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AI的本質(zhì)，就是解決復(fù)雜場景的效率問題。

分享嘉賓：京東產(chǎn)品總監(jiān)@朱文偉

本文為1月7日人人都是產(chǎn)品經(jīng)理與騰訊大學(xué)聯(lián)合主辦的2017中國產(chǎn)品經(jīng)理大會·上海站嘉賓分享內(nèi)容整理總結(jié)，由人人都是產(chǎn)品經(jīng)理合作伙伴@筆記俠 整理，部分內(nèi)容有修改：

今天我會結(jié)合AI和營銷上的想法以及落地實(shí)踐的經(jīng)驗(yàn)，分享我們的一些思考。

一、數(shù)據(jù)是AI的根本

數(shù)據(jù)很重要。我們稱現(xiàn)在是人工智能的第三次浪潮。有兩個決定因素比較能論證這件事情是可以成功的：

第一是計算力。舉例來看：英偉達(dá)最近兩年的股票價格增長是600%，從一家市值一百多億美金的公司，到現(xiàn)在已經(jīng)突破了一千兩百億，這是一個巨大的飛躍，得益于人工智能的興起。

第二是數(shù)據(jù)。互聯(lián)網(wǎng)在經(jīng)歷了這十幾二十年之后，已經(jīng)把用戶的習(xí)慣和數(shù)據(jù)慢慢從線下引到線上。現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)時代整體收集數(shù)據(jù)和清洗數(shù)據(jù)成本比以往要低得多，我們可以看一下數(shù)據(jù)的重要性。

這里涉及到兩部分，第一部分是數(shù)據(jù)的收集，第二部分是數(shù)據(jù)清洗。

1. 數(shù)據(jù)收集

數(shù)據(jù)收集的來源：

京東擁有我認(rèn)為幾乎是互聯(lián)網(wǎng)上最完整、最精準(zhǔn)、最高、最長完整鏈條的數(shù)據(jù)。

第一方面，京東商城一年有大幾千億的銷售額，十幾萬的商家，10億以上的商品每天沉淀在平臺上，有大量的數(shù)據(jù)可以為整體的后續(xù)營銷和人工智能建設(shè)服務(wù)。

第二方面，我不知道大家有沒有用過京東白條？實(shí)際上像京東白條，包括理財產(chǎn)品，對用戶來講是有非常高價值的數(shù)據(jù)。

第三方面，是物流。今年4月份，京東宣布整個物流子集團(tuán)成立，意味著京東物流從一個供給自身商城業(yè)務(wù)，擴(kuò)展到社會化物流。我們現(xiàn)在也開始給大量的品牌方服務(wù)，可能這個商家在天貓開店，但它是用京東的倉庫，用京東的整個物流體系。各個地區(qū)行業(yè)的數(shù)據(jù)獲取可以更高，當(dāng)然數(shù)據(jù)是永遠(yuǎn)沒有止境的。

第四方面，東哥（劉強(qiáng)東在開年大會上）也提了無界零售。我們現(xiàn)有八家京X計劃，包括騰訊，今日頭條，都是行業(yè)里最大的媒體和流量端。通過整個的數(shù)據(jù)清洗，讓我們的數(shù)據(jù)更完整。

數(shù)據(jù)收集的原則

互聯(lián)網(wǎng)真正地采集了大量的數(shù)據(jù)，這是人工智能的第一戰(zhàn)場。在數(shù)據(jù)整個收集過程里有幾個點(diǎn)，是我想強(qiáng)調(diào)的：

第一個，數(shù)據(jù)并非越多越好

如果有些數(shù)據(jù)是無效的，也不用刻意地生產(chǎn)很多畫像。

第二個，沒有應(yīng)用場景的畫像沒有任何價值

舉個例子，比如你喜歡吃核桃，你又打王者榮耀，你覺得王者榮耀知道你喜歡吃核桃這件事情有任何價值嗎？他可能給你出個核桃的裝備嗎？聽上去好像沒有什么商業(yè)意義。

第三個，大部分畫像都是一種概率

大部分?jǐn)?shù)據(jù)，包括用戶畫像，你可以認(rèn)為它是一種概率。比如，在我們家大部分電商的消費(fèi)都是我來完成的，也會幫我老婆買一些女性用品，由于我其他行為也不多，可能我就會被定義為一個女性用戶。但實(shí)際上我在其他方面的行為并不是一個女性用戶，所以它會存在偏差。

