两年的时间见证了快驴事业部从两个城市覆盖到三十几个城，交易规模从月度销售额 2500 多万增长至 75000 万，实现了近 30 倍的增长。我负责的商品&采购模块数据产品建设也从底层建设、数据平台产品搭建到数据策略应用产品输出完成了从有数可看到可视化的场
景化看数再到关键业务环节策略建议性数据输出的三阶产品迭代。
一．大数据应用
竞对分析
运用深度神经网络训练技术，主要是通过商品名称的文本相似度，然后再综合考虑品牌，规格和业务字典一些因素进行匹配，加上人 工校验，匹配准确率达到90%以上，进行品类结构、商品品宽、价格带分析以及竞对比价，从而完成了业务上选品、定价的数据驱动。
预测
运用机器学习模型选取了天气、季节、营销、节假日、竞对等不同因素的多维特征进行仓库维度商品销量预测、事业部维度门店预测，为供应链管理的库存管理-采购建议、仓储作业劳力安排、运力排线车辆安排等不同场景的销量预测的需求提供了数据支持，其中运力 预测误差率为 10%时准确率达到 90%。
二．数据平台搭建
平台工具
在底层数据建设比较完善的基础上，一方面针对不同用户不同的分析思路搭建了自助分析工具，使其更快更便捷地完成多维度多指标的分析；另一方面针对通用的固化的业务使用场景搭建了数据看板和数据播报，比如选品分析、供应商对比分析，同时能快速响应采仓配销不同阶段不同的看板和播报需求，我们通过看板后台管理工具实现了用户看板的千人千面和看板配置化（包含前端控件标准化配置化及其维度和指标的配置化），不仅提升了数据团队人效，而且充分满足了用户的需求，看板的目标用户日均使用率达到 95%。
基础能力建设
在指标建设和宽表建设的基础上，完善了元数据管理、指标血缘的基础能力，做到指标建设的公开、透明和通用，使得所有数据指标的使用者信息对等且方便快捷。
数仓建设
从 0 到 1 通过数据收集、数据清洗等阶段一方面协助商分建设了如毛利、周转等核心经营指标建设，另一方面在指标建设的基础上完成了订单宽表（正向、逆向）及其供应商宽表建设，串联了采购、品控、预约、收获、到货、入库、出库、销售等业务环节，夯实了数据仓库的基础，支撑了自助查询、数据大盘以及供应商分流、供应商汰换等关键业务环节的决策。
三．目标绩效管理
搭建了从目标制定、目标上传、目标下达、目标回传、目标达成监控、目标未达成分析、目标拆解全流程闭环的采销业务人员目标管理的系统搭建、数据收集、数据分析；有的放矢地完成了快驴数据驱动业务及其核心指标销售额、毛利额管理的闭环。

一．价格管理
往返包装系统
Qunar 国内机票经营模式从垂直搜索广告位收入转化为赚取机票价差和售卖服务等增值产品，主导跨 8 个团队约 100 人日需求完成搭建往返包装系统，一方面将用户与代理商隔开，由 Qunar 直接对用户的出、退、改进行服务，有效避免了 B、C 端退改签不一致等违规行为，优化了用户体验;另一方面 Qunar 从代理商那里取回了定价权，也是 Qunar 实现从单纯的搜索服务转型为全套购票服务的又一里程碑性功能，Qunar 可以通过包装系统对成本价进行加价、让利乃至搭售来调控销售价，以此达到对低价和收益调控的目的。
往返包装上线后，往返包票量维持在 9500 张/日，往返包票量占往返总票量占比从 38.28 提升到 49.01%，提升了约 10.73%;单 票收益提升了月 7.2 元，日均收益提升了 6.8 万元。
智能定价系统 为了在机票市场竞争中获取绝对的主动权，借助抓取技术通过抓取竞对同航线同航班维度价格信息作为基础数据，对于实时的不同频率的搜索航线触发不同频率的比价，根据比价结果对 Qunar 按照价差及票价区间两个因子指标对当前航线当前航班进行加、减价，借以降低低价劣势提升票量并实现利益最大化。项目上线后低价劣势降低 2%。
千人千面定价系统 通过标签系统、定价系统、营销系统、主站实现对于不同用户标签的用户个性化定制报价及推荐排序的策略。一期项目提取低价敏感、售后表现良好、购票意愿较低的用户建立目标用户模型定制超值低价的报价，忽略票量转移日均带来 4000 票。二期继续优化了分层用户并拓展了往返、中转业务，日均票量提升至 20000 票，排除票量转移日均票量约为 8000 票
二．精细化运营
往返接 AB 系统&&往返展示总价 为了更好地评估产品策略效果的好坏，搭建了往返接 AB 系统的需求，实现了 AB 系统对往返用户行为的采集及分流控制。并借助 AB 系统完成了对往返搜索列表页展示总价(B)PK 单价(A)的 ABTest 实验，实验上线一周，新策略优势明显。 1 访问量方面: B 策略自选模式累计使用量为 40.21%，A 策略自选模式累计使用量为 38.67%，B 比A 高出了 1.54 个个百分点;
2 转化率方面: B 策略 S-B 累计为 15.32%，A 策略 S-B 累计 为 14.26%,B 策略比 A 策略高出了 1.06 个百分点。
往返拼接系统
通过竞品分析及数据对标，发现现有往返政策不能满足往返用户对报价覆盖度及低价的要求，故搭建了拼接系统，将单程的政策后天拼接成为往返报价，通过 B 端拼接系统的搭建，实现了 C 端往返用户从搜索到生单再到支付一次性完成的购票体验。项目上线后 PC
端往返单程拼接在往返用户总票量占比由 52.11%上升至 62.75%，往返票量占总票量占比由 10.13%上升至 11.91%，日均往返票量提升了 1000 张左右。后续项目例如 中转拼接 及 儿童票覆盖 还在使用拼接系统实现其功能报价精简 由于业务迭代不彻底及航司政治任务上线导致国内单程报价详情页即 detail 页存在大量重复且对于用户来说无意义的报价，干 扰用户选择，所以我们重新明确定义了 detail 页报价的分类，主打低价和品牌两类，接入 ABT 对于最低价报价位、航司特殊产 品、品牌产品(旗舰店和 Qunar 自营产品)进行策略性精简及推荐排序策略，项目上线后在对 D2B 转化率没有负向影响的同时， detail 页页面停留时长 PV 由 34s 降低为 31s;UV 由 78s 降低为 70s 。 从纯粹的往返业务抽离出来提出了“大往返”的概念，为了提高返程复购率做了新的尝试，在用户预订去程机票的时候赠送机票代金券可用于购买对飞航线(即返程机票)，精准召回返程用户，提高返程复购率进而提升 Qunar 票量。项目上线后单程中返程复购 率由 9.54%提升至 10.91%;日均票量增长 430 张。