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截止6月18日當天下午2點半，京東618全球年中購物節累計下單金額突破了1800億元。相比2018年6月1日0點到6月18日24點，累計下單金額1592億元已經突破記錄。這個1800億元銷售額背后，需要物流配送員跑5億公里，才能完成所有訂單的送達服務。

在這場低調的年中狂歡背后，有一個神秘的大腦，也就是傳說中的神秘指揮部——京東視界。

京東視界是一個可視化的指揮中心，我們可以在這里實時監控全國的訂單、物流、倉儲等整個交易鏈條上的各個環節，通過大數據的支持，以最快的響應速度，為京東618這樣的大型活動打下堅實后盾。

前段時間，咱們邀請到「京東大數據研究院首席研究官」劉暉，他將帶我們走進京東，揭開京東千億營收背后的秘密武器——京東大數據。

在這次專訪中，他將為我們解讀京東大數據發現的一些有趣的事情，京東大數據的應用架構，以及京東如何利用大數據為傳統零售賦能的相關內容。

首先，分享幾組有趣的電商消費數據：

1. 元宵節的消費數據

京東每年都會跟蹤分析元宵節的消費數據。元宵與湯圓是兩種不同的商品，一般而言，北方“滾”元宵、南方“包”湯圓，是我國不同地域的傳統習俗。但2019年的消費數據顯示，北方的消費者在正月十五更喜歡買湯圓，南方的消費者則開始喜歡買元宵，這其實反映了消費者「喜歡嘗鮮」的消費心理。

此外，春節時會有不少西北的用戶大量采購波士頓龍蝦、阿根廷紅蝦，也有一些海南的用戶去買東北酸菜，這些地域性的消費數據，生動、有趣地為我們展現了中國的消費圖景。

2. 春節的消費數據

今年京東做了春節的消費分析。劉暉說，春節有兩種消費行為是特別典型的：

一個是異地消費，在北上廣深工作的年輕人，在回老家之前，很有可能是通過電商把年貨郵寄回去。所以，每年春節、中秋節前后，會產生大量的異地訂單，這些異地訂單非常具有分析價值，京東可以根據這些數據，判斷哪些地區是勞動力的輸出地，哪些地區是勞動力的輸入地。

根據這些結論，京東可以有后續更多的個性化動作。

另一個是消費升級，2016、2017兩年，大量的北方用戶給家里寄去了口罩與空氣凈化器，這是一線城市向其它城市輸出應對霧霾的手段。2018、2019兩年，一些無形的中高端產品開始“嶄露頭角”，很多人給家里購買了出境游、國內游，或者一些高端的美容、美妝產品。

劉暉提出，京東電商大數據的價值，體現在如下4個方面：

1. 洞察

首先是洞察，京東要讓數據包含的趨勢和內容變化展現在所關注的人面前。這從骨子里來說就是可視化，把之前存在于報表中的、需要大量瀏覽才能看到的數據趨勢，通過線條或動態的三維圖標來展現。

2.?挖掘

其次是挖掘，就是從現有的數據中，發現事物發展的趨勢所在，也就是說要做預測，看看未來究竟會發生什么？

京東會對每一個商品，在未來一個季度以內的銷量，或是每個地區不同用戶群的銷量進行預測，也可以對它們的價格走向進行預測。

3. 決策

再次是決策，既然有了預測，京東就可以讓數據加上人工智能系統，幫助人做很多決策和輔助決策。比如：一個商品上市之后，應該用怎樣的價格策略去完成銷售？在半個月內要完成銷售1萬件的目標，究竟應該在哪些倉里配？把它放在什么位置上？在什么樣的頁面上給商品提供什么樣的促銷措施？

這些往往都是人來做，但是現在京東用更多大數據做決策和輔助決策，就是幫助大家來做決策的一些建議。

4. 開放

最后是開放，開放是所有做大數據的人共同期盼的未來，數據從業者們希望大數據能夠跳脫出每個部門、每個公司甚至是國家之間的藩籬，能夠讓大數據真正地流動起來，去創造更好的價值。

劉暉說，京東現在正處于大數據2.5的階段，大量的數據已經做了預測，可以用數據工具幫助同事進行一些輔助決策。比如這個商品下一階段要進多少件貨，放在哪里，定一個什么樣的價格，隨著人工智能決策能力的不斷提升，京東的電商零售會做得更有效率、更低成本，也讓消費者擁有更好的體驗。

京東的大數據具備一個系統、完備的體系。在底層，京東有很龐大、統一、開放的數據底層，無論是交易的零售數據、物流數據，甚至是金融的支付數據都是在一個巨大的平臺上，這也導致京東可以擁有非常完整的數據鏈。

