当DIY遇上人工智能 – 访家得宝数据科学及人工智能高级总监Huiming Qu

Huiming Qu的职业生涯始于IBM研究部门，后来也曾加入过一家50人规模的初创公司。她还在金融行业工作过一段时间，如今是家得宝营销和在线部门数据科学和机器学习工作小组的负责人。来自美国《麻省理工斯隆管理评论》（MITSloan Management Review）的编辑与Huiming Qu进行了深入的访谈。Huiming Qu谈到，她的任务是帮助有家装需求的客户在家得宝的商店内能够更轻松及精确地找到需要的产品和服务。

采访内容

Q：你能介绍一下你在家得宝所负责的工作内容吗？

家得宝数据科学及人工智能高级总监Huiming Qu：我的具体工作是带领家得宝的在线数据科学和平台团队，为家得宝的数字化平台开发创新服务模式。这个团队需要解决许多具有挑战性的问题，主要是如何改善客户的数字体验。我并不是从DIY家装行业出身的人，所以每天的工作对我来说都是新的探索，也是很好的学习经历。

Q：来到家得宝的客户们都带着不同类型的家装需求，寻找的产品或服务也不同。家得宝如何将AI人工智能运用在数字化平台上，来精确满足每一位客户的差异化需求？

家得宝数据科学及人工智能高级总监Huiming Qu：这是我们的团队每天不断思考的问题。在遇到家装细分领域的需求时，我们还会邀请专业部门参与到数字化平台团队的工作中来，协同探讨诸如电器或地板，甚至管道或电工等特定领域的客户需求问题。当我们利用AI人工智能来提供数字化解决方案时，如果我们有足够的大数据可以调用，通常凭借数字化团队的力量就可以解决客户的需要。但很多时候我们面对的是小众需求，在这一方面我们并没有足够的数据来做分析支撑。

当我们深入到某个特定家装领域时，例如，如何向客户推荐最合适的PVC管，家装专家们一般根据自身的经验可以判断出给客户推荐什么品类的产品，但我们的线上平台有超过 200 万种产品可供选择，如何训练机器学习判断，从庞大的产品数据中提取最适合推荐给客户的产品品种，对我们来说就是一个挑战。举个实际的例子，家得宝数字平台推出了家装指南功能，将家装项目按难易程度做了分级，此外，平台还可以实时识别客户的可能家装需求，并推荐解决方案。例如，客户搜索“镜子”的同时也搜索了工具和挂钩，那么平台可以推算出客户可能需要安装镜子的指南。这些都是我们的客户每天面临的问题。尤其是疫情期间，大部分人居家的时间比过去都长，足以仔细考虑家里需要进行什么样的装修项目。家得宝有责任去协助我们的客户获得需要的帮助，即使只是在他们进行数字平台浏览时，我们也需要提供他们正在寻找的特定家装产品。

Q：的确，疫情之后人们居家的时间更长了，购买产品的时候，也更多的通过线上浏览的方式来进行。你刚才所介绍的内容，我们的理解是，在家得宝的数字化平台希望通过AI人工智能提高搜索效率及关联性，从而达到提升客户体验的目的？

家得宝数据科学及人工智能高级总监Huiming Qu：最大的挑战是我们要对我们的员工做些什么。你知道，与病毒有关的不确定因素实在太多了，我们做的第一件事，就是带着我们处于危险中的员工，把他们送回家，我们在整个过程中都给了他们报酬。第一批PPP贷款对我们能够做到这一点非常有帮助，很显然，这是不符合成本效益的，但我们觉得我们必须为我们的员工这样

是的。我们关心并希望真正提高搜索推荐的相关性，并且当客户每次登陆家得宝的网站时，都能获得更好的体验。我们确实希望尽可能多地记住客户在平台上停留的页面位置，购物车中有什么及之前的搜索及访问记录。另外，也关心客户是否真的点击了我们发送的电子邮件，或者在浏览家得宝以外，是否也访问了其他相关网站等。我们对客户在线上浏览的整体情况了解得越多，就越能更好地为他们提供服务。