京东邢志峰：大数据能还原线下背后的情况

网易科技讯 11月20日消息，2014亿玛智慧峰会上，京东数据平台部副总经理邢志峰就京东是如何利用大数据应用促进智能商业未来的变化发表了演讲。

以下为演讲原文：

首先特别感谢亿玛提供这样的机会，今天也幸来这里分享京东商城在大数据分析的一些感触。我的演讲主题是大数据应用如何促进智能商业的变化，今天我的演讲会分三个部分。第一部分简单介绍一下京东大数据平台的情况，第二我们会来分享一下京东在大数据应用方面对未来的领域，像刚才谈到O2O、C2B，我们也有我们的探索。刚才也讲到大数据看到未来，今天我也想分享一下电商的未来。

首先看一下我们京东的现状，京东大数据平台09年开始建设，到现在仅仅是五年的时间，在五年时间里边，目前整体规模是超过了20TB，每天数据的存储量大概有三个TB左右。这样一个数据量其实为我们来处理这些数据一方面带来机遇，一方面也给我们平台带来很多挑战。

我们在2013年为了应对公司这么大数据量的一个增长，来满足公司业务快速发展，我们对我们平台进行了全面的升级，目前我们的整个平台支持公司大概有五百多个系统，整个平台目前积累了三层的基础架构。包括我们的技术层、模型层、工具产品层。另外我们对应到服务，我们相关的客户，这里头包括我们的消费者，我们的合作伙伴，以及我们的团队，这是京东大数据的现状。包括刚刚过去的双十一，进行实时监控。

第二部分的话我会通过一些具体的案例，因为刚才的很多老师、专家，介绍了大数据发展的很多趋势。今天我想通过一些具体的案例看一看在一家公司里边数据如何驱动我们的业务。

我主要讲三部分，第一部分是我们的精准营销，我觉得这是一个任何一个电商公司，包括互联网公司都不可能绕过的话题。第二部分分享一下C2B定制的探索，第三块是O2O运营方面，这样一个领域里边大数据如何发挥价值，为我们的业务注入这个活力。

首先分享一下我们的精准营销，京东它是一家从三C起家的零售公司，慢慢随着我们的数据增大，现在变成技术中的数据公司。基于用户浏览、搜索，包括售后的投诉、返修等相关的数据，我们在很早就已经构建了一套非常完整的体系。这套体系包括对用户的基本属性、购买能力、行为特征、社交网络，以及心理特征、兴趣爱好等方面对用户的刻划，然后进行精确的营销，帮助我们的采销团队进行新业务的拓展，另外找到用户群体。大概整个用户在这样一个表里边，将近五百个次段，对用户很多方面进行刻划。目前这些刻划更多是来自于我们挖掘团队、分析团队等等的工作。在未来随着社交进步的进入，未来的用户会丰富的扩展，可能会扩展到几万甚至几十万的信息量。

说到用户分群，包括谈个性化营销，可能第一步我们先做到的是基于人群的个性化营销，因为每个人其实更多是一种以群体的方式，来展现他购物的偏好，我们目前的话，有三个群，产销品类为目标的品类分群，还有地址的分群，包括以用户购物类型进行的购物类型分群，这里面包括我们会去判断用户购物的冲动，还是理性的比较。通过这样的判断，精确指导我们的营销。这里可以给大家分享一下我们大数据分析团队的一个结果。618，是我们京东一个非常盛大购物的狂欢节，什么样的用户是比例最高的用户，我们做了一个分析，得出的结论跟我们预期有些不太一样。我们发现在618当天的时候，最多的用户实际上是目标人群用户，而之前业务的感知，我们认为是冲动性用户。这里我们分析为什么会有这样一个现象，我们发现前几年的时候，618刚起来的时候确实用户群体是以冲动型为主的，因为那个时候618只有一天，还有购物狂欢节模式非常少，但是现在从一天变成了几天，包括双十一，用户已经从冲动型变成了目标明确型。在那个时候再去增加，已经不能改变了。所以说给我们市场部营销建议是把促销信息进行提前，而且提前给用户一些预期，以便在促销当天有更好的收获。

谈到精准营销，我这里分享一个感触，大数据它构建了一个数据的世界，这个世界跟我们真实的世界是有差异的，甚至是不同和相反的。数据的世界跟我们真实的世界哪个更可信，哪个更带来价值。分享一个例子，一个人年龄36，但是真实年龄20，我们认为是不是有些偏差，我们进行了访谈，他告诉我他买了很多不同男性的东西，都是成熟男性的东西，商务衬衫，高端的一些办公用品，开会也好，讨论也好，他希望他的打扮、穿着能够给别人更成熟的感觉，所以他有意把自己打扮成30岁男性。如果用真实的信息做推荐的时候就不是很好，数据告诉我们一些背后的事情。虽然并不是真实世界里客观的刻划，但是是现实发生真实的事情，这是我对于数据的一个感触。

