悄发生变化呢？根据达观数据多年的服务经验，说说社区电商的机会。
现在是谁的市场，将来又会是谁的主场？
据iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，2019年上半年，中国的网络零售总额已达到195209.7亿元，在阿里、京东和苏宁等大牌抢占完市场后，剩余的蛋糕还足够填饱大量企业肚子。但如果只是延续老牌企业的套路，突出重围太难，想要占据电商行业一席之地，则需要企业做出新的突破。拼多多凭借“拼着买，才划算”拉近了人与人之间的交互，拉新效果显著；小红书打着“记录我的生活”成功俘获90和00后消费者。这些走在社区电商最前列的企业，也许将掀起新的电商潮流。
2019年电商行业特点——社区电商来了
什么是社区电商呢？社区电商是电子商务和社交媒体的融合，其中社交是手段，商业是目的。社区电商大致可以分为两类：
一类是社交分享电商，借助人与人之间的关系，营造大家一起购买有优惠的氛围，实现电子商务的社交化，典型代表为拼多多；
一类是社交内容电商，对内容进行整合，以文章带货的方式让用户在获取信息的同时完成消费，实现社交流量的商业化，典型代表虎扑识货。
抓住社区电商机会，内容、人、技术缺一不可
那如何做好社区电商呢？很重要的一点需要借助技术实力将高品质的内容个性化输出给不同用户及群体。下面我们从内容输出、读懂用户和构建内容与用户桥梁这三个步骤来聊聊社区电商的实现方法。
1、高品质的内容输出
传统电商卖的是物品，而社区电商卖的是“知识、个性和情怀”，“会讲故事的产品”更容易受年轻消费者的青睐。
例如“女生正确化妆顺序”在介绍化妆步骤的同时附上化妆品图片；“美到停不下来的汉服系列”在科普汉服知识的同时介绍几家经营汉服的淘宝商店；“好瘦，明星穿搭秘密在这里”借助名人效应推广服装；“上海一日游攻略”在帮助用户做攻略的同时推荐了“打卡”景点……类似这样的“干货”在满足用户需求的同时不经意间推销了商品，这样的“种草”方式远比赤裸裸将商品链接放在消费者面前来的有效。
如果只是企业单方面的内容持续输出是十分耗费人力的过程，对企业来说两全其美的方法是将这个权限开放给用户，企业进行内容质量把控。
2、读懂用户，才能读懂未来
传统电商以产品经营为核心，社交电商以用户经营为核心，只有给用户想要的，用户看到价值所在才愿意为此付费。
用户分为个人和群体属性，用户在使用APP的同时生成的数据对了解用户需求来说更重要，例如：用户A周期性购买奶粉，那她极有可能刚成为一名妈妈；用户B喜欢买运动鞋和登山装备，那他极有可能是名登山爱好者。根据用户行为得出的用户画像更为准确且实时更新。
用户的群体属性也可以认为是社交属性，所谓“人以群分”。例如：90后消费群体的特点是“小众消费”+“懒人模式”+“兴趣为王”。微信、豆瓣等社交方式的兴起将拥有共同兴趣爱好、价值观、生活情怀的人聚集在一起，形成以社区为核心的小众消费群体，“种草”变得很容易；90后忙着工作，忙着买房，忙着生娃，吃饭和购物能多简单就多简单，“宅”已经成为一种文化，才使得电商行业蓬勃发展。
面对形形色色的人群，通过构建用户个人和群体画像，才能更了解用户的需求。
3、智能推荐系统搭起内容与用户之间的桥梁
如何将内容与人连接起来呢？传统消费是在特定场景下发生，社区电商模式下，购物已经成为一件随时随地都能发生的事情，内容和用户数据极其强大。
智能推荐系统是依托于海量用户行为和内容特点，以“数据+算法+系统”为核心，为用户提供“千人千面”的个性化推荐结果，实现物品与人最精准的匹配。
达观智能推荐介绍
达观智能推荐系统可以将用户在不同场景的行为数据进行有效整合，提炼出用户完整标签画像。
达观的推荐系统采用独有的ME算法（Multi-Ensemble）自动组合多个单层模型，获得精度远超任意传统单一推荐模型的推荐效果；同时，将传统的协同过滤、矩阵分解、基于内容的推荐等基础推荐算法能充分融合在一起，支持badcase反馈机制，能够有效满足机器自学习和算法优化的业务诉求。系统架构设计上，达观的推荐系统采用在线-近线-离线三层架构设计，保证了推荐系统的稳定性和灵敏性。
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