京東高級副總裁李大學每天在單位食堂吃早飯。這天，李大學剛剛拿好早餐，一位業務部門的同事就前來聊天。“嗨！大學，昨天我想買一件1000塊錢的風衣，但在咱們的開放平臺上找不著，你說這是咋回事？”

2013年3月，京東業務調整，公司研發系統依據各業務線條重組成九個部門，組織架構扁平化。李大學掌管整個研發系統，“大數據”是研發部的重要工作之一。

李大學突然覺得眼前的這個問題可能是“數據結構”問題，“你等等，我讓大數據部門做一個分析，看看服裝品類上是否存在結構問題。”當天，研發團隊對比了京東開放平臺數據、用戶數據以及行業數據，調查結果顯示：在開放平臺上確實存在服裝子類引入、招商結構不合理問題，服裝品類的低、中、高配置與京東用戶不匹配。研發團隊進而對品類結構提出建議：引入新品牌和商家，快速調整。這只是京東大數據應用的一個場景。很多浮現在表面的業務問題，抽絲剝繭，跳出業務框架后，都能找到本質答案。

2013年，京東在物流配送、市場費用的成本控制上已略顯成效。但是，在對抗其他電商平臺競爭時，巨額的市場投入，使其依然面對較大壓力。另一方面，從劉強東為京東設定的四大長遠戰略看，O2O、互聯網金融、移動互聯網和大數據都需要較大投入。而京東云也已經成為京東生態系統里重要的一部分.

在經歷跑馬圈地和用戶高速增長之后，電商平臺獲取新客戶成本越來越高，留住一個老顧客的成本遠低于贏得一個新顧客。在“離線算法”時代，顧客網上的“最近行為”被認為是最重要的，沉淀的行為只作一般參考。實時計算時代，使顧客所有的信息都能被精準利用，個性化推薦的效果上升。李大學舉例：原來個性化推薦只占訂單的10%，一個算法的變更則可以帶來50%的提升，使推薦訂單占比達到15%。這5%的技術增量是一個質的增長，而且擺脫了依靠人力投入和追加品類的老套路。

電商成本與用戶體驗使京東站在一個蹺蹺板上，京東急需用大數據挖掘沉淀的數據價值，創造一個平衡點。

劉強東最關心的數據

大數據最重要的使命是幫助業務部門決策、指導運營。

2013年，京東創始人兼CEO劉強東絕大部分時間在國外，他在用哪些數據遠程管理京東呢？首先是常規的企業經營數據，通過訂單監控看板，劉強東可以看到全國各個庫房，各個配送站訂單的執行情況。哪里有積壓，產品分檢到哪里，一目了然。

“實時生產數據”是劉強東最關心的數據，訂單積壓或是倉庫出現問題時，會直接影響到用戶體驗。劉強東還會看每天的經營數據，每一個月會有經營分析會，從各個部門、業務、層面看公司的數據，找到公司潛在機會。

伴隨劉強東美國歸來，京東開始了圍繞“用戶體驗”的技術驅動轉型。

“需要什么資源和支持，對你們授權夠不夠？”這是劉強東和李大學探討最多的問題。“他很少跟我談技術怎么做，要用什么技術。一方面他相信我們，另一方面他更關注戰略和方向性的東西，更關注團隊。”李大學說。

用戶體驗和技術驅動轉型，在本質上需要將“大數據”變成一種組織能力。這意味著：除了技術部門要有大數據思維，整個公司也需要有這種能力。研發部門能夠快速實現業務部門需求，互聯網行業的競爭優勢是對市場的快速感知，變化地越快，內力越強。其次，渠道商，技術變成一種與業務結合的生產力，變成業務的能力。

從哪些維度衡量一個項目是否具有創新價值呢？李大學認為：創新的價值可以定位成三個方面，第一，能否創收？第二提高效率，降低成本；第三則是提升用戶體驗，只要創新往這三個方向去走，就可以衡量一個項目的價值有多大。

春節不打烊期間，京東用大數據預測出訂單量，進行員工排班，計算出最合理的留下人數，提升效率；讓更多的員工可以回家過年，陪伴父母和孩子。

京東云順勢而為，邁入2B市場亦如此。京東在618店慶，雙11促銷中，系統不斷接受打磨，從前端的營銷、供應鏈、倉儲、配送、服務、資金流、信息流、物流、全部打通，這套系統成熟后，可以為價值鏈上的其他電商所有。傳統的零售業租用京東云，不用從頭開發，通過API開放接口，可以共享倉儲、用戶資源。

