探索中国CIO人才现状 第二季 报告发布
58赶集信息化及互联网+战略分享
2016-05-31  作者:CIO发展中心根据58赶集信息系统部总经理贾利军分享报告整理 来源:CIO发展中心

贾利军

曾在联想ELT体系下工作5年,后入职京东工作近4年,2013年10月入职58网,现为58赶集信息系统部总经理。个人工作经历横跨传统企业和互联网企业两个核心体系的IT建设。

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58赶集信息系统部总经理 贾利军先生

一、58网概况

2013年10月31日于纽交所上市,当年的营业收入是18个亿,到2015年,基本在50亿年收入。58网是一个重分类信息的体系,15年年底,开始进行大规模并购,包括赶集网、中华英才网、安居客、驾校一点通,最后还投资了类似于土巴兔,e代驾这些公司,形成了较全面的产业链,互联网化来切入生活服务类领域。

2016年围绕核心主题:提升人效,58的目标是100亿,基本上是100%的增长。这样的话对整个技术体系、管理体系、流量体系都有比较大的压力。据统计,16年刚过完春节的第一天,58当日的独立用户数突破1个亿,同比去年1个月才能完成的uv数据得到大幅增长。尽管春节过后是尝试传统就业、找房的高峰期,但从用户的互联网化或者叫服务业互联网化的角度来看,58在大踏步先前走且机会难得。

二、58网CRM生态体系

(一)CRM生态体系概况

通过58的并购来简单介绍下58的核心系统建设。因为58没供应链,所以不涉及仓储和配送两个环节,更多的是一套核心的CRM系统和交易体系在支撑整个体系。

整个网站的类型是一个B2B2C的模型,最底层的B实际上是58网100万个小商家,例如开锁、修空调、中介经纪人、卖二手车等等。58的前端用来满足用户的访问,产生的信息都是用这些小商贩或者叫中小企业来自动生成,主要是服务业。所以有了这个平台之后,还会衍生出营销平台

这个营销平台实际上就是说通过找寻到的信息并且依据相关信息与分析,找寻合适的商家,向商家推销产品并让商家具体做一些营销活动。这个营销平台实际上是一个地推团队,现在的人数大概在1.5万人左右,专门用来转化打电话,然后用它来做广告,卖会员,卖一些竞价的产品,是这个团队要来完成的任务。

完成这个任务之后就进入到交易平台,有线上支付线下支付的。招聘这些个单子其实很重要,它必须进行一些企业资质的审核,签合同才能把一个签完,所以有线上线下的环节,但是到电商的环节就全部放到线上去了。也有线上的支付环节,比如说每一个竞价,每一个广告位,这个是通过线上来支付的。

这个交易平台完了之后到就进入支付平台。支付、摊销、绩效、发票是在服务业里离不开的四个核心体系:1.支付,跟银行对接。2.摊销,实际上是在财务核算的时候用的一个系统,每一个销售人员地推人员都要有相关的成本。3.绩效,是财务业务一体化的业务体系到底是怎么构建的。4.发票,实际上是给那100万个小商户提供的发票。58比较特殊,它还是B端商家去做,在58平台上一年签的合同就是200万份左右,今年应该突破300万份。都是靠地推的人员,现在逐渐在向上建立一个电子合同等这些技术来解决。

支撑这个几个体系之下的就是大数据平台。这个平台基本上就支撑了整个财务分析、销售分析、然后还有一些数据产品,前端的一些分析。58的业务现在有渠道、二手车,房产、招聘、黄页,还有一个卖二手物品的,所以基本上是一个体系能够体现出不同的场景。从去年整合的时候,部门将近500人一直在做的一件事就是整个系统的重建,这个系统是从58的核心结构为基础然后推到赶集、推到人才等去做的。这个系统实际上就是人资的组织结构系统、CRM系统、客服系统、交易系统、支付系统、财务系统、绩效系统,财务下面是呼叫中心、最后还有一个移动端。

