京東個性化與排序平臺部高級總監(jiān)鄒宇（左）、

京東搜索推薦部總監(jiān)劉思喆接受釘科技采訪

如今，全民網(wǎng)購時代已經(jīng)到來，尤其是在618、雙11的帶動下，網(wǎng)購已經(jīng)成為平常事兒，年輕人不網(wǎng)購簡直就OUT了，可以肯定，”剁手黨”的大軍仍在擴(kuò)張。在中國電商領(lǐng)域，打上網(wǎng)購物流配送快，正品標(biāo)簽的當(dāng)屬京東，毫無疑問，以京東為代表的電商平臺正在快速滲透老百姓的生活。

對于用戶而言，購物的方式大致有幾種：一種是借助搜索框直接搜索目標(biāo)產(chǎn)品，這類用戶購物目的性非常強(qiáng)，喜歡快速直達(dá)，搜索服務(wù)非常有效。第二種是逛，典型的女生逛街式的購物，沒事喜歡在網(wǎng)上逛來逛去打發(fā)時間，碰見合適的就買，沒有很強(qiáng)的目的性，對于這類用戶來說，廣告位推薦比較有效，甚至很多產(chǎn)品的相關(guān)性推薦對用戶幫助也很大。當(dāng)然，還有很多早期電商用戶，對左側(cè)導(dǎo)航欄依賴較重，導(dǎo)航欄成為重要的入口。

結(jié)合用戶的實(shí)際購物習(xí)慣，作為技術(shù)人員，如何充分理解數(shù)據(jù)價值，通過最優(yōu)的技術(shù)和算法模型，為用戶提供最優(yōu)的服務(wù)，讓用戶短時間內(nèi)從數(shù)億計(jì)的產(chǎn)品中快速找到自己滿意的產(chǎn)品，并且獲得優(yōu)質(zhì)的購物體驗(yàn)至關(guān)重要。為此，釘科技專門采訪了京東個性化與排序平臺部高級總監(jiān)鄒宇和京東搜索推薦部總監(jiān)劉思喆。

●從雙十一看搜索和推薦的核心

雙11期間剁手黨們蜂擁而至，最直接的體現(xiàn)就是流量突然增大，這對技術(shù)和平臺的考驗(yàn)非常大，京東也不例外。結(jié)合用戶購物習(xí)慣，搜索是用戶掃貨最重要的入口。雙十一來臨前，用戶一般會提前想好要搶什么東西，大都通過搜索完成“準(zhǔn)備工作”。

京東個性化與排序平臺部高級總監(jiān)鄒宇分享了一個有意思的數(shù)據(jù)，搜索流量的高峰期不是雙11零點(diǎn)，而是發(fā)生在前一天大概晚上十點(diǎn)左右。原因在于，用戶會提前規(guī)劃好要買什么東西，然后等到雙11零點(diǎn)完成秒殺。筆者從京東購物，最主要依賴的是搜索，每次都是通過搜索直達(dá)產(chǎn)品頁面，完成下單，過程簡單，目標(biāo)明確。在鄒宇看來，雙11的壓力主要是系統(tǒng)層面，算法主要是讓用戶更精準(zhǔn)找到商品。

另外，京東搜索推薦部總監(jiān)劉思喆分享了推薦系統(tǒng)的四大價值：第一，挖掘用戶潛在購買需求；第二，盡可能的縮短用戶到商品的距離。第三，用戶需求不明確時提供比較好的參考。例如，年輕媽媽為兩到四歲還在購買兒童類圖書的時候，沒有太好的參考，這時推薦承擔(dān)了很好的作用，幫用戶在需求不明確的時候提供參考。第四，滿足用戶的奇心，在雙11和618大型促銷的時候，用戶會在不同的電商之間進(jìn)行各種挑選，這就是好奇心和比價，在京東網(wǎng)站內(nèi)部有一個目標(biāo)，吸引用戶來京東，針對用戶購買需求比價找促銷和低價，滿足他們獵奇的需要。

目前，京東推薦產(chǎn)品已經(jīng)覆蓋各個渠道，各個平臺，包括PC端，APP端，微信，手Q，以及還有一些DEM等。

●算法專家的使命：數(shù)據(jù)價值最大化

表面上看，京東是一家電商平臺，實(shí)際上京東已經(jīng)是一個大數(shù)據(jù)公司，背后的產(chǎn)品設(shè)計(jì)、技術(shù)算法、前端表現(xiàn)、用戶購物體驗(yàn)等等都是靠數(shù)據(jù)驅(qū)動，通過用戶行為習(xí)慣數(shù)據(jù)，優(yōu)化產(chǎn)品體系。

鄒宇提到，做數(shù)據(jù)分析主要包括幾個方面：一是數(shù)據(jù)的收集，互聯(lián)網(wǎng)公司采集數(shù)據(jù)非常方便，后端記錄了用戶交互行為，包括如何訪問網(wǎng)站和使用APP等，這些數(shù)據(jù)都可以收集下來。第二，學(xué)習(xí)工具，現(xiàn)在開源社區(qū)有很多工具可以挖掘數(shù)據(jù)的價值。第三，在應(yīng)用層面，提高產(chǎn)品的使用體驗(yàn)。互聯(lián)網(wǎng)開放的環(huán)境下，無論是大的互聯(lián)網(wǎng)公司還是創(chuàng)業(yè)公司，都能收集很多數(shù)據(jù)，但是如何提煉數(shù)據(jù)，針對特定的場景把數(shù)據(jù)價值能夠挖掘出來才是關(guān)鍵。