这里面用我个人举例子，从我们公司的营销，以及我们用户体验团队做了合作，推出了一个京东范儿偏用户体验的产品，在京东帐户的首页顶部都可以访问。我个人通过我们京东范儿对我的评价，我希望大家能够了解我，是个怎样的人，我是一个持家有方的人，伺机而动，我是一个移动购物达人，另外我正值壮年，每天利用自己午休的时候下一些定单。通过这样一个小小的案例你会发现，大数据的分析你可能了解我是这样一个人，所以更理解用户，和了解用户的需求，是有非常大的帮助。

第二个我想分享的是我们的C2B的一个案例，就是我们的JDphone，跟很多生产厂商，进行定制化手机生产这样一个计划。包括现在推出了这个手机，很多人买的手机可能并不知道，但是它确实是京东的一款。它是如何诞生的？我这里先来举个例子，就是LG的手机，左边这个部分是我们模型推荐的方案，右边是LG-G3，我们跟它是非常匹配的。我们构建一个智能的系统，去帮助实现定制分析、营销分析等等。

我快速讲一个案例，我们以手机为例，蓝色的线是用户浏览的时候可能会关注手机的一些属性，红色的线是用户购买的时候你会关注手机的属性，我们会发现用户在浏览的时候，会更加关注机身颜色，但是用户在购买的时候会更关注CPU的配置，像这样的信息如果通过大数据建模与分析，我们很难清楚把一个商品的属性、重要性进行定量刻划，通过大数据建模可以做到这个。京东慧眼是我们内部的项目名称，目前从3C品类到服装、化妆品等等，最终实现个性化定制。

第三O2O运营，我们可以基于我们对于用户的分析，清晰地知道一个用户他的一些属性，以及他的一些行为特征，还有位置信息，与用户属性信息结合。如果在这个半径开一个超市，或者开一个卖场，放哪些商品用户会喜欢，那么可以指导我的业务。这里举一个例子，这是北京市的定单密度地图，我们其实可以发现中央是很浅的，天安门、故宫那个地方基本没有什么定单。这个地方很扎眼，首先在北面，昌平那边，附近基本没有什么商业，很多学生不会再那个地方下单，而在京东购买。如果我们运营的话我们重点在哪里，如果进行O2O业务的话怎么选择配送站等等。O2O这块的话，自提柜选址，它肯定不会在老年社区的地方，一定要在上班族聚集的地方，而且是买高附加值商品聚集的地方。包括用户运营，包括我们的户外广告，包括我们O2O业务，户外广告谈一个我们感触，以前有一个劣势，现在如果结合我们的O2O，用我们大数据分析，户外广告可以进行精确的。比如某一条公交路线，我知道它附近的坐标信息，基于京东的数据，公交路线走过的路线会覆盖哪些用户，这些用户他们有哪些特点，在这个上面放哪些品类的促销信息，哪些吸引广告词的特点，我们可以通过这样的方式给推荐。

最后的话，通过几个数据看一看未来电商我们的趋势在哪里。第一个是男女基于平衡的发展，B2C业务是以当当、京东起家的时候，我们的男女比例是失衡的，男性用户为主，随着这几年发展，男女的趋势基于平衡。第二点，我个人非常认同郑总观点，线上和线下结合，平常女性高于男性，灰色格子偏低，这是什么时间，灰色，白色是工作日，我们会发现一到周末，女性用户他们线上购物的比例下滑。而男性用户会上升，即使是在线上，有购物习惯的女性依然会选择线下购物，这个还要满足她的社交需要、逛街需要、散心的需要等等。

最后看一下移动，有这样几个点，引起了我们关注，第一点在下班回家路上，使用频率明显高于PC用户，第二个是准备睡觉前面几分钟或者一段时间里，移动用户的使用频率高于我们PC端。

最后我来总结一下，这是一张白纸，我看是一个白光，没有棱镜的话白光就是白光，这并不是它真正的颜色，真正的颜色是七种或者更多的颜色组成的，如果有棱镜就会展现出真实的一面。大数据是什么？大数据是一个棱镜，这个棱镜可以让我们把现实看得更加准确一些，能够还原很多线下背后真实的情况。谢谢大家。