如同现在制造业,ERP、MRP非常重要一样,在服务业,CRM就是非常重要的一个核心系统。

当初加入58的时候,手头有3套CRM系统,一套微软的,就是58原来的CRM系统,但是这个系统在面对海量数据的时候解决不了问题,这个数据库达到千万级基本上就崩塌了。所以,在过去的一年里,58 营销研发负责人王松带领开发团队对CRM系统进行了一系列改造,除了底层的接口,中间全是重新建立的,之后把数据全部弄到大数据平台上,平台只做一个商业的流转,什么数据都不做。市场活动、线索、客户、商机、回款、实施二次销售这是客服系统然后再回到商机、合同、回款。下面是一个接口体系,实际上是站在管理层的角度来看。业务合同,怎么下指标,怎么能够把团队的产品做的更好,这个是管理层要关心的事情,销售预测管理、销售漏斗管理、未回款、续费率、消耗,这是他们天天时时在看的,一目了然。上面是整个销售流转的环节。

(二)CRM生态体系亮点

CRM系统在服务业体系需要多去重视。58 营销产品负责人延诤带领产品团队在CRM产品上有诸多方面的创新和尝试。

例如,之前要释放商机都是在熟人之间流动,效率上会出现很大的问题,影响整个团队的销售业绩和效益。58网CRM体系就用微信跟下面的系统进行打通,搞了一个类似抢单的系统,人人都可以订阅商机,系统会时时告诉你商机的状态,一旦到最后一分钟,系统会在瞬间直接从订阅的人群中抽出10个人,且这个商机会直接转到那10个人里抢的最快的那个人手里,利用此来调动销售积极性。

很多时候通过微量的处理,让企业家或者大老板觉得这个体系好用之后,会对系统的黏着度非常高。

再举个例子,58在云端为销售建立了一个非常简单的功能:群发。不管你有多少个客户,一条信息,直接群发来维系客户,省时省力。还有个扫贴工具,首先把这个帖子发下来,然后说明其商机到底是什么性质,之后告知这条商机在CRM库里有没有被别人绑定,有个这个扫贴工具之后,销售会知道这个是不是被别人绑了,别人绑了他们就不用再打电话去跟进这些过程了,一个销售平均每天打出去电话大概在100-150个的样子,就是这么一个小功能可以给他节约大约30%的时间。

可见,标准的CRM体系大家都会建,但是真正能帮助销售去解决问题的那些点是各有各行业的特点,还是需要仔细的去斟酌,然后在技术推动销售这个环节,其实有很多的文章可以做。

三、58网大数据平台背景及目标

(一)大数据平台背景

业务的多元化发展,公司数据量和数据需求爆发式增长。传统数仓模式已经满足不了58的业务和数据需求。存在以下几点问题:

1.多种多样的业务库,包括Mysql、SQL server、Oracle等等,业务数据多样化、数据未集中管理、有效利用数据难度大。

2.数据分析、运营人员使用数据渠道局限完全依赖IT部门。`

3.对于上层来说,更需要更加专业的数据开发人员、数据模型师、仓库架构人员来完成。

此外数据网状流通,基础数据、数据指标缺少统一的元数据管理。

(二)大数据平台目标

为了更快更好的适应58 业务发展、完善58数据平台,于洋带领58 数据团队进行了一系列改革。首先要建立数据的体系化建设,对接公司海量的数据需求同时建立公司级的数据仓库。

58的业务分各个数据线,要针对每条数据线建立相应的集市,同时还要提供一整套数据开发,建模,指标等规范来建设体系化数据结构。在大量数据的情况下,首先要支持海量数据的查询、计算、分发和分析的功能,同时需要保障数据开发建模的功能。在保障以上两点的时候,对数据的应用方面,应发挥数据的更大价值,建立数据价值的生态圈,最大的发挥数据的原有价值。

