小哥卖场京东

货找人！京东在变，你变了吗？

传统电商“人找货”，现在新型购物模式可以“货找人”，“京东小哥智能卖场”利用大数据和人工智能技术，结合配送小哥的职业特点，探索电商发展新方向。...

传统电商“人找货”，现在新型购物模式可以“货找人”，“京东小哥智能卖场”利用大数据和人工智能技术，结合配送小哥的职业特点，探索电商发展新方向。CSDN记者很高兴采访到京东集团架构师吴博，就电商智能卖场话题以及背后的技术特点展开探讨和交流。

春节临近，电商平台上可供选择的年货品种繁多、品牌不一。消费者打开各大电商的年货平台，冲眼而来是数以万计的生鲜干货、糖果零食、酒水饮料，让人玲琅满目，无从下手。许多无用消费信息的大量摄入，让消费者倍感疲倦。买瓜子还是花生、买进口还是国产、买原味还是五香，让选择恐惧症患者直呼受不了。如何根据消费者消费行为，有效缩短选购路径，选择到更适合自己的商品，是电商平台需要解决的问题。

一、从零售三个维度看消费需求的转变

零售有（人，货，场）三个维度，线下商城和传统电商都是“人找货”模式：等“人”到“场”，展示“货”给他/她看，即“人”确定，“货”在“场”中的变化，包括商品分类、商品搜索、商品场景化展示等。

与电商相比，线下商城的服务范围是周边几公里，一般是卖场较大、货品较少，顾客较少，顾客需要走到卖场才能购物，所以卖场运营成本高，顾客时间成本高，而且可选品类有限。如今电商品类丰富，顾客也可以足不出户，但也暴露出新的问题，如卖场配送成本高，顾客选择成本高，生鲜、商超品类对时效要求高，交易流程复杂等。“人找货”模式共同问题是，“货”被动触达“人”，商家限时销售商品（如促销）时，可能目标人群没进场。

二、京东“货找人”模式数据架构

京东采用“货找人”模式，小场少货面向小众人群。通过实时挖掘价值商品，利用京东小哥触达用户，做到连接线上与线下，将物流、数据与技术完美结合。卖场主要特点包括：货找人，让价值好货主动触达客户；线上线下结合，借助小哥，让用户省心；实时营销，实时发掘价值商品；未买先送，利用大数据，提前布货。

所谓“价值好货”，就是用户有需求，并且感知的商品价值大于价格。例如，平时商品的价值与价格相等，当商家品牌推广做促销时，一般会降价时，让用户感知的商品价值高于价格。这个时候商家关心的是如何找到目标用户人群。

“货找人”模式在京东有得天独厚的优势。“仓配”是京东核心优势资源，配送小哥每天会触达几百万用户，他们的职业特点是“货找人”：拿线上卖出的货，送给线下的购买者。小哥卖场通过“货找人”的方式，能让价值好货主动触达用户。小哥送货时，除了送用户下单的货，也可以“未买先送”，带用户或小区可能买的货，触达更多的用户，充分发挥小哥价值，给用户提供极致的服务。

从数据架构看，“京东小哥智能卖场”在智慧层：数据层收集到的各种数据，在信息层的数据仓库中按不同主题组织，知识层（京东大脑）再加工形成用户画像、小区画像和知识图谱等用户维度的知识，帮助了解用户的购物行为、习惯、兴趣爱好、购物心理，以及小区品牌倾向、购物风格、购买能力等知识，最后在智慧层结合业务，帮助小哥通过专属二维码或服务号主动触达用户。

三、“京东小哥智能卖场”背后的技术

京东小哥智能卖场采用“货找人”模式，重点是“人”维度的组织，如用户分类、小区画像等，以及保障数据实时精准的Jingoo实时计算平台。

小区画像技术：由于房价、地域、人群等因素，居民小区被天然划分成一些购买能力相近的人群集合。京东作为国内最大的自营电商，拥有中国电商领域最完整、最精准、价值链最长的数据。通过大数据平台挖掘出各小区的价值高低和购买偏好，对精准营销、推荐搜索、拓展新用户、地推指导等营销活动都很有帮助。比如说新用户或在京东较少下单的用户，如果住在高档小区，即使他在京东只买过一包榨菜，也可以推断他为潜在高购买能力人群。

用户分类算法：传统基于用户特征并利用机器学习实现聚类的方法在特征提取阶段面临挑战，并且这种“黑箱”方法不利于业务方专家知识的介入。本项目提出了一种基于二部图中的社区划分实现用户聚类的方法，具体细节如下：首先建立用户-商品品类为节点的带权重的二部图，以一个节点为单一社区进行初始化；第一步在局部找到需要合并的节点，第二步将同一个社区的节点合并形成超节点组成的粗粒度的网络，循环第一步直到优化目标不变；在此基础上，将层次聚类算法应用于平衡二部图，实现多分辨率下的用户-商品社区划分。这一方法能够在不同粒度上同时对用户和商品品类进行划分，既能反应用户对不同品类购物倾向性的差异，又能对具有相似购物习惯的用户进行聚类。

Jingoo实时计算平台：借助Jingoo实时计算平台提供的数据和技术支撑，小哥卖场能将商城实时热点信息，快速分析并呈现给用户。小哥卖场还具备强大的数据可视化功能，能精确分析每群人、每个商品、每个坑位的实时浏览、加购和下单变化情况。Jingoo平台每天实时接入百亿条点击流信息，快速与订单数据、商品数据、地址数据、用户数据做关联分析。