再往上一層叫做知識層，就是從簡單的交易數據變成一些更加人性化或者更加偏社會科學的數據。比如京東用很多畫像去描繪用戶、描繪商品、描繪小區。

再往上一層，京東做了大量的數據模型進行分析和預測，同時支持集團的所有業務，這是大數據的中臺，是京東大數據應用架構的中間一層，通過開放更多的產品服務，為京東以及更多的合作伙伴來提供服務。

大數據是有價值的，京東的大數據也具備系統、完整的體系，那么京東如何用大數據看消費呢？

一方面，京東通過將用戶畫像數據化，達到精準服務用戶的目的。

所謂用戶畫像，就是京東的大數據工作者，通過數據去描繪這個用戶。京東最多給用戶打過300多個標簽，這些標簽中甚至還包括用戶有沒有寵物、需不需要裝修、有沒有車載設備、買沒買過大家電等很多周邊信息，京東通過對這些信息進行梳理、進一步細化、精準化，形成常用的幾十個標簽。

例如通過用戶的交易行為，挖掘出用戶的性別、學歷、商品購買方式等。京東有大量的數據模型算法，通過用戶的交易數據去估算這個人的用戶畫像。京東在針對用戶做數據分析時，常用的是四類數據。

1. 交易數據

第一類數據是用戶通過真金白銀在京東上購買商品，留下來的是交易數據。這一部分數據體量很大，是京東的核心資產，讓京東知道用戶在什么時間，買了多少件什么樣的商品。

2. 用戶行為數據

第二類數據是京東的用戶行為數據，也被稱為數字足印，當用戶登錄或者一開始訪問京東的網站或App時，用戶的整個行動軌跡是留下了足印的。例如：他是怎么進入我們的網站，是通過搜索還是目錄式索引進入到商品的詳情頁，在瀏覽商品詳情頁時會在哪里停留。

3. 知識結構體系

第三類數據是剛才提到的知識結構體系，京東目前擁有用戶畫像、小區畫像、商家畫像、商品畫像這4個畫像。

嘉賓劉暉在這里特別為我們介紹了小區畫像，中國的商品房模式使得消費、職業上很接近的一群人往往住進了同樣的小區。京東擁有自建的物流體系，可以用很精確的商業小區的維度去判斷這些用戶的共性。比如：這個小區的用戶，他在購買嬰幼兒商品時，選擇的是哪個品牌的進口奶粉，選擇的是國產還是進口的電飯煲，這些數據往往非常準確。

比如你是一個望京的住戶，你身邊的鄰居都是一些高端的商務人士，那么顯而易見，當你打開京東搜索時，頁面上更多呈現的應該是一些高端的進口商品。

4. 調研

第四類數據是調研，調研不是客觀的商品數據，是來自于我們與用戶面對面或在線的訪談。

京東調研的特色在于：能夠將調研問題精準地投放給標的用戶。例如：一個配件企業想做汽車輪轂的調研，他想知道購買10-20萬的這些轎車的用戶，他們究竟未來有沒有更換自己默認輪轂的這種潛在需求？

京東的特色在于我們很明確的可以通過這些用戶購買的汽車配件的型號，鎖定目標用戶群，同時它甚至可以指定相應的城市，甚至城區小區年齡段收入階層學歷，我們把問卷精準地發放到消費者能夠觸達的窗口，讓它能夠進行反饋。

另一方面，京東目前可以掌握多種維度的數據，其中比較典型的有兩種：基于時間維度的交易數據和基于地域維度的交易數據。

5. 基于時間維度的交易數據

嘉賓劉暉首先分享了一組基于時間維度的交易數據，如下圖：

PC端下單曲線展示一個用戶典型的生活與工作的時間流程。凌晨，用戶睡覺了，6點鐘起床，8點鐘在上班路上，這時下單量較小。但是，到了10-11點，會拉起一個采購的高峰，因為用戶可能處理完了手上的第一批郵件，需要喘一口氣，正好上京東去消費一下。

中午12點，這個曲線又會掉下去，因為用戶出去吃飯了，無法在PC端上進行購物。下午2點-4點，又會拉起一個購物的小高峰，因為下午的會議又開始了，開完幾個會以后，用戶需要平復一下心情，再買一點東西。

到下午5點以后，PC端的購物曲線就會一直下去，因為回家吃晚飯后，我們大多會躺在沙發上看電視，不會再接觸PC了。但是，藍色的移動端曲線是完全不一樣的，我們可以看到，這條曲線非常平緩，這是因為：移動端用戶可以在很多時間和場合去下單。

