7 月 5 日，eBay 韓國技術總部 AI 團隊負責人 Seon-ho Kim 在首爾大池藝術館舉行的第 3 屆韓國時尚論壇 (KFF) 2018 上宣布了“電子商務加速”的內容。

韓國時尚論壇于2016年首次舉辦，是由服裝新聞組織，由Trend Lab CEO Sohee Kim主辦的時尚論壇，是每年都會討論時尚最重要問題的活動。

作為參考，CEO Kim So-hee 表示，在看到下面鏈接中的文章后，他邀請了 eBay 韓國技術總部的 AI 團隊負責人 Kim Seon-ho 參加活動。
http://www.econovill.com/news/articleView.html?idxno=334065

單擊下面的鏈接可查看更多關于金善浩的故事，他也出現在 eBay 韓國博客上。
探索將徹底改變 eBay 平臺的 2018 年 eBay Amplify 會議： https ://blog.ebaykorea.com/archives/8445
招聘制作 Jarvis 的 AI 團隊實習生： https ://bit.ly/2Lb2Z5e

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2018年韓國時尚論壇（KFF）以“數字重構-向數字DAN的過渡”為主題，約有400名來自時尚流通行業的人士參加。

第 2 節：電子商務加速 - eBay 韓國 AI 團隊負責人 Seonho Kim

現在是你們倆做電子商務的時候了。但即使我這樣做，我也沒有表演。本次會議的主題是尋找未來的新機遇并尋找加速電子商務的方法。

Q. eBay Korea 運營數據和產生結果的成功案例有哪些？

A. 即使在同一個消費者組內，效果也會因服務的暴露部分而異。
eBay Korea 試圖通過 Gmarket 的“Super Deal”和 Auction 的“All Kill”重新排列產品。通常，當我嘗試在公開市場購買產品時，我會想“我應該買什么”，然后我會搜索特定的產品，直到我對它感到滿意，然后再購買。
但是，Super Deals 和 All Kills 是曝光產品的渠道，讓人們說“我本來不想買這個，但我必須買這個”，條件很好。您如何重新排列這些產品將使您的購買與眾不同。
由于是展示一個原本不打算的產品，所以通過滾動訪問并嘗試購買的人并不多。
因此，在這個渠道中，需要將有吸引力的產品展示在頂部，以防止客戶流失并增加購買量。
即使是同一個產品列表，通過重新排列，有吸引力的產品也會放在最上面，以使它們對客戶更具吸引力。

▲ 通過“個性化”，Gmarket Super Deal 的產品被安排為每個人的不同產品。

Q. 里面的“個性化”是否意味著根據購買歷史，在all-kill中首先顯示該人想要的類別產品？

A. Super Deals 和 All Kills 按類別分類。
例如，在時尚類別的許多產品中，它們被重新排列以適合我所屬的特定客戶群。
當時尚品類在特定女性客戶群中進行測試時，超級優惠/全殺產品的訪問率增加了 40%。
實際購買轉化率也提升了10%以上。去年，它通過超級交易和全殺實現了1萬億韓元的累計銷售額。我們正試圖通過重復將這些實驗應用到其他渠道。

Gmarket的超級交易和拍賣的全部殺戮
進行實驗以展示每個人的不同產品。

以時尚產品為基礎，在特定的女性客戶群中
產品訪問率提升40%，
購買轉化率也提高了10%以上。

問：有很多關于電子商務業務優化的討論。在預采訪中，他多次強調，eBay Korea的理念是利用技術進行內部銷售業績和優化，而不是使用花哨的技術。
這是本論壇的一個重要關鍵詞，這里的“優化”是什么意思？

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A. eBay Korea 的優化主要有兩個例子。

第一種情況是通過對服務和數據的監控來穩定服務并防止欺詐交易。借此，2018年欺詐交易體系得到了極大的改善，從而顯著節省了管理成本和風險撥款成本。

二是物流中心的案例。
eBay Korea運營的“Smile Delivery”物流中心正在使用數據優化，該物流中心提供組合交付和次日達服務。如果幾個賣家的庫存分散在各處，會對工作速度產生負面影響，并且難以合并發貨。
我們正在嘗試優化，以便應該包裝在一個盒子中的產品盡可能靠近。

eBay韓國物流中心
嘗試通過減少工人的流動來進行優化。

預測因月份和季節而異的產品需求
重新部署產品
優化貨物揀選工人的流動。

有一種方法是拾取機器人而不是人類，但為此，考慮到機器人的運動和運動以及配備圖像識別技術的機器人技術，必須以巨大的成本徹底重建物流中心。
實際上，我們選擇了一種減少工人流動的方法，而不是這樣。物流中心通知工人下一個揀貨產品的位置，此時應用該技術優化流程。