第四個，不要過度關(guān)心用戶避免用戶焦慮

這個在互聯(lián)網(wǎng)早期比較多，總讓用戶填一些個人信息問卷；其實(shí)很少有人會認(rèn)真地去填，所以盡量不要去打攪用戶。

再舉個例子，比如說杜蕾斯很火，我可能算出來了，你兩周肯定會買一次。那到點(diǎn)了，我就在APP首頁全部推送杜蕾斯，被別人看見，你是會覺得隱私被侵犯的，所以盡量地避免過度去關(guān)心。

2. 數(shù)據(jù)清洗

有了完整數(shù)據(jù)之后，還是要落地到商品的數(shù)據(jù)、內(nèi)容的數(shù)據(jù)、店鋪品牌的數(shù)據(jù)，以及最重要的用戶畫像上。

我們在有一套標(biāo)準(zhǔn)的體系收集用戶整體鏈路之后，基于畫像的過濾和清洗形成了幾個維度：

第一，人口屬性

比如你是哪里人？ 現(xiàn)在我們在互聯(lián)網(wǎng)上都要實(shí)名認(rèn)證，通過你的身份證號可以得到你的性別、出生地，這些信息都是比較完整的（但我們絕對是保密的，我自己也都查不到每個用戶的信息）。當(dāng)然有很多數(shù)據(jù)是來自于金融，得益于我們的這些強(qiáng)關(guān)聯(lián)。

第二，用戶的屬性偏好

你在京東的很多行為，我們會定義你的品類偏好，品牌偏好，包括商品的偏好，更細(xì)分的會在品類上。

以購買力舉例，你是買一千塊錢的手機(jī)，還是買一萬塊錢的手機(jī)，這里會存在一個價格歧視的問題；但這個價格不是說一千塊錢的手機(jī)賣給你是一千，賣給他是一千五。而是說由于品牌的影響，兩個商品的差異非常??；但由于我覺得你的溢價能力是比較強(qiáng)的，那可能就會把更貴的商品推給你。

第三，垂直標(biāo)簽

舉個例子，母嬰人群。很多人知道備孕的時候要吃葉酸，一旦你在京東買葉酸了，我就知道你可能離懷孕不久了。我們基于這個用戶的行為，可以推算出她在整個母嬰過程里面的狀態(tài)：是在懷孕周期，還是baby剛出生。從懷孕到兩歲的過程，我們都定義為母嬰人群。我可以在你的周期里給你推一段奶粉、二段奶粉、三段奶粉，這是一個非常強(qiáng)的應(yīng)用場景。

第四，外部標(biāo)簽

我們會有很多外部廣告投放，可以獲取到外部的一些用戶的標(biāo)簽，這是電商所不具備的。

二、AI的本質(zhì)是：解決復(fù)雜場景的效率問題

AI可以結(jié)合營銷場景，做很多在營銷上的實(shí)際應(yīng)用。

在實(shí)際應(yīng)用中我們定義，AI是解決復(fù)雜場景的效率問題。社會主義是提高生產(chǎn)力的很好的法寶，我覺得AI也是。

AI不僅僅是一個用戶產(chǎn)品，其實(shí)對內(nèi)部提升運(yùn)營效率也特別有幫助。

舉一個不是那么復(fù)雜的場景：

案例：京東秒殺

1. 資源分配管理成本

我們在2016年年初才開始推秒殺的智能化，最早期是這樣做的：每天有十幾個秒殺場次，每個場次有50個商品，每個事業(yè)部不同的GMV目標(biāo)，之前是靠運(yùn)營同事把這些坑位一個個分給事業(yè)部，現(xiàn)在通過AI來處理：第一個資源位和第五十個資源位產(chǎn)生的價值是完全不同的，如果是最后一個和第一個來比，可能GMV貢獻(xiàn)度只有10%。這會導(dǎo)致資源管理的成本非常高，因?yàn)橐_到每一個資源位來看它的效率。

2.?資源撬動、激勵

從前端運(yùn)營的角度，必然想把更好的商品放到更好的位置。

比如，三只松鼠本來賣五折，基于歷史銷售來看，五折其實(shí)不是一個很有競爭力的價格，我希望賣到三折。

現(xiàn)在是很難去要求的，因?yàn)槟憬o他的資源曝光已經(jīng)非常固化了。放在第十個坑位就是那么多曝光，只是三折的轉(zhuǎn)化率稍微高一點(diǎn)。

