逛淘宝CEO侯迅：大数据匹配是基于移动用户的私密性

　　2012数字世界亚洲博览会今日在北京国家会议中心举行，逛淘宝CEO侯迅出席大会并对参与主题是“移动电子商务”的对话。

　　以下为访谈实录：

　　贾鹏雷：我是亿邦动力网的总编贾鹏雷，是一家专业的电商媒体，我们的环节是移动电商的讨论。

 　今天主题叫定义下一个前沿，所以我们打破以前电商会议经常的惯例，做一些大胆尝试。会给三位嘉宾每人三个问题，请三位嘉宾打开你的想象力，给我们在座各位描绘、定义下一个前沿，就是在移动端，电子商务将来会是什么样子。

　　周航：我们订单贡献，苹果和安卓订单比例很有意思，是1：9，9成都是苹果，如果有10个订单的话，9个订单都来自苹果，只有1个来自于安卓。我们其实对客户的挑选非常严苛。我们通常不往2000元以下的机型里推广。

　　贾鹏雷：侯总、王总，你们在这个数据上有类似的趋势吗？

　　侯迅：目前成交数差不多在1：4，因为iOS单价高一些，差不多在1：6左右。

　　贾鹏雷：侯总，您这边是电商直接卖东西的，逛淘宝有什么特别好的东西给我们带来分享？

　　侯迅：移动互联网很显然使用时间是从早上6、7点钟，到晚上2、3点钟，基本移动互联网时间比互联网时间长一些。我们高峰期大概从APP上线三个月以后，发现每天晚上高峰期固定时间都是在11点整。因为我以前老看小女生写微博，说看着看着手机砸脸上了，搞不懂什么意思。其实这种感觉很明显，小女生大约10：50左右上床，然后把手机打开，逛十来分钟，有可能一下砸脸上，睡着了。这是她临睡前一个必备的功能。

　　贾鹏雷：逛街是毕生的事业。

　　侯迅：第二个好玩的事情。因为我们做交互体验，我们第一个版本就是店家自己组合建一个很好用的东西，但是没人会用，后来我们做了一个“瀑布流”，就是傻乎乎的去翻，挺好。后来发现翻瀑布流的动作，就是逛商品的动作，一页是10个商品，发现这个时间消耗超过80%，其实我们还设计其他十几个功能，但是不用，后来去调研，我们也不说话，让他看没用过的，看怎么用。打开之后，逛了几分钟说完事了。我说旁边的钮你没看见吗？他说看见了，不用。我说没有行吗？他说没有不行。对这种交互的理解，就是有些钮在旁边，觉得挺专业、挺复杂，很尊重他，如果没有的话就不行。

　　贾鹏雷：但未必去用。

　　侯迅：不是未必，是真不用，我们在后台看到所有的动作都是在商品流页面完成，其他收藏、搜索、主题用的很少。

　　贾鹏雷：你们客户端有一个“上星”，有用吗？

　　侯迅：很少。有百分之几的客户管理这个东西，绝大部分女生都是“小白”，简单最好。第三个好玩的事情，发现平均每一个安卓用户PV深度是iPhone的1倍，但订单量基本只有它的1/6。比如一个安卓用户平均愿意翻30篇的话，iPhone用户可以翻15篇就结束了，效率要高很多，安卓更愿意多翻一些。我们也在反思到底真的是不是安卓用户没有消费能力，包括前一阵子看点评，写的一份报告叫“iPhone搜的都是最凸显的餐厅，俏江南、小南国，安卓搜的是烧烤和网吧”，后来我就在下面写了一句话，我说其实小南国也是烧肉，都是找烤肉，为什么一个找小南国，一个找烧烤呢，有这么残酷吗。我觉得可能还要观察一段时间。

　　首先可以得出一个结论，iPhone用户对钱的浪费意愿更高，就是买不大有用东西的意愿更高。安卓用户更实际一些。安卓背后用户一定比iPhone用户穷吗？我觉得一定不是。第一是他浪费的意愿更强。第二iPhone用户相对而言年龄层偏低一些，所以对于服务的观念不一样。我最近也在思考一个时间点，今天不太成熟，思考到一半贡献给大家，大家一起思考。

