豆瓣公布挖掘隐身客户不反感措施

豆瓣是一家Web2.0网站的名字。虽然它没有庞大的用户群和巨大的流量统计，但在中国互联网业内，却是别有风格的一面旗帜。它就像一个小资咖啡馆，有着自己独特的氛围、产品和顾客。热爱读书的人们可以在此自由的发表有关书籍、电影、音乐的评论，也可以搜索别人的相关推荐。

尽管豆瓣上评论的书籍、电影或音乐并不一定是当下最流行的时尚元素，但这些游离在畅销排行榜之外的非主流却吸引着数量庞大的小众群体。从2005年3月创立至今，注册用户已经超过一百万。但当越来越多的小众聚集在一起，寻求目标一致的客户会成为细分网络社区市场的最好基础，那么豆瓣是如何做到"精准"的呢？

其实，不论是实体企业还是互联网企业，面对越来越强调个性的消费者，一刀切式的服务和产品已经远不足够了。如果能了解每个消费者是怎么想的，企业就能提供贴心的产品，更有效满足消费者各不相同的需求。

豆瓣网成功的揣摩出用户的偏好，然后投其所好为用户推荐符合他们兴趣的书、电影和音乐等，借此获取收入，同时将成本维持在较低水平，在狂烧钱的互联网企业中独树一帜一直能保持收支平衡。

豆瓣究竟是怎么猜到用户的性格和喜好的呢？

和其他企业一样，首先就是要获取用户信息，而豆瓣最大的成功是让用户自觉自愿的提供自己的信息。一般企业的做法是让用户填写信息表，提供性别、收入、职业等背景信息，在这个过程中，用户是被动的，很多人考虑到个人信息可能被泄露、滥用，往往不愿意提供真实的信息。豆瓣通过以下两点达到了这一目标：

用户根本不需要提供那些非常敏感的信息，比如年龄、收入、职业等。用户所提供的信息就是对于自己看过的一本书、一场电影，听过的一盘音乐专辑打分，提供这些信息不会让用户觉得反感和戒备，而所打出的分其实就是用户性格、偏好的一种间接反应，是可以用来预测这个用户到底喜欢哪类特点的产品的。

所有用户都是匿名的。匿名让用户更愿意说出自己真实的想法，不会由于顾及形象提供虚假信息。

以上两点都降低了用户提供虚假个人信息的可能性。更为重要的是，豆瓣通过自己的一套算法，根据用户对某本书、某部电影的评价能够大致推断出用户个性和偏好，然后向用户推荐他们可能喜欢的别的书和别的电影。

用户参与评价越多，系统对用户的性格偏好就把握的越准确，推荐的产品真的越合口味。这就构成了一个良性循环：用户为了得到更准确的推荐，就会自愿多留下自己的信息，对于豆瓣和用户来说，其实是个双赢。

“算出用户偏好“是豆瓣的核心优势。有了这个核心能力，收入模式也就顺理成章的来了。用户一旦购买了豆瓣推荐的书就能和厂商分成。这是目前豆瓣的主要收入。此外，豆瓣也开始针对用户偏好来投放特定书籍、音乐等的精准广告赢利。例如豆瓣上《达芬奇密码》这本书的用户评价页面的右边就出现了“合作出版社推荐”《大象的眼泪》图文，但《大象的眼泪》新书广告绝不会出现在所有书籍的旁边，因为豆瓣事先通过算法算出《大象的眼泪》的爱好者和《达芬奇密码》爱好者的重叠度是最高的，所以将《大象的眼泪》广告投放到《达芬奇密码》页面上。

基于同样的理念，豆瓣推出了其他类似的服务，目的都是聚集有相同性格的用户，针对性的提供服务和广告。

当然，，随着广告的进入，豆瓣将来可能面临着对其公正性的质疑。比如，为了提高某本书的销量，是否会有出版商雇佣专门的网络推手给出特别高的评价。

从豆瓣的运作模式我们可以看到，在面对消费者日益增强的个性化和差异化的需求时，企业的理念也要跟上，一刀切式的产品和服务可能让企业丧失很多客户，而如果能将大众市场切割成为一个一个的小众市场、甚至是细化至每个个体，然后逐个攻破，消费者的忠诚度也会提高。当然，市场细分必然提高企业运营的成本，企业需要评估将大众市场细分到什么程度效应最大，在这一点上，互联网企业有自身天然的优势。