第三百八十九章 首席人力资源官
『如果章节错误，点此举报』
第(1/3)页
方旭东猜的没错，李牧也没有否认。
他说自己确实是在开发一款即时通讯软件，准备在社交上做布局，但他并没有透露太多，并不是不信任方旭东，而是觉得没有必要。
方旭东是技术领域的大能，一款已经开发的差不多了的产品不需要他再来浪费精力，他需要的是帮助李牧构架其他的产品，或者等有一天YY要承载千万级用户进行语音、视频和文件传输这种庞大数据流的时候，再让他来出解决方案。
眼下，有两个方面需要方旭东的加入，一个是《奇迹MU》，这是自己的下一个现金来源，另一个，则是淘宝网。
淘宝网需要强大的技术支撑，一方面要给出大量用户涌入时的解决方案，一方面还要给出完善、安全的交易环境，除此之外，还有一个非常重要的关键点：算法。
淘宝网的算法是一门非常精深的学问，就跟谷歌研究网页排序算法的意义一样，把最适合用户、最能吸引用户、最能促使用户转化的结果推荐给用户，增强用户的体验、粘度，提高平台的整体转化率。
这种算法不只是简单的推荐权重、排序权重公式，更重要的，是要依据用户的行为习惯，做出准确的用户画像。
“用户画像”对现在的互联网从业人员来说，还是一个陌生词汇，就连方旭东都没有系统的研究过。
当他问及李牧用户画像的根本时，李牧说：“如果我们将来做淘宝网，那么我们就可以通过用户的登陆IP，掌握用户所属的地理位置，不要小看这个功能，它首先就可以帮我们确定我们用户所处的地区，我们可以根据用户所属的地区，来判定用户所处地的经济发展情况、平均薪资水平、以及大概的购买力水平。”
方旭东点了点头，虽然没做过电商，但李牧说的这一点很容易理解。
李牧说：“其次，我们要记录用户每一次搜索的内容，从而分析他的兴趣点。”
方旭东说：“明白，类似Cookies。”
李牧笑道：“就是我们自己记录的用户cookies，根据他的兴趣点，我们要制定出一个用户画像的逻辑算法，比如，如果用户搜索与购买的，多是男性用品，我们就可以把他认定为男性，如果多是女性用品，我们就把她认定为女性，虽然这不可能100%准确，但起码可以符合绝大部分情况，这种情况下，我们就可以适当向我们认定为女性的用户推荐女性相关的物品，不过只知道性别还不够，我们还要根据她喜欢和感兴趣的东西，来推断她的年龄，如果她喜欢穿时尚品牌的服装，那么我们推断她的年龄应该不会超过三十岁，如果她喜欢时尚服装的同时还看过书和文具，那么我们可以认定为她是学生，以现在互联网的普及程度，能够在网上购物的学生，八成是大学生，那么我们就可以暂时这个用户归类到女大学生范畴，这样的话，我们就可以向她推荐女大学生比较感兴趣的商品。”
说着，李牧指着身边的林清雅，道：“假设有一个女性用户，她的登陆IP地址是燕京，而且她的收货地址在燕京的三环以内，而她的用户信息名叫林清雅，那么我们就已经掌握了她的基本信息，但是这还远远不够，我们还要根据她喜欢时装、化妆品、护肤品类型，推断她的年龄在20-30岁之间，还可以根据她关注的商品价位、她单位时间内在平台上的消费金额，来大概判定她的月收入水平，月薪如果超过一万元以上，那她就是一个女性高级白领，这样我们可以重新精细我们的年龄判断，提升她的年龄底限到25岁左右，我们再去分析她的购买记录，发现她购买的商品都是同类型里价格比较高的，那么这个人的人物画像我们就能够基本判断出来了。”
方旭东面露惊喜的说：“这样的话，我们掌握的信息就是：林清雅，年龄在25岁左右，居住在燕京三环内，月薪过万，喜欢购买高品质的商品，喜欢服装和化妆品，这已经非常详细了……
