隨著聚劃算業(yè)務(wù)的發(fā)展壯大，每天報名的商家和商品也越來越多。目前，每天的待審商品有2萬多件。而審核小二為12人，平均審核一件商品需要3-4分鐘的時間。賣家催促審核的來電量始終很多，阻礙了賣家服務(wù)品質(zhì)的提升。審核小二壓力巨大。此外，審核小二們靠經(jīng)驗去審核商品，并沒有什么統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。選進(jìn)來的商品能否賣得爆，小二們心中也沒有把握。更長遠(yuǎn)來看，聚劃算的業(yè)務(wù)模式要轉(zhuǎn)型，要從報名商品審核轉(zhuǎn)向全網(wǎng)反向招商。這急需要一個標(biāo)準(zhǔn)，來告訴我們哪些商品有可能賣爆，賣爆的可能性有多大；哪些商品是不靠譜的，不靠譜的原因又是什么。而大數(shù)據(jù)挖掘和分析則提供了這樣的解決方案。
人機(jī)結(jié)合，數(shù)據(jù)化運(yùn)營的必然選擇
目前世界上沒有任何一臺計算機(jī)的性能能夠比擬人腦。運(yùn)營小二在實踐中提煉出來的經(jīng)驗和規(guī)則是最寶貴的知識。大數(shù)據(jù)解決方案如果忽視了人的經(jīng)驗，則一定會像無頭蒼蠅，盲目而不接地氣。而機(jī)器，算法，程序則能夠夜以繼日的挖掘出數(shù)據(jù)中的細(xì)節(jié)，這些細(xì)節(jié)是人難以識別和發(fā)現(xiàn)的，有些也難于解釋。但是卻能夠產(chǎn)生出人意料的價值和效果。人機(jī)結(jié)合，是讓數(shù)據(jù)價值最大化的必然選擇。
在爆款模型解決方案的整體構(gòu)建中，運(yùn)營，產(chǎn)品和數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊進(jìn)行了多次溝通，將業(yè)務(wù)痛點不斷提煉總結(jié)，最終將整體解決方案的目標(biāo)定位在兩個點上。第一，最大可能的減少運(yùn)營小二的審核工作量；第二，模型算法推薦出來的高分商品，將在實際售賣中比人選商品實現(xiàn)更高的成交。
針對第一點，運(yùn)營提煉總結(jié)出了6條商品審核不通過的硬指標(biāo)，即：
1、賣家商品質(zhì)量DSR< 4.6
2、報名備貨總額 < 10萬元
3、因選款無優(yōu)勢被拒絕次數(shù) > 3
4、報名價格 > 全網(wǎng)歷史最低價
5、在淘寶的評價數(shù)量 < 3
6、在淘寶的月銷量 < 3
觸發(fā)這6條指標(biāo)中的任意一條，商品將不會通過審核，在模型中，我們將這樣的商品打為0分。在爆款模型整體解決方案構(gòu)建的第一期，我們將這六條規(guī)則固化，發(fā)現(xiàn)每天待審的商品中有40%都因觸犯了這六條高壓線而打分為0。然而，BI針對此規(guī)則監(jiān)控了2周時間，發(fā)現(xiàn)0分商品依然有很多通過了審核。0分商品的準(zhǔn)確率在70%-80%左右，其中女裝類目的準(zhǔn)確率只有50%左右。也就是說，根據(jù)運(yùn)營經(jīng)驗總結(jié)固化出來的規(guī)則也是有問題的。針對這一點，BI團(tuán)隊再次與運(yùn)營和產(chǎn)品進(jìn)行確認(rèn)。而運(yùn)營也修正了他們的經(jīng)驗。那些通過審核的0分商品中，大部分是新品，在全網(wǎng)的銷量和評價數(shù)很少，但是卻需要聚劃算給與支持。針對這一點，BI又一次調(diào)整了0分規(guī)則，調(diào)整過后，0分商品數(shù)量占整個審核商品的20%左右，而準(zhǔn)確率則高于了90%。經(jīng)過多次調(diào)整和確認(rèn)，固化了運(yùn)營經(jīng)驗的0分規(guī)則滿足了預(yù)期。
針對第二個目標(biāo)，即模型推出爆款，數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊離線試驗了多種機(jī)器學(xué)習(xí)的算法，進(jìn)行大數(shù)據(jù)挖掘。在數(shù)據(jù)挖掘建模的過程中，從特征的選擇，數(shù)據(jù)的清理，算法庫的構(gòu)建，集成，到最終的離線數(shù)據(jù)試驗，算法效果比較，數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊進(jìn)行了大量的嘗試。從近百個描述商品，賣家，品牌，平臺表現(xiàn)的指標(biāo)中，進(jìn)行變量選擇；解決了定性變量在建模中所帶來的困難；通過并行計算，提升了算法試驗的效率；最終構(gòu)建了包含變量選擇，數(shù)據(jù)清理，以及邏輯回歸，CART，加權(quán)k近鄰，elastic net，隨機(jī)森林，gbm，支持向量機(jī)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及flexible local tree（FLT，法決發(fā)明）等多種算法的算法庫。形成了機(jī)器學(xué)習(xí)算法方面的整體解決方案。在此基礎(chǔ)之上，又對數(shù)據(jù)進(jìn)行了反復(fù)的研究和算法試驗，最終從中選出了最適合聚劃算爆款模型應(yīng)用場景的FLT算法。
之后，BI團(tuán)隊部署了該算法，并針對女裝類目進(jìn)行了在線的對比試驗。我們對比了6月1號到6月10號報名商品中通過審核后實際上聚的成交金額，與模型打分。數(shù)據(jù)表明，模型打分在50分以上的商品比50分以下的，成交金額高出了50%。而且商品的成交金額與模型打分有著高度一致的保序性。即模型打分越高的商品，實際成交金額越高。這說明了算法是有效的，確實從大數(shù)據(jù)中找出了爆款的模式和規(guī)律，而這些規(guī)律則是人難以發(fā)現(xiàn)的。
爆款模型的未來會怎樣？
今天，爆款模型通過對每一個商品進(jìn)行打分，給予運(yùn)營小二在商品審核過程中的參考。既能降低審核工作量，又能選出爆款。而將來，隨著業(yè)務(wù)經(jīng)驗在數(shù)據(jù)解決方案中的進(jìn)一步沉淀，隨著機(jī)器算法的進(jìn)一步集成和參數(shù)調(diào)優(yōu)，爆款模型將會在商品排序，賣家備貨，反向招商中給予運(yùn)營很多的幫助。甚至促進(jìn)業(yè)務(wù)模式的改變。而隨著該模型的推廣，將會有更多我們想不到的需求，可以借助它得以解決。
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