京东零售平台高级总监：大数据如何助力京东实现智慧零售？

京东供应链

供应链是从经济链到价值链的演变。从目前来看，更加趋向于价值链。从原料厂商—生产商—分销商—零售商，实际上已经真正形成了一个价值链条。这里，真正的效率其实不单纯是零售商去做的，而是整个链条去做的。

供应链原则，是老生常谈的问题。供应链的5R原则，这也是供应链的核心。

给大家概括了一些供应链之后，给大家看一看京东商城的一些介绍。京东现在已经有几百个仓库，上千万SKU，每年的增长非常快。每年都会增长，所以对于仓库和SKU的管理也是非常困难的。这也是京东为什么使用大数据的原因。

电商供应链的模型

无论电商还是O2O，未来还有什么新的业务模式，本质上是不变的。有些不变的东西是永恒的，而改变的是用互联网的技术和大数据的技术改变原来的方式方法和策略。

销量预测

京东在做大数据驱动的供应链的同时，最核心的驱动力还是业务的驱动力。业务的需求和痛点非常的关键。

首先是预测。京东如何做好计划？除了传统的销量、销售额预算。但是京东有上千万个SKU，这些SKU又对应几百个仓库。做预算的时候，我们需要计划到单SKU在未来的一个月内，几百个仓内的量，人为是很难达成的。

京东的网络模型

根据销量预测的同是也会根据销量预测的值去做库存的预测。根据以往的数据和相同的算法，去模拟库存的量。我需要知道我们预测出来的库存补货和SKU的值对未来会产生什么影响。我们自己知道了预测的值后，我们会有另外一个检验程序。来检验我们的预测是不是准确的模拟。比如未来的某一天，我补了这么多货，能够模拟出我补了这么多的货后，我的库存周转是什么样的？以此来判定我的预测的是否可以驱动的库存的周转，判断库存合不合理。同时库存预测模拟反过来也可以进行库存的优化，能够预知道未来库存的危险。整个过程都是借助大数据的预测。

除了这些预测之外，我们还有其他的预测。促销、滞销、毛利预测等。

自动补货

计划性的东西驱动的是补货。补货决定了零售的未来。

当我预测出整个SKU之后，每个节点都是要预测出来的。主要的两个值是“需要补多少货和需要分配多少量给供应方”。

库存健康

库存健康和预测补货都是息息相关的。库存主要就是两大方面，入和出。入和出中间就是存。整个过程中如何能保证库存的健康？京东的库存周期是33天，别人可能是50天。库存的周转决定了整个效率。以下是库存健康的维度。

智慧定价

商品的定价非常的重要。不管国内还是国外，我一直在跟踪着趋势。动态定价可能是实际是下一步的方向，也就是我们说的跟价，别人变，我也变。这就是最初的动态定价的模型。

随着电子商务的发展，根据各种因素综合起来，建立自己的价格敏感度的体系。只要管好价格，就能抓住核心命脉。

商品在某个阶段应该定什么价格，库存什么样？商品降到最低的时候，库存能够达到最佳值。

供应链罗盘

京东大数据分析服务—供应商罗盘。

京东会把自己的大数据预测的结果推送给供应商，告诉供应商，该给我补货了。可能供应商并没有感知到，但是其实这都是京东的大数据算出来的。

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问答部分

1

@Hope 京东大数据平台推荐模型与亚马逊额推荐模型有什么区别？在构建数据业务模型需要注重哪些方面？

我们和亚马逊之间还是非常不同的。我们也在和亚马逊不断的去学习。从目前来看，模型的维度上主要的区别在于业务不一样。业务不一样所以数据的区别还是比较大的。所以可以学习，但是在学习的过程中还是要有一些自己的特色的东西。

2

@刘琰/Alex 数据搜集是否需要硬件软件支撑？如果当初进行系统架构的时候没有考虑这一块，很难采集到正确的数据信息来支撑数据分析和预测，这个时候，如何应对？

这个问题其实主要是数据收集肯定是要硬件和软件支持的。只不过是看你需要什么数据了。如果你需要友商的数据，你就要新建一个模型，然后去进行一些相关的构建。然后汇总完之后把相应的结果输入到架构里面。不一定是把所有的计算都放进你的大的架构里面去。这需要去拆的，拆的越细越好。然后在进行筛选，这才是最佳的。

3

@媚媚Amber 请问京东和第三方物流的合作时，京东货物录入系统，物流公司接受订单、配货、包装、配送，由于不是一个系统，中间环节出现的信息对接系统对接的问题，如何解决？

对接方式有很多啊。出现信息对接系统的一些问题如何解决，其实首先要看通过什么方式去对接的。京东现在和物流系统进行对接的时候，目前主要以开放的API和第三方进行直接的对接。有京东对接第三方的，有第三方调取京东的API的。这样的话整个过程中就形成一个相关信息的流动。这些API是在京东云上开放的。在技术实现的过程中，业务和场景的沟通还是必须的。对接的过程中还是有一些后台的维护是要和产品经理进行相关事宜的沟通和及时解决的。

4

@观沧海 想了解一下京东数据平台实现数据分析所采用的核心算法情况？

这个问题很大。今天主要是给大家分享供应链方面的数据平台。因为京东是分几部分的。我们有京东的大数据平台。大数据平台会把相关的信息进行分析和汇总，然后形成不用的建模。根据不同场景不同的建模推送到我们的数据仓库中。数据仓库会根据这些进行下一层的算法建模。算法建模做进一步计算，在进行下一层。下一层建模会加入一些逻辑，然后进行计算出结果。

过程实际是这样的过程。比如用户核心算法是不一样的，配送也有配送的算法，每一方面的核心算法都是不一样的。

5

@艾沃森 数据分析是运营驱动还是产品驱动？数据模型应该由谁来搭建？

这个问题其实问的非常好。刚刚我已经讲了那么多。其实在这之前，有个先导，就是业务的需求。有些是业务需求提的出来，有些业务有痛点但是找不出需求点在哪。也不知道技术能改变什么？然而在这个时候，起到最关键作用的就是产品经理。产品经理根据业务的痛点和需求，根据技术的能力来做对接。然后根据一些数据分析产生的场景来给出大数据的分析。其实产品经理对算法基础原理也不清楚。这时候研发人员会根据产品经理的一些要求，进行产品的过程，给出数据分析的结果，还有算法结果。这就是整个数据分析的一个过程，应该说是产品驱动吧！