如果通過AI技術(shù)決定商家商品的坑位，商家能夠通過加強(qiáng)折扣力度提升排序，那么就能夠激勵商家給出更有競爭力的價格。

3. 復(fù)雜場景下的用戶行為差異

這個例子是跟用戶相關(guān)性更高的，特別典型。

現(xiàn)在是冬天，大部分同學(xué)從深圳來，他可能要帶很多衣服，因?yàn)樯钲诂F(xiàn)在氣候不是很寒冷；但是在北京，大家可能都穿著波司登（某羽絨服品牌）。所以不同區(qū)域，用戶其實(shí)有很大的差異，但不僅在于區(qū)域，可能在很多行為上會存在很大的差別。

基于單一頻道，我們有很多通用的模型，并且基于同一個頻道做了一些差異化建設(shè)。

第一個，考慮資源撬動的問題。不僅考慮打幾折，還要考慮這個折扣和歷史最低價、歷史銷售的對比；不僅考慮它自身的銷售怎么樣，還會考慮它在品類里排行如何。針對秒殺這種強(qiáng)促銷的頻道，我們會更多地考慮它的銷售庫存——一件賣一百塊錢的商品，賣一賣一百件和賣一萬件，對頻道的價值差異是非常大的。

第二個，看商品的實(shí)時效果。除了正常的數(shù)據(jù)以外，引入兩個基于這個頻道特性的數(shù)據(jù)：

• 預(yù)約量，我們會做24小時提前曝光。看這個商品曝光之后，有多用戶真正關(guān)心它，愿意來搶。
• 售謦率。實(shí)時跟進(jìn)銷售進(jìn)度，銷售進(jìn)度越高，會給一個權(quán)重。銷售很低的，從銷售補(bǔ)充的角度來講，也會給一些權(quán)重。

第三個，最重要的用戶的偏好。除了正常的品類、品牌偏好之外，我們會加上品類協(xié)同?？赡苓@個用戶在A品類沒有什么行為，但我們發(fā)現(xiàn)用戶在A品類和B品類上，是有一些銷售關(guān)聯(lián)度的，以及在某些品類上可能會有復(fù)購的問題。比如你買個手機(jī)，一般人應(yīng)該不會在六個月到半年之內(nèi)再去買第二臺，這樣的商品我們往往會給它做降權(quán)。

基于這些模型，我們?nèi)プ稣w點(diǎn)擊率和訂單轉(zhuǎn)化的優(yōu)化，看哪些效率高，哪些效率不高?；谝粋€運(yùn)營場景，比如針對618、雙11、優(yōu)惠券等這樣強(qiáng)促銷的頻道，我們會給出不同的解決方案。

因?yàn)榇蟠倨陂g用戶的行為差異很大，我們會基于去年618或者去年雙11的數(shù)據(jù)，做專門的模型訓(xùn)練，讓用戶在這個周期里面的行為表現(xiàn)，更趨向于我們預(yù)測的現(xiàn)實(shí)結(jié)果。

可能有人覺得秒殺或者像淘寶、聚劃算、淘搶購，它的促銷信息太強(qiáng)了，好像AI在里面也起不了什么效果，但從我們實(shí)際結(jié)果上來看，整體提升率能到30%。秒殺在雙11周期里面，11月1號我們的銷售額突破了一百億。通過AI這個模型的優(yōu)化，提升30%是一個非常大的量級。

哪些場景可以借助AI解決？

第一個，從運(yùn)營端來看，人的數(shù)量永遠(yuǎn)是有限的。秒殺頻道有接近100號員工，這是一個非常大的量級。 京東內(nèi)部的活動，每天線上有5000個，如果一個人負(fù)責(zé)一個活動，也要需要5000個人，這個規(guī)模是不能再去擴(kuò)充的。

