蘇寧前端發力購物體驗

　　“在整個零售里面，最核心的兩個研究對象，一是消費者，二是供應商的商品。對應下來，大數據對消費者的研究就是要建立用戶的畫像，也就是用戶的標簽庫，而基于對商品的研究就要建立商品知識庫。”蘇寧IT總部相關負責人告訴記者，“一個足夠豐富、足夠完整、足夠準確、足夠個性化的用戶標簽庫，是企業非常寶貴的資源。”上述負責人解釋說，這個標簽庫通常還會涉及到用戶分層、用戶畫像、用戶的購買預測，比如說CTR預估等等。

　　“商品知識庫要回答的，就是這個商品的目標客群在哪里，什么樣的定價比較合適，這個商品跟我們商品庫里面的其他商品是什么關系，是替代關系，還是商業互補的關系。”前述負責人解釋說，商品的替代關系，就是蘇寧能夠利用相似商品的這種技術去更好地滿足消費需求，從而提升購物的體驗。

　　這就是(推薦)技術。比如在網頁設計上會有“看了還看”、“看了還買”、“買了還買”選項。以“看了還看”為例，它主要是根據相似性做(推薦)，一般來說，用戶瀏覽商品的過程是一個購買決策的過程，他可能有需求，但他還沒確定要買什么，這就需要把比較多的相似商品放在他面前，輔助他做出更好的購買決策。

　　即使知道“哪里能買到”的場景曾經被用來描述百度、萬達、騰訊等在地產電商項目合作上的想象空間，但由于遲遲沒有落地而被消費者引為夢談。據蘇寧IT總部相關負責人透露，蘇年正在嘗試利用圖像識別技術，讓“哪里能買到”的場景成為現實。

　　“蘇寧目前正在開發語音識別和圖像識別的數據挖掘技術。”上述負責人告訴記者，語音技術可以把大量散落在線上線下的語音進行收集和分析，比如在現場門店，傳統的方式是由服務員現場理解消費者表達的需求，而語音挖掘技術則由計算機從消費者表述的信息中分析用戶的購買需求。

　　“雖然技術仍有待進一步發展，但它的好處是可以把散落或遺棄的信息進行歸類處理。”前述負責人告訴記者，“圖像識別技術可以幫助用戶更好地找到她想要的商品，比如有人在街上看到某個女孩子穿的裙子很漂亮，她可以迅速地知道在哪個最近的地方可以買到。事實上，‘哪里能買到’這個場景在現實生活中是非常常見的，過去可能受限于技術，沒法實現。站在未來零售發展的角度，要想為消費者提供這種購物的體驗，技術上就需要進行突破。”

　　同時，在數據挖掘方面，很多技術往往是銜接使用的，如圖像識別技術還可以告訴你哪里能買到某個商品，同時用戶可能還會關注相似商品是什么，這時候用戶畫像、用戶標簽庫、商品知識庫就能起到很好的作用。