　　从电商角度来说，2005年淘宝比较红的时候，肯在淘宝上买东西的人基本是18-24岁女生，年龄大一点的女士也不敢买，因为那时候都是卖的头花，衣服都是十几二十块钱一件的，没法买，是敢于尝试，又有点钱的年龄段。2005年减去24岁，是1981年，减去18岁是1987年，我的意思在那个年龄段出生的人，就是淘宝以他为生，大概是1981-1986年龄段的女生疯狂使用淘宝。

　　京东基本上在2009年特别红，因为卖电器，我朦胧的判断，买大家电，基本上是24-30岁男性，24岁以下不可能老去关注大家电，营销上叫“筑巢”阶段。24-30岁，大概是1979-1985阶段。我们人力的头就是1983年，熟练使用京东，但平生不会用淘宝。相信到移动端时，这种特征一定也会凸显，肯浪费的，对于服务有意识，肯花这个钱，这群人的特征和年龄属性，以及安卓用户年龄属性，一定慢慢都会凸显出来。今天来看，从用车到在我们这儿买东西，我感觉将来某一种需求上安卓会持平苹果是有可能的。

　　贾鹏雷：从逛淘宝角度来讲，逛淘宝这个生意在三年以后还会不会像今天这么繁荣？用户是否真的需要专门给他做导购？

　　侯迅：用户基本上买东西有三种状态，明确品牌、明确型号，比如iPhone4S，非常明确，直接通过搜索引擎去找就行了。第二种是知道品类，不知道品牌，或者知道品牌不知道型号，比如想买一个漂亮的拖鞋，想买一个红颜色的外套，无法描述，只能通过大量信息收集和寻找来解决。在逛的过程中，其实是一个很漫长痛苦的过程，当商品提供量并不大时，逛一逛，加上一些搜索引擎通道可以解决，但是全网商品已经超过10亿件，那个最适合你的，怎么样跟你匹配上，其实已经很难了。女生还有第三个需求，根本没想买东西，就是想去逛一逛，叫windows shoping，本身去发现一些美好漂亮的商品是对人心灵上一种很好的解脱和放松。这种需求在人的本性里肯定是有的。

　　贾鹏雷：在移动端可能会有哪些变化？能给我们描绘一个场景吗？

　　侯迅：就锁定在我这个品类里。因为手机慢慢的成为了人身体的一部分，对它的依赖性越来越明显，就是你身体的一个组成部分，最理想的状况就是心思到了，眼睛就到了，手就到了，当你想找这类东西时，最好、最适合的东西就静静躺在那儿等着你，这是我们要追求的东西。

　　贾鹏雷：侯总，从你刚才描述的场景来讲，心到、手到，要达到那一步，需要解决的问题是什么？

　　侯迅：算法已经几十年了，而且都很成熟，但是算法在亿单位的产品和亿数量级的用户做匹配时，很显然是没有人做过太靠谱的尝试，所以对于我们来说，我们应该是一步一步从百万到千万，然后再到几千万这个量级内推荐算法可靠性不断的验证和试验。相信今天对于推荐而言，它的标准还不是非常的清晰，比如整个行业内用户满足度到底如何测算，包括测算中如何拆解，也都没有太成熟商业维度上的行业规律，这需要慢慢形成大量数据的积累。为什么大数据的挖掘和智能推荐在今天比较多的开始使用，确实产生很大的数据量，存储整个单位成本大幅度降低，而且移动互联网用户本身是私密性、一对一的，就算一个人持有三个手机，没关系，但是背后的ID都能找到是你。就像易到用车的用户，如果长时间使用的话，这个手机本身比用户自己更了解，他自己可能都不知道。所以这种匹配性使大数据的算法成为了可能性，所以我觉得最大的突破还在于我们自身技术上的突破。

本文来源投资界，原文：https://news.pedaily.cn/201208/20120802331965.shtml