相信有很多人在飯點打開外賣，卻又遲遲無法決定選擇。也正是因此，用戶們對于外賣精準推薦的渴求程度可以用心心念念來形容，利用推薦結果減少外賣挑選時間，甚至是通過推薦選擇點外賣而不是放棄外賣選擇自己做飯或者是去實體店。

　　外賣推薦好像有巨大的優勢，比如降低用戶購買決策時長，提高訂單成交率，提升用戶使用體驗，增大用戶留存等等。然而實際上，外賣平臺已經大火大熱了很長一段時間，推薦系統這一領域的存在也是由來已久，但是一直沒能等到外賣平臺的精準推薦。究竟緣何如此呢?
 

　　實際上，外賣系統平臺也是有推薦系統的，只是目前而言還沒能實現智能化的“精準化、個性化”，更多地是基于群體，地理位置和少量的用戶行為進行推薦。要知道，實現精準化推薦除了要求數據的完備性，算法技術的支持，計算資源的投入外，最根本的還是要從頭考量實現精準化的必要性，還是維持適當個性化即可，同樣面對著商業價值與用戶體驗之間的博弈。

　　其實，外賣精準推薦對商家來說有著巨大的沖擊。區別于其他購物電商的商家活動和精準推薦的平衡共存，外賣商家帶來的沖擊還是很大的。一般的電商購買決策時長，包括加購物車等等，幾個小時甚至幾個月都有可能。而外賣購買選擇時間是非常短，從打開APP到完成下單往往只有幾分鐘到十幾分鐘，追求的是快速選擇，快速下單，快速送達。一旦形成了外賣的精準個性化推薦，用戶更多的是注重推薦結果，而商家的利益或許會因此受損。
 

　　就目前的形式而言，沒有明確需求的用戶，而通過發券、參加活動曝光的商家無疑是會更加關注，因為外賣的決策時間短，所以說這種推廣曝光形式的訂單轉化應當會優于其他產品類型。而一旦形成了外賣的精準化推薦，這一營銷模式就將維持不了現有的高關注度，用戶會將注意力轉為瀏覽關注推薦結果。

　　而且，外賣平臺很難通過用戶的訂單行為識別出用戶的行為習慣或角色，然后去精確定義用戶類型。大概只能是通過地區、個人品類偏好、客單價等少維度的用戶標簽特征去構建用戶畫像，用戶特征的稀缺也會讓基于用戶和物品相似度計算的推薦結果較為粗泛，多數人看到的推薦結果很可能都是差不多，外賣的推薦可能難以像其他商品實現高度個性化。
 

　　因此，總的來說，推薦結果應能夠讓用戶感知到真正的智能化，輔助決策，而對于企業平臺方來說一切都需要以具有商業價值開始，沒有商業價值的用戶體驗優化是不切實際的。所以，外賣精準體驗或許還有很長的路需要走。