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CTO俱乐部走进当当网精益设计实践与营销技术中的算法【通讯新闻】

发布时间:2019-08-16 15:31:44 阅读: 来源:摩擦压力机厂家

中新网3月18日电上周,CTO俱乐部走进企业系列活动带领大家走进位于北京静安中心的当当网。当当网CTO熊长青、当当网技术部无线产品总监李建、当当网算法研究员鞠奇、CSDN &《程序员》总编刘江,包括钱方银通CTO冯勇、智联招聘研发总监贾明权、华为企业云服务部CTO蒋建平、欣广视董事长张鹏在内的50多家企业的CTO俱乐部会员参加了本次活动。演讲嘉宾充实的内容分享、深入浅出的技术阐释、当当网现场监测平台参观等环节得到了会员们的广泛好评,并纷纷表示希望今后有更多这样的交流机会。

当当网CTO熊长青致开幕词

CSDN &《程序员》总编 刘江

CSDN &《程序员》总编刘江主持本次活动,当当网CTO熊长青致开场词,他代表当当网以及总裁李国庆欢迎大家的到访。据他介绍,当当网最初由卖图书音像制品在行业内树立了一定的口碑,到上市后逐步将业务面扩展至日用百货、服装等其他品类商品。尤其是服装这个品类,这两年可以说是异军突起,就目前“书”和“非书”这两部分业务对比看,“非书”类产品销售额占比已经远远超过“书”的品类。

熊长青说,在整个行业中,当当网的销售规模已经超过所有网上卖书的竞争对手的总和。在整个全国出版物的市场中,每卖出去4本书,基本上就有1本是当当网卖出的。

熊长青:技术实力是竞争力来源

在谈及当当网的核心价值主张时,熊长青说:“便捷省心的用户体验就是核心价值主张。我们强调品种齐全,质优价惠,致力于成为中高端顾客网购首选。这是当当网公司自己在这个行业的定位。” 当当整个公司的文化首先强调的是服务,强调服务于客户,精益求精,这也是为什么这么多年,当当能够在起起伏伏的行业环境下面,尤其是最近两年,竞争对手疯狂成长的背后,它还能够在增速,扩张的速度、损益等保持一个比较好的平衡的原因,熊长青这么总结说。

在当当网,技术是怎样的一个定位?熊长青在现场给出了详细的解释,他说:“我们认为当当的技术是成就公司的核心竞争力。因为零售或者电商行业不是生产者,是解决商品交易部分的服务,它是中间人的角色。大家都知道,零售行业是全地球上,可能是人类历史最古老的行当,从物物交换,到有货币以后货币交换,一直就有零售,已经是非常成熟的一个行当了。它的成功,一定要靠精细化的运营。怎么从供应商那里拿到好的价格?知道从供应商那里订多少货才能卖出去,不然卖不出去?进一个试销不对路的产品,到最后还得退给供应商,成本就耗费在这里,公司损益就没有办法保障。无论消费者还是供应商,对信息技术要求是非常高的。它的利润来源与你如何利用这些信息和技术手段进行精益化高相关。我认为这是公司竞争力的来源。”

“毕竟,电商这个体验跟传统线下店体验是不一样的。线上购物体验是什么样的?最后是发挥现在技术的能力,包括大数据这些能力。”熊长青说。

当当怎么评价什么是好的产品?“我们觉得好的产品有很多:比如米开朗基罗的大卫雕塑、苹果的手机等,也就是开行业之先河,深受用户青睐,经受时间考验,签上自己的大名而倍感荣耀,这就是KPI优异的产品。”熊长青如是说。

李建:用精益的思路去做设计

在之后的主题分享环节,首先由当当网技术部无线产品总监李建带来主题为“精益产品设计与实战”的演讲。话题主要分为四部分:第一,讲一下什么是精益?第二,什么是精益产品设计?介绍怎样完成精益产品设计;第三,如何执行精益产品设计;第四,最后分享一下这次PPT是怎么写出来的。

