1 예를 들어 유명한 영화 ’7인의 사무라이’를 평소 액션영화를 즐겨본다는 관객에게 추천하는 건 올바른 추천이 아닐 수 있다.
2 그래서 특정 수준에 이른 소비자들에게 뭔가를 추천하는 건 통할지 몰라도 시간에 따른 발전 이라는 변수를 무시하고 제품추천하는 건 딱히 효과적이지 못하다.
3 특히 전문가들은 ‘버드 라이트’ 같은 쉽게 구할 수 있고 널리 팔리는 맥주에 (일반 소비자들도 평점이 낮지만) 아주 혹독하게 낮은 점수를 준다.
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@Coolpint: 도대체 소비자에게 상품은 어떻게 추천하지? http://t.co/qmKHzFp4Tk

@taewooke: 소비자는 발전한다. 그들이 ‘오늘’ 좋아하는 걸 추천하는 건 큰 의미가 없다. ‘다음 단계’의 제품을 추천할 때 만족감이 극대화된다. RT @Coolpint: 도대체 소비자에게 상품은 어떻게 추천하지? http://t.co/CQOoNEeteH

@taewooke: 소비자 가운데 전문적 감식안을 가진 사람을 찾아낼 수 있다면, 일등 고객일 뿐만 아니라, 이들이 만들어내는 데이터의 가치 또한 무궁무진하다. RT @Coolpint: 도대체 소비자에게 상품은 어떻게 추천하지? http://t.co/CQOoNEeteH

@jiman_yoon: 도대체 소비자에게 상품은 어떻게 추천하지? http://t.co/QPpkaxnIzD (by @Coolpint ) 사람들의 수준이 변하는걸 추천 알고리즘이 따라갈수 있을까에 대한 고민. 멋진 글.

@naramoksu: 도대체 소비자에게 상품은 어떻게 추천하지? http://t.co/SyrsvquF0u > 추천이란 것이 그냥 알고리즘만으로 되긴 힘들겠군.

@youngdae_son: 소비자도 발전한다는 점에서 격하게 공감. http://t.co/ti5K3JT8bc

@moondaesa: 소비자에게 상품은 어떻게 추천되는지에 관한 인상적인 블로그포스팅. http://t.co/VEJi05BF3F

@clairekim: 추천에 대한 좋은 글 http://t.co/9oS02loftv 소비자는 발전한다. 전문가 집단 자체가 일등 고객일 뿐만 아니라, 이들이 만들어내는 데이터의 가치 또한 무궁무진하다. 커뮤니티 분석과 연관짓는다면 타깃 마케팅의 방식을 진화시킬 수 있다.

@sun4in: 도대체 소비자에게 상품은 어떻게 추천하지? (via @Pocket) http://t.co/UU4xLeUTja

@n0lb00: 도대체 소비자에게 상품은 어떻게 추천하지? http://t.co/orYx8mDWSj 대부분의 추천 알고리듬은 사람들은 발전한다는 사실을 간과한다.

@dsuh9: 추천

[Interpreting Compiler]
도대체 소비자에게 상품은 어떻게 추천하지? http://t.co/hYxJQlOJK0
via @coolpint

@predle: 도대체 소비자에게 상품은 어떻게 추천하지? http://t.co/W8haQcIU6x

@AskAKorean: "대부분의 추천 알고리듬은 중요한 사실을 간과한다. 사람들은 발전한다는 사실 말이다. 그래서 ... 시간에 따른 발전이라는 변수를 무시하고 제품을 추천하는 건 딱히 효과적이지 못하다." http://t.co/5BDkQjyVyg