(本章未完,请翻页)
第(1/3)页
方旭东猜的没错，李牧也没有否认。
他说自己确实是在开发一款即时通讯软件，准备在社交上做布局，但他并没有透露太多，并不是不信任方旭东，而是觉得没有必要。
方旭东是技术领域的大能，一款已经开发的差不多了的产品不需要他再来浪费精力，他需要的是帮助李牧构架其他的产品，或者等有一天YY要承载千万级用户进行语音、视频和文件传输这种庞大数据流的时候，再让他来出解决方案。
眼下，有两个方面需要方旭东的加入，一个是《奇迹MU》，这是自己的下一个现金来源，另一个，则是淘宝网。
淘宝网需要强大的技术支撑，一方面要给出大量用户涌入时的解决方案，一方面还要给出完善、安全的交易环境，除此之外，还有一个非常重要的关键点：算法。
淘宝网的算法是一门非常精深的学问，就跟谷歌研究网页排序算法的意义一样，把最适合用户、最能吸引用户、最能促使用户转化的结果推荐给用户，增强用户的体验、粘度，提高平台的整体转化率。
这种算法不只是简单的推荐权重、排序权重公式，更重要的，是要依据用户的行为习惯，做出准确的用户画像。
“用户画像”对现在的互联网从业人员来说，还是一个陌生词汇，就连方旭东都没有系统的研究过。
当他问及李牧用户画像的根本时，李牧说：“如果我们将来做淘宝网，那么我们就可以通过用户的登陆IP，掌握用户所属的地理位置，不要小看这个功能，它首先就可以帮我们确定我们用户所处的地区，我们可以根据用户所属的地区，来判定用户所处地的经济发展情况、平均薪资水平、以及大概的购买力水平。”
方旭东点了点头，虽然没做过电商，但李牧说的这一点很容易理解。
李牧说：“其次，我们要记录用户每一次搜索的内容，从而分析他的兴趣点。”
方旭东说：“明白，类似Cookies。”
李牧笑道：“就是我们自己记录的用户cookies，根据他的兴趣点，我们要制定出一个用户画像的逻辑算法，比如，如果用户搜索与购买的，多是男性用品，我们就可以把他认定为男性，如果多是女性用品，我们就把她认定为女性，虽然这不可能100%准确，但起码可以符合绝大部分情况，这种情况下，我们就可以适当向我们认定为女性的用户推荐女性相关的物品，不过只知道性别还不够，我们还要根据她喜欢和感兴趣的东西，来推断她的年龄，如果她喜欢穿时尚品牌的服装，那么我们推断她的年龄应该不会超过三十岁，如果她喜欢时尚服装的同时还看过书和文具，那么我们可以认定为她是学生，以现在互联网的普及程度，能够在网上购物的学生，八成是大学生，那么我们就可以暂时这个用户归类到女大学生范畴，这样的话，我们就可以向她推荐女大学生比较感兴趣的商品。”
说着，李牧指着身边的林清雅，道：“假设有一个女性用户，她的登陆IP地址是燕京，而且她的收货地址在燕京的三环以内，而她的用户信息名叫林清雅，那么我们就已经掌握了她的基本信息，但是这还远远不够，我们还要根据她喜欢时装、化妆品、护肤品类型，推断她的年龄在20-30岁之间，还可以根据她关注的商品价位、她单位时间内在平台上的消费金额，来大概判定她的月收入水平，月薪如果超过一万元以上，那她就是一个女性高级白领，这样我们可以重新精细我们的年龄判断，提升她的年龄底限到25岁左右，我们再去分析她的购买记录，发现她购买的商品都是同类型里价格比较高的，那么这个人的人物画像我们就能够基本判断出来了。”
方旭东面露惊喜的说：“这样的话，我们掌握的信息就是：林清雅，年龄在25岁左右，居住在燕京三环内，月薪过万，喜欢购买高品质的商品，喜欢服装和化妆品，这已经非常详细了……
(本章未完,请翻页)