服裝行業(yè)，滿足了人們對穿衣打扮的基本訴求。服裝批發(fā)是服裝行業(yè)供應鏈上不可或缺的一環(huán)。在互聯(lián)網還未普及的年代，服裝店都是實體店，開在步行街或十字街頭。當時的店面進貨方式略顯單一，店主到服裝批發(fā)市場“拿貨”，每周去一趟廣州沙河、十三行、杭州四季青等批發(fā)市場，幾十年來幾乎每個服裝從業(yè)者都需如此。
搜款網引領服裝批發(fā)行業(yè)新“智”序
在互聯(lián)網的浪潮之下，服裝更新?lián)Q代的速度只增不減，加上國外服裝快消品牌不斷施壓，如何找到新的銷路，漸漸成為行業(yè)焦慮的話題。
行業(yè)焦慮很快催生了新的商業(yè)模式，整合服裝零售商和批發(fā)商找款的線上B2B服裝批發(fā)平臺應運而生。搜款網，作為最早一批邁入這一模式的企業(yè)，逐漸脫穎而出，引領了行業(yè)新“智”序。
搜款網減少了零售商拿貨、質檢、打包、發(fā)貨等環(huán)節(jié)，將零售商從往返批發(fā)市場拿貨的繁瑣流程中解脫出來。結合圖片搜索、熱款功能、排行榜功能等，搜款網為零售商和批發(fā)商建立起方便快捷的找款渠道。截止2020年，搜款網就已與超500家檔口展開合作，鎖定超1萬新款，庫存超300萬件。目前已經覆蓋1000億交易市場，鎖定超百萬的B端用戶。
上線至今，搜款網為解決零售商迅速匹配到貨源，已經研發(fā)開創(chuàng)出“每日新款”、“關注上新”、“檔口榜”等8大功能，幾乎解決了所有迅速找款的連線搭橋問題。但是平臺發(fā)展到現(xiàn)在已不同往日，目前已經入駐2萬家真實檔口，掌握一手貨源；300萬在架有效商品，每日實時更新；為200萬零售商提供找款、上款、采購一站式服務，極大提高了采購效率，影響服裝批發(fā)行業(yè)超千億規(guī)模。
引擎升級，找款更簡單
為了迎合現(xiàn)在大多數人在手機端操作的習慣，搜款網在APP首頁商品瀑布流中增加了精選廣告位，幫助更多零售商從中迅速找到心儀的爆款商品。
對于搜款網來說，廣告位功能的增加不僅是商業(yè)模式的內在升級，更使得零售商有了更快引流量、打爆品的生意抓手。
搜款網還設立了算法團隊專門來提升廣告位的推薦效果。不過受限于后期運維成本高、效果調優(yōu)困難、服務穩(wěn)定性要求高，推薦效果不明顯。如何提升廣告位推薦場景的流量利用率和自然場景下的點擊率，成為了搜款網的核心訴求。
搜款網中的廣告位
從0-1搭建推薦系統(tǒng)成本高是行業(yè)內的共識，這需要投入大量的研發(fā)精力，并反復論證調優(yōu)。即便這樣，推薦效果也無從保證?？紤]到自有的算法團隊，搜款網更傾向于找一個有大量場景實踐經驗保證效果、提供算法工程師協(xié)助、能讓搜款網團隊參與調優(yōu)的端到端一站式第三方推薦平臺。
經過反復論證后，搜款網最終選擇了火山引擎的智能推薦平臺?！捌鋵嵒鹕揭娌⒉皇俏覀兊谝粋€接觸的廠商?！彼芽罹W技術總監(jiān)鄧均說道。搜款網曾嘗試過其他智能推薦平臺，但推薦效果依然不夠理想?！爸笆褂玫闹悄芡扑]是黑盒制，而火山引擎智能推薦是一個平臺，對接的算法同學會根據效果幫我們做一些調優(yōu)，我們也可以基于這個SaaS平臺上再做一些二次開發(fā)，有很多空間可以發(fā)揮?！编嚲a充說道。