当当网技术部无线产品总监 李建

李建介绍说,精益的来源来自于精益创业和精益生产,这是日本丰田提出来的。现在买车的环境大家都知道,有的买车要预订再生产,原来不是这样的,原来是生产一批车,把所有车生产出来再去买。但是存在风险控制非常大,如果卖不出去,成本及供应链会出现问题。所以改变了供应链和生产系统。让整个生产系统很精益,这就是精益的来源。

“我们发现一个需求的时候,实际上这时候我们就开始执行了,执行之后,中间发现了很多的需求,不是我们想象的,真正的目的地在这儿,我们要经过很多曲折才能大家目的地。原来的资源可能支撑到第二个节点的时候就可以了,但是在后面的时候,可能没有后续资源了。团队信心在第一次需求错误判断之后会逐渐减小,这也是后续失败和产品不能下去的主要原因,”李建解释道,“通过精益之后会怎么样呢?通过精益后,我们最开始设想的目标确实是这个地方,但是我会及时调整方向,不断地会逼向真正的目标,最短的路径不是直线,肯定是曲折线,没有一个公司可以马上解决需求,这就是精益的思想。”

李建将精益创业的实战归为三部分:第一,列出A计划。做什么事?解决什么需求?问题在哪里?第二,找出风险最高的部分。为什么是最高的呢?实现一个项目,有很多风险,如果风险最高的实现不了,一定要面对这个风险。因为最高的都验证不了,这些事肯定不能实现,所有要先验证风险最高的;第三,系统测试计划。怎么测试?就是不断地跟用户聊,聊完以后得到一些数据反馈,不断优化产品,不是一下把产品开发出来,用数据直接验证,这是核心思想。

有意思的是,最后的分享环节李建拿本次分享会自己的演讲PPT的“出炉”过程做例子,其实这次PPT的创作过程也是利用了精益设计的思路。“第一步接到需求,调研产品上想听的内容。在座的都是什么人?我看了一下每期的活动,参加的人是什么人。开过的选题是什么?大家关注的是什么?然后确定PPT的目录,我先写一个。然后找第一轮人聊,看大家愿不愿听,更改PPT。写第一章,我确定第一章之后,找技术人员又分享。大家听了以后有什么感触给我反馈,然后把PPT写出来了。最后我先在内部进行分享,再次改PPT,不断地改,直至今天来这儿给大家分享。”李建介绍说。

现场提问:

提问:规模比较大的公司,像当当,或者京东,淘宝,讲究的是整个系统架构想的非常的完善。我做一个项目,所有的前台,后台,整个流程想的非常的完善。这种公司用精益做事的话,精益是小步快跑,本来就有矛盾和冲突。当当体量也比较大,当当会遇到这种问题,你怎么解决的?

李建:刚开始做精益的时候,困难也很大,有的需求不能大做了,还说出合理的理由,确实是这样的。早期的时候,我们用这个方法,有一些需求挡不会去就做了,效果确实不好,也让业务,包括整个前面的需求部门意识到,不能随便提没有用的需求,后续占了很多资源。当当网整个资源分配也是这样的。业务部门提的需求,包括产品需求,都有整个KPI的考核。类似当当网的技术部是一个外包,给你提供这个服务可以,但是你是用你的资源来解决你的问题。开始执行的时候,业务可以提很多需求,矛盾就来了,我们不给他们做,我们只能给你们做小的。他们说不行,后续没有资源了,他们就开始跟我们协商。得到前期的验证验知是很关键的。

整个团队内部实现这个确实很艰难,尤其是整个产品团队。开发团队好推进。但是产品经理职责需求比较多,接的活比较多,比较困难。做了很多工作,中间做了很多方法,实践中得到这个意识很重要,对他本身也是有收获的。我提倡的内部创业机制也是比较提倡的,所以积极性比较高,所以执行起来比较顺畅。

鞠奇:小算法 大收益

鞠奇可以说是当当网的幕后技术大牛,据说通过算法调整,给当当网带来了非常可观的经济效益,还因此获得了总裁奖。这位年轻的算法员去年从意大利博士毕业,在当当网CTO熊长青以及当当网技术部副总裁傅强的光辉下,加入当当从事算法研究。来了之后发现当当网的大数据完全超出自己的预期,当当的数据从业务角度来说主要分为两大块,一个是图书,另外一个就是百货。