第二個，在京東這樣平臺（包括阿里），很多資源和流量都是按品類來管理的，每個品類都有銷售KPI，當(dāng)它做活動的時候，比如生鮮做活動，是不太可能賣家電的。

結(jié)合這樣兩個場景，我們?nèi)タ从袥]有辦法提供一種更場景化的鏈路，來完成AI賦能。

案例：準(zhǔn)備婚禮

在操辦婚禮的時候，有很多事情要做：要買家電，要裝修房子，要買喜糖，都是一些跨品類的長鏈路的行為。那么，有沒有辦法把很多場景通過一個機(jī)器挖掘出來，再通過自動化的方式有效組織，以非常簡化的結(jié)構(gòu)推薦給用戶？

在這個過程里，有一些問題是必須要解決的。

第一個問題，場景怎么來？很多場景很細(xì)分，而且?guī)缀鹾苌儆幸粋€運(yùn)營懂全局。

第二個問題，內(nèi)容怎么來？場景里面有很多商品，有很多內(nèi)容，總要有一個地方來確定這個規(guī)則去選品。

第三個問題，頭圖怎么來？頁面里會有個頭圖，它是一個氛圍圖。怎么生成？ 以及整體頁面結(jié)構(gòu)，頁面樣式怎么確定？

考慮到這個場景確實(shí)非常大，我們最后的結(jié)論是讓機(jī)器來完成所有的事情。

如果場景數(shù)量是一個非常可控的量級，比如說50個，可能有幾個運(yùn)營同事就可以搞定了；但當(dāng)整個數(shù)量達(dá)到5000甚至更大的時候，人的力量是非常有限的，不可能為了這個頻道去招一千個人，從公司整體效率上來講也是不可行的。

同時所有的場景都在動態(tài)變化。舉個例子，比如叮咚音箱，包括小雅音箱，它也是一個場景，但這個場景可能在最近兩年才起來，明年可能有另外的場景方向，這是需要一個動態(tài)調(diào)整過程的，我們希望整體過程都是可以機(jī)器化生產(chǎn)的。

第一個：場景怎么來？

我們把這件事情真正地交給機(jī)器。我們清洗了大量底層的數(shù)據(jù)，把所有的商品、內(nèi)容、店鋪、商家、達(dá)人標(biāo)簽化。然后去看所有用戶的行為：搜索行為、訪問行為以及去扒全網(wǎng)的，比如百度上熱搜，今天發(fā)生了什么變化，以及去看不同的人群?？倳心敲匆蝗喝?，他的行為是領(lǐng)先的，我們稱他為達(dá)人。他可能先穿著這件衣服，由于他穿著這件衣服就引領(lǐng)時尚了。這些人在京東的行為是怎么樣的，我們希望可以把它聚類出來，形成一個場景挖掘。

我們挖了至少上千的頻道、場景出來。

但是頻道、場景挖出來之后，至少要輸出到前端給用戶，純粹的后臺數(shù)據(jù)是無法完成這個事情的。所以我們又設(shè)計了一個機(jī)制叫場景生成器——機(jī)器挖掘結(jié)果出來之后，提交給人，這個人負(fù)責(zé)總結(jié)頻道的名字和副標(biāo)題。

我們知道，百度、京東、阿里可能都在做AI寫作，我們在內(nèi)容生產(chǎn)上也做過很多這樣的嘗試，發(fā)現(xiàn)效果確實(shí)不太好。它寫出來的東西（特別是這種短標(biāo)題），往往是人無法理解的，或者它可能是一個純粹的品類詞，場景感非常弱；所以現(xiàn)在我們這部分是人在做的。確定名字之后，內(nèi)容質(zhì)量是人可以理解的場景下，我們會調(diào)用整個的場景頻道服務(wù)。

場景生成器的作用

第一，判斷品類特征，找到適應(yīng)它結(jié)構(gòu)。比如我買快消品，你買可樂，幾乎沒有人會去看商品詳情頁，大部分人是在列表加購，但是你去看3C商品，買手機(jī)的時候不太可能搜iPhone直接加購，這個決策成本是不太可能在這么短的鏈路里完成的，我們基于這種不同場景會生成不同的頁面結(jié)構(gòu)。

第二，抓去場景下內(nèi)容自動生成頭圖。京東內(nèi)容生態(tài)已經(jīng)生產(chǎn)了大量的內(nèi)容，在這里面，我們抓取合適這個場景的圖片，結(jié)合標(biāo)題生成頭圖。

