前不久，国内掀起了一阵“国母手机”热潮，一时间为用户需求而生的JDPhone名声鹊起，手机成功的背后其实依赖一套深度的大数据分析系统，这就“京东慧眼”系统，我们会向您解密“京东慧眼”系统的设计思路与关键技术，帮助您了解：如何从大数据的思维进行电商C2B定制，如何把用户的需求与商品生产进行关联。同时我们还会从“京东慧眼”系统延展，向您阐述如何利用大数据进行商业价值的落地。

案例解读

1、案例目标：

通过大数据分析，挖掘用户购物的需求和趋势，找到机会产品，进行生产指导和后期市场营销分析，利用大数据技术创收。

1)建立一套用户对商品需求的分析体系，挖掘用户深层次的需求

2)建立一套完善的品类趋势分析体系，洞察各品类的发展趋势

3)建立一套科学的商品生产方案分析系统，结合用户需求与产品生产，形成满足消费者预期的各品类生产方案

2、成功要点：

技术层面：

1)自然语言处理：底层商品属性数据杂乱无章，通过自然语言处理自动机器学习形成一些规则，把商品的规格/属性数据进行标准化，有效提升底层数据质量，让上层分析出的结论更精准。

2)用户画像技术：对用户基本属性、购物习惯、消费心理、兴趣爱好、行为特征、社交网络等6方面给用户打标签，对用户进行深度刻画和描述，还原购物背后的用户真实画像，为更深入的用户群细分需求分析打好底层基础。

3)市场趋势模型：通过分析目标品类关键规格及属性的用户购买情况，分析用户更换时的参数变迁，标出未来市场的机会点，洞察市场变化趋势。

4)用户需求识别模型：通过构建复杂的消费者需求模型，利用用户画像技术，分析不同用户群体的需求关注点，结合经过标准化后的商品商品规格/属性参数建模打分排序，找出用户的核心需求。

5)商品轮廓模型：通过用户购买、浏览构建商品属性组合收益模型，在海量商品规格/属性组合中，找出最符合用户需求的组合，进而给出商品参数配置推荐方案。

其他层面：

1)结果导向：以结果说话，不讲理由，保证项目成功。

2)懂得“平衡”：平衡理想的需求与现实数据环境，懂得变通，不在细节出过分纠结

3、案例ROI分析：如果可能的话，进行投入产出分析

4、案例启示：提炼出该案例（或项目）的哲理、方法论。

1)建立合理有效的分析视角和体系：消费者每时每刻都在用他们自己的方式（浏览、加关注、咨询、购买、搜索、评论等）输出他们各自的需求，重要的是我们通过什么样的视角去获取和分析我们想要的数据

2)重价值产出，不重复杂度：任何分析/挖掘模型都是以价值为导向的，不要为了做模型而做模型，梳理清楚产出的价值，切勿太过学究派。