编辑导语：拼多多和阿里两大电商平台，它们之间存在着怎样的差异，它们的技术差距如何？未来的电商发展会朝向什么趋势发展，作者主要从四个方面阐述了自己的看法。
首先从工程角度看研发实力，二者应该差别不大。
单纯工程团队，主要是产品逻辑、流程设计，框架实时响应能力，依托于公司业务特点，借鉴行业成功做法。鉴于多多创始人都是技术出身，所以多多无论是人才团队建设，还是工程实施能力，经过年的发展，现在基本已经追平行业头部公司。
其次从算法角度看研发实力，二者有一定差距。
但是这个差距通过实战型顶尖人才招募，以及工作节奏的加持，差距在快速缩小，甚至已经没有多大的差距。
我为什么强调是实战型顶尖人才呢？
从工业角度看解决公司问题，需要大量基层算法人员，做基础例行性优化更新迭代，同时需要少量顶尖实战型人才，顶尖人才需要跟进顶级会议、期刊、杂志，看懂行业最先进算法思路，同时对即使行业没有发布出来的成果，在交流中也能从对方透露的蛛丝马迹中一点就透捕捉到。
在行业前沿，无论是公司解决实际大问题，还是在研究界，大家的努力大方向都差不多的，决定算法效果的往往在于细节的处理，这就需要顶尖人才既能宏观着眼，也对细节烂熟于心，这样才能做到一点即通。
为什么强调实战型人才，实战型人才是研究和技术结合，企业优先解决业务问题，其次才是像华为、阿里一样招聘一些世界级研究性科学家人才，进行中长期基础性研究，这类研究对公司品牌形象，人才招募有直接价值，对公司长远利益可能会发挥重大作用，也可能发挥不了作用。
当然研究出来的成功对社会有价值，至少这类人才对企业价值提升表现在长期的，可能研究出一个颠覆性技术，产品转化形成独特赛道，开辟出公司新的增长点，这一点拼多多目前没有看到大规模进展。
从站内流量分发主渠道看，站内流量分发主要是搜索和推荐。
即使搜索，在满足搜索关键词意图的基础上，也内嵌有个性化推荐。
稍微解释下搜索内嵌个性化，比如用户搜索“红色连衣裙”，虽然系统都会将红色连衣裙呈现给用户面前。
但是哪些连衣裙在前面，哪些在后面，不同人看到的可能不同，这背后就是不同用户的偏好，款式、材质、品牌、价位、商家等等，这些不同来自于历史或者前几秒的实时行为来捕捉。
得益于阿里这几年的大规模开放分享，比如每年的阿里开放日、云栖大会、行业大会、会议期刊、论文、专利，阿里的推荐和搜索机制对行业头部公司而言，基本都能看得懂，学得会，而且都是行业圈内人，这一块没有太多秘密。
无论是搜索的人找货，还是纯粹推荐的货找人，背后都是利用人货之间关系来进行供需匹配，并不是“货找人”就先进，“人找货”就落后。
实际上，货找人起家的公司都在努力弥补搜索短板，比如多多和头条都在大力发展搜索，让搜索越来越聪明。
并且搜索由于主动意图的表达，搜索所积累下来的行为对后续推荐精准性提高更有价值，所以各大平台是不会放弃对搜索的投入和增强的。
当前供需匹配大数据算法采取的主要决策依据：
优先考虑用户与商品的直接行为和行为强度，比如：
其次考虑用户和商品描述信息，比如：
商品的品牌
商品的功能
商品的材质
用户性别
用户的年龄
用户的购买力
品牌偏好
品类偏好等
最后考虑更泛化的画像信息。
不过二者的差异体现在如下两点，这些差异都是基于公司禀赋差异带来的。
在这一点上，主要源于阿里对商品的刻画能力要好于多多，多多由于商家的层次低，所以开店经营的门槛足够低，这样商品的刻画就非常简单。
而阿里平台由于长时间积累，当然也包括商家能力的积累，阿里平台上商品的主数据，比如品牌、风格、属性、功能这些商品刻画要远远比多多丰富。
