“知产+”分享会回顾 | 京东集团翁志：数据的商业价值
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我是翁志，来自京东，今天我给大家分享的是数据的价值和在电商中的应用。这是我第一次参与知产界的互联网+分享，感觉很新鲜，的确学到了很多东西，比如对中医药有了崭新的认识。
刚才搜狗的洪涛已经给大家分享了人工智能在互联网上的一个应用，我今天给大家带来的是数据在电商中的一个应用，希望大家能够从中有所得。我相信可能在座的很多人都是我们京东的用户，对于京东应该有所了解。通过我的这个技术分享，我也希望能够用通俗的语言让大家对京东有一个新的认识。
刚刚张总已经跟大家分享了互联网的发展历程。这是过去十年的发展数据，我们可以看到互联网网民的增长，经历了一个非凡的时代。从2005年到2015年，是从一亿到接近七亿的一个用户的增长，同时我们也看到了的趋势，从2007年达到了一个顶峰后，现在是一个完全下降的趋势，最近一两年同比增幅已经下降到个位数，所以我们的网民的增长用户的红利已经开始下降，现在中国在下降，当然印度是在上升的一个趋势，所以中国的互联网公司，现在会去印度开拓新的沃土。对于我们电商来说，我们更多的需要专注在互联网人口红利减少的情况下，如何来提升我们对用户的承诺。
我们来看看我们面临的挑战，这是一个原来大家使用的非常频繁的PC的屏幕，大家知道屏幕都会很大，而且会越来越大，所以我们在一个屏幕当中的热点是疏松的、是分散的，但是现在像超过80%的用户订单都是通过手机来进行的，对于手机来说屏幕再大也是6.7、6.9英寸的这么一个屏幕，相对来说要小得很多，所以它的热点会非常集中，这就给我们提出了一个问题，在狭小的空间当中，如何使我们的GMV能够增长，使我们的点击率能够满足用户的需求，能够给用户带来更多的价值，这些问题都是我们需要回答的。 当然除了有屏幕变小这种问题，流量相对来说也昂贵许多，因为我们走的是移动的流量，移动的流量不像我们家里的互联网是一个固定的费用，它的费用是变化的，所以大家都会珍惜自己的流量。我们怎样通过一个很小的屏幕在节省流量的情况下，给用户提供最大的价值，这是我们对用户、还有我们的商家对用户，都需要面临的一个问题。我们是如何解决的呢？这是一个我们京东应用大数据的产业链的应用场景。大家能看到京东的数据其实是贯穿到方方面面的，它的价值链也非常长，为什么说它长呢，是因为我们的产品，我们本身自己就是产品的采购方，我们会从一个产品的采购进入我们的仓库，进行销售再到运到用户的手中，最后一公里，贯穿产品及产业链绝大部分过程，它涉及的数据我们可以收集来为用户服务。所以说京东是拥有中国电商领域最完整、最精准、最长价值链的数据。我们的数据是怎么用的呢？大家可以看到，我们会用我们的数据来进行个性化的服务，我们可以对用户进行画像，对小区进行画像，对我们的商品也可以进行画像，让它来专门为特定的用户来服务。我们有很庞大的客服队伍，我们同时也用人机对话的机器人来服务用户，这里就是会涉及到语音的处理，也涉及到语义识别的处理和订单的处理。
同时我们也会为我们商家提供一些个性化的服务，这些个性化的服务也会深入到方方面面。让我们来看一个例子，这是一个智能卖场的例子，在去年的春节大促，现在正好是办年货的时候了，这是我们去年年货的一个例子。我们通过对用户的深刻的理解，对销量预测进行分析，然后对什么样的商品适合于什么样的地域来进行一个关联，把这些数据进行一个细致化的处理，来提供给用户。我们发现用机器来做的事情远远效率高于我们用人脑，它可以使我们的热销爆品在用户没有下订单的时候，就可以预先放到我们前端的配送站，在用户需要的时候我们就可以马上进行配送。我们也可以把不同的地域需要的货物，都预先配送到相关的库房，这样来提高我们的效率和用户的体验。
我们再看一个个人推荐的例子，我们会对一个账号、一个用户的购物行为来进行细致的分析，这个分析的结果就是我们甚至可以比这个用户更了解他，可能大家都听过一个例子，是在亚马逊上对一个未婚妈妈，从她怀孕，到她最后生产，在她父亲都不知情的情况下，亚马逊都可以给她推送相关时期需要的商品。在京东我们其实对于每一个账号都会进行一个细致的分析，如果他总是来买一些适孕的产品，那我们就知道他可能是在准备怀孕，或者是进入了怀孕阶段，他要买婴儿车或者买奶瓶，那我们就知道他可能已经在为新生的宝宝做准备。针对不同情况，我们就会给他推送相关的产品，让他每次来购物的时候能够节省时间，同时我们也会为这个小孩的生长，来预备一系列成长需要的不同阶段的一些商品，我们也可以分辨出，通过他买的衣服的服饰，来知道他生的小孩是男孩还是女孩，可以为这一个家庭来准备这个小孩18年的一个生长过程需要的商品，甚至包括图书、玩具、旅游。这就是我们利用一个比较细致化的大数据分析的方式，来给用户提供的价值。