它反映了按月或季節變化的產品需求，并優化了揀貨路線。
例如，由于銷售的產品因季節或假期而異，因此預計將重新排列產品并指導工人。

很好地收集數據

什么數據，什么格式
我應該在哪個系統上加載它？
這意味著適當的設計。

而不是能夠在設計時進行判斷
通過使用該數據獲得的值
可以說是收藏的很好。

將這兩種情況結合起來，就是通過收集和整合數據來降低管理和運營成本。
這并不像聽起來那么容易，因為您需要擅長數據收集和分析。
收集好數據意味著正確設計哪些數據應該以哪種格式和哪種系統加載。

然而，沒有數據，甚至很難想象如何利用它的場景，因此幾乎不可能從一開始就很好地積累數據。
結果，當數據沒有被累積時，加載數據的決定經常被延遲，因為很難知道從哪里開始以及如何累積數據。
eBay Korea還繼續討論如何加載交易數據和行為數據并改進其結構，并通過多次試驗和錯誤，產生了現在的結果。

Q. 在預采訪中，您提到了電子商務未來應該關注的三個因素。這些是什么？

A. 第一個因素是“電子商務的業務優化”。

看起來很棒或成為問題的技術很重要，但
加強核心競爭力
對隱形領域的技術進行投資更為重要。

電子商務是一項復雜的幕后服務。
你可能認為人工智能是全方位的，但仍然有各種各樣的事情涉及到人手，比如營銷、物流中心、客戶中心運營。
系統對付款不是一無所知，而且付款方式非常多樣，而且部分太多，很難一一列出，比如向買家支付積分或現金，以及銷售費用的結算，所以它有必要手動驗證和更正它們。

這就是為什么實際上優化后臺未顯示的工作很重要的原因。
當許多人談論電子商務應該走向的方向時，他們談論的是看起來很棒并且是一個問題的技術。但是，我個人認為，在這樣一個復雜而無形的領域進行技術投資，以加強電子商務的核心競爭力，是非常重要的。
因此，“電子商務業務優化”被選為第一位。

第二個因素是“確保新渠道”。

如果你回顧商業的歷史，有傳統的市場、密集的商場、百貨公司和大型商場，而且大部分購買都是在線下市場進行的。
隨著技術的發展，家庭購物應運而生，隨著互聯網行業的發展，Gmarket、Auction等電子商務公司開始流行。
此外，隨著移動技術的發展，移動交易量已經超過了網絡。
這意味著“購物體驗”發生了變化，而不僅僅是購物場所和方式發生了變化。如果您考慮家庭購物或電子商務，則電子產品的交付規格可想而知，因此人們很容易購買。
然而，衣服等產品上線的時間稍長。

（主持人：2003年左右，有很多文章說時尚不能在網上做，因為你必須試穿和摸衣服，但我記得Gmarket做得很好，所以那篇文章被掩蓋了。）

當然，試穿買衣服的人還是不少的。這與經驗有關。
衣服等所謂的軟商品之所以逐漸走向線上，是因為隨著成衣生產質量的提高，購買體驗發生了變化。
在線購買擴大，因為即使購買在線產品，具有材料、質量和設計的產品也會達到預期的經驗和期望。

下一步考慮電子商務時要考慮什么
而不是“開發什么技術”
'技術環境的變化影響購物體驗
會帶來怎樣的改變？”

接下來考慮電子商務時，要考慮的不是“開發什么樣的技術”，而是“技術-環境的變化如何改變購物體驗”。
技術不會創造經驗。環境和經驗的變化可以加速技術的應用或發展。

拿 iPhone 手機殼。
很多人說，iPhone 通過創造創新的技術和產品改變了人們的生活。但我認為恰恰相反。
我認為 iPhone 之所以成功，是因為我有洞察力，能夠在非常合適的商業時機識別和追求環境和體驗的變化。

那么，自然而然地，在電子商務中，如何應用哪種技術、在什么時間來獲得新渠道的問題就會出現，但實際上并沒有固定的答案。在當今技術快速發展和變化的時代，即使是工程師也需要不斷學習，很難預測下一個電子商務將需要什么技術。我們別無選擇，只能密切關注客戶購物體驗的變化。

第三個因素是技術冒險。

談到技術冒險
只是為了看起來合理
而不是做出技術投資決策。
“客戶體驗”應該是核心。

最近有很多關于基于語音的購物、AR和VR的討論，但實際上，距離AR成功的預測已經有10多年了。
過去10年的每一年，他都說，“今年會成功”，但這就是現在的狀態。
誰也無法預測。亞馬遜和宜家也在其移動應用程序中安裝了 AR 技術。然而，它并沒有通過這種方式產生有意義的銷售，它仍處于試驗階段。

然而，我們之所以談論AR的可能性，是因為我們在電子商務從電子設備到服裝購買的過程中看到，AR可以間接促進客戶體驗到體驗產品，進而可以帶來擴張購買。因為。

我們也在準備一個類似于宜家案例的 AR 系統。它仍然是冒險的領域。
這不像我們在準備，因為我們在其他任何地方都在這樣做，所以我們不應該也這樣做嗎？我們正在投資，因為下一個范式的客戶體驗有可能擴展到該領域。