丰富的结果就是在算法中可以利用这部分信息进行供需匹配，体现在搜索上，即使用户搜索词的颗粒度更细，也能够找到意图的商品。
算法框架中可以利用丰富的商品特征，而且这些特征相对准确规范。
数据统计上可以更加准确，用在大数据流量分发，以及反向透传给商家的需求数据更加细致和准确，这一些是多多暂时还做不到的。
商品知识的准确和丰富一是依赖平台的积累，二是依赖商家小二的商品运营能力，这会提高商家的运营成本。
平台的积累可以通过一些技术手段，比如爬虫快速解决，但是商家小二运营能力涉及到提高商家的运营成本，或者面向农民的平台，天然就是门槛，做不到。
不过我相信，未来多多会通过快速补充中高端商家来弥补这方面不足，对于农民（个人）店铺，要求可能不会提高太多。
但是对于品牌商店铺，对商品主数据的准确和丰富是未来可以快速提升的地方。
消费是一个相对短时间内决策的行为，所以阿里虽然数据积累的时间更长，这部分数据体现在静态的商品刻画上有优势。
但是对算法决策供需匹配上，帮助并没有我们想象那么大，平台决策更多还是依赖用户短时间互动。
试验也证明，滚动天的行为与滚动天的行为，二者的算法决策效果并没有本质差别，多出天的行为积累对决策的提升空间很小。也是很好理解，天内足够我们决定是否买一件商品。
不过多多通过促进用户在平台活跃来弥补商品信息上的短板，简单来说，就是利用用户与平台的频繁交互，捕捉用户的兴趣及兴趣变迁，在搜索和推荐的背后，给用户优先推荐过去与用户高频互动的商品，给商家或者商品优先推荐高互动的人。
另外为了尽量减少冷用户占比，多多采取的获客策略是价格，在百亿补贴专区以心智产品（真正全网最低价，而且货源是全网最低价中最多的，以此来打动用户）将首次来APP的用户，一次性转化为购物用户，下次来的时候，该用户就不是新用户了。没有采取更多的人与人关系，人与货的关系扩散来转化。
多多利用人的社交关系进行人扩散，人的扩散就是好朋友喜欢什么，我也可能喜欢什么，好朋友可以通过共同喜欢的商品或者某系商品特性来关联计算出来，也可以通过社交好友关系来关联计算出来。
人的社交关系可以通过分享推荐来获取，多多在当初启动阶段通过好友关系，不仅提升了订单转化率，而且获取了人与人的共同偏好关系，为以后的推荐扩散提供支持。
总之，基于平台禀赋差异，多多需要补短板是商品刻画的丰富性和准确性。
另外在中高端商品供应链上，也需要弥补短篇，中高端品牌商品的供给上，多多应该是远远少于天猫。
这部分商品的缺失，对丰富用户画像也产生影响，这对多多未来商品升级不利。
为此，多多今年财报会议回答分析师提问时，管理层表示会加强中高端商品的引进，通过百亿补贴的形式形成高转化，获取消费者画像。
从绝对的用户规模，二者已经拉平，但是消费者画像的丰满度上还是有差异。
消费者画像也是通过用户在平台上与商品、商家的互动产生，阿里基于丰富全面准确的消费数据，在这方面是领先的，而多多通过招商策略、转化策略，弥补这方面不足。
作为经营结果观察指标，流量转化效率，我认为多多的效率在电商平台中是最高的，原因在于多多平台的品类结构和价格定位。
多多平台见长的农产品和小百货，由于超高性价比以及决策风险低，用户大多数无脑买入。甚至一到平台，买买买停不下来，买了很多不需要的东西。
在居民消费力不足的背景下，出现这种现象，说明多多平台上商品价格的冲击力足够大，哪怕浪费也不足惜。
这在其他平台，大多数情况下，还是要掂量掂量，完全不可同日而语。
但是对于客单价比较高的商品，处于平台信任和平台上商家的服务能力，用户还是要评估评估，所以多多还是祭起价格手段，通过价格完成转化，这部分是多多需要提升的地方，怎样在价格不折让，或者折让很小的情况下，完成转化。