李大學：“你會發現2B市場里面的賣家、供應商和零售商其實也是有2C的，所以未來這是一個生態系統，是一個整體。通過云戰略，京東更希望把“亞洲一號”這種訂單生產能力、存儲能力開放出去，讓配送能力、配送網絡的價值釋放。把京東的經驗和技術能力挖掘出來，為其他行業所用，為其他企業所用。”京東云最終的目的提升了用戶體驗，擴大了京東的能力，把京東的整個規模做大。

技術驅動的背后

劉強東確定2014年京東最重要的事情之一是：以移動和大數據作為兩大核心技術，尋求突破，建立起研發創新機制。對內部三千多名研發人員，不斷建立一些新的小組，通過虛擬項目，以及人、財、物獨立的方式，激活創新性。

劉強東所說的虛擬項目是指跨部門建立虛擬團隊，各個團隊認可目標后，把相關人員臨時組合成一個虛擬團隊，解決問題，項目結束的時候可以解散。但在項目過程當中，員工可以推動跨團隊的協作，不再層層匯報，虛擬團隊很容易實現一些事情，績效和考核也很透明。

其實，早在2013年3月份，京東IT就為這場技術驅動戰役備戰。2013年，京東業務調整，對公司研發系統的組織架構進行調整，整體IT架構依據原一級研發部門所服務的各業務條線或承擔的公司級研發任務重組。

重組之后分為四個層次：第一層是技術平臺，涵蓋云平臺和運維這兩個部門，打造基于云的技術架構的底層支持。第二層是大數據和電商開放API，把數據獨立出來，實現企業里流通共享；建立起電商的核心平臺，以API服務的方式進行服務。第三層是應用平臺。包括網站、移動客戶端、內部的ERP及外部的ISV類型開發都可以調動電商核心API，同時相應的數據都進入大數據平臺。最后一層是研究院和研發管理部，針對的是消費者、供應商和賣家。

李大學認為：京東的創新可以分四個方面，產品、流程、服務和管理創新，而前三個創新都依賴于管理創新，傳統企業在轉型變革的時候，實現技術驅動的本質需要管理創新，研發部門的調整正是管理創新的第一步。

這次創新的背后是京東在“技術驅動”的路上遇到了第一個門檻，研發體系變大之后，京東面對的最大問題是協作和效率。如何為研發管理設計一個比較好的結構，更靈活性、快速響應業務需求，并能和業務結合更緊密，成為研發部門首要解決的問題。

以往IT團隊是按照需求、編碼、設計、測試的工序和流程分工，要做一個項目，需要跟各條線溝通，交叉溝通效率太低。橫向分切后，調整后的組織架構按照業務屬性，與業務團隊組合，比如需求、編碼、設計、測試都按照實際業務運營切分出來，業務線變成IT團隊服務的客戶。

過去按照流程進行IT工作，測試團隊要在編碼結束時才進入狀態，現在更早進入測試角色，對項目可能會出現的質量問題更關注，可以在設計階段就避免問題的出現。風險更加可控，提升整個項目的效率和質量。IT考核方式變為是否能把客戶服務好，IT團隊與業務線溝通更緊密，響應業務需求更快。

這樣的調整只用了短短幾天時間。李大學回憶：當時，周六跟劉強東和高管提出來，大家都覺得這個必須要變。周末開了一天會，討論怎么來變革。周一確定負責各條線和各條體系的人選。周二宣布，短短幾天之內就完成這場變革。

對于這場變革，李大學醞釀很長的時間，前期做了大量的調研，考慮到員工會有一個適應期。“只要講清楚所有的組織結構的戰略，讓每一個人可以更好的工作，有更好的未來，大家是歡迎這種變革。”

京東大數據研發游走于敏捷開發與規模靈活之間。崇尚敏捷有一個重要的原因：在快速迭代的過程當中，不管是研發還是運營，可以讓用戶參與進來，用戶會變成產品的一部分，互動變得非常重要。

研發的第二個精神是允許犯錯誤，鼓勵創新。大數據研發是否走過彎路呢？李大學說：試錯的過程，更多的是不斷微調，找準目標。就像開車一樣，你是想走的很直，但是回頭來看路還是彎的，只不過整體看是很直。

在不太懂用戶時，嘗試推薦一些商品，觀察用戶反應，確定推薦效果的好壞。通過運營的思路，完善推薦的效果，例如，京東會測試不同UI、不同頁面設計的商品轉化率。采用轉化率更高的裝修方式提升整個網站商品的轉化率，給企業帶來更多訂單。

京東還舉辦了大數據內部算法推薦大賽。整個研發團隊組成30多個團隊攻擂，大數據部門下的推薦部守擂。“內部競爭，激活團隊創造力，自己進攻自己，鼓勵創新。”這是李大學為整個研發團隊塑造的氛圍。

