從昨天開始，優衣庫KAWS聯合款T恤一開始就遭瘋搶，上次這樣的場景好像還是星巴克的貓爪杯，大家就這一事件從用戶的消費心理到如何打造爆款產品都有分析洞察。
透過熱點現象看本質，如何打造零售爆款？如何洞察用戶需求？大數據怎樣助力零售升級？小騰老師關注到了電商零售行業的頭部玩家——京東。
京東，1998年劉強東在中關村創業至今，從3C商場網購到綜合性大型零售平台，京東已然成為電商賽道上的頭部玩家。
大數據，近幾年IT行業的熱詞，大數據時代將帶來哪些改變？哪些行業領域將有新的變革突破？未來還有多少可能？
當京東遇上了大數據，就開啟了一個看似神秘，但處處常見的電商大數據世界，騰訊大學《臨廠發揮》第一季的最後一期，將走進京東大數據研究院，邀請到首席研究官劉暉分享電商大數據如何助力零售升級？
《臨廠發揮》走進京東
本期看點一睹為快
我們在北京大興，京東總部見到了本期《臨廠發揮》的分享嘉賓——劉暉老師，在這裡充滿著京東特色的“京東紅”和熟悉的JOY京東狗，能看到佩戴紅色工卡的數萬名員工，還有在樓宇間穿梭的物流配送機器人，從京東X事業部、無人超市到“京東視界”指揮中心，深刻感受到這家大型互聯網企業的科技感和未來感。
其中大數據發揮著怎樣的作用？電商大數據發展到哪一階段？京東如何看待“消費降級”和“無界零售”？這些答案都能在劉暉老師的分享中一探究竟。
“我是特別幸運，能在這個時代從事大數據相關的工作，其實在大數據面前，我們都是一個嗅探者，只是揭開了大數據奧秘和價值的一角”劉暉老師談到大數據時這樣說道，那電商大數據究竟帶來了什麽價值呢？節目中提到了4點，分別是洞察、挖掘、決策和開放，目前京東處於大數據2.5時代，從洞察大數據背后豐富的趨勢和變化到分析挖掘趨勢變化的原因，並且將數據智能賦值給客戶和供應商，未來更多的探索會在開放這一層面，分享數據洞察和商機給第三方，打通不同組織不同企業之間的數據樊籬。
具體來說京東，劉暉在分享展示了京東大數據的應用架構，從底層的生產數據到形成知識圖譜，從而分析預測、服務業務，還提到了京東的“千人千面”個性化推薦模式，也是滿足了小騰老師的好奇——打開手機，為什麽這些App都知道我想買什麽？“千人千面”究竟是什麽？還有哪些大數據的應用分析？就要到本周四更新的《臨廠發揮》中一探究竟啦。
首先電商大數據的一個基礎就是消費者的用戶畫像，這個詞在互聯網行業並不陌生，大數據能做的是通過對用戶的洞察，按照地域、行為、設備、偏好等等屬性維度，將虛化的假設的目標用戶具象化和數據化，從而來輔助各個電商業務。
比如劉暉老師在分享中舉的例子，用戶畫像不僅是每個消費者單點的，還可以形成一個相近群體的用戶畫像，如頗具中國特色的小區畫像，因為建案的經濟規律，使得同一小區的用戶在消費水準、職業、消費偏好等多個方面都很相近，這就幫助了京東做到更精準化的個性推薦。
一個位於北京市望京的小區，大概率是互聯網行業的高收入人群，周圍可能是韓國人居多，如果帶有這樣標簽的用戶打開京東，更有可能看到高端的國外品牌推薦，來滿足他們的消費需求。
除此之外，大數據在消費領域的應用還有很多，京東做過交易和時間維度的交叉分析，從而得出哪個時間點是消費的高峰？PC端和移動端的佔比分別是怎樣的？能看出用戶的哪些購物習慣？再把購酒和地域維度做交叉，能看出不同地域用戶的消費偏好和消費水準，這就幫助電商制定促銷策略、給酒商定價和生產酒品提供決策依據，在《臨廠發揮》第7集中你能更生動地感受到，大數據給消費帶來了什麽？
近些年，互聯網行業對於“零售”的探索和實踐都很火熱，那麽大數據在零售中有哪些應用？大數據如何助力零售升級呢？劉暉老師舉了一個例子，是京東的C2M反向定製，C2M是指Customer-to-Manufacturer用戶直連製造。以前製造一款產品是通過人工數據收集、測試、研發這樣的過程，而現在可以利用大數據挖掘產品的基因圖譜模型和消費者決策樹，快速研發和預測產品、新品鋪貨支持，再到最後的規模上市。
比如怎麽製造一款拉杆箱？大數據會挖掘出用戶對拉杆箱的輪胎靜音、順滑耐用更在意，再根據用戶對價格的偏好洞察，得出一個潛力爆品拉杆箱的特質，再去研發製作一款產品。
C2M反向定製還有哪些關鍵要素？被劉暉老師稱為用戶購買的“臨門一腳”是什麽？還有很多京東大數據研究院發布的有趣調研：元宵節南方北方都在吃什麽？哪個省份的人更能喝酒？中國春節有哪些消費效應？更多乾貨要敬請期待本周四更新的《臨廠發揮》啦！
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