“在整个零售里面，最核心的两个研究对象，一是消费者，二是供应商的商品。对应下来，大数据对消费者的研究就是要建立用户的画像，也就是用户的标签库，而基于对商品的研究就要建立商品知识库。”苏宁IT总部相关负责人告诉记者，“一个足够丰富、足够完整、足够准确、足够个性化的用户标签库，是企业非常宝贵的资源。”上述负责人解释说，这个标签库通常还会涉及到用户分层、用户画像、用户的购买预测，比如说CTR预估等等。
“商品知识库要回答的，就是这个商品的目标客群在哪里，什么样的定价比较合适，这个商品跟我们商品库里面的其他商品是什么关系，是替代关系，还是商业互补的关系。”前述负责人解释说，商品的替代关系，就是苏宁能够利用相似商品的这种技术去更好地满足消费需求，从而提升购物的体验。
这就是(推荐)技术。比如在网页设计上会有“看了还看”、“看了还买”、“买了还买”选项。以“看了还看”为例，它主要是根据相似性做(推荐)，一般来说，用户浏览商品的过程是一个购买决策的过程，他可能有需求，但他还没确定要买什么，这就需要把比较多的相似商品放在他面前，辅助他做出更好的购买决策。
即使知道“哪里能买到”的场景曾经被用来描述百度、万达、腾讯等在地产电商项目合作上的想象空间，但由于迟迟没有落地而被消费者引为梦谈。据苏宁IT总部相关负责人透露，苏年正在尝试利用图像识别技术，让“哪里能买到”的场景成为现实。
“苏宁目前正在开发语音识别和图像识别的数据挖掘技术。”上述负责人告诉记者，语音技术可以把大量散落在线上线下的语音进行收集和分析，比如在现场门店，传统的方式是由服务员现场理解消费者表达的需求，而语音挖掘技术则由计算机从消费者表述的信息中分析用户的购买需求。
“虽然技术仍有待进一步发展，但它的好处是可以把散落或遗弃的信息进行归类处理。”前述负责人告诉记者，“图像识别技术可以帮助用户更好地找到她想要的商品，比如有人在街上看到某个女孩子穿的裙子很漂亮，她可以迅速地知道在哪个最近的地方可以买到。事实上，‘哪里能买到’这个场景在现实生活中是非常常见的，过去可能受限于技术，没法实现。站在未来零售发展的角度，要想为消费者提供这种购物的体验，技术上就需要进行突破。”
同时，在数据挖掘方面，很多技术往往是衔接使用的，如图像识别技术还可以告诉你哪里能买到某个商品，同时用户可能还会关注相似商品是什么，这时候用户画像、用户标签库、商品知识库就能起到很好的作用。
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