数字化电商知识中台研究

    |     2021年9月16日   |   2021年, 客世原创   |     评论已关闭   |    246

摘要:随着电商平台的快速发展,电商前台、中台、后台系统均在以数字化转型为重要着力点,打造企业中台式架构设计,将客户、商家、平台需求从数字技术应用集成到内外部商业需求环节中,进而应用于电商平台的快速发展。通过本文的研究,进一步从数字化互联网产业的发展趋势出发,为数字化知识中台建设提供些许参考与建议。

关键词:数字化电商;知识中台;参考与建议;

前言

互联网飞速发展的同时,电商企业除了广泛应用互联网新技术、新框架,还将数字化作为推动平台发展的关键举措。目前,国内比较著名的电商平台有天猫、京东、拼多多等,这些平台无外乎都有一个共同的特性,整体的数字化转型能力较强、平台型能力突出。与此同时,这些平台的知识中台模式较为完善,知识体系架构无论是面向各层级客户群体,还是平台商家群体,均具备一整套理论及实践架构。

一、相关研究理论基础

(一)数字化

早期数字化的定义是指一种分离的单元模式,其主要是将复杂多变的信息转变为一种可以度量的数字及数据,再将上述内容建立起一种数字化模型,并引入到计算机的内部体系架构中进行统一的验算及处理,这就是早期的数字化演变过程。

近几十年数字计算机的高速演变,数字化平台已经逐步成为数据、智能、区块链等平台的基础框架,其归根结底是以一种数字化的平台模式补齐资源配置的短板内容,形成一种新型想智能平台体系。

(二)知识中台

知识中台是以一种基于知识图谱、搜索推荐功能、自然语言等技术为标准的中台体系架构,这一中台体系架构主要是依托灵活多变的组件形态、高效的生产型模式、应用型便捷链路模式、全链路的框架模式。知识中台体系主要是面向企业提供知识全面应用模式,以企业全生命周期的一站式解决方案为使命,进而不断提升企业的应用效率,为企业的方案优化及决策依据提供参考,进而从根本上提供企业决策的智能水平。

二、数字化电商知识平台的应用价值

(一)积极发挥知识价值

对于电商平台而言,知识中台建设是一项广泛、艰巨的任务,广泛性体现在现有大型的电商平台用户群体数量动辄上亿人,这一体量的规模很难可以在短时间内形成统一的标准,用户群体习惯、认知的差异及不同对知识中台的构建也会产生很大的困难及阻碍。

艰巨性体现在知识中台建设不是一项一蹴而就的“工程”,需要长期的维护、运营及完善,要接入企业的各类业务系统,需要统一化管理与组织企业的内外部知识,不仅如此,还需要去深度运营,在深度运营的标准下,进行知识中台体系下的常态化知识沉淀,形成必要的保障机制。并且,这一框架的标准还需要不断从用户视角去完善知识中台的功能,知识功能包括应用的功能以及我们后文重点强调的方案构成。

(二)不断提升工作效率

越来越多的电商平台在建立知识中台的同时,其主要应用在高效、需求、成本等三个视角。高效性体现在知识中台建立以满足内外部用户的业务检索、信息获取以及专业咨询的高效获取,通过知识中台的应用,高效获取上述内容,形成对用户的快速方案解决。例如:以某大型电商平台为例,用户在订单详情页下单后,知识的推送已经从原有的集成化模式演变到场景化模式,推送一些用户可能产生的一些问题,进而避免面临潜在的问题。

需求性主要体现在群体需求的差异,电商知识中台的群体需求主要有内部用户,例如运营、客服、配送等内部用户,外部客户以及平台商家,这两者之间的知识中台存在一定框架的相似性,但本质上存在知识框架及内容的不同。

