技术问题：各个流量口子涉及技术问题较复杂，部分口子需要发版才能上线等问题，暂定部分口子优先试点
12.24-1.04
标签对应人群的准确性？
解决方案4：目前标签颗粒较大，亟待一版细化标签&通用标签&上线后最近一场活动标签
PS
1.04起始
开始
12.24起始
推荐算法团队跟进项
标签准确性
剔除badcase&增加标签规则属性
2.技术问题：第一版标签统一一个挂载策略，如需添加其他属性，算法变动较大，第一版不做其他改动，可能导致标签准确性有偏差
问题序号
标签对应商品/内容的准确性？
频道页&导流
1.29后一周
优先级
产品团队
运营团队跟进项
解决方案1：推动建立“用户画像”新增“职业”、“可支配金额”、“家庭成员数”等
跨部门沟通问题：站内各个流量口子涉及不同部门，在无数据支撑的情况下，较难获取各个流量口子
频道页模块少可逛性差？
优先级：PS、P0、P1、P2...
是否解决
标签个性化推荐准确性？
重点问题
时效性
暂未解决
建议解决方案/PLANB
4.测试问题：内部员工账号测试，基数小看不出效果（已进行），由产品安排AB流量测试（未进行）
解决方案2：提前落地2期新增模块，增加频道可逛性
备注：以测试/上线后实际数据辅助判定规则
P1
解决方案1：新增规划流量入口，贯穿全站性的口子，详情见X-Mind
解决方案1：以第一版标签（偏主观&属性简单）数据进行测试（内测/部分用户测试），以测试结果优化&完善标签规则
待定
解决方案2：新增频道导出、关注口子（用户可分享标签/关注该标签等）
P0
竞品分析
创建标签规则，传送至推荐团队匹配对应商品
问题一
结束
涉及团队
数据回传，不断迭代1期上线准确率90%以上
产生原因
1.排期问题：排期紧张
解决方案1：缺一个点？想不起来？
解决方案：测试数据/线上数据结合现有规则（最佳建立打分制）
排期问题：排期紧张，1期排不上，2期规划中
产品团队跟进项
结合推荐逻辑为用户进行个性化推荐
导入流量口子少，完全没有导出口，没法互动？
以上原因均导致标签对应商品/人群/个性化推荐不准确
个性化场景导购-亟待解决问题
解决方案3：明确个性化推荐规则&决策因子比例，用于判定解决方案1/2
问题二
解决方案2：给出2期优化方向&方案（主要为属性内容新增、搜索结合）具体时间节点，推动建立“商品属性”、“品牌属性”、“店铺属性”等
初步确认符合考拉用户标签
判定以上三项准确性的规则？
问题分解
3.底层数据问题：属性：包括性别、年龄等；由于考拉商品固有属性值杂乱（存在单位不同、表述不同等问题），属性项覆盖率较低（同一类商品可能使用不同的属性项），在筛选时固有属性项的作用十分有限（品牌除外），故此处倾向于使用由用户属性聚合到商品得出的诸如性别、年龄等属性。
算法推荐团队
解决方案2：在解决方案1的基础上进行正反推（正：什么人群建立什么标签，反推：通过已建立标签的情况下得出用户画像再次建立标签）
1.04后