所以，如果我們用時間和交易的維度進行交叉時，就可以看到更豐富或深入的用戶的一些習慣。

6. 基于地域維度的交易數據

談到地域維度，嘉賓劉暉同樣舉了一個大家非常感興趣的例子：哪些地方的人天生就是能喝或者愛喝酒，所以京東每年都會給出一個紅白黃啤四種酒類在全國的消費分布。

比如，北京市位于第四象限，也就是說北京人買酒的頻率沒那么高，但買的都是好酒，在這一方面，上海、西藏的情況與北京類似。

為什么西藏會出現在第4象限？

這是因為西藏是一個新興的電商消費地區，第一批接受電商的人往往是金字塔的中高端用戶，他們的消費習慣跟一線城市非常接近。

但是看到黑吉遼，很多人就會問了，為什么東三省這么能喝的地區會排在這兒？

這是因為：東三省在電商上的白酒消費量不是特別大，他們的啤酒消費排在第一象限，頻率極高，購買力也很強，構成了與白酒的相互替代。

劉暉分享了很多京東對于大數據的看法、認知與建設，那么，京東大數據究竟有何應用呢？他列舉了四類典型大數據應用：千人千面、智能供應鏈、C2M反向定制、京東專享。

1. 千人千面

千人千面是指京東基于大數據挖掘，使得每一個用戶在打開ta的京東App或者輸入一個搜索詞之后，看到的頁面完全不一樣，會根據你的用戶畫像、小區畫像，為你精準地推送最適合你的商品。

這個模式讓我們對未來大數據在電商的應用中充滿了信心，因為對于京東來說，這可以極大地提升轉化率。對于消費者來說，ta可以將京東當作一個個性化的商場，一個精準捕捉、匹配ta購物需求的地方。

2. 智能供應鏈

智能供應鏈是京東的老本行，做零售的企業都是做供應鏈的，都會積累大量的數據，都是通過使用數據更好地運行、推動供應鏈。例如：京東可以告訴上游企業，它的某一款商品在未來一個季度究竟在全國的500多個倉庫，每個倉庫放多少個產品合適。京東也可以告訴一個企業，要對這款春季的時尚服裝進行清倉了，該如何確定價格曲線，什么時候該降價多少錢？

3. C2M反向定制

C2M反向定制，也是京東基于大數據的一項重要舉措。劉暉為我們簡單梳理了一下C2M反向定制的一些關鍵要素。

外界會認為京東在做C2M反向定制時，主要就是通過用戶的點評采購，但實際上其背后系統中的因素非常豐富，京東甚至會根據用戶在瀏覽商品頁時的停留、跳出情況，甚至還有售后反饋的大量信息，去決定要給哪些用戶推送什么樣的產品，進行用戶群的細分，為相應的用戶制定相應的價格。

劉暉坦言，他相信京東代表了未來零售的模式，京東會為每一個人去生產最適合ta最精準的商品和服務。

4. 購物決策的“臨門一腳”

在電商平臺上，有些用戶的行為非常有趣。他們往往會把高價值的目標商品放在購物車里，有時一放就是一年半載，在這段時間里，用戶會頻繁地去看那個商品，并比較同類的商品，京東把這類用戶加了標簽，叫做強需求用戶。

嘉賓劉暉說，這些用戶距離買下商品，可能只差了一個動因，這個動因有可能是一個200元錢的配件包，或者是50元錢的現金券。為了應對這樣的強需求用戶，京東設置了一個項目：京東專享，這是讓用戶決定購買的“臨門一腳”。

京東專享的的核心就是通過大數據去把這些對某個商品有強需求，離購買只差一步之遙的用戶挖掘出來，京東會把用戶在京東能夠享受的京東給的優惠，廠商能給的優惠把它匯集起來，計算出一個特殊的一個優惠包，通過App或者短信的提示發給他，這個叫做京東專享優惠。

這個系統收效非常明顯，在我們的大家電和高端手機上明確地提升了購買量，而且也讓消費者覺得自己被重視了，而且它的個性化需求被滿足了。

在這次專訪的分享的最后，劉暉老師還回應了各位吃瓜群眾提出的問題，比如：

• 千人千面以外，京東還有哪些重量級應用？
• 京東的無界零售與蘇寧的智慧零售、阿里的新零售有何區別？
• 大數據技術能為京東未來的ToB業務提供怎樣的幫助？
• 如何看待某下沉市場電商的崛起？

……

這些犀利、尖銳的提問，老師會怎么回答呢？

囿于節選文章的篇幅，就不在這里多說啦~給你賣個關子，快快到正片中一探究竟吧！

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京東獨家專訪：大數據如何助力零售升級｜《臨廠發揮》第七季

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