目前这部分订单占比很少，所以整体的流量转化效果还不错，但是一旦这样的供给上来了，而信任如果还没有建立，转化率必然下降，这也是众多投资者担忧的第一地方，拼多多能不能实现升级。
如果不能实现升级，单纯在低端商品和农产品转悠转悠，其商品变现就难以养成大鱼。这方面一些后来追赶的电商已经开始行动，快手电商今年“将打造让亿用户信赖的极致信任体系”，能不能成功，我不敢现在就评论，但是至少大家意识到这个问题。
中国亿人，%（-）人口，也就是亿人，多多.亿买家，阿里也有了亿以上的买家，所以电商消费人口的增长也就是%左右，而用户价值APRU的挖掘将是未来一段时间电商平台思考的问题。
当前多多平台上年均消费金额也就是多，而阿里是万多，说明在年均消费上还有很大的空间。
当前实物电商占社消零售比重在%%，未来可能达到%，而社消总量也会提升。
所以从总量上看，电商行业还有倍的增长空间，这些增长也可能是结构化，有人吃更大的蛋糕，有人吃小部分蛋糕，也有人掉队了，现有蛋糕不一定能保得住，目前快手、头条、百度都在加入这个赛道分蛋糕，这就看大家的本领能吃下多少。
基于管理层红利角度看，更看好多多未来的发展。
主要是股权占比高，管理层年轻一两个时代（后），格局和视野比较开阔。
从助农这件事上看，多多大概率是能走出新路子，以前其他电商也在搞，收割成分多，真正改造赋能的着力点不多，或者搞了但是不得法。
如果多多在这方面走出了新路子，这部分至少还可以创造-个多多，助农成功了，卖菜就成功了，农产品解决了低成本供应链，实现低成本获客，营销成本占据电商平台主要开支。
当前多多的流量变现还在.%以下，而且没有其他什么费用，综合费率提升个点，对比其他开放平台%左右的变现率，多多商户收取.%的变现水平，也完全能够承受，加上未来万亿以上GMV的空间，完全可以达到千亿利润，这才是流量变现利润。
未来基于庞大的平台规模，发展其他业务，比如卖虚拟产品、卖金融产品都有可能，这部分利润空间不会比商品变现小。
多多作为后起之秀，短短年发展成用户规模最大、增速最快的电商平台。
目前还在发展初期，但是其研发实力已经不输给任何同行，核心的流量分发机制和实施效果与同行相比，也相差无异。
基于品类特性，其流量转化效率是最高的。
基于中高端商品供给不足以及商品刻画的丰富和准确性需要提升，这样可以进一步完善画像，提升分发效率。
未来电商的天花板还很高，从管理层红利角度看，更看好多多未来的发展，欢迎广大投资者进行交流。
当前行业进入下半场，每个企业都在进行数智化转型升级，并着手挖掘存量用户的价值变现，通过商品与消费者之间供需匹配是价值变现的主要方法，而搜索推荐就是实现供需匹配的主要机制。
目前国内只有少数头部的互联网企业具备成熟完备的人才队伍，其他企业面临专业人才零散、知识结构不足的窘境，社会巨大的人才需求与社会高质量人才供给严重不足的矛盾，制约了企业数智化转型升级，也制约了从业者职业发展。
鉴于搜索推荐商品专业性特点，公开成体系资料相对少，资料难度深浅不一，难以满足企业和职场人士的迫切需求。
本人过去年专注电商，深度参与并主导搭建两大电商平台的搜索推荐流量分发及商品管理系统，熟悉电商平台的策略、产品、运营、数据和研发各环节，现将上述知识总结提炼成打造实战型电商搜索体系，打造实战型电商推荐体系，打造实战型电商商品管理体系，汇集成PPT（具体内容见三大实战体系），内容陆续发布致力于专业知识的普及推广，为行业进步输出一份力量。