当当网算法研究员 鞠奇

图书是当当的起家之本,百货作为公司今年战略重要的一部分,是要发力的地方。鞠奇在图书这块分享的是图书的推荐和图书的评论处理,做了一些小的算法改进。在百货这方面,他从最直接能够抓住用户心理的品牌角度进行了一些挖掘。

“图书推荐这块,第一部分是最佳拍档的优化。这个里面我首先回顾一下我们最常用的关联规则,并提出了关联规则里面存在的几个问题。然后我们发现这几个问题,严重影响了我们线上的效果,进一步分析了内在的原因,发现大部分都是我们“大单”引起的。就是同一个订单里面有很多件商品。因为当当图书卖的很多,有很多活动,所以大家很愿意把很多次购买意图,放到一个订单里面,形成一个大单,影响我们最佳推荐的效果。真正的大单需要被分解还原用户的意图。”鞠奇说道。

“存在的第一个问题是必然两本书存在不同的订单里面,他们共同购买意义应该是不一样的。怎么处理?我们就思考,任何订单里的两本书之间的关联权重,需要考虑,这个订单里面有多少其他商品,其他商品多少个。越多的,这个权重比较低,如果就是两本书,它的权重就比较高。针对这种思考,我们做了一个处理;第二个问题,即使在不同的订单共同出现了相同的商品件数,我们发现这个商品可能是一个畅销品,关联过万,这个过百。这本书跟很多关联,某两个之间的关系弱于其他之间的关系。从这个想法出发,我们做了一个类似IDF的处理;第三个问题,偏好意图混淆,怎么还原消费者的意图。哪些商品是偏向于一次性购买的。考虑到加入购物车的时间点,我形成一个大件,我买很多书,但是我不可能一次性做出决定,我一次可能只对我一种偏好做决定,把它放到我的购物车里面,在某个节点上一次性购买。我们会考虑加入购物车的因素,来进行分解。然后有的时候加入购物车的时间还不够,我们可能会考虑书和书之间主题相关的一致性。我看到的和我买到的可能相似,我的兴趣可能不断的变化,但是我一次购买的意图是一样的。我从加入购物车的时间来做一个分解,或者我从所有的图书里面的一个内容的相似性方面做一个分解。综合上面三个策略,我们就做出更合理的整体关联权重。”鞠奇仔细解释道。

在讲到有关评论排序推荐时,鞠奇举了自己身边的例子,“前两天我妈从老家打电话,我侄儿已经好几岁了,让我在当当网上找几本书买给他,哪本书卖的比较好?我就找童书榜Top3及其对应的评论,前面评论都是"商品不错"、"正版"等,再看看客户评分这么高,评论这么多,我想看到的评论到底在哪呢?为什么那么难?这个问题已经困扰了我们,也包括我们总裁好久了。怎么让用户决策,找到他想看的东西呢?”鞠奇继续说道“通过算法,把五星级的、加赞的或者有文艺评论的提到前面去,把比较普通评论的、"不错",比较"二"的评论打压。其实就是大数据加自然语言处理的事。”

最后,结合当当网2014年战略,鞠奇谈到了有关百货方面的工作,因为当当网的百货品类比较多,用户买了这个再买其他什么东西,这就是互补类别的计算。当完成互补类别计算后,怎么确定品牌是否具有相同的风格或者质地,是否有相同的档次,怎么确定这些呢?“我们从一批优质用户着手,找到这批优质用户,我觉得这批用户提供给我们的数据比较靠谱,所以我们会挖掘优质的用户。得到优质用户数据之后,我们在他们点击基础上,进行品牌相似性的计算。”鞠奇介绍说,“ 2014年我们会从图书音像转到百货。百货里面品种非常丰富。我们的用户都发愁买什么百货,老板也不知道用什么吸引用户。我们最直接、最简单的方法,就是通过品牌。用户越来越偏向使用品牌,去找品牌。觉得质量有保证。电商发展品牌,像天猫一样,发展商城,发展店铺,更有利于我们的经营。”(中新网IT频道)

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