随着互联网的发展，用户接收的商品信息越来越多，随之而来的是用户需求不断变化，人性的喜新厌旧特质也愈发突出，品牌商和供应商如何满足用户需求?销售与供应链如何协同，进而解决卖多无货，进多滞销的困局?京东商城研发部产品总监何方在 “第二届中国制造千人会”上为与会制造业受众分享了京东倾听——作为商品与用户的链接点，通过数据挖掘分析，成功打造的一款千里眼顺风耳辅助决策解决方案，使供应商制造出更为迎合消费者“口味”的产品。
让供应商推出最符合用户需求的商品
每一款产品都有自己的生命周期，用户从对它的喜爱到期待新的取代品出现是一个周而复始的过程，因此每个品牌商都在不断研发新品，期待可以持续满足用户期望，但是基于用户复杂的需求变量再去寻找商品的设计元素其实是非常困难的一件事情。作为国内最大的自营式电商，京东一直通过技术创新持续驱动零售业的变革，经过实践检验推出的产品生命周期解决方案京东倾听，完整覆盖了产品营销的四个周期：商品预研、新品推广、常态销售、尾货清仓。
首先是商品预研，它是基于大数据技术对用户的评价进行提取，通过语义分析获取用户真实的心声，同时结合行业中同类商品销售数据，成为连接用户与品牌商及时靠谱的桥梁，助力品牌商更好地推陈出新及迭代商品。之所以说靠谱，是因为京东的用户评价系统不同于很多友商，是不可修改的。通过对用户评价数据进行分析，品牌商可以倾听用户真实的心声，作为评判用户体验的好坏。拿一款手机来讲，如果用户评价高，通过京东用户评价系统可以得知它的优势到底是速度运行快，交互好，还是设计好?如果用户体验不好，可以判断出是续航能力不行，还是设计有缺陷?通过这些分析，可以为品牌商提供真实有效的反馈，助其对产品持续改进，提供符合用户需求的产品。
接下来是新品推广期，现在已经有秒杀、优惠券、预约、预售、促销令牌等诸多推广方式。以预售为例，在Mate 9上市之前，通过数据挖掘和数据分析，京东已经大概预知了产品的销量趋势，与品牌方沟通后其进行了新品布局。最终预售期间取得了非常好的效果，在Mate 9首发开售后 1 分钟销售额即破亿。
让商品找到最合适的目标用户
如果说商品预研和新品推广在一个商品的生命周期中来说是两个比较特殊且相对短暂的时期，那么大多数的产品更多面临的则是常态销售期。如何持续营销并打动用户是每个品牌商都在不停求解的难题。京东通过诊断分析，提出解决方案，对解决方案进行效果监测，从而发现商机四个步骤往复循环，帮助众多品牌商提升销量和打造极致的用户体验。
线上零售的优势就在于对数据的把握，京东通过大数据打造流量与转化率的坐标图可以非常直观地对相应产品进行数据挖掘，通过诊断分析提出解决方案。这个坐标图将在售商品划分到四个区域并分别提出对应的解决方案，一个区域中是高转化高流量，属于非常健康的产品，重点关注库存是否充足即可;一个区域中是高流量低转化率，导致这种情况可能有几种原因，如库存量不足或者价格优势不足;另一个区域中是低流量低转化，这个区域的商品则建议供应商应该基于清仓和推陈出新决策考虑;最后一个区域中是低流量高转化率，这个时候要考虑是否要增加曝光获得更多转化。
对于低流量高转化区域的产品来说，京东创新性地推出了京东专享产品，与品牌商深度合作，为用户打造专属优惠，更好地提升销量及用户体验，实现品牌商与用户双赢。如京东与某家电品牌合作，通过数据分析与挖掘找出对这个品牌中某款家电有强需求，但可能流失的客户，针对这部分用户的需求进行评估分析，同时分析行业的价格及政策等用户强关注内容，与品牌商深度沟通后为这部分用户度身定制专属优惠，从而有效提升用户转化率。通过京东专享的应用，此品牌电商精准转化率大幅提升18.6%。
常态销售过后，商品的生命周期基本结束，进入衰退期。商品应该进入清仓期并为新品腾出机会，京东通过多年的线上零售经验及大数据分析发现，即使进入零售期的商品也可以具备特定的推广销售营销。通过京东大数据发现，iPhone 7出来后，iOS用户中关注或者购买保健品的用户购买iPhone 5的概率很高，经过深入的数据挖掘和分析发现原来这群人大多数是和父母居住在一起，对iOS系统非常友好，在新款推出、旧款降价期给父母购买旧款设备的概率偏高，此时，iPhone 5 的商品促销信息就可以重点推送给此类用户。
“精准地分析用户，找到其意向商品并将他们做一个很好地链接与匹配，是京东通过大数据、人工智能、机器学习等先进的技术力量打造的未来零售场景。”何方表示，“通过线上数据和技术的积淀，京东将秉持开放、合作和共赢的心态，继续致力于行业生态建设，打造智能化的零售商业。”
