每個(gè)企業(yè)都有許多的數(shù)據(jù)，但能否將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成商業(yè)價(jià)值，是企業(yè)非常關(guān)心的問題。阿里巴巴曾自嘲是一家坐在數(shù)據(jù)的金礦上啃著饅頭的企業(yè)，前幾年集團(tuán)積累了很多的數(shù)據(jù)，但這些數(shù)據(jù)并沒有真正應(yīng)用起來，受限于幾個(gè)原因，比如大數(shù)據(jù)的技術(shù)框架還不成熟，運(yùn)營團(tuán)隊(duì)對數(shù)據(jù)應(yīng)用的意識(shí)還不是很強(qiáng)，但今天，數(shù)據(jù)在阿里巴巴的應(yīng)用范圍已經(jīng)越來越廣泛。

創(chuàng)新互聯(lián)建站專注于網(wǎng)站建設(shè)，為客戶提供成都做網(wǎng)站、網(wǎng)站制作、網(wǎng)頁設(shè)計(jì)開發(fā)服務(wù)，多年建網(wǎng)站服務(wù)經(jīng)驗(yàn)，各類網(wǎng)站都可以開發(fā)，成都品牌網(wǎng)站建設(shè)，公司官網(wǎng)，公司展示網(wǎng)站，網(wǎng)站設(shè)計(jì)，建網(wǎng)站費(fèi)用，建網(wǎng)站多少錢，價(jià)格優(yōu)惠，收費(fèi)合理。

本文根據(jù)2018年云棲大會(huì)杭州站移動(dòng)研發(fā)平臺(tái)EMAS專場上，阿里巴巴資深技術(shù)專家元綽的演講整理成文，介紹面向移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的智能運(yùn)營體系搭建，主要分成三塊內(nèi)容：第一，智能運(yùn)營的使命和典型應(yīng)用場景；第二，個(gè)性化推薦系統(tǒng)的架構(gòu)；第三，AB在智能運(yùn)營系統(tǒng)中的應(yīng)用。

一、智能運(yùn)營的使命和典型應(yīng)用場景

衡量一個(gè)智能運(yùn)營系統(tǒng)做得好不好，目標(biāo)非常明確，就是看能不能幫企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的增長，因?yàn)樵鲩L是企業(yè)最核心的訴求。

要實(shí)現(xiàn)企業(yè)智能運(yùn)營，首先要進(jìn)行數(shù)據(jù)運(yùn)營閉環(huán)的建設(shè)。傳統(tǒng)的BI，收集數(shù)據(jù)，給老板產(chǎn)出報(bào)表，讓老板做決策，但智能運(yùn)營系統(tǒng)，最重要的是把數(shù)據(jù)應(yīng)用到實(shí)際業(yè)務(wù)場景中，形成數(shù)據(jù)閉環(huán)。收集數(shù)據(jù)，通過模型的訓(xùn)練轉(zhuǎn)換成系統(tǒng)的預(yù)測能力，運(yùn)用到實(shí)際業(yè)務(wù)場景中，最后把用戶的使用數(shù)據(jù)反饋給我們的系統(tǒng)。經(jīng)過幾輪迭代，整個(gè)系統(tǒng)的預(yù)測能力會(huì)越來越強(qiáng)。

企業(yè)希望提升業(yè)務(wù)結(jié)果，業(yè)務(wù)結(jié)果的提升依賴于平臺(tái)上的用戶對我們的認(rèn)可。EMAS的業(yè)務(wù)統(tǒng)計(jì)模塊可以承擔(dān)數(shù)據(jù)采集的工作，了解了用戶的行為，機(jī)器智能的作用就在于將用戶的行為數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為企業(yè)的運(yùn)營行動(dòng)。