第三，基于機(jī)器學(xué)習(xí)方法召回排序。基于前面挖掘的結(jié)果，通過一系列召回策略，生成一個頻道，并且把它投到線上。

案例：怕熱星人

我們頻道4月份剛剛上線，在6月底的時候發(fā)現(xiàn)一個特別有意思的特征：運(yùn)動飲料、家電（主要是空調(diào)、冰箱）這些商品的銷量，有非常一致性的提升，結(jié)合機(jī)器的推薦生成了這個頻道。

最好的時候，7月份和8月份這個單一頻道，占整體頻道銷售額的20%到30%。

案例：東家小院

這是一個名字特別有京東特征的頻道，東家小院是我們第一次通過整個大數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)和圖像智能的方法，去嘗試一個“準(zhǔn)無人”運(yùn)營的頻道。這個“準(zhǔn)”就是因?yàn)榍懊嫖覀內(nèi)斯矶?biāo)題，隨著技術(shù)進(jìn)步，理論上可以讓它變成一個完全無人運(yùn)營的頻道，大家可以在京東APP的首頁入口非?？可系奈恢谜业剿?。

我們從500個頻道池里面選了6個露出在首頁，所有的入口都是基于用戶行為的個性化的，而且這個個性化是非常實(shí)時的，基本上你點(diǎn)了之后再刷一下就變了。同時，我們也做了整體到內(nèi)頁的入口圖的聯(lián)動，內(nèi)頁也會基于所有用戶的行為做相關(guān)聯(lián)推薦，以及商品和內(nèi)容的個性化召回——這是我們第一次嘗試的一個完整的AI鏈路。

這是整體上線之后的一些數(shù)據(jù)表現(xiàn)：藍(lán)色是UV（Unique Visitor，網(wǎng)站獨(dú)立訪客），黃色線是GMV（Gross Merchandise Volume，成交總額）。

可以看到：從4月份開始到12月份，GMV的增長比UV還要大。

在這個過程里，我們做了非常多的模型優(yōu)化，并且最早的頻道從一百增長到現(xiàn)在五百多，整體的效率在雙11周期達(dá)到了最高峰。

其實(shí)UV在12月份還在增長，但為什么11月份對應(yīng)的GMV是高點(diǎn)？因?yàn)樵?1月份京東的用戶購物熱情上漲，看到東西就買，導(dǎo)致我們頻道整體的銷售也出現(xiàn)峰值的情況（幽默）。這個UV數(shù)據(jù)現(xiàn)在差不多是幾百萬的量級。

三、AI是持續(xù)學(xué)習(xí)的過程

AI不是一蹴而就的。

從前面的增長數(shù)據(jù)來看：

第一，需要經(jīng)過大流量的驗(yàn)證

AI除了數(shù)據(jù)以外，就是計算。通過流量的驗(yàn)證，可以收集到大量的用戶行為數(shù)據(jù)。

這個和Alpha Go是不太一樣的：Alpha Go的規(guī)則相對簡單，只要告訴它怎么下是合法的，怎么樣算贏就可以了。10月份DeepMind團(tuán)隊宣布了Alpha Zero通過40天的自我學(xué)習(xí)，沒有接受其他任何在網(wǎng)絡(luò)上收集的棋譜數(shù)據(jù)，就打敗了原來的Alpha Go。給它數(shù)量只有兩個：第一個，下棋的規(guī)則。第二個，怎么算贏？讓它不斷地自己和自己下。

我所說的很多人都無法想象的一些策略，但是在電商的領(lǐng)域，或者大家面對很多To C用戶的時候，用戶的數(shù)據(jù)才是價值，這是需要強(qiáng)輸入的。

第二，基于用戶體驗(yàn)

還是舉前面的例子，幾乎不太會有用戶希望自己被推薦出來杜蕾斯：當(dāng)別人看見的時候，發(fā)現(xiàn)你跟我用的是一個牌子——很尷尬是不是？

有些場景機(jī)器是不了解的，但是人了解，這個體驗(yàn)需要人來設(shè)定規(guī)則去做控制。

第三，業(yè)務(wù)的平衡

大家都知道京東的強(qiáng)項(xiàng)是3C，是家電。如果任由機(jī)器去做，導(dǎo)致的結(jié)果可能是你看到的永遠(yuǎn)都是3C，都是家電——因?yàn)閺腉MV產(chǎn)出來講，這樣的品類效率是最高的。

