京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
技术带动市场,电商大数据发展的那些事儿
对于技术人们总觉得是研发层面,和市场层面很难挂钩,不过随着云计算和大数据应用的逐步普及,尤其是移动互联网的快速发展,对于大数据的应用观念也开始发生了改变,尤其是一些精准营销和推荐方面的应用都开始在大数据应用中被完美地演绎。这时候,技术和市场的衔接就变得更加紧密了。于是我们看到一些以技术见长的公司开始进行更高效和精准的市场化运作,而以运营见长的公司也开始不断挖掘自身的数据价值,进而开始不断地延伸到产品序列中,通过二者的有机整合,开始挖掘内部的价值。
贸工技和技工贸其实都延伸了
众所周知,曾几何时,我们对贸工技和技工贸还有一些争议。不过进入到如今的时代,这二者开始有机地整合在一起了。因为无论是贸易还是技术,都已经不能唯一地存在,而需要更多的协调发展,或者说是相辅相成的发展才可以挖掘到价值最大化。
其中云计算和大数据应用就是最好的体现。于是我们的认知也开始发生改变,以京东为例,对于京东大部分人只知道它是一个电商平台,实际上京东特有的服务模式,已经成为中国自营式电商的领头羊,如今更加多元化,对于电商来说,很多人往往忽略了技术对电商业务带来的推动作用,就京东来说,业务与技术的双向驱动是其发展的策略。
从今年的双11来看,京东技术对外公布了三大战役:换底计划(迁移至云)、多中心交易计划、京东大脑计划。前两个还属于技术架构的转变,而后一个则是将数据变成价值的体现。顾名思义,大脑是最复杂的信息处理中心,因为有太多的信息,太多的逻辑,太多的思维模式在其中了。京东大脑研究的不仅仅是人工智能范畴的内容,还包含与自身运营息息相关的数据范畴。简单地说,京东大脑就是希望通过对用户网购习惯等信息进行大数据挖掘与分析,然后反哺到自身的运营中。当然,这种运营包括营销、供应链、运营、推广、物流、仓储等等。
京东大脑有啥用?
对于用户来说,才不管你什么大脑,只要我自己购物方便、实惠,靠谱就可以了。但实际上在这背后都有京东大脑的协助来提升用户体验。不过对于供应链和供应商来说,京东大脑能带来的好处就优势明显了。这里就有必要看看京东大脑究竟能带来哪些数据分析,并由此带来一些延伸判断。
对于京东而言,可以说是拥有了中国电商领域最完整、最精准、价值链最长的数据。京东大脑就是希望利用大数据技术帮助京东提升用户体验,降低运营成本,提高效率。那么是不是可以实现呢?我们看到京东大脑的计划目标是,结合智能计算技术,提高京东的实时计算和数据挖掘能力,改进京东数据质量,充分利用京东大数据价值。改进推荐搜索准确性,提高实时数据报表和预测能力。
相似的应用其实在很多领域我们已经看到,只是大家的技术应用和体验有差异罢了,从技术上来看,这种预测和精准定位应该不是技术难题。据悉,京东大脑架构分为3层:基础数据层、知识层、服务层。基础数据层存储京东海量的生产数据,包括主数据(商品数据、用户数据、商家数据、地址数据、供应商数据、库存数据等)、交易数据(订单数据等)、点击流数据等。这是根基,也是大平台积累的原始数据,是一笔可观而宝贵的财富。我们现在很多应用包括移动端的应用,刨除免费,促销等等,都是希望能够获得足够多的用户数据。而京东本身的发展带来的数据原始积累已经达到了自身的需求,对这些数据的挖掘本身就是一个浩大的宝藏。
知识层是在基础数据上,通过有效数据建模和挖掘,加工成知识数据,如用户画像、商品画像、店铺画像、供应商画像、小区画像、知识图谱等,帮助上层更好地决策,包括预测、推荐搜索和报表等。这是技术层面的内涵,也算是京东自有的一种技术积累吧。而服务层是最终的成果呈现,这也是对用户和合作伙伴最重要的一环。服务层是最终提供预测、推荐搜索、报表等服务。推荐搜索主要是为C端用户(买家)业务提供服务,如网页上商品查找、个性化推荐等;预测主要为B端用户(卖家)业务提供服务,如销量预测、精准营销等。
应用挖掘才是最重要的
京东大脑最终的呈现就是为服务而生的,这也就要看最终的呈现是不是能够满足各方的需求,无论是买家、卖家、采销、供应商等都需要满足才可以。我们做一个小小的切片来看看京东大脑的服务呈现是不是靠谱。以小区画像为例,由于相近的因素,一般一个小区会天然聚集一些购买能力和习惯相近的人群,这样就可以按小区计算用户的购买属性(如购买力、品牌偏好等),对销量预测、推荐搜索、精准营销、拓展新用户等都有帮助。
这样在做精准营销时,通过定量分析小区人群的消费能力、商品偏好、品牌偏好、用户数量、促销敏感度、信用水平、忠诚度、活跃时段等,可以从一些用户的购买行为,预测其他用户可能购买的商品。小区画像可用于“地推”类项目,如京东到家、自提柜、移动仓、大篷车、京东派等,利用京东渠道、仓储、物流方面的优势,线下做好“最后一公里”。