成本性主要是电商知识中台为降低平台的成本损耗,以知识中台框架形成标准化的知识文档存储体系,便于以一种帮传带的模式运营企业的各项内容,降低企业内部的运营风险。

三、数字化电商知识平台的构成路径

(一)数字化数据接入

数字化数据的接入模式主要从如下两种方法进行,一是在电商平台内部,建立起支持结构化模式的系统框架。例如:现有的大型电商平台拥有诸多业务支持部门、业务部门以及后台支持部门,如此之多的部门之间协作、支持都是非常考验相互之间的业务能力。而支持型的结构化业务系统可以有效地解决此类问题,各部门之间在结构化的业务系统之间,可以采用API接口的方式互通,这也就在一定程度上解决了信息共享的问题,在共享后,可按照互通的方式,相互融合。

二是在电商平台内部,建立起统一接入的系统框架。这一系统框架建立的初衷在于统一的文本接入、管理、存储、调度,这里面最重要的就是管理和调度模式。管理的模式主要是知识底层的积累优化,在接入后,没有统一的系统框架管理是很难在后期进行应用的。而调度模式则是更多在用户群体的使用上,有效调度出有用的信息,快速形成知识结论推送,这是数据接入的重要成果之一。

(二)知识生产与组织

数字化电商知识中台建设还需要充分考虑到知识生产与组织的重要作用,前文提到,数据接入会产生接入、管理、存储、调度等模式,这些模式需要参照不同的数据形态,有的是按照全文类的知识生成模式,而有的是按照概要模式的生产,这两种模式更多都是Q/A的模式。除此之外,还存在结构化的知识生产模式,比如:采用树状图、图文动画的知识生产,可以在短时间内加强受众的记忆,以一种更加深度的知识理解内容提升数据内容的价值性。

在此基础上,还可以进一步挖掘知识中台数据的语义信息,按照有序的组织架构模式,提升语义信息的参照价值。例如:电商平台可以根据用户群体的操作节点,按照埋点预判的方式深度理解数据内容,将数据内容有序进行内容框架的组织定义,形成有效的组织依据,加大对数据内容的语义能力挖掘,便于形成更加全面的知识生产与组织形态。知识组织的模式有很多种,内部和外部之间的差异性较大,依靠内部组织的知识形态具备一定的官方属性,整体的知识内容较为权威,但知识数量很难有大幅度的提高。而依靠外部知识组织模式可以在短时间内提供海量的知识数据基础,但知识的权威性较低,很难具备官方属性。

(三)分布式搜索逻辑

对于数字化电商知识中台而言,知识搜索功能是一项非常重要的功能,该功能的重要性不亚于手机产商的芯片价值。知识搜索功能也是一种困扰知识中台建设的关键问题,以一种什么样的方式作为搜索依据,到底是长词搜索还是短词搜索,到底是以用户所想还是猜用户所想,显然,不同的维度有不同的答案,无对错之分,无先后之异。但是,无论是上述哪一种形态,分布式搜索功能是绝大部分用户群体较为倾向的一种模式,这一模式主要是一种深度调优的功能,具备检索的引擎和必要的条件。分布式的框架下,可以形成多种不同的调优结果,面对不同的用户群体需求形成不同的搜索推荐,按照点击的排序形成搜索推荐,进而满足用户需求。

除了分布式的搜索功能,结构化搜索也是一种高效的搜索应用模式,结构化的搜索可以按照智能推荐、特定结果应用、高级搜索辅助等功能模式,上述功能均可以应用到知识中台的框架中,增强其数字化的搜索及辅助功能。不过,无论是分布式的搜索功能还是结构化的搜索功能,其最终还是应用到知识中台的综合管理中,面对不同的管理策略提供不同的高效运营产品,形成运营搜索逻辑及框架下的产品应用依据,进而提升整个数字化电商知识中台的服务及应用能力。

总结

数字化电商知识中台体系的建立以高效、高质的智能化平台需求,基于框架便捷的数字化数据体系,利用自然语言处理技术对知识体系进行标签化、分类化处理,形成一种分布式知识生产与组织形态。与此同时,电商平台还需要更多依靠智能搜索功能,以更多的平台产品经验、应用技术积累,形成多样式聚合、排序搜索体验功能,在分布式搜索逻辑的框架下,进一步提升电商知识中台的数字化能力,为提升电商平台整体服务能力奠定良好的基础条件。

 

作者:杜霸;为呼叫中心研究者;

本文刊载于《客户世界》2021年8月刊。

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