导语
大数据时代”更加聚焦于如何利用大数据挖掘潜在的商业价值，如何在企业中实实在在的应用大数据技术。相比传统的线下会员管理、问卷调查、购物篮分析，大数据第一次使得企业能够通过互联网便利地获取用户更为广泛的反馈信息，为进一步精准、快速地分析用户行为习惯、消费习惯等重要商业信息，提供了足够的数据基础，构建用户画像（UserProfile）。
来源|美林大数据
是京东的一个新会员，她最近想当一个家庭主妇，因为想自己开始学一些厨艺，于是到京东去买些厨具，结果发现她选中的那款商品没有货，然后她看到京东有“到货提醒”功能，于是他选择了该功能，填上了自己常用的邮箱地址，然后确认，相当于登记好了。过了几天这个商品有货了，Amy就收到了一封邮件说，亲爱的用户，你上次想买的东西有货了，你要不要买，然后还在这封邮件里给她推荐了几个相关的商品。可能由于很多原因，Amy改变主意了，感觉自己选的没有推荐的好，于是她购买了邮件中推荐的商品，通过邮件Amy完成了她在京东的第一次购物。
，Amy又迷恋上了摄影，于是想在京东买一款单反相机，她搜索浏览了很长时间，但对于一个摄影菜鸟来说，她一直不知道该如何选择。没想到有一天她打开邮箱，发现里面躺着一封邮件“京东告诉您如何挑选单反相机”，这不正是Amy需要的吗！她立马打开邮件，通过邮件到达专题页面，参照里面的内容，果然找到了自己满意的相机并果断下单购买。
快要过生日了，她打算送爸爸一部三星手机，在京东有一部她感觉不错，就是价格有些贵，Amy有些犹豫，先放到购物车吧，再看看有没有其他的便宜一些的，但是当天也没有找到更合适的，正好有其他的事情就去忙了。结果3天后，她收到一封“您购物车里的商品降价啦”的邮件，打开一看，就是她想买的那部手机，降价500元，降价后的价格她觉得可以接受了，就果断购买了。
就这样，Amy喜欢上了京东的邮件，因为京东的邮件总能给她惊喜，能帮助她购物，好像能读懂她的心思，这是在其他家网站没有的。
首先，我们知道好的邮件营销就是要完美解决一个3W的问题：即在什么时间(When)把什么内容（What）发给什么人（Who）。如果要解决这个问题，就要很清楚的了解用户的情况，用户的个人喜好，他需要什么，这就需要大数据挖掘技术的支持，需要基于用户在京东的一切行为（行为背后是一系列的数据），包括搜素、浏览、点击、咨询、加关注、放购物车、下单、地址等等一系列数据，在这些数据的基础上进行建模，然后我们得出每个用户的情况，例如：性别，年龄，婚否，是否有孩子，孩子的性别，是否有房子，是否有车，喜欢什么品牌，等等。当我们了解了这些信息，就比较容易定位到每个用户的喜好。
然后我们再抽象出各种场景，基于每个场景制定不同的邮件策略，例如：加购物车却没有购买是一个场景，例如浏览了什么什么东西没有购买也是一个场景，那基于这些场景，我们设置不同的邮件内容，在合适的时间，例如加购物车后这个商品发生了降价行为的时候，发送给这个用户。架构底层是明细数据，包括用户产生的各种日志数据、用户交易数据和其他相关数据，在用户数据的基础上，我们进行了用户行为的建模，包括用户属性的识别、用户兴趣模型、用户关系模型、用户生命周期、用户信用模型等等；在用户建模之上，我们抽象出用户画像，作为底层数据供应给各营销系统。
所以这个架构解决的不仅是京东邮件精准营销的问题，一起解决了所有主动推送的，例如：短信、APP PUSH、站内信等的精准营销问题。
在京东的邮件系统还没有引入大数据之前，只是每周发两次全站用户的邮件，或者有一些简单的基于用户级别的划分，当时负责邮件营销的小新很是苦恼，因为他有很多邮件创意无法实现。有了大数据的参与，我们把大数据建模出的用户画像抽象成筛选条件放到邮件系统，这样，任何邮件运营人员都可以很方面的筛选出精准的目标用户，邮件内容的设置上也更多样化，更重要的是用户体验得到了极大提升。在基于大数据做了很多场景的自动触发邮件策略之后，京东的邮件也开始变得智能起来。
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