用户需求导向，小红书系统升级优化带来真正的用户画像和透明管理

无论是社区还是福利社的推出都是在用户需求的导向下完成的。从2015年底开始，创始人瞿芳就意识到，用户对于好生活的需求不仅来自美妆和个护，而是来自生活的方方面面，想要让社区得到更快的增长，提高用户数量，就必须满足用户多维度的需求。但在这之前的很长一段时间，由于小红书采用的是人工编辑推荐的形式，内容还局限在美妆和护肤的推荐方面，由于人力有限，其他品类的信息很长一段时间被没有被发掘出来。

从2016年初开始，小红书CTO郄小虎开始进行系统升级，把人工运营内容改成了机器分发的形式。第一阶段，基于用户过去的历史行为，把用户分成了不同的群组，然后根据数据判断每个群组的用户会对哪些内容比较感兴趣。第二阶段，采用机器学习的方式，通过用户点赞、收藏、评论、加购物车等操作给用户构建一个用户画像，并且自动化地对平台上的内容进行学习和分类。“在没有机器学习之前，这些工作需要一些专业的人，或者有经验的人来进行工作，有了机器学习后这些工作就被自动化，更高效了”郄小虎说道。第三阶段，在算法上进行调整，除了匹配用户感兴趣的内容以外，还要推荐给用户他可能感兴趣的内容，来促使用户更高频次地使用小红书。举个例子，如果用户在小红书中搜索过母婴关键词，未来用户的首页就会出现与母婴相关的内容，并根据用户的其他使用行为推送一些他可能感兴趣的内容来更精准的捕获这个用户的画像。这一举措的效果也非常直观，因为社区中越来越多的内容能被不同的用户看到，在不做太多推广的前提下，用户总量从2 400万上涨到5 000万多，从2017年开始，年后每天可以新增用户20万左右。

用户们经常戏称小红书为透明的小红书，这个称号就源于小红书对其自营的电商团队的管理与对海外商品的透明化处理。他们遵守“监管透明、货源透明、物流透明”的原则，而在这“三个透明”之中，物流透明值得一提，这关系到在商品运输过程中，假货是否有机可乘。以一件海外商品为例：小红书海外仓库接收到订单信息将商品出库并装车送到机场；当地海关人员称重、检验商品并为货物贴上运输标签，签发出口证明；货物上飞机；进入国内物流阶段，有专门人员去货站办理提货手续，对装载货物的监管车辆进行加封；加封后车辆进入上海快件监管中心，快件中心海关对加封车辆进行核对确认并拆封；货物入库后，机场工作人员进行现场扫描到货，并向海关和检验检疫申报；经过海关和检验检疫部门核检之后的商品，分发给国内的快递公司并最终送到用户手中。(www.xing528.com)

小红书的用户小林直言：“其实，现在海购的途径已经非常多了，对于我来说选择在哪个平台上买不外乎是价格、真假以及购物体验这三点。价格现在已经没什么花头了，习惯性在小红书上买就是因为它的物流真的很安心，甚至都可以查到买的东西搭乘的是哪趟航班，这样购物体验一下子就好很多”。对商家来说，也许在商品质量上这种用户的信任度才是最难达成的任务。