你在刷短视频时，是不是经常发现刚和朋友聊完某款咖啡，下一秒就刷到了那家店的推荐？这种“读心术”背后，其实是推荐流个性化系统在起作用。在职场中，越来越多企业开始搭建自己的个性化推荐系统，比如内容平台推送文章、电商网站推荐商品、办公软件定制功能入口。但真正把项目落下来，不是买个算法模型就能搞定的。
明确业务目标：别一上来就搞“智能”
有个团队想给公司内部的知识库加推荐功能，一开始就说要“用深度学习做精准推荐”。结果开发两个月，员工根本不用。问题出在哪？他们没想清楚：到底想解决什么问题？是知识找不到人，还是人找不到知识？最后调整方向，先从“新员工常看的内容”入手，才慢慢有了点击量。推荐系统的起点，不是技术，而是业务场景。你得问自己：用户现在卡在哪？我们想提升的是点击率、停留时间，还是转化率？
数据准备比算法更重要
很多人以为推荐系统靠的是高大上的算法，其实80%的功夫在数据。比如你要给销售团队推客户动态，就得先理清楚哪些数据可用：CRM里的跟进记录、邮件打开情况、会议安排时间。这些数据往往散落在不同系统里，有的字段还对不上。这时候得拉上IT和业务方一起清洗、打标签。有个公司做内部学习平台推荐，最初用标题关键词匹配，效果很差。后来加上“谁看了多久”“有没有完成测试”，推荐准确度才明显提升。记住：垃圾数据喂出来的模型，再聪明也没用。
从小场景切入，快速验证
别一上来就想做个全覆盖的智能引擎。可以先选一个具体场景试水。比如客服系统，先给坐席推荐“最近高频出现的问题解决方案”，而不是整套知识图谱。实现方式也可以简单点，用规则+热度排序就行。比如：
<!-- 伪代码示例 -->
IF 用户角色 == '客服' THEN
推荐列表 = 最近7天被搜索>50次 AND 解决率>80% 的问题条目
ENDIF这样的规则系统几天就能上线，反馈快，改起来也灵活。
上线后盯着用户行为走
系统推了两周，点击率上不去，怎么办？别急着调模型参数。先去看日志：用户是根本不看推荐区，还是点了但内容不对？有家公司发现，他们的推荐模块被默认折叠了，点开率自然低。调整位置后，曝光量翻倍。另一个常见问题是“推荐太窄”，老推同类内容，用户很快就腻了。这时候得加入多样性机制，比如每隔几条插一条跨类目的热门内容。关键是持续观察真实使用数据，而不是只看A/B测试的统计显著性。
让业务方成为共建者
技术团队容易陷入“我给你功能，你必须用”的思维。但实际落地时，业务部门才是真正的使用者。定期找几个典型用户聊聊，比如运营、一线销售，听听他们怎么理解推荐结果。有次一个财务人员说：“你们推的报销政策更新，但我已经看过了。”这才发现系统没记录“已读”状态。小改动补上后，重复推荐的问题就解决了。项目能不能活下来，往往取决于有没有让人“用得顺手”。