今年618的亮點—如何做到“品質購物”？

　　曾在Yahoo、Nextag等多家美國高科技公司任職的趙一鴻正經歷著來京東后的第一個618，忙碌是如今作為京東集團技術副總裁的他最為直觀的感受。

　　事實上，春節假期結束之后，趙一鴻和他的團隊已經持續了近3個月的加班狀態，而這一切只是因為當時的一個決定。

　　那個時間點，京東內部一直在討論今年618的亮點——如何做到“品質購物”，讓用戶在京東看到的推薦產品都是他想要的，與他相關的。于是，通過大數據在京東大促期間充分實現個性化，成為這一次618的重中之重，也是趙一鴻所在部門探索的重點。

　　“如果當時我知道京東618會面臨這么大的用戶量、承受這么多高峰需求，可能我會考慮在今年雙11再全面應用。”不過，趙一鴻和團隊最終交出的成績單是在今年618真正從技術上做到全面的個性化。

　　而技術上呈現的效果是，用戶無論通過PC、APP還是微信端看到的京東商城頁面中，呈現的都是適合用戶的商品、店鋪、品牌以及相應的優惠等活動。當商品觸達到用戶時，京東還會提供多種智能化，通過需求價格彈性指數來幫助用戶做決定，激活購物車中未結算的貨品，提醒用戶使用可用的優惠券等。

　　智能賣場

　　事實上，趙一鴻和他的團隊春節之后一直在籌備的就是京東大數據部門在今年618期間推出的新項目“智能賣場”：將全面實現用戶推薦的個性化，京東的大數據可以進行用戶畫像和商品畫像，針對用戶的消費習慣和喜好提供精準化導購服務。

　　值得一提的是，京東還將通過把消費行為數據與騰訊的社交行為數據打通，為品牌商家提供社交環境下的一站式營銷解決方案，提升轉化率的同時達到更佳的用戶體驗。

　　而這背后，隨著第三方的商品量級的增長，上億的商品量級、店鋪、品牌、優惠券，一到大促期間，京東大數據部門需要解決的問題是如何能在用戶在海量的商品和速效信息中擁有更好的購物體驗。

　　趙一鴻接受采訪時透露，京東在做智能賣場的時候，考慮的不只是商品，還有品牌、店鋪、優惠券、樓層等維度全面實現用戶推薦個性化，針對網購消費者的習慣和喜好提供精準化導購服務。

　　此外，隨著電商交易服務日益成熟，在社交平臺上，消費者行為的改變給數字營銷的發展帶來了巨大變化，逐步轉變為以用戶為中心。

　　據了解，為了把流量充分利用好，讓用戶的體驗相關性更加滿意，京東在此前的年貨節上做了一個類似智能賣場的測試。

　　按照京東集團CTO張晨提供的數據，利用上述技術可以將用戶的購買轉化率提高100%。

　　“把用戶的體驗做好了，又能把產品賣出去，這是好事，也是京東的目標。”張晨解釋道。

　　在趙一鴻看來，這一次京東在618期間實現的智能賣場還只是全面個性化比較初級的階段。而趙一鴻制定的個性化最高級別的目標是，在一個更長的時間跨度下對客戶整個生命周期都有非常細致了解后，再做出個性化推薦。

　　京東大腦

　　當下的電商競爭本質重點已經是對運營效率考驗，在從早年間的渠道之爭到現在的技術之爭過度中，大數據和針對有效數據的機器學習已成為電商運營效率提升的重要武器。

　　而效率電商是大數據帶來的最早也是最直接的變化，企業對大數據越重視、應用越深入，大數據所體現的價值就越高。京東通過大數據優化配送站的位置、倉庫的貨品分布，甚至庫房中的揀貨路徑，大幅提高了人效、降低了成本。

　　在這次推出智能賣場之前，京東已經在2015年正式亮相的“京東大腦”目標也是圍繞效率兩個字探索如何利用機器學習的技術提升京東電商平臺的運營效率。

　　“京東大腦”在最底層的數據層面匯總了京東海量的數據，包括主數據、用戶交易數據、用戶瀏覽數據等等，這些數據將構成機器的“學習資料”，通過對數據的挖掘，針對性別、年齡、購買力等多個變量為用戶、用戶所在小區(寫字樓)進行用戶畫像。

　　在“京東大腦”為用戶畫像的過程中，考慮到電商平臺的一些特殊性，比如一些男性用戶往往會給家人、孩子購買產品，再比如計算用戶購買力時，不同品類的產品價格差別巨大，只依靠機器學習無法完全還原用戶畫像的全貌，京東在這個層面引入了人工輔助機制，比如該用戶之前與客服的溝通數據，京東配送員也會成為完善用戶畫像的參與者之一，機器與人工的結合，形成了“京東大腦”的知識層。

　　通過數據層和知識層的沉淀和優化，最頂上的服務層成為普通用戶最直觀感知“京東大腦”強大的地方。

　　據了解到，目前“京東大腦”相關技術已經嵌入到京東的多項服務中，而且給用戶帶來真正的便利。蘋果iPhone6s首發時，借助京東大腦的分析，京東的移動商店提前在多個最有可能購買iPhone的小區(寫字樓)附近，一名用戶下單12分20秒后就收到了手機。