具體的流程可以分成這么幾個(gè)部分：首先基于原始數(shù)據(jù)，以新客為例，根據(jù)用戶對冷啟動(dòng)階段的熱門數(shù)據(jù)的點(diǎn)擊情況，對用戶進(jìn)行第一次打標(biāo)，我們大體識(shí)別該用戶屬于什么樣的類型；其次，我們做嘗試性推送，比如資訊或者產(chǎn)品，用戶根據(jù)我所推送的資訊或者產(chǎn)品，會(huì)有相應(yīng)的點(diǎn)擊行為，經(jīng)過幾次交互，機(jī)器對該用戶的理解會(huì)加深。最后，經(jīng)過用戶跟平臺(tái)的多次互動(dòng)后，企業(yè)配合相應(yīng)的運(yùn)營策略，比如促銷，轉(zhuǎn)化效果就會(huì)有比較明顯的提升，這是智能運(yùn)營系統(tǒng)的基本流程。

我們對用戶的全生命周期理解，是從新客到老客以及老客幫你做傳播這一整個(gè)階段，時(shí)間周期還是比較長的。針對一個(gè)新用戶，你直接把希望他下單的信息推送給他，效果往往不會(huì)特別好。所以必須要對用戶整個(gè)生命階段做一些細(xì)致的分析。

智能運(yùn)營的三個(gè)典型的應(yīng)用場景：

第一，千人千面。淘系在PC時(shí)代也做過推薦相關(guān)的工作，但效果不好。但到了無線時(shí)代之后，個(gè)性化推薦的效果就提升明顯，源于用戶行為發(fā)生了很大的變化。無目的性，碎片化，隨時(shí)隨地。我們能否將用戶給我們的碎花片時(shí)間充分利用好，讓我們的消費(fèi)者一下子對我們的產(chǎn)品感興趣，需要企業(yè)對用戶要有非常深的理解和洞察。

第二，精準(zhǔn)營銷。營銷活動(dòng)前，分析所面向的人群，具體的定價(jià)策略，以及在這樣的定價(jià)策略下的銷量預(yù)測，這樣企業(yè)就可以預(yù)先知道KPI的完成情況。

第三，智能選品。前面講的更多的是，產(chǎn)品如何更多與用戶進(jìn)行互動(dòng)，智能選品適用的場景是我們對目標(biāo)客群有認(rèn)知，希望觸達(dá)我們原來沒有觸達(dá)到的那批用戶。超市希望吸引年輕人，就需要調(diào)整貨品結(jié)構(gòu)，把年輕用戶吸引回來。盒馬、淘寶心選，是阿里做的比較好的案例。

二、個(gè)性化推薦系統(tǒng)架構(gòu)

接下來，給大家介紹一下個(gè)性化推薦系統(tǒng)。個(gè)性化推薦在阿里巴巴集團(tuán)這幾年有很多的沉淀。以手機(jī)淘寶首頁為例，很多地方都做了個(gè)性化，比如入口圖，每個(gè)APP都有子頻道，子頻道的入口圖大部分用的是設(shè)計(jì)師做的靜態(tài)圖，如果用子頻道的數(shù)據(jù)跟用戶做個(gè)性化匹配，做千人千面的入口圖，入口點(diǎn)擊的轉(zhuǎn)化會(huì)有很大的提升。

好的個(gè)性化推薦需要有哪些注意點(diǎn)：

第一，工程實(shí)現(xiàn)。個(gè)性化推薦，傳統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方法，是截止某一個(gè)時(shí)間點(diǎn)給用戶計(jì)算一個(gè)推薦列表，每天把這個(gè)數(shù)據(jù)刷新一遍。這樣做的問題是什么？用戶的數(shù)據(jù)量一直在增長，相應(yīng)的存儲(chǔ)成本也會(huì)隨之增長，企業(yè)投入成本會(huì)很大。所以系統(tǒng)設(shè)計(jì)的時(shí)候需要考慮借助標(biāo)簽的能力。另外，每個(gè)人對標(biāo)簽對應(yīng)的貨品排序應(yīng)該不一樣，我們要增加二次排序，要保證每一個(gè)人的推薦列表雖然貨品一樣，但是順序有差異。

