京东数据产品实践(从数据、算法到产品及规划)

标签:数据京东电商规划

访客:170228  发表于:2016-07-08 09:55:23

一、京东搜索

【0到10 】

无产品数据,那么业务数据的核心是:商品(实体、服务、信息)&消费者

第一件事是把业务数据研究清楚

1、逛京东战略:商品(实体、服务、信息)&消费者的持续理解

2016年战略希望京东有女性元素

1)《昕薇》2016年7月杂志,关注夏天女鞋

凉鞋,关键词:厚底、高跟鞋、浅口、细带、交叉带

拖鞋,人字拖,关键词:蝴蝶结、饰宝石

现状:流行元素京东比淘宝少,但淘宝、天猫也没有杂志全,与商城比时效差

2)关注深度逛淘宝服装的女性用户习惯

搜索,找到心仪商品,关注店铺,关注店铺上新

现状:京东比天猫选品差,店铺内商品不丰富,上新不及时,店铺关注少。

2、商品系统,而后搜索引擎,但同时设计数据结构可少走弯路

坑1:京东分类体系,只有一个三级

图书三级类目有:小说、文学、历史

需要把三级分类建索引

母婴三级类目有:奶瓶奶嘴

上游采集系统不知道下游怎么用这些数据,上游数据结构不友好

坑2:自营商品改标题牵一发动全身

自营商品必须要广告词字段:京东自营商品不能改标题,自营非常吃亏,为自营开辟“广告词”字段,但是广告词字段商家可以随意添加。

做数据产品经理,上游产品的数据结构和生产方式一定要清楚。

核心原因:业务产品不知道数据怎么被再利用

3、页面模式


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【10到60 】keyword:Top query,Top需求

京东Top3000词,贡献50%GMV,需求程度、技术难易和业绩兼得

1、相关性

第一阶段:1、分次;2、bm25算法考虑词频、文本长度;3、计算高相关类目

第二阶段:理解词性,产品词、品牌词、店铺词等容易识别的意图分享

2、Rank

第一阶段:人气模型、反馈模型等马太效应的数据维度

第二阶段:垂直行业问题

在服装行业,京东没有解决应季的问题,夏天搜索结果还是长袖。

京东的订单完成时效是20天,京东的用户没有手动完成订单,20天后商品才可以加权,商品会错过季节。

家电高客单价:高品质提高消费者的心理预期

【60到80】问题&策略

1、结果不收敛、改进重召回策略

清晰索引杂质

尝试大粒度分词

过滤次相关商品,如搜“手机”,过滤手机壳,手机膜

2、长尾不相关性、618找不到优惠、选品不佳、跟pin关系不大

三级类目不够,使用产品词建立虚拟四级类目

属性杂质较多且更新不及时,挖掘标题、评价等信息,同时与商品发布及业务合作规范和激励

理解场景、业务、促销类Query、及商品、活动和促销信息、品类垂直&需求垂直

【80到? 】个性化搜索、用户画像、知识图谱

数据工具:

1)业务数据

2) 统计数据

3) Query(use case)

4) AB test

5) 用户session

二、京东推荐

1、推荐聚合页、统计数据

PC首页猜你喜欢商品,到达商详页后的流失率,推荐位点击率更高,单品不够转化用户。

Landing Page改成推荐聚合页,聚合多个相似相关商品、店铺、品牌及探索个性化标签。

转化率提升20%。

2、数据结合用户、业务改进

use case1:买帐篷还推荐帐篷?

提问:

1)需求成立吗?

2)召回了吗?

3)如果召回了,是排序权重问题吗?

key:算法使用同session下数据为主

实际:

1)人生大事,时间跨度几月、几年,比如“生养孩子”、“结婚”、“买车”

2)生活事件or场景,时间跨度几天,比如“野营”、“旅行”、“装修”

2)碎片时间,女人挑选衣服,都普遍分几次浏览

3)京东用户平均活跃品类=2,数据显示对于部分用户,品类渗透率增加,可以变成活跃用户

Action:

1)相关和相似数据,需将时间跨度延长计算

2)定向观察“有孩子pin”、“买车pin”、“谈恋爱pin”、“装修pin”有埋点的所有用户行为,制定事件算法&客户端、配送员合作共建数据

3)与业务合作,探索有效的品类渗透率算法

use case2:买龙虾还推荐龙虾?

提问:

1、都什么品类有个性化标签的需求?品类标签分别是什么?

2、这些标签存在吗?质量高吗?有什么办法获取?

猜你喜欢:帮你发现好货,让你常常回来

三、京东大脑

提升用户体验,降低供应链成本,提高效率。

京东大脑主要产品有:

智能卖场:个性化

智慧物流:未买先送

揽客计划:未买先送;定向发优惠券,用户和潜在用户,买过竞争对手品牌的商品

大篷车:铺货预测

移动仓:未买先送

京东帮:选品预测

四、京东智能卖场

首页和频道页都能实现个性化

智能=用户画像+内容画像+实时反馈

用户:实时购买、点击行为

内容:实时购买、点击

冷启动用户:热销

618大促之后

1、不只数据层面提升,单个UV的个性化感知增加,更多场景接入,“APP首页计划”

2、数据整合更完善,API更友善,埋点方案通用等公司级架构调整,准备平台规模化服务。

来源;PMCAFF 作者;商倩兰

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