一家用戶體驗公司

很難定位京東是一家什么樣的公司，京東擁有2萬多物流人員和近5千名客服人員，從物流體系看，京東可以是一家物流公司。從客戶接觸依靠互聯網平臺看，京東是一家互聯網公司。

京東對自己的定位是一家用戶體驗公司。李大學說：在京東所有的一切都是為用戶體驗服務。京東將用戶體驗相關的一切放在最高優先級，某種程度上效率和成本是可以為了用戶體驗去犧牲的。

這種用戶體驗涵蓋了產品、價格、服務全流程。比如，網站頁面的千人千面和個性化推薦是最顯性的用戶體驗；供應鏈保證產品品質也是為了用戶體驗；倉儲、配送和物流服務更是在與其他電商公司競爭中，可以提供的獨特用戶體驗。

千人千面的個性化推薦本質就像是一家線下門店，顧客走進后，導購小姐會試圖打量和揣測顧客，根據顧客行為作出判斷，推薦商品，提升線下的零售店的替代率。電商網站也是在懂用戶的基礎上，提供更好的貼心服務，讓用戶買東西更方便，只是在后端依賴于數據分析。千人千面對客戶進行畫像分析、定位模型，辨析用戶類型。分析用戶首次瀏覽的商品和最終購買的商品之間，用戶瀏覽的商品，中間的時間段，分析出用戶購物心理。

以前用戶到一個網站上，要對商品搜集和分類，購買路徑過長，用戶耐心有限，購買可能會流失。個性化營銷和千人千面的直接價值是縮短用戶購物的路徑，更容易發生購買行為，帶來的結果是轉化率提升。

京東的個性化推薦有兩種：一種是在顧客看一件商品的時候，推薦一些產品組合，叫“最佳組合”，通過最佳組合的方式，用戶可能產生購買，并且買的更多。第二種分析顧客看過的商品和購買的商品，進行個性化關聯推薦，產生關聯銷售。由于送一件和送多件的運送成本是一樣的，京東還可以降低運營成本，降低客單價。

京東IT系統覆蓋了一個完整的價值鏈，從前端的交易系統，到供應鏈、倉儲、配送、服務以及售后，全部業務都在線上運行。全價值鏈的用戶體驗，也給京東帶來了更多大數據的機會。價值鏈長，數據類型豐富，真實數據會延伸到營銷、供應鏈、倉儲、配送、服務全環節。把供應商在京東的采購單或者庫房的貨品作為抵押，供應商可以很快拿到貸款。在個人貸款方面，京東的配送員把貨直接送到顧客家中，完成真實交易。通過大數據分析，面向個人用戶推出京東白條，顧客可以先買東西，分期付款。

2013年，京東與中興、華為合作，推出JDphone計劃，JDphone計劃是一個很典型的大數據應用。比如，京東統計出購買某品牌的手機的用戶，再次購買手機，60%會轉向其他的手機；這60%中，40%多可能會買iPhone，30%可能會買三星，買iPhone的人，80%還會再買，買三星的人可能50%的人會轉向其他品牌。數據與行業維度結合后，可以分析出用戶買手機的時候，更在意的是屏幕的大小、顏色還是價格，哪些是決定因素？然后針對特定人群來設計符合人群需要的產品，形成一個訂單量，再跟手機廠商合作。

從產品定位開始到產品參數、產品屬性、消費人群的選擇，都基于大數據作出判斷。JDphone一開放預定，就有幾百萬臺訂單。現在每一個月幾十萬臺銷量，產量不足，供不應求。通過大數據，設計——經銷商——一級批發商，二級批發商——大量的庫存積壓，這種惡性循環被淘汰。

大數據還給京東帶來了另外一個改變：以前不重要的數據，現在變得很重要。倉儲生產中，有很多員工拿著PDA在倉庫里面走，路徑數據原來不是很重要。現在把這個數據拿到，可以分析庫房員工走的路徑，還可能找到優化算法，省去一些不必要的路徑，提高效率。

互聯網公司和傳統企業比較，更容易收集數據，特別是用戶的行為數據和消費數據。京東數據規模增長非常快，數據量的增長是銷售額增長的10倍。李大學說：“京東上面所有用戶的點擊行為，包括下單，收貨、拒收都是被記錄的，大數據帶來的用戶隱私問題是京東一直思考的問題。”此外，京東大數據平臺還有兩個挑戰：一是大數據技術在發展之中，沒有一個廠商能提供非常完備的方案解決所有的問題。二是業務部門主動利用大數據的能力需要不斷提升。（文/張宇婷）