比如，買一臺iPhoneX，現(xiàn)在是一萬塊錢，但買生鮮的客單價可能就是一百多，這是無法相比的。所以在這里面我們要考慮更多的業(yè)務(wù)場景，包括品類的均衡。

在用戶看到的時候，不僅是體驗(yàn)，也是業(yè)務(wù)因素，要給他更豐富的品類；以及當(dāng)一些品類新出來的時候，比如京東的7 FRESH剛開張，像這樣的新品類，如果不靠一些戰(zhàn)略扶持，冷啟動是非常難的。因?yàn)闆]有任何的用戶偏好，用戶沒有任何的行為，更談不上品類協(xié)同，這就需要一些人為的加權(quán)來做干預(yù)。

四、平臺化，賦能更多場景

整體上，如果我們只是做單點(diǎn)的研究去推薦，那么AI這件事情其實(shí)就失去了價值。因?yàn)檫@樣的話需要基于所有的場景做獨(dú)立化訓(xùn)練，實(shí)際上并不用——可以把它建成一個平臺化的能力，讓它可以應(yīng)用到更多的場景，我們建設(shè)的平臺叫京東營銷投放平臺。

它集成了基礎(chǔ)的個性化推薦、精準(zhǔn)投放、業(yè)務(wù)補(bǔ)充和自動化運(yùn)營能力。

簡單的以精準(zhǔn)投放能力為例，對于7 FRESH，在APP里，只有當(dāng)你在那家店周邊三公里它的可配送范圍內(nèi)，我們才會把入口開放給你。

以及有很多很復(fù)雜、很繁瑣的事情，包括一些業(yè)務(wù)信息的補(bǔ)充、異常過濾、算法的分流、數(shù)據(jù)的清洗，這是一個持續(xù)優(yōu)化的過程。以及我們通過這個平臺建設(shè)，賦能到更多的業(yè)務(wù)場景。

現(xiàn)在通過京東營銷投放平臺覆蓋到的APP、PC的首頁、618大促活動（包括一些三超的品牌活動）、通天塔、優(yōu)惠券頻道等，這些場景可以非?？焖俚亟邮?，包括前端的埋點(diǎn)、數(shù)據(jù)清洗的整個過程。

當(dāng)然很多時候我們提供的是一些比較通用的模型和方案。當(dāng)一個大流量的業(yè)務(wù)需要做深度優(yōu)化的時候，我們也會基于這個場景去做完整的深度鏈路的優(yōu)化。

五、全新營銷模式正在加速形成

我們在做AI建設(shè)去影響營銷過程的時候，到底發(fā)生了什么？

我用三個關(guān)鍵詞來總結(jié)：

第一個，規(guī)則化

傳統(tǒng)的營銷模式，是基于人對流量和資源位的管理；但是類似于東家小院這樣的頻道，它是形成一個規(guī)則，人是不需要參與的，或者說人在里面起到的是監(jiān)督的作用：我知道什么樣的商品能進(jìn)來，什么樣玩法的內(nèi)容可以參與。

第二個，開放化

由于自動化引入，人的效率大大提升，或者說人可以釋放出來了，營銷曝光的資源更多了。在原始的運(yùn)營模式里面能參與的商家只有頭部，而現(xiàn)在京東16萬的商家，大量商家可以參與。

在這個規(guī)模里，最多20%的商家可以在整個京東營銷資源流量里去玩，剩下怎么弄？自己去做搜索。

通過規(guī)則化的實(shí)施，更多商家可以參與進(jìn)來。

第三個，個性化

前端流量效率的提升，伴隨而來的是銷售越來越長尾。

京東從最早的標(biāo)品賣手機(jī)、賣家電這種標(biāo)準(zhǔn)化的東西開始向生鮮、向時尚這樣的品類去做，核心的因素就是：在大流量下用戶的需求差異化非常大，而京東自身特別是做自營，其實(shí)做不過來。

京東自營現(xiàn)在的SKU種類也就一百多萬，加上圖書可能有200到300萬。但是用戶的需求是永無止境的，要讓這十幾億的商品真正地滿足，可能這個量還不夠；淘寶上有因?yàn)橛蠧店，量級可能會更高。

基于不同用戶個性化需求，可以讓很多細(xì)分領(lǐng)域的商家存活下來，在這個平臺更茁壯地成長。

以上為嘉賓演講內(nèi)容。

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