第二，實(shí)時(shí)推薦。離線推薦主要是基于歷史數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)推薦是基于當(dāng)天的數(shù)據(jù)，當(dāng)天給用戶做推薦，轉(zhuǎn)化率往往最高。但是對我們的挑戰(zhàn)是什么？第一，必須有實(shí)時(shí)計(jì)算的能力，因?yàn)橛脩艚o我們的時(shí)間非常少，如果你延遲五分鐘，基本上用戶就流失了。第二，從算法角度來講，必須要做一個(gè)平衡，你是基于歷史推薦數(shù)據(jù)，還是當(dāng)天的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，到底哪個(gè)轉(zhuǎn)換率最高，要做一個(gè)平衡。

第三，時(shí)間和空間。拿電商來說，羽絨服或者衣服都有季節(jié)屬性，羽絨服適合冬天穿，電子產(chǎn)品有新老款，判斷一個(gè)用戶從來都只買新款，你就應(yīng)該把新款推薦給他。另外，推送有時(shí)間衰減效應(yīng)，不能一直推相同的貨品。時(shí)間和空間是必須考慮的兩個(gè)維度。

第四，發(fā)現(xiàn)性。大家在做個(gè)性化推薦的時(shí)候，模型基本上都是以一個(gè)具體的目標(biāo)來做優(yōu)化，但這里會(huì)有一個(gè)什么問題呢？會(huì)產(chǎn)生很嚴(yán)重的馬太效應(yīng)：第一，我的推薦依賴于我的歷史數(shù)據(jù)。為什么給你推衣服？是因?yàn)槟憷鲜强匆路Ｐ团袛嗤埔路霓D(zhuǎn)化肯定是最高的，我推薦了，然后你又點(diǎn)了，這樣又產(chǎn)生了一條歷史數(shù)據(jù)，我發(fā)現(xiàn)效果確實(shí)很好，那模型下次推什么？肯定還是給你推衣服。但實(shí)際上每個(gè)人的興趣愛好很廣泛，我給你推的品類越來越窄，最后發(fā)現(xiàn)你的行為也越來越窄，這跟人的實(shí)際特征是不匹配。我們要在推薦系統(tǒng)里擴(kuò)展品類的寬度。第二，推什么樣的產(chǎn)品轉(zhuǎn)化率最高？肯定是爆款，不管是金融行業(yè)還是其他的行業(yè)，爆款轉(zhuǎn)化率最高，模型判斷推爆款的轉(zhuǎn)化比一般產(chǎn)品的轉(zhuǎn)化要更高，導(dǎo)致什么結(jié)果？系統(tǒng)推薦的產(chǎn)品范圍也越來越窄，這是很嚴(yán)重的問題。就是說給用戶推薦的品類越來越窄，產(chǎn)品范圍越來越窄。所以在整個(gè)模型過程中，去嘗試推薦一些他可能原來歷史記錄里面不存在的東西，去做一些嘗試性的發(fā)現(xiàn)，這是非常有意義的，否則對短期收益有好處，但是對長期收益有影響。所以轉(zhuǎn)化率很重要，但是發(fā)現(xiàn)性更重要，品類拓寬會(huì)讓你的業(yè)務(wù)體量越來越大，產(chǎn)品也一樣，爆款之后肯定有新品，新品也需要變成爆款。

第五，臟數(shù)據(jù)。臟數(shù)據(jù)一般分兩類，第一類是無效數(shù)據(jù)，比如說“雙十一”，因?yàn)楫?dāng)天他們的行為非常特殊。“雙十一”當(dāng)天買了你平時(shí)可能不會(huì)買的東西。這樣的數(shù)據(jù)對日常推薦并沒有太大的幫助，這些數(shù)據(jù)必須要剔掉。第二類數(shù)據(jù)是作弊數(shù)據(jù)。像刷信用、刷積分的數(shù)據(jù)量往往很大，這樣的數(shù)據(jù)如果不剔除掉，最終預(yù)測的結(jié)果和你原來的真實(shí)值之間的偏差會(huì)非常大。
http://weahome.cn/article/djogjd.html