达观数据CEO陈运文：通过个性化推荐技术，帮助企业提升经营效率(3)

用户行为的挖掘是从你对一个用户之前的毫无所知（比如你不知道他为什么到你这来消费，他买完以后又去了哪里，他为什么挑了这几件商品）到你可以对他进行更深入地了解（比如他是什么样的人、怎么来的、为什么要买这些东西），这样给你带来的潜在价值会非常大。    

在个性化推荐领域，我们也来举一些例子。因为这些都可以帮助我们的企业提升经营效率。    

我们可以判断一个用户对店里哪些商品最感兴趣，这对你吸引用户到店非常有帮助。你甚至还可以判断一个商品以什么样的促销方式最能打动客户。    

另外，搭售也非常重要。一个用户在购买一件商品的时候，能不能让他和其它商品一起联合来做售卖，可以促进每次的客单价。用户的评论、分析也是很有价值的，因为可以让我们知道用户对购物物品的反馈意见。从而来判断适合每一个用户的促销手段。这都是大数据在销售行业落地的时候可以发挥作用的地方。    

所有的系统在刚刚上线的时候都非常稚嫩，需要通过一个自学习的体系，通过不断的积累数据，不断的对数据进行理解、挖掘，完成学习的过程。    

大家可以把大数据系统看作是你的一个智能店员。你招了一个很聪明，但是没有经验的店员。你要反复的训练他，告诉他，一个用户是怎么样的，具有什么属性的数据。这个店员通过训练以后就很聪明了，在未来就可以帮你完成所有的事情。自学习系统、大数据系统，在未来可以很大一部分代替原来需要靠人工完成的很多工作。能够自动的来思考并完成销售工作。

最后一点是关于技术方面，冷启动的问题。    

当一个新用户来的时候，你的计算机系统能不能尽快的了解这个用户是谁，他喜欢什么，哪些商品适合他。刚来的用户叫冷启动用户，对你来说是一个冷的用户，你需要尽快让他预热起来。我们在后台有很多的技术来帮企业实现，比如说一个毫秒级用户画像的更新，以及快速设立候选集合等。    

管理配置后台也非常重要，大家可以在里面看到各种各样的数据。    

举一些例子，不管是线上的销售还是线下零售，给每个用户展示什么样的商品，展示商品的形式都是非常重要的。