自2010年以來，Zulily公司一直在亞馬遜網站的陰影下經營服裝和其他商品，并取得驚人的銷售額。盡管大多數零售商對電子商務這一巨獸心存恐懼，似乎其觸角無所不在，但Zulily公司始終通過機器學習(ML)軟件產生的定制優惠來吸引消費者。

 

Zulily公司首席信息官盧克·弗里昂(Luke Friang)表示，成功實現超個性化的關鍵包括一個協作開發模式(該模式強調在以功能為中心的小組中開發軟件)，以及一個及時供應鏈。Zulily公司的靈感來自Spotify公司的敏捷開發小組模式。

 

 

雖然Spotify公司的模式在技術上不是企業敏捷框架，但該模式利用了其中許多最佳實踐：自組織、跨職能和同地協作的小組密切合作以構建業務功能。

 

Spotify公司模式是許多大公司所采用的規模化敏捷框架(SAFe)的替代品。根據Gartner的說法，一些公司已實施了SAFe和Spotify公司或其他替代方案的混合框架模型。Gartner公司表示，到2022年，三分之一的大型組織將使用多種框架來擴展敏捷性。

 

在Zulily公司，小組由各種職能人員組成，包括數據科學家、機器學習工程師、iOS和安卓系統開發人員以及產品經理。弗里昂說道，Zulily公司擁有營銷小組，它們負責進行移動端推送通知，發送電子郵件和廣告;網站瀏覽，包括應用程序和評論的“首頁”;購物付款;以及負責那些處理網站可靠性工程、DevOps和其他任務的后端。

 

供應鏈小組負責確保貨物順利到達客戶手中，這對于一家采用最小庫存業務模式并聲稱客戶購物后可快速處理的公司來說，這是一個特殊的挑戰。

 

這些小組共同打造客戶體驗，每天推出新的“商店”，其中包括數千種產品，從服裝、鞋類到玩具和零食。弗里昂表示，根據購物歷史記錄、瀏覽行為和社交媒體行為以及其他幾種信息對購物者提供個性化體驗，這需要Zulily公司每天推出數百萬版本的移動應用程序和網站。這款移動應用程序在Zulily公司近700萬用戶中非常受歡迎，該程序形成的訂單占Zulily公司訂單的四分之三。

 

 

它的工作方式如下：Zulily公司的會員選擇通過短信或電子郵件接收在谷歌云平臺(GCP)上分析產生的優惠信息。點擊或敲擊優惠信息的會員可查看有關促銷和其他優惠的詳細信息。當消費者進行購物時，該交易將在“亞馬遜網絡服務(AWS)”中被處理，Zulily公司在2018年就將其倉庫管理和其他業務操作轉移到該平臺。

 

許多不愿意讓AWS來處理優惠信息的零售商不會與這家電子商務巨頭做生意，但弗里昂對此有不同看法。他認為“這是關乎在技術方面快速創新的能力，”這反過來又有助于更好地為客戶服務。

 

DevOps團隊使用Kubernetes軟件來管理Docker容器，這促進了塑造移動應用程序和推薦體驗的技術魔力。“每個小組都可以極其快速地獲得所需的全部能力，”弗里昂說。

 

但最終，編寫高質量的算法才是成功的秘訣。“隨著我們對你的了解，我們會更好地傾聽你的聲音，”弗里昂說。

 

Zulily公司是一個很好伙伴：弗雷斯特研究公司(Forrester Research)在2018年進行的調查顯示，68%的零售商表示他們會投資個性化，52%的零售商承諾將采用某種形式的人工智能(AI)或機器學習模式，其中包括語音電子商務、聊天機器人或計算機視覺技術。

 

Zulily公司目前使用H2O平臺來構建其大部分機器學習模型，該平臺是由H20.ai公司所開發的一個開源框架。不過，弗里昂表示這種情況可能會發生改變，因為他希望在TensorFlow(是由谷歌開發的開源庫)中構建更多模型。一個集中化的數據科學團隊會有助于獲取機器學習算法的相關信息，使對每個單獨用戶的銷售個性化，并與銷售團隊合作來優化分類、產品和庫存。

 

弗里昂希望使用集合方法來增強Zulily公司的個性化功能，利用多個模型來生成一個最佳預測模型。他最近還聘請奧利·唐斯(Olly Downs)擔任該公司的數據和機器學習副總裁。“他將幫助我們推動下一階段的戰略，”弗里昂說。

 

該戰略將繼續依賴于小組模式，這種模式很有效，因為大多數員工在一個專注于特定業務功能的小組中工作了多年。弗里昂說，這可以促進團隊之間的連續性和凝聚力，并有助于保持對目的和目標有一個“清晰視線”。