苏宁易购运营中存在的问题（以苏宁易购为例）
苏宁易购运营中存在的问题（以苏宁易购为例）在整套流程上线前，整个服务是需要按照需求实施流程以及项目管理规范进行排期的，但是由于促销活动大同小异，且时间仅1-2天，所以投入成本高，产出低。如果测试环节出现checklist遗漏，上线后会引发降级，很可能影响本次促销活动的效果，在平台上线后，业务在操作的全流程环节中，在效率上，实现了质的飞越，同时，也有了更多的试错机会。纵向通过在线-近线-离线的数据处理架构，支持各业务在生产环境中，运营对线上策略的调整。而基于业务，就不得不提运营，运营是电商网站的操盘手。一年12个月里，平均每两个月会有一次大促，每两个月之间，会有多次中小型促销活动。对于易购这个经营多品类的综合性电商平台而言，在面对各种品牌日，超品日，单品发布会等促销节点和日常场景的精细化运营中，业务对于选品以及排序的规则策略也是不尽相同的。基于灵活应对前台页面和中台个性化数据的快速上线的背景，在已有组件搭建展示页面这个平台的前提下，
文章以苏宁易购为例，看推荐运营平台的产品实践，enjoy~
2019，是苏宁的造极之年，随着电商业务线的不断拓展，苏宁的个性化推荐已经覆盖了苏宁易购，苏宁小店，苏宁拼购，苏宁推客等各核心业务线。在资源有限的前提下，面对不断拓展的业务线，如何提高运营效率，节约运营成本，做好流量分发，保证业务需求快速上线，是我们即将面对的重要挑战。
本次实践重点，并不是围绕推荐算法的match、rank、两大算法维度以及技术实现方案进行拓展。而是围绕产品侧，针对于推荐re-rank层策略在平台内的干预，进行展开。
业务痛点
- 每次业务对场景的排序等策略进行调整干预时都要依赖版本，两周一版要等太久，不够灵活；
- 生产环境的策略，不能根据促销节奏配合活动进行灵活调整；
- 策略上线前需要预览，同时需要ab对比，目前没有预览；
- 全场景干预和单场景干预以及类目干预需要区分开来；
- 场景数据需要在报表平台才能看，跨两个平台使用不方便；
- 需要支持事业部运营、业务线运营、商家运营、类目运营等各方运营进行干预；
- 个性化目前缺乏解释性，为什么推荐该商品给我；
- 行为需要溯源，用户来到易购是怎样逛起来的，是怎样结合猜你喜欢给我推荐的；
- 对于商品等问题，需要第一时间提供工具查询商品是否符合招商或者准入规范等信息。
解决方案
在个性化推荐已经成为互联网基础设施的这个背景下，推荐不仅要深耕推荐算法，还需要立足于业务，配合好集团小前台，大中台的战略，承接好中台的职责。
而基于业务，就不得不提运营，运营是电商网站的操盘手。一年12个月里，平均每两个月会有一次大促，每两个月之间，会有多次中小型促销活动。对于易购这个经营多品类的综合性电商平台而言，在面对各种品牌日，超品日，单品发布会等促销节点和日常场景的精细化运营中，业务对于选品以及排序的规则策略也是不尽相同的。
基于灵活应对前台页面和中台个性化数据的快速上线的背景，在已有组件搭建展示页面这个平台的前提下，我们进行了本次课题的实践，基于推荐场景，搭建自动化数据处理与应用的运营平台。
横向与前端展示组件的泰坦平台打通，功能上实现搭页面-配数据一体化，不论是运营平台提供规则 计算还是接收规则 提供计算，都可以达到页面 数据快速上线的目的。
纵向通过在线-近线-离线的数据处理架构，支持各业务在生产环境中，运营对线上策略的调整。
产品方向
- 早期：对内运营，用户面向事业部，业务线，类目运营等；
- 中期：在满足业务需求的前提下，尝试拓展用户范围，开放给sku量级较大的ka商户使用；
- 后期：商业化运作，通过苏宁云服务，对推荐服务进行产品打包交易，开放面向toB的服务。
最终落地
上线流程
在整套流程上线前，整个服务是需要按照需求实施流程以及项目管理规范进行排期的，但是由于促销活动大同小异，且时间仅1-2天，所以投入成本高，产出低。如果测试环节出现checklist遗漏，上线后会引发降级，很可能影响本次促销活动的效果，在平台上线后，业务在操作的全流程环节中，在效率上，实现了质的飞越，同时，也有了更多的试错机会。
图1-平台上线前后，业务使用流程的变化
实现原理
以线上场景的业务架构为例，进行总-分逻辑拆解：
逻辑拆解
图1-单品曝光：
图2-单品过滤 组合过滤：
图3-排序加权：
操作实例1（接收规则 提供计算）
以苏宁315大促实战中的爆款会场为例，运营通过泰坦平台搭建页面以及不同的楼层，再通过大促活动管理平台来将报名大促的商品分配在不同楼层和坑位下，同时基于排序加权进行商品得分的计算，可以在线上实时调整排序策略，整套服务，可以快速复用于所有促销页面，对于品牌日，超品日等一系列短暂且非常重要的促销活动而言，是非常重要的。
图1-大促页面的某个楼层（测试环境预演）：
图2-泰坦搭建页面（测试环境预演）：
图3-大促管理平台维护细化规则（测试环境预演）：
图4-运营平台备份规则并计算（测试环境预演）：
操作实例2（提供规则 提供计算）
以苏宁拼购日为例，可以提供支持的服务举例：坑位的选品、排序加权、指定商品；类目下的选品、过滤、曝光、排序加权的干预；场景下选品、过滤、曝光、排序加权的干预；大盘下的过滤、排序加权。操作如下：
图1-苏宁拼购首页和tab页：
图2-针对手机这个类目以及单个坑位的操作（测试环境）：
图3-规则包含单品过滤：
图4-规则包含组合过滤：
图5-规则包含单品曝光：
图6-规则包含排序加权：
未来预想
随着业务不断的扩展，在资源不变的前提下，让各团队之间的配合更加高效运转，同时可以提供更多角色的参与者（如研发同学的在线开发，对数据进行精加工等操作；如产品同学对服务的监控以及服务的数据分析等功能，如商家可参与对店铺商品推荐策略的增值服务试行等）。即如何围绕运营平台，搭建更加完善的生态系统，实现更多的自给自足来支撑各产业业务的快速发展，是我们未来会进一步延伸的方向。
也希望能够与更多研发、产品、运营同学进行深度交流，互相启发。
Welcome to exchange.
本文由 @柴方旭 原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载
题图来自Unsplash，基于CC0协议
