京东是中国目前最大的自营式电子商务企业。旗下设有京东商城、京东金融、拍拍网、京东智能、O2O及海外事业部等。2013年正式获得虚拟运营商牌照。2014年5月在美国纳斯达克证券交易所正式挂牌上市。2016年6月与沃尔玛达成深度战略合作，1号店并入京东。[28]2017年4月25日，京东集团宣布正式组建京东物流子集团。2016年，京东GMV(Gross Merchandise Volume，成交总额)已经超过了9 000亿元，交易规模保持了年均150%以上的复合增长率，物流网络已经覆盖了中国98%以上的人口。京东依托强大的市场号召力、庞大的客户群体与超过十年的交易信息，建立起巨大的数据仓库，该数据仓库广泛地服务于京东商场、金融、物流等各个业务板块，并将京东的商品供应商整合成一张庞大的供应链网络，实现供应链层面的协同互动，共同享受大数据精准营销、精准采购、精准物流的经济收益。京东作为一家大型电子商务平台，已经成为上游制造企业智能生产的重要推动力量。
一、京东大数据用户画像，为制造商抓准用户个性需求提供依据
用户画像就是解决把数据转化为商业价值的问题，也就是从海量数据中来挖金炼银。这些以TB[29]计的高质量、多维度数据记录着用户长期大量的网络行为，用户画像据此来还原用户的属性特征、社会背景、兴趣喜好，甚至还能揭示内心需求、性格特点、社交人群等潜在属性。了解了用户各种消费行为和需求，精准刻画人群特征，并针对特定业务场景进行用户特征不同维度的聚合，就可以把原本冷冰冰的数据复原成栩栩如生的用户形象，从而指导和驱动业务场景和运营，发现和把握蕴藏在细分海量用户中的巨大商机。
在京东用户行为日志中，每天记录着数以亿计的用户来访及海量行为数据。京东通过对用户行为数据进行分析和挖掘，发掘用户的偏好，逐步勾勒出用户的画像。用户画像通常通过业务经验和建立模型相结合的方法来实现，但有主次之分，有些画像更偏重于业务经验的判断，有些画像更偏重于建立模型。[30]
基于客户对金额、利润、信用等方面的贡献，建立多层综合指标体系，从而对用户的价值进行分级，生成用户价值的画像。通过用户画像，可以帮助上游制造企业洞悉用户需求及变化，有针对性地调整产品定位，并制定营销策略(图14-7)。
图14-7 京东大数据用户画像应用
二、京东零售端与制造企业之间的智能协同(图14-8)(www.xing528.com)
大数据环境下，京东平台能够解决零售市场与制造企业之间最重要的需求预测问题。通过大数据来做需求预测，能做到自动补货、自动调拨、整体库存分析、SKU[31]备货等，做到在用户下单之前就将商品送到最近的仓库。京东目前能做到：通过28天预测值，预测每一个SKU未来量并驱动RDC(Regional Distribution Center，区域分发中心)[32]与FDC[33]的调拨和补货，保证商品量和限购率、人工智能来预测仓。
图14-8 京东零售端与制造企业智能协同
三、京东网络零售大数据分析为制造企业创造的经济效益
(1)降低制造企业库存水平与缺货风险。京东可介入作为供应商的生产制造企业生产环节，通过有效的数据共享，将商品的销售数据、销量预测等数据实时共享给供应商，使供应商提前进行排产，降低缺货的风险；其次，实现供应商排产计划和库存数据共享后，生产商就可以单独区分开给京东的库存，因此可将过去大批量、低频率的补货方式，优化为少批量、高频次的补货方式，能显著提高库存周转速度，降低库存水平。[34]从长远来看，京东与生产商的密切合作，将实现完全的以销定产，达到零库存销售。
(2)实现销售、生产、配送供应链一体化，提高制造企业获利能力。销售、生产、配送供应链一体化，有效保证了从销售到生产的预测准确性以及配送到达率。基于对历史销量数据的模拟，应用相应的数据模型，并参考促销、天气等复杂因素，得到对未来销量的预测，预测结果为制造企业生产计划制定提供了有力参考；与此同时，制造企业共享库存数据给京东，而京东将智慧采购系统共享给制造企业，当有客户订单时，系统自动驱动向供应商采购，商品入库后自动执行订单配送，提高了京东零售企业与制造企业双方的销售额与利润率。
(资料来源：经京东商城官网及旗下平台网站资料整理而成。相关网站包括：京东商城，www.jd.com；京东金融，http://jr.jd.com；京东智慧供应链商家平台，https://ysc.jd.com；京东物流，http://www.jdwl.com；京东慧采，https://vsp.jd.com.)
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