逛淘宝侯迅：技术派Pinterest门徒

与美丽说、蘑菇街等成长于PC端的社会化导购模式不同，逛淘宝选择移动端创业，呈现形式采用流行的瀑布流，但底层架构采用海量的数据分析和计算，实现商品和个性化用户需求之间的匹配，从而帮助用户在海量商品中高效选择与自己更匹配的商品，缩短购物选择时间。

目前，从日活跃数量测算，逛淘宝与美丽说、蘑菇街的移动端名列此类购物推荐产品的前三。

口袋购物总裁 侯迅

本文根据侯迅自述整理

创业方向：社会化电商+移动互联网

1995进入爱国者，2007年离开。爱国者在2005年没有继续快速发展跳进50亿俱乐部，我认为没有对接资本市场是最重要的因素。因此跳出来后第一件事就是想了解资本市场的思路。

2007年出来后做投资顾问，看整个资本市场关注什么东西。2009年做了一个投资管理公司，主要投快餐连锁，投了十几家店。快餐连锁企业简单、标准化、可复制，具备资本市场的价值，已有很多优秀的已经上市的公司，像真功夫、吉野家、味千拉面、呷哺呷哺等。

那时候没觉得我应该做互联网，2010年突然发现离开的时候是电商发展最快的时候，离开的四年电商发展已经远远超过我能想象的速度。所以我觉得互联网还是第一生产力，就回归互联网找创业项目。

2010年下半年，我开始寻找在互联网创业的方向和机会。2010年上半年是团购最疯狂的时候，到10月11月团购市场已经没有太多机会。2010年互联网新的机会还有一个就是社区化电商，像美丽说、蘑菇街，它们热起来是2011年4月，主要还是在互联网上做。第三个机会就是在移动互联网。

思考和看待这些机会，我觉得移动端更长远一点，移动互联网正在改变人们的行为方式。目前明确可以看到的改变是，晚上8:30-10:30，移动互联网有天生的优势。

确定方向后，当时寻找技术做搭档，在12月内见过几个技术。有人介绍王珂很年轻才27岁，很有天赋和才华，17岁开始，高中拿了计算机一等奖之后就开始做计算机服务器的相关程序外包设计。

我们互相聊了对未来创业的理解和看法，基本一天之内就决定一起创业，都认为是很适合的搭档。第一是大家思考创业这个事情思考很久，之前王珂跟其他搭档做过这个事情，没有成。第二是互相需要个搭档。第三大家在彼此领域的水平都互相可以看得到，而且是经人介绍，对人品比较认可。

我和王珂一起投了500万人民币，今年4月，我们公布了成为基金和经纬中国联合投的1200万美金风投。

核心：解决购物的个性化需求

选择做移动端个性化购物推荐的主要原因，是中国电商获得高速发展后，全网已经超过10亿件商品。想在互联网上找一个家居鞋或者T恤这些类目的时候，用户每个人想的是不一样的，但目前各种购物渠道表达出来的是一样的，不同的用户搜索结果都是一样的。

购物有三种形态：第一种是有明确的品类和型号，可以通过搜索解决。第二是只有品类，比如想买一个舒适的家居鞋，这是感性的对品类的描述，是个品类诉求，这种感性诉求无论前面加多少个修饰定语，都是不明确的。比如帅气的夹克衫，男女想的也不一样。而这其实是通过“逛”这个行为来完成的。第三种是没有任何诉求，只是逛一逛看一看，可能看见好的买，也可能看见好的也不买。

搜索引擎在第一种形态里可以满足用户需求，但后两个形态是购物很普遍的过程，在这两个纬度上，购物搜索是不好用的。那么如何解决人和商品之间高效的匹配问题？

在这两个纬度里，我们定位为购物不是一种寻找而是发现。

后两种纬度，通过社会化的美丽说、蘑菇街和逛淘宝都能实现，这两个流派去解决问题的时候，背后支撑的逻辑是不一样的。

社会化媒体是通过人的机制，通过达人、编辑、用户的分享推荐，通过人和人之间的标签做商品的匹配来实现。比如蘑菇街是A和B在聊天，说A喜欢这个，B喜欢那个，然后其他用户在上面看，说哦我也喜欢这个。

而我们想解决的问题其实是在巨大的商品池里让每个用户找到与自己需求最匹配的商品，是通过技术手段，实现全网商品标签与用户行为标签的匹配，我们希望通过算法来解决后两个维度的问题。比如通过评估用户过去的收藏、点击动作，就会沉淀下用户的数据，根据这些数据把全网最适合该用户的数据匹配给他，这里每个人匹配到的数据都是不一样的，是个性化的。

这两种流派的区别仅仅是解决手段、支撑逻辑上的区别，在解决第二、第三种购物形态上并没有结果的本质差别，都可以满足用户的后两种购物去求。呈现出来的话，可能社区更多的用户是去逛，没有目的，逛淘宝可能更有购物目的和需求。

