當流量擷取不再簡單，京東愈發重視大資料個性化推薦

當很多人都在讨論電商巨頭的難獲流量增長、甚至開始流失時，被讨論的對象自不會渾然不知。而正所謂 “船大難掉頭”，巨頭往往很難再造一個新品去左右手互搏，更穩妥的辦法是 “内部創新”。

對京東而言，雲與大資料是不得不被重視的手段，據京東 CTO 張晨所言，這部分技術已經被内部提到與電商、金融業務并重的地位。

即将來臨的 6·18 将是京東技術應用的一次分水嶺。張晨表示，過去京東并未在活動日中運用大資料技術，而本次 6·18 後将全面推開以 “京東大腦” 為支撐的大資料應用。例如為采銷人員提供工具輔助其選品、定價，還有面向使用者的智能推薦系統。

如今的流量擷取成本太高，要讓每一個 UV 都不被浪費則需要對其有所感覺，進行精準比對。于是，京東在 6·18 活動中設定了智能賣場。

京東搜尋産品經理商倩蘭告訴 36 氪，過去采銷人員需要全程人工進行選品，而 6·18 活動中會通過機器學習做出一個商品池，再根據使用者畫像進行判斷為其推薦商品。過去京東隻将 APP 首屏中間部分的一個樓層留給智能推薦，而未來将盡量做到 “滿屏皆智能推薦”。

細節之處也有新的改善，比如針對使用者将商品加入購物車但并未下單的場景，如果原因是缺貨則推薦其替代品，如果是難以決策就給予使用者價格優惠刺激;如果使用者的消費信用較高，在其想購買的商品缺貨，同時又有未支付訂單時，将後者購買資格轉給前者。

而京東對大資料及推薦系統的應用，主要在于給使用者場景化購物的體驗。另一位産品負責人劉光月告訴 36 氪，平台型電商往往希望使用者 “逛” 的時間更長而創造更多推薦，而京東則更希望将推薦應用在 “目的性” 購物中。比如通過點選、浏覽等資料判斷使用者打算旅行，則為其推薦 GoPro。

而為了給使用者更準确的畫像，京東在下半年将嘗試讓配送員接觸、詢問使用者後回傳相關資訊。最近推出的 “陪伴計劃”也是引導剛懷孕的媽媽主動填寫資訊，深入了解後不斷做精準推薦。

個性推薦算法最早由亞馬遜應用在電商中，據悉該公司目前已有 30%的銷售來自智能推薦。在這點上京東相去甚遠，抛開技術水準不談，主要還是沒有全面深入地與業務相結合，這需要高層決策并橫跨多個部門相協同。

京東的大資料應用還展現在物流體系上，比如配送站選址、倉庫的貨品分布，甚至庫房中的揀貨路徑。此外，京東很早就開始測試 “未買先送”，根據對社群内使用者消費行為的預測，将庫存預置于末端配送站，以實作極速送達。不過據張晨介紹，此前隻是在 iPhone 等爆款手機首發時測試此事，并未進入日常化，主要還是預測精準度無法達标。

随着對技術創新愈發重視，京東也開始尋找自己的黑科技，比如利用 RealSense 深度攝像頭了解貨物資訊、無人機送貨(主要應用在農村固定線路，目前做到稱重 30KG、航行 50KM)等，但仍處于試探階段。 

本文轉自d1net（轉載）