數(shù)據(jù)價值體現(xiàn)在產(chǎn)品的設(shè)計(jì)，甚至一些頁面的顏色、按鈕的擺放等都可以利用數(shù)據(jù)做決策，變成數(shù)據(jù)驅(qū)動。再比如，通過數(shù)據(jù)分析，把用戶分成不同群組，為他們展現(xiàn)不同的界面，然后在后端收集用戶行為數(shù)據(jù)，度量哪個界面效果好，做最優(yōu)的調(diào)整，這就是數(shù)據(jù)的價值，對互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的影響非常大。

劉思喆認(rèn)為，任何一個企業(yè)都應(yīng)該關(guān)注數(shù)據(jù)的內(nèi)涵以及數(shù)據(jù)的外延，數(shù)據(jù)的內(nèi)涵是指基于當(dāng)前的數(shù)據(jù)怎么描繪現(xiàn)在商業(yè)架構(gòu)下所有的問題。數(shù)據(jù)的外延是指，有數(shù)據(jù)之后如何推斷新用戶和老用戶未來即將發(fā)生的行為，這是搜索推薦廣告部門承擔(dān)的任務(wù)，核心目的是給用戶提供更好的服務(wù)。

●用戶有個性，平臺也要跟上個性化

在用戶看來，京東這樣的大平臺通常是固定的，實(shí)際上，在個性化方面，京東也在不斷的探索，畢竟用戶的需求是多樣化的。不過，提供個性化的服務(wù)也會面臨不小的挑戰(zhàn)，在劉思喆看來，無法在一個統(tǒng)一的平臺上把所有的數(shù)據(jù)做一個完整的串聯(lián)，是比較棘手的問題。一旦數(shù)據(jù)做一個完整串聯(lián)，很多算法、層次做的比較簡單，也可以達(dá)到一個比較好的效果。

京東在個性化推薦方面，針對不同的人群推薦不同的產(chǎn)品，達(dá)到定向化精準(zhǔn)營銷的目的。比如當(dāng)時你看某一種類型的書，推薦系統(tǒng)幫你找到你喜歡那一款。還有一種情況，假如你已經(jīng)購買了管理的書，假如你還有一個孩子，可能還會給你孩子買其他的書，會有至少兩種以上的多種場景。

在搜索層面，京東目前集中在商品搜索到店鋪的搜索，隨著京東第三方平臺的規(guī)模越來越大，對同一個商品可能在不同的店都有銷售，店鋪的信用度、知名度以及品牌都重要，對第三方商品來講，有時候用戶先搜索店鋪，然后在店鋪里找到想要的商品。也有的用戶選擇直接搜索商品，從產(chǎn)品搜索上都滿足了用戶個性化搜索的需求。

劉思喆進(jìn)一步提到，推薦和場景有關(guān)系，推薦的核心在于對人的社會化行為的分析，對消費(fèi)者個性化需求分析，比如針對衣服這種消費(fèi)品，個性化需求比較多，對于家電之類的產(chǎn)品相對較少。推薦的策略是實(shí)時的，比如通過數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)用戶最近剛買過洗衣機(jī)、冰箱、電視等大家電，其中一個策略是不再做類似產(chǎn)品的推薦。但是，也有用戶買完一臺洗衣機(jī)之后發(fā)現(xiàn)配送快，服務(wù)到位，然后再給爸爸媽媽買一臺，針對這種用戶再做一些算法的修正。

●尋找靈感不斷迭代，讓算法達(dá)到最優(yōu)

互聯(lián)網(wǎng)公司最大的特點(diǎn)就是產(chǎn)品迭代速度快，對京東技術(shù)團(tuán)隊(duì)來講，從業(yè)務(wù)角度出發(fā)，每周都會有四、五組新的實(shí)驗(yàn)，針對業(yè)務(wù)場景做優(yōu)化。比如，京東上有一個“我的京東”頁面，有一個常購的商品列表，雖然是很小的功能，但是有些用戶買的東西很多，會重復(fù)下單已經(jīng)買過的產(chǎn)品。于是，針對這個需求設(shè)計(jì)了一個算法，找到用戶所有訂單里最常購的商品，單列一個頻道，用戶點(diǎn)到那個頻道就可以找到這個商品，完全是從用戶體驗(yàn)出發(fā)增加的功能，然后優(yōu)化后面的算法，然后做各種各樣的迭代。

劉思喆表示，算法的優(yōu)化目標(biāo)很明確。比如，請求量和訂單增加量的體現(xiàn)。優(yōu)化過程中，有很多線索，要在其中找到最有效的方式，讓線上效果最大化。畢竟人的精力是有限的，諸多復(fù)雜的線索環(huán)境下要找到比較合理的一個線索，有時候需要通過同行交流，或者看前人沉淀的一些東西，靈感來了才可能對效果有最好的幫助。

總之，京東的產(chǎn)品和用戶體驗(yàn)已經(jīng)變成數(shù)據(jù)驅(qū)動，很多算法或者推薦產(chǎn)品都將數(shù)據(jù)作為一個重要的評判標(biāo)準(zhǔn)，作為京東的技術(shù)專家，更好的理解數(shù)據(jù)，通過不斷的進(jìn)行算法調(diào)優(yōu)，提升用戶最終的購物體驗(yàn)，也算是不辱使命了。