产品：技术派类Pinterest

我们希望从技术上满足用户的个性化需求，目标是让每个人都能逛自己的街。如果用户选择搜索，每个人搜索的结果是不一样的，如果用户选择逛街，每个人逛得街都是不一样的。

呈现形式上，逛淘宝采用瀑布流。底层架构上，主要是通过大数据挖掘和算法来完成。

（在商品端），对全网至少10亿个商品打标签；在用户端，通过用户收藏、点击、评论的行为数据和用户的年龄、性别、喜欢风格等基本信息分析，分析计算用户可能喜欢的商品，再将适合的商品推荐给不同的用户，给不同的用户个性化的搜索结果或推荐结果。

这里会有两个判断，一个是过去的收藏过小，比如收藏了三、五件商品，我们认为不足以判断用户的喜好，这个时候就自动切换到冷启动，在没有用户数据的情况下进行商品的推荐。这个时候主要基于用户的基本信息资料，比如男女、年龄、喜欢什么样的风格，这种冷启动情况下用户一旦开始动作，系统就开始记录用户的行为路径数据，并进行计算分析。

如果用户过去收藏的商品超过10件，或者点击收藏的动作行为足够的话，就会完全给出基于用户数据分析结果的个性化推荐。

我们也会有搜索，比如A用户搜出来的家居鞋就会是这一阵子流行的A不知道的款式，或者与A的喜好相匹配的女款鞋，而B用户搜索到的就是B比较喜欢的风格，比如黑色条纹的和最近流行的男款鞋。

在逛淘宝，从用户的角度会有一种感觉，推荐的商品没见过，但似曾相识。

我们推选商品和店铺的条件需要动态评分高于平均值，用户好评在99%以上这些硬性指标，展示产品后跟进用户的点击率、收藏和购买，我们的基础店铺收录是1钻以上，四、五个心的店铺如果产品好人工也可审核。

所谓的个性化推荐好不好，其实是用户的满足度。我们从后台看到的其实是用户点击和收藏的次数是不是增加了，如果增加了就表示算法是好的。

用户的需求多种形态，有的用户特别喜欢和追捧某一些店铺，某些用户特别喜欢社区。无论是美丽说还是我们都是购物前形成一道帮助用户提高效率的能力，谁的效率高、效果好、吸引用户，用户量大了就对商家就有一定的议价能力。

社会化电商与淘宝的博弈

淘宝的商业模型是有轨迹的，从2003年创立，就是搜索类目做运营，直通车广告做收入基础，如果改变了这些规则，怎么收钱呢？

淘宝是一个交易平台，最重要的职责是建立规则，包括支付宝交易规则、买家卖家的信用，在此基础上做商业。淘宝里600万商家，很多是不好的的商家，淘宝要建立规则和制度，保证买家和卖家的平等和交易规则的建立。平台型的公司关注的是数据、公平、安全，做的越沉，商家就会越收益。

如果淘宝做商业匹配的话，如果卖风衣的有1万家店铺，10万人需求风衣，100店铺符合第一个用户，200个符合另一个用户，那么如何维系平等呢？相反，第三方是可以优先级的，哪些商品或者店铺适合哪个用户就给哪个，愿意给一个就是一个，两个就是两个。

淘宝是喜欢类似这样提供站外服务的第三方平台，它继续做自己的交易平台，做好公平的事就可以了。淘宝最大的压力就是公平，它没有判断好与不好的权利，一颗星卖家也不能说不好，因为判断一个卖家有有太多的纬度，比如成立时间、好评率等等。

如果是淘宝自己的入口，每天有上亿的用户涌进去，它用的第一就是类目，第二就是搜索。

搜索是一个寻找过程，推送是一个逛的过程。这有点像微博和门户的差别，微博是通过关注的人推送信息。

美丽说、蘑菇街与淘宝是个博弈的过程，但从两个层面来分析，社会化电商对淘宝注定是个有利的补充。

从平台层面，如果现在只有淘宝一家，它就可以切断第三方的，自己干，比如屏蔽搜索引擎。但现在淘宝+天猫面对的是京东、凡客、当当，从商品的组织效率上和服务程度上来说，它们各有优略势。

从这个层面上，社会化电商与淘宝的关系取决于淘宝自己的份额。比如蘑菇街目前是女装为主，假如淘宝现在在女装市场的份额20%以上，没有人跟它竞争，就没关系；但假使说另一个对手在女装的份额达到30%，超过或者接近淘宝，淘宝就不会允许这种第三方的入口存在，就会直接封杀掉。

如果关注在交易层面，美丽说、蘑菇街、逛淘宝影响的交易量很小，每家做大了几个亿，即便做到200亿仍然很小，淘宝是几千亿，不可能动摇它的根本利益。即便未来出来10家，每家到20亿的时候，这也得很长时间。

返利是没有价值的

返利这种方式看起来讨巧，但不给中间增加商业价值。比如美丽说营造了一个社区环境，大家在这里舒服，又可以链接到淘宝买东西。我们通过技术手段匹配，缩短了消费者寻找商品的时间。

返利把商家本来让给中间商的价格让给了消费者，在某种程度上没有特别提供商业价值和效率解决，反而让用户是复杂化的。用户要去一个新的入口，改变了用户的消费习惯，重建一个入口。（施玮）