Amy是京東的一個新會員，她最近想當一個家庭主婦，因為想自己開始學一些廚藝，于是到京東去買些廚具，結(jié)果發(fā)現(xiàn)她選中的那款商品沒有貨，然后她看 到京東有“到貨提醒”功能，于是他選擇了該功能，填上了自己常用的郵箱地址，然后確認，相當于登記好了。過了幾天這個商品有貨了，Amy就收到了一封郵件 說，親愛的用戶，你上次想買的東西有貨了，你要不要買，然后還在這封郵件里給她推薦了幾個相關(guān)的商品。可能由于很多原因，Amy改變主意了，感覺自己選的 沒有推薦的好，于是她購買了郵件中推薦的商品，通過郵件Amy完成了她在京東的第一次購物。
過了一段時間，Amy又迷戀上了攝影，于是想在京東買一款單反相機，她搜索瀏覽了很長時間，但對于一個攝影菜鳥來說，她一直不知道該如何選擇。沒想 到有一天她打開郵箱，發(fā)現(xiàn)里面躺著一封郵件“京東告訴您如何挑選單反相機”，這不正是Amy需要的嗎！她立馬打開郵件，通過郵件到達專題頁面，參照里面的 內(nèi)容，果然找到了自己滿意的相機并果斷下單購買。
Amy的爸爸快要過生日了，她打算送爸爸一部三星手機，在京東有一部她感覺不錯，就是價格有些貴，Amy有些猶豫，先放到購物車吧，再看看有沒有其 他的便宜一些的，但是當天也沒有找到更合適的，正好有其他的事情就去忙了。結(jié)果3天后，她收到一封“您購物車里的商品降價啦”的郵件，打開一看，就是她想 買的那部手機，降價500元，降價后的價格她覺得可以接受了，就果斷購買了。
……
就這樣，Amy喜歡上了京東的郵件，因為京東的郵件總能給她驚喜，能幫助她購物，好像能讀懂她的心思，這是在其他家網(wǎng)站沒有的。
像Amy這樣感受到京東郵件魅力的會員不在少數(shù)，那么京東的郵件系統(tǒng)是怎么做到的呢？
首先，我們知道好的郵件營銷就是要完美解決一個3W的問題：即在什么時間(When)把什么內(nèi)容（What）發(fā)給什么人（Who）。 如果要解決這個問題，就要很清楚的了解用戶的情況，用戶的個人喜好，他需要什么，這就需要大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的支持，需要基于用戶在京東的一切行為（行為背后 是一系列的數(shù)據(jù)），包括搜素、瀏覽、點擊、咨詢、加關(guān)注、放購物車、下單、地址等等一系列數(shù)據(jù)，在這些數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上進行建模，然后我們得出每個用戶的情 況，例如：性別，年齡，婚否，是否有孩子，孩子的性別，是否有房子，是否有車，喜歡什么品牌，等等。當我們了解了這些信息，就比較容易定位到每個用戶的喜 好。然后我們再抽象出各種場景，基于每個場景制定不同的郵件策略，例如：加購物車卻沒有購買是一個場景，例如瀏覽了什么什么東西沒有購買也是一個場景，那 基于這些場景，我們設(shè)置不同的郵件內(nèi)容，在合適的時間，例如加購物車后這個商品發(fā)生了降價行為的時候，發(fā)送給這個用戶。
基于大數(shù)據(jù)京東搭建了以下結(jié)構(gòu)的精準營銷架構(gòu)：
精準營銷架構(gòu)截圖
架構(gòu)底層是明細數(shù)據(jù)，包括用戶產(chǎn)生的各種日志數(shù)據(jù)、用戶交易數(shù)據(jù)和其他相關(guān)數(shù)據(jù)，在用戶數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，我們進行了用戶行為的建模， 包括用戶屬性的識別、用戶興趣模型、用戶關(guān)系模型、用戶生命周期、用戶信用模型等等；在用戶建模之上，我們抽象出用戶畫像，作為底層數(shù)據(jù)供應(yīng)給各營銷系 統(tǒng)。
所以這個架構(gòu)解決的不僅是京東郵件精準營銷的問題，一起解決了所有主動推送的，例如：短信、APP PUSH、站內(nèi)信等的精準營銷問題。
在京東的郵件系統(tǒng)還沒有引入大數(shù)據(jù)之前，只是每周發(fā)兩次全站用戶的郵件，或者有一些簡單的基于用戶級別的劃分，當時負責郵件營銷的小新很是苦惱，因 為他有很多郵件創(chuàng)意無法實現(xiàn)。有了大數(shù)據(jù)的參與，我們把大數(shù)據(jù)建模出的用戶畫像抽象成篩選條件放到郵件系統(tǒng)，這樣，任何郵件運營人員都可以很方面的篩選出 精準的目標用戶，郵件內(nèi)容的設(shè)置上也更多樣化，更重要的是用戶體驗得到了極大提升。在基于大數(shù)據(jù)做了很多場景的自動觸發(fā)郵件策略之后，京東的郵件也開始變 得智能起來。
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