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您将了解：
直銷系統架構的演變過程
智能推薦和開放搜尋的如何內建到客戶架構中
在服務實施後給客戶帶來的本質變化
以下是正文
（本文内容來自阿裡雲生态服務商上海聯蔚科技的侯炜康，在雲栖大會推薦與搜尋工程技術專場上的分享）
（侯炜康，侯總）
直銷系統的演講之路
上海的聯蔚科技是一家所屬阿裡生态的服務商，基于對大量客戶的真實分析，從客戶IT背景出發基于案例分析，來給大家分享為什麼我們選擇智能推薦和開放搜尋作為服務于企業技術架構的核心層，并介紹在內建過程中，這兩個服務的定位是什麼。
（圖一）
圖一是我們服務的某大型直銷客戶的IT架構圖，我們知道直銷是比較特殊的行業，由于直銷體系的原因，無法在天貓以及京東開店，這就意味着客戶所有的銷量均來源于自建系統，整個系統承載的資料量巨大，且系統索引在IT架構上又較複雜。
因為是外企客戶，系統複雜度不隻是圖上展示的ABCD式的簡單應用，還包括一些黑盒應用、商用的軟體、單點式的系統內建，以及很多為業務服務的各類應用。但這些應用從産品體驗到業務邏輯，均是按照每條業務線的要求去做的，長時間積累後會有一些問題。
圖一右邊比較像我們現在所說的“雙中”的戰略，當中是業務層，下面是資料層，他們根據自己的需求定義了這個政策：在能力層，所有的業務邏輯必須服務化、接口化，同時将做體驗跟能力的團隊進行拆分，體驗團隊變為以使用者為中心的産品團隊，而能力層，則由做核心業務邏輯的團隊組成，且在新的政策中所有的資料需要實作回流。
數字化發展階段
（圖二）
圖二中是數字化發展階段中的關鍵節點，在幫助客戶實作數字化後，客戶所有流水都在系統中，且在阿裡巴巴的maxcompute中存儲所有回流資料，基于dateworks做了部分資料上的開發，而定位的方向是個性化次元。
從個性化次元來說，我們在客戶所有業務痛點中發現業務推薦和檢索是主要的問題。雖然這兩個服務在他們現有的系統裡存在，比如客戶自建的電商系統中，但隻做了簡單的算法，會存在比較多的問題。
業務痛點如何解決
（圖三）
基于大量的資料分析，發現客戶在整個推薦業務方面的核心問題是跳出率偏高。在承接智能推薦服務的初期，由于客戶有新的品類目推出，在SKU較少且推廣投入較大的情況下，由投放帶來的流量帶來的二次點選率很低。我們在幫助客戶梳理系統過程中，發現缺少個性化推薦，是以這塊也是比較大的問題。
客戶在檢索方面由兩部分組成。第一部分是産品和内容，而現有的體系裡處于割裂狀态，會出現檢索體驗不一緻的情況。比如在推出一個全新SKU的時候，電商網站産生的檢索結果和在内容網站産生的檢索結果是不一緻的，而且客戶原本是希望可以實作在搜尋SKU後，同時出現内容、産品，讓客戶可以自己去選所需要的結果，但由于現在的檢索系統由2個solar叢集組成，是以無法實作這樣的體驗。
為什麼選擇智能推薦&開放搜尋服務
（圖四）
這裡說明下，不僅是由于我們與阿裡巴巴的戰略合作關系，更是我相信上公有雲，并不是簡單的把計算能力從線下搬到線上。在這點上客戶定義是比較清晰的：
- 第一，希望通過上雲統一所有的技術規格，其中包括技術架構、規格，并通過DevOps支撐到應用的快速疊代。
- 第二，希望改變整個IT傳遞的思維，比如以前對項目傳遞的定義是上線就算成功，而現在是如何快速達到業務價值；所有IT傳遞的團隊，包括像我們這樣的ISV團隊都需要跟着客戶一起，用業務視角考慮每一個合作項目。
- 第三，用雲的能力做一些靈活創新，這是公有雲的基礎能力。而選智能推薦和開放搜尋這類偏saaS的服務，是因為客戶以前是有這類服務的，一個是solar，一個是他自己的電商，整個核心流程自建投入較大，其中核心層方面，從使用者體驗到應用能力、再到資料沉澱，都需要自建，而資料賦能和創新性的東西主要看使用者體驗和資料沉澱，不會在應用能力上投入大量的成本，但像創新性的功能快速疊代，實作閉環是關鍵的問題，這是最後選擇這兩個服務的原因。
智能推薦&開放搜尋的定位
（圖五）
智能推薦和開發搜尋定位并不是直接與業務前端對接，做單個應用內建，而是我們在SaaS服務上進行了分裝，給阿裡巴巴的服務使用者在語言資料上做了内部的驗證，并統一分裝到前端做內建，由能力層給所有前端應用去做技術支援。
這兩年在給客戶做綜合優化，會把能力部分應用逐漸剝離原有體系逐漸形成中心，向中台（能力層）遷移，那麼底層的資料還是回流到maxcompute。目前我們在做datawoeks上面的開發，但開發的精力不在推薦或者檢索功能上，是核心使用者的資料上面。
現階段業務架構
（圖六）
圖六中，橘色部分是我們做的，深入來看，我們在中間層主要是內建以智能推薦、開放搜尋為核心，還同時提供資料的供給，輸出格式的統一等等功能。而身份驗證是他本身體系裡面有的，可能會涉及到一些結果的幹預和模型的二次處理問題。
智能推薦&開放搜尋能力一欄
（圖七）
圖七是産品功能清單，前面兩個子產品是智能推薦和開放搜尋産品自有的功能，最右邊是我們給客戶定制的功能。
你可以看到有兩塊共用的推薦和共用的搜尋，是因為客戶SKU有自己業務定制的排序方式，或者庫存調撥方式，每個門店都不一樣，這種邏輯偏底層，需要在庫存次元，SKU的熱度次元、區域次元等不同次元做克制化的幹預，次元一多我們在上層的服務越複雜。未來整個阿裡雲會在底層服務上更多開放能力，讓被內建做的更好。
實施結果
（圖八）
圖八是實施後的資料成果（三個月之前的部分資料），客戶在整個接入頁上點選率和轉化率有比較高的提升，至于為什麼是三個月之前的資料，是因為三個月後增長趨平後的轉化達到了一定的極限，需要在後續的産品疊代時我們跟着産品一起疊代，特别是AIRec，我們需要不斷調整自己的方式。
希望本次整個鍊路的分享能給大家帶來一些啟發，為大家用好雲服務得到一些啟示。
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