对于用户而言,京东大脑也能带来很多的便捷性,比如用户在京东购买过某种婴儿奶粉,在京东大脑中就会通过类似的用户购买模型匹配给他打上“有孩子”的标签,并根据同类用户、同小区用户的购买模型,把适合其孩子年龄段和购买偏好的相关产品推荐给他。这样个性化推荐和个性化搜索结果呈现让用户也可以省去很多麻烦,几乎就可以实现一站式,或者是一次点击就可以一路追随下去,尤其对于手机用户而言,这样的精准推荐自然让用户省去了很多麻烦。
很显然京东大脑是把自己的数据应用和电商发展,包括衍生平台的发展都衔接在一起,这样可以更好地为用户和客户服务,通过科技的手段,整合更多的信息和资源,帮助用户和客户获得更多的需求和发展机会。这种应用无疑是技术驱动带来的一种新机会,随着移动互联网的快速发展,未来这种精准应用会带来更多的商机,这一点是毋庸置疑的,而数据优势就是最大的优势。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在当下数据驱动决策的职场环境中,A/B测试早已成为互联网产品、运营、营销乃至产品迭代优化的核心手段,小到一个按钮的颜色、文 ...
2026-03-24在统计学数据分析中,尤其是分类数据的分析场景里,卡方检验和显著性检验是两个高频出现的概念,很多初学者甚至有一定统计基础的 ...
2026-03-24在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常业务分析与统计建模工作中,多组数据差异对比是高频且核心的分析场景。比如验 ...
2026-03-24日常用Excel做数据管理、台账维护、报表整理时,添加备注列是高频操作——用来标注异常、说明业务背景、记录处理进度、补充关键 ...
2026-03-23作为业内主流的自助式数据可视化工具,Tableau凭借拖拽式操作、强大的数据联动能力、灵活的仪表板搭建,成为数据分析师、业务人 ...
2026-03-23在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作与认证考核中,分类变量的关联分析是高频核心场景。用户性别是否影响商品 ...
2026-03-23在数据工作的全流程中,数据清洗是最基础、最耗时,同时也是最关键的核心环节,无论后续是做常规数据分析、可视化报表,还是开展 ...
2026-03-20在大数据与数据驱动决策的当下,“数据分析”与“数据挖掘”是高频出现的两个核心概念,也是很多职场人、入门学习者容易混淆的术 ...
2026-03-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作闭环中,统计制图是连接严谨统计分析与高效业务沟通的关键纽带,更是CDA ...
2026-03-20在MySQL数据库优化中,分区表是处理海量数据的核心手段——通过将大表按分区键(如时间、地域、ID范围)分割为多个独立的小分区 ...
2026-03-19在商业智能与数据可视化领域,同比、环比增长率是分析数据变化趋势的核心指标——同比(YoY)聚焦“长期趋势”,通过当前周期与 ...
2026-03-19在数据分析与建模领域,流传着一句行业共识:“数据决定上限,特征决定下限”。对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言 ...
2026-03-19机器学习算法工程的核心价值,在于将理论算法转化为可落地、可复用、高可靠的工程化解决方案,解决实际业务中的痛点问题。不同于 ...
2026-03-18在动态系统状态估计与目标跟踪领域,高精度、高鲁棒性的状态感知是机器人导航、自动驾驶、工业控制、目标检测等场景的核心需求。 ...
2026-03-18“垃圾数据进,垃圾结果出”,这是数据分析领域的黄金法则,更是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师日常工作中时刻恪守的 ...
2026-03-18在机器学习建模中,决策树模型因其结构直观、易于理解、无需复杂数据预处理等优势,成为分类与回归任务的首选工具之一。而变量重 ...
2026-03-17在数据分析中,卡方检验是一类基于卡方分布的假设检验方法,核心用于分析分类变量之间的关联关系或实际观测分布与理论期望分布的 ...
2026-03-17在数字化转型的浪潮中,企业积累的数据日益庞大且分散——用户数据散落在注册系统、APP日志、客服记录中,订单数据分散在交易平 ...
2026-03-17在数字化时代,数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑,从数据仓库搭建(如维度表与事实表的设计)、数据采集清 ...
2026-03-16在数据仓库建设、数据分析(尤其是用户行为分析、业务指标分析)的实践中,维度表与事实表是两大核心组件,二者相互依存、缺一不 ...
2026-03-16