同时还要保障数据的安全性。通过对系统的服务、资源和对数据完整性的监控和个性化的预警,保障平台的稳定和安全性。

四、58网大数据平台构架

(一)系统解决方案

1.存储、计算框架

平台使用hadoop作为底层存储计算框架,充分利用集群的威力进行高速运算和存储。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,通过写hiveSQL开发分布式程序。

2.数据关系、数据权限

研究hive编译执行引擎,获取程序的输入输出数据,自动分析任务之间依赖关系,保障任务准确有序的执行,同时可有效的管控数据访问权限。

3.元数据快速检索

通过智能分词搜索引擎,实现元数据信息实时全文检索,帮助用户准确定位所需元数据信息。

4.任务调度

自主研发分布式调度系统,使用zookeeper作为协调服务确保scheduler、job-worker无状态性,当服务异常时可以无损实时切换,保障平台的高可用。

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(二)平台构架

1.技术构架

技术架构可分为平台监控、数据知识、数据开发、数据隧道、调度中心几大模块。

2.业务构架

整体业务架构分为三块:数据应用、数据工厂和数据挖掘。

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五、58网大数据平台功能特色

(一)数据知识

作为大数据平台的数据知识库,包含丰富、全面元数据信息。提供多维度的元数据浏览、查询服务及可追溯的数据血缘关系,轻松了解数据的来龙去脉。

1.元数据快速检索

通过搜索引擎和多维度的标签快速、准确定位所需元数据信息。

2.丰富的元数据信息

提供数据仓库、集市、业务库全部元数据信息,在基本信息之外,还具备分区,加载信息等全方位、多维度的元数据信息。

3.数据血缘关系

可供追溯数据仓库中数据的完整血缘信息,轻松了解数据的来龙去脉。

4.个性化服务

收藏、访问记录和全文检索等个性化服务,帮助您轻松愉快的使用元数据信息。

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(二)数据隧道

为业务数据进出数据仓库、数据集市提供完整的解决方案。提供丰富多样、简单易用的数据处理功能,为后续的查询、分发、计算和分析提供数据基础。

1.数据多样性

支持多种关系型数据库、支持实时和离线两种接入方式、支持多种线上库存储方式(标准表、分库表)