我给大家再举一个例子，就是我们的移动商店，移动商店的作用是使我们更靠近我们的用户。因为大家知道京东的一个核心价值就是有非常高效的配送体系，可以在两三个小时就可以把商品送到我们的客户手中，我们是如何做到的呢？大家可以通过这张图来看一看，原来我们的传统的流程是什么样的呢？我们的分拣员会把我们的商品从货架上取出、分拣，这些都是在仓库当中进行，待用户下单了以后还得进行网点的分配，再通过我们的传站车送到各个的配送站，再由我们的配送员来完成最后一公里的配送。但是我们有了移动商店以后，我们就可以提前进行备货准备，可以把他可能要买的东西，或者他之前一段时间内需要的产品，进行提前配送，在他没有下单的时候就已经把这个产品放到了离用户最近的配送站。当用户下单的时候，我们已经不是从我们的仓库来拿货了，而是用我们移动商店也就是配送站中去拣货，这样进行快速的处理，所以我们才能够在两三个小时内完成配送。在买热销品的时候，比如说您订购了一个iPhone7的手机，甚至在20分钟以内就可以送到用户手中，因为我们已经把相关的产品放到了离用户最近的地方，这就是销量预测能够达到的效果。当然这样做的目的，也是唯一目的，就是要给用户提供最极致的服务。
另外的例子是动态定价。我们的定价体系原来完全是由人来决定的，这样会产生很多的弊端，包括有效率低的问题，有不公平的地方，并且不能保证公司和用户都能够拿到最大化的利益。我们对整个的定价体系进行了一个分析，涉及的问题其实是非常复杂的，它包括像大家都知道货品是有它的生命周期的，在不同的促销时节，它的产品价格完全是浮动的，是很难来判断和预期的。当我们有了动态定价工具，我们会根据这个产品的特性还有用户的需求，完成我们一系列指标评判。比如说我们想让它产生最大化的GMV，那我们就可以用一系列的方法在价格和存货当中进行平衡，然后销售。这里用到的方法就是运筹学的方式来定价，目的就是在我们需要它提升销量的时候呢，能够定一个合理的价格，我们需要一个最大的毛利的时候，也可以用这种方法来确定更有利于毛利的价格。
这是一个机器人的图片，其实也是将人工智能来进行语义的理解。我们的机器人就相当于一个人的大脑工作，它会对我们的数据进行一个深度的分析，包括像自然语言处理，它对语义进行理解，进行分析，同时用数据确定出一个模型来。原来大家都是通过一些语法规则来实现，但现在更多的是我们用的是监督学习或者半监督学习，甚至是无监督学习的方式来做，效果比起以前的法则、规则为前提的效果要好的很多。
同时我们也会对用户进行用户画像，这也是一个个性化的问题，就是为了利用更多的数据，让数据来服务于搜索引擎，这个引擎是我们内部进行信息串联，让信息来发挥更大价值的技术，也用机器学习的方法、神经网络的方法来做出数据模型。当然那些服务包括实时的，也包括个性化的，还包括给用户提供一些特别的服务，所以大家可能通过一个小小的应用就可以享受到我们很多的服务。 它的效果其实是非常显著的，仅仅就是2015年，机器人客服就可以帮助京东节省上亿的成本，我们可以用更少的客服队伍来更好地服务于用户。
这是我们京东云的一个图片，数据是从我们整个的服务体系，商业运营的方方面面收集的，经过数据挖掘和知识体系构建后，通过京东云来提供给内外部用户使用，其中用到的包括数据分析，包括给用户提供的各个不同的应用。
大家知道我们京东也在做一些智能方面的尝试，我们有智能的设备，智能设备是帮助我们进行产品的互联，这方面我们有自己的标准协议，来连接家里不同的设备，来收集数据。我们也在做像智能冰箱，智能冰箱可以给用户提供一些智能化的服务，不仅仅能知道您家里的蔬菜，还有商品肉类是否发生了变质，还能告诉家里缺失了哪些产品，能够帮助您进行自动下单，甚至来补足家里的食品。
我们做了一个叫做叮咚音响的产品，就像Echo，它能够进行语音的识别，能够进行语音的交互，来满足用户基本的对话，您通过音响不仅仅可以点播歌曲，还可以通过音响来进行产品的购买，甚至可以进行天气预报、打车所有的这些服务，所有的这些服务的后台都是通过京东的智能云来提供服务的。这就是我刚才跟大家说到的叮咚音响，它有人机对话的能力。
最后我再给大家分享一下如何把我们的数据和我们计算能力结合起来为用户服务。这是通过京东云服务对外提供信息支撑的。京东收集了很多用户的信息，当然，我们对用户的信息是非常非常重视的，对数据进行充分保护，将数据用于为我们的用户提供服务，从而提供更多的增值服务。比如我们的数据在金融方面的应用，利用数据通过金融产品为用户、为我们的供应链提供服务，把这些数据的能力给释放出来。
通过我们的云服务进行数据的交换，把我们的信息通过京东的平台来对外提供增值服务。如物流方面的应用，大家知道京东的物流体系相对来说还是很完善，而且有它自己独特的经验，我们不仅将数据应用在配送自己的商品上，而且也开放给其它企业，其中包括很多的传统企业，他们将京东的数据应用于提升这些传统企业的服务。这也是互联网+时代的特点，京东不再仅仅是个电商，我们也是一家技术公司，用科技引领未来。