換句話說，技術風險投資應該以“客戶體驗”為核心，而不是簡單地決定為看似合理的事情投資技術。

這三個元素不是相互孤立的。
聚焦電商業務核心競爭力最重要，采取良性循環戰略，通過科技創業，獲取與客戶體驗和環境變化相匹配的新渠道，再拓展回核心競爭力。我認為。

繼續問答環節！

Q. eBay是一家大公司，個性化營銷似乎很有意義，但在小型電商中真的有意義嗎？
有真實的轉化率嗎？您必須在個性化營銷中有效。這樣做的成本是多少，小企業應該如何處理？

A. 個性化營銷是個性化的問題，是否通過數據分析提取，向哪個目標客戶群推薦什么產品，所以與客戶規模無關。
數據分析似乎需要很高的技能，但有可用的服務或開源，并且有一種方法可以與提供目標解決方案的公司合作。數據分析有時需要高昂的分析成本，但當這樣的成本負擔很重時，如果你有一些基本的統計知識，只需使用 Excel 定位客戶即可獲得效果。

在分析客戶時，profile 顯然是一個 30 多歲的男人，但他為 40 多歲和 50 多歲的女性購買產品，有時也為兒童購買產品。
如果進行數據分析，即使是小型企業也能捕捉到這些信息。我認為僅僅向這些客戶推薦符合他們購買傾向的產品將對銷售產生積極影響。

Q. 很多公司認為銷售數據和客戶數據可以立即使用，但實際上，當他們嘗試使用解決方案來處理數據時，80% 的公司說這是數據清洗。你說的profile和別人的訂單產生的數據不是垃圾數據嗎？

70-80%的數據分析項目
清理數據
轉換為另一種形式
這是一個從不同角度分析的迭代任務。

A. 數據效用是相對的。根據分析的目的，某些數據可能有意義，也可能沒有意義。
為了分析數據，必須包含精煉的數據，以創建正確的學習模型和正確的學習算法。
在此之前，需要對數據進行清理、轉換和分析的迭代工作。這是整個項目的70-80%。因此，數據凈化過程是一項繁瑣的任務。

▲ Gmarket 的超級優惠

▲ Auction's All Kill

Q. 你說個性化營銷市場很大。事實上，超級交易和全殺工作可以說是一項偉大的成就，但在這些成就期間公司內部是否有任何噪音？

A. 超級交易或全殺案所應用的技術在技術上并沒有那么復雜，因此似乎沒有什么特別的阻力，因為它不需要巨大的投資或人力。

數據。如果你不知道
我想說'建立一些東西'。

Q. 從使用數據的角度來看，數據沒有被細化是一個非常令人不安的因素。
如果從現在開始積累新的數據，或者一個新品牌應該怎么做面向未來的數據管理？
您對小型商業公司有什么數據積累技巧嗎？

A. 如果你不先做，我想說，“建立一些東西。”
通常，當商業第一次開始時，數據通常會被擦除，因為他們專注于服務實施和業務運營，并表示管理數據容量需要花錢。放棄數據管理的案例很多，因為與數據管理成本相比，它沒有提供 ROI（投資回報）。
但是，我想說的是，即使是現在看起來毫無意義的垃圾也可以，所以請不要刪除數據并先累積。

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Q. 清除垃圾數據不是一項艱巨的任務嗎？如果沒有無用的數據，我如何才能很好地堆疊？

A. 我認為從一開始就很好地積累數據的可能性為零。
正如我之前所說，必須證明有用價值才能證明建筑物建造得很好，因為在建造之前不可能證明效用價值。

問：擁有數百名客戶或分銷商的地方對數據很有野心。
因為有大量的客戶數據，你認為如果你使用它，你可以做任何事情，但數據清洗是一個不可避免的任務。那么，eBay 還在做數據清洗 nogada 嗎？

A. 積累數據的途徑有很多。有交易數據、行為數據、工作數據和流入營銷的數據。
進行了系統的努力，因為當源被分離時，很難從單一的角度進行分析。數據碎片化是隨著體量的增長和業務領域的擴大而出現的問題，所以對于小型電商公司來說不會出現這種情況。如果是小公司，可以先使用 GA（Google Analytics）等服務，也可以與外面提供個性化營銷服務的公司合作。
但首先，您需要數據才能開始。

Q. GA分析與個性化營銷不同嗎？

A. GA 本身并不解決個性化營銷，但可以看作是一種積累個性化營銷所需數據的工具。

– 事實上，采訪是用尊重的語言進行的，但為了保持#??和語氣和舉止，改成了通俗易懂的語言。
– 不接受更正采訪內容和人臉Photoshop的請求。所有編輯和肖像權屬于#??。但是非常感謝您同意接受采訪。
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