2.简单易用

数据导入、导出、申请审批全部在线操作,通过可视化界面拖拽点击就可以轻松完成数据操作。无缝衔接数据开发,贴合用户工作流。

3.满足多样使用场景

提供丰富多样、简单易用的数据处理功能,可满足离线接入、实时计算、集成分发等多种需求,并进行全程状态监控。

4.云盘数据订阅

建立58box云盘与数据平台的数据共享机制,提供周期性或临时数据订阅。

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(三)数据开发

提供统一的入口,在线访问数据仓库和数据集市。使用数据开发提供的各种丰富功能,可以方便进行数据查询以及数据建模、开发等。提供完善的数据权限控制,保证数据安全性。

1.IDE编程界面

开发、查询界面设计借鉴传统的IDE编程环境,使数据开发者在熟悉环境中进行数据操作,大大降低学习成本。

2.任务分组管理及共享

通过分组管理自己的程序任务。当任务数量多时,也不用害怕找不到任务在哪里。通过共享功能方便查询其他人的任务。

3.动态时间表达式

通过使用平台自定义时间表达式,可以方便设置hive动态条件、分区等。任务执行时,可根据设置动态生成任务运行参数。

4.完善的数据权限控制

对库、表的操作、读写、导出等提供完善的权限控制。通过hive SQL解析分析,能够准确可靠的对任务访问的表进行权限控制。

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(四)数据调度

高效、智能、稳定的数据仓库任务调度服务,为数据的加工和流转提供基础解决方案。支持多种周期设置,可智能分析任务之间依赖关系,规避因为前期数据缺失而导致的无效调度。

1.分布式高可用性

支持分布式部署调度中心、任务执行等服务,无系统单点。服务节点出现故障时,能够无损实时切换,保证整个调度的高可用性。

2.周期性任务

可设定按周期运行任务。支持多种周期智能设置,每日、每周、每月定期执行,减少人工操作。

3.智能的调度机制

可智能分析任务之间依赖关系,保障任务准确有序的执行,任务执行提供容错重试机制。当任务依赖出错雪崩,可一键恢复所有依赖任务。

4.实时任务管控

可实时查看任务执行状态以及任务运行日志,可终止正在运行的任务,任务执行失败会实时报警并记录相关日志。

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(五)平台监控

准确,实时的平台监控,保证整个大数据平台的稳定和调度的健康运行。个性化的预警配置将技术方案与业务应用紧密整合。

1.一站式监控

从离线到实时、从资源到服务、从软件到硬件,平台一站式监控,彻底解决监控管理混乱、监控状态不透明的问题。

2.个性化预警

可根据数据、文件、状态以及趋势等个性化配置预警,并支持监控结果邮件和短信自定义推送。

3.实时性感知

高性能的分布式服务,提供秒级的数据巡检,实时感知监控指标。

4.多样化展示

饼图、曲线、柱状等多样化展示,为辅助预警提供了丰富的可视化支持。

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六、58网大数据平台应用案例

从业务角度来看58大数据平台更像是一个数据压缩工厂,从最初的数据流入中间径流数据处理最终通过数据报表以及数据分析统计、一些数据挖掘的方式衍生出很多的数据应用,真正的去体现整个数据的价值。

现在大数据已经成个各个行业的市场营销利器,大数据最常用的使用方式是就是传统意义上说的构建运营画像。在信息爆炸的时代中,每天通过社交网络媒体网站以及电商网站等产生高达几百亿或者上千亿的数据,其中包含了很多个人的用户信息,行业信息,社交群体信息,乃至于消费能力的信息,通过把这些信息收集起来就可以构建一个完整的用户信息数据仓库。

通过数据挖掘,构建用户画像体系,收集很多信息之后可以通过分类的办法进行一个预测,构造一个模型,最终对用户构造一个全方位的视图,为他打造一些个性化定制的标签。比如一些个人信息包括年龄、婚配、性别、职业等等,还可以分析出一些消费能力、常用的消费手段、信用、消费兴趣、消费渠道等等。

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用户画像在汽车销售服务行业中的使用案例:

针对于有车的用户群体,根据其兴趣爱好和消费能力,为不同的用户群体设计定制服务,制定针对性的营销策略。然后结合用户兴趣,能力匹配售卖,再根据用户反馈改进服务。

针对于无车的用户群体,通过机器学习算法进行购车意愿预测,并结合其消费能力与兴趣爱好,为其推荐匹配车型。

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用户画像在商家及销售中的使用案例:

58最大的体系是后台销售人员,他们往往通过界面或者电话联系商家的时候,对商家整体概况不是很清楚,所以导致成单率并不是特别高。那么平台通过通过对商家画像的一个描述,对销售提供了非常完整和妥帖的话务支持。即通过多方面的数据采集,将数据集中管理,通过数据统计分析以及数据挖掘的方法,生成各种模型,构建从不同维度方向对于用户的画像描述,最终落地成有效的商机标签,将一个用户的标签分为两个体系:

第一是商家行为画像,例如商家最佳通话时间、对于当前产品兴趣的程度等,还可以通过商家最近一系列的行为定义商家的活跃度。

第二个是商家的帖子信息的画像,从四个维度去刻画,主要包括:当前的竞争度、售卖的意愿、售卖的效果以及在同类的帖子中所处价格的水平。销售在和商家进行沟通的时候,已经对商家有了全方位的了解,从而能更好的和商家进行沟通。

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也就是说把商家的画像构建映射到58销售的画像构建体系当中,这样就可以为商家智能推荐他们比较擅长的商机,规避掉其不擅长的商机,不让商机无效的流逝,有效提高销售的成单率。层层推进,不断完善,形成模型优化闭环。