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　　近日，连衣裙客单价低于128的话题登上了微博热门。网友风中的厂长发博称，在电商行业，找女朋友有一条不为人知的铁律，不能找下面这样的，因为这几条同时都满足的人，难伺候！
　　1。淘宝好评率低于98；
　　2。滴滴低于4。8；
　　3。搜索核心词连衣裙，客单低于128
　　淘宝好评率大家都知道，那么何为客单价？
　　据悉，所谓客单价是指每一位顾客平均购买商品金额。连衣裙客单价低于128，可以粗略理解为在某宝的算法系统里购买连衣裙的消费水平在128元以下。
　　网友解释，客单均价低于128消费区间的人群，会被淘宝系统打上了低价人群的标签，经过分析各种行为后，做成了大数据。低价群体中有较高比例的人，会投入更多时间在讨价还价，售后问题，退换返现上，这无形中增加了商家的运营成本。
　　当然，网友的这种说法并未有较为可信的来源，更像是一场小测验游戏。在好奇心得驱使下，许多网友纷纷在淘宝网上搜索验证，晒出自己的客单价。还有网友调侃称，我们做电商的女生也不找淘宝好评率低于98的男性，搜索核心关键词T恤，客单价低于90的男性。
　　对于淘宝连衣裙客单价低于128元就被打上低价人群标签的说法，淘宝小二晚间回应称，个性化推荐的初衷是满足用户多样化和实时变动的需求，压根不存在连衣裙128元这条线。用户的偏好不是静态的，算法难就难在要满足用户多样化场景下的需求，以及购物的差异化需求。
　　一个背几万块LV的用户，也会有关注性价比的需求，也会买很实惠的纸巾、一两百的衣服，如果根据一款商品的价格，就对用户简单打上低价标签，是没有办法解决满足用户多样化需求的。
　　业内人士指出，电商网站的个性化推荐确实会基于用户网络活动的种种痕迹，比如网购交易记录、网页浏览记录甚至社交网络言论等。
　　目前电商网站的个性化推荐也在不断升级、外扩，除了传统的推荐物品外，还能推荐品类，以及推荐场景，比如你买了个烧烤叉，系统有可能推荐你户外帐篷等，这都是机器学习和大数据发展的结果。

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