打开现如今的手机淘宝App，瀑布式的信息呈现、个性化的产品推荐以及“猜你喜欢”等功能对大家来说都十分熟悉，然而在7年之前，最早期的手机淘宝，不仅界面采用的是传统的“货架陈列+搜索引擎”的卖货模式，被人吐槽是“PC端淘宝”的翻版，更因为产品搜索慢，下单流程长而用户寥寥。直到2014年蒋凡接手手机淘宝，这些问题才被逐一解决。
工程师出身的蒋凡，最擅长的就是将算法技术与应用端产品进行整合，在接手手淘的1年多时间里，蒋凡先是大幅优化了手机淘宝的操作流程，让平均下单时长从25秒缩减到了不足10秒。
从2015年开始，蒋凡便带领团队开启了手淘最为关键的一跃——智能化升级。这其中蒋凡最大的动作，就是以算法技术为核心，推动“千人千面”智能信息流推荐在手机淘宝上成为现实。
事实上，做过计算机算法研究的人都知道，“千人千面”非常难实现，它是一种基于用户行为的大样本数据挖掘和计算机深度学习，在此基础上实现算法对用户需求的预测。不仅要让每个消费者进入手机淘宝后的界面各有千秋，还要“机智”地推测出用户的消费兴趣点，这比简单的产品罗列呈现和关键词搜索难度大得多。
当然，从买家角度而言，“千人千面”会让用户更有效地把握自己的碎片化时间，完成需求商品的选购与消费，缩短决策时间；从卖家角度而言，则可以更精准地触达消费者，提高商品转化率。因此在手淘上实现“千人千面”，虽然很难，但在蒋凡眼中是必须要做到的事。
到了2018年，经过3年多的努力，手淘逐渐由过去的单纯商品信息呈现迭代为丰富的内容信息流呈现。同时，手淘智能推荐的能力也愈发强大，从“用户消费行为”这个单一的数据维度拓展涵盖多种消费场景，消费需求、兴趣偏好等多种维度，智能推荐的结果也更精准、更人性化。
在2018年的双11中，根据阿里官方的数据，平台共向全网消费者提供了高达453亿次的AI个性化推荐，在蒋凡的努力下，“千人千面”终于成为了这个时代电商平台的一种“标配”。
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