推薦算法作為字節(jié)跳動多年積累的核心能力之一，在公司內部的眾多項目和火山引擎的諸多客戶場景中成功實踐。火山引擎智能推薦平臺主打“平臺+服務”的一站式策略。對于像搜款網這樣對效果提升要求較高的客戶，火山引擎在數據接入時就提供算法工程師進行一對一的專業(yè)咨詢服務幫助數據校驗。此外，搜款網希望實現(xiàn)模型和參數的定制化。火山引擎智能推薦平臺黑白盒能力兼?zhèn)洌惴üこ處熢趨f(xié)助客戶精準接入數據之后，還會和客戶工程師一起，參與到目標定制、模型調參、特征迭代等工作中，實現(xiàn)推薦效果最優(yōu)，一路保駕護航。
攜手共創(chuàng)，優(yōu)化推薦效果
廣告是搜款平臺重要的收入來源，需要用戶在首頁的廣告位上完成瀏覽、點擊的操作。如何提升ARPU值（單位時間內每用戶貢獻的收入），是考驗火山引擎智能推薦的第一關。
自然流量側重用戶行為，如素材下載、一鍵上傳、加購物車、立即購買等事件。搜款網需要提升的核心指標為CTR（點擊率）*CVR（轉化率）。
搜款網數據流程架構
經過搜款網和火山引擎智能推薦團隊在技術方案上的嚴密論證和業(yè)務場景上的密切溝通，最終擬定了三個階段的項目規(guī)劃：
第一階段是用時1周的數據接入階段。智能推薦平臺數據分析師幫助搜款網的大數據部門順利接入用戶、商品、行為三張數據表，并完成數據校驗和數據修復。
第二階段分2周進行，推薦平臺算法工程師先后幫助完成特征工程、模型訓練、服務流配置、API聯(lián)調等工作。
第三階段中，推薦平臺算法同學根據搜款網的業(yè)務需求，不斷調教模型、提出策略建議并持續(xù)參與到優(yōu)化的過程中。
在這一過程中，火山引擎算法團隊幫助搜款網規(guī)整了數據接入流程。例如，優(yōu)化了下單點擊的路徑，調高了“點擊”、“加購物車”、“下單”的閾值，先后解決了用戶表同步期間，用戶偏好埋點遺漏和拼接點擊成功率不高的問題；
根據火山引擎的配置建議，在廣告場景中，搜款網團隊跳過了召回策略，將模型結果返回的全量商品以CTR指標精排，排序后的結果再與價格策略結合進行二次排序。
在自然場景下，搜款網增加召回規(guī)則，按照CTR*CVR指標進行排序，并采用火山引擎算法導入搜款網自研的部分模型；在最后的效果驗收階段，搜款網開啟了A/B測試。經過幾輪場景調參和模型結構優(yōu)化，新增了“加購”、“收藏”、“分享”等指標，支持多行為和多轉化事件建模，實現(xiàn)定制化需求。
在合作的最初三個月里，搜款網的推薦效果就實現(xiàn)了以下跨越式的升級：廣告場景的 ARPU值提升22.32%；自然場景的 CTR*CVR值提升19.74%。
此外，在合作中，火山引擎算法團隊還給出了一些策略調整的建議，如提升點擊率權重，鼓勵檔口優(yōu)化廣告質量，助力平臺長期生態(tài)。
未來展望
“推薦技術哪家強？認準火山引擎，值得信賴?！彼芽罹W技術專家吳杰在合作后稱贊道。
在互聯(lián)網去中間化的時代背景中，搜款網幫助了中小批發(fā)商實現(xiàn)了數字化轉型；火山引擎智能推薦平臺在短時間內幫助搜款網實現(xiàn)了核心業(yè)務指標及流量利用率的提升。
我們始終相信，服裝這個古老的行業(yè)永遠年輕，其中蘊藏著無限的市場機會?；鹕揭媾c搜款網將在以算法賦能業(yè)務增長的道路上攜手同行，不斷嘗試數字化探索，締造無限可能。
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