以下为当当网CEO俞渝演讲全文：

各位中国企业家领袖论坛的的嘉宾、朋友们，大家下午好！我是俞渝，当当网董事长兼CEO。

2019年，很多企业遭遇困难。年初我发现北京-上海的一个平常满员的航班很多空座位，我又查了一些我熟悉的旅馆在十一长假的价格，从中我发现经济确实在面临压力。我在当当网喊出来：大市场环境不好，我们用长周期的思考，采取逆向行动。

2019年，成为当当网加强用数据、智能驱动发展的一年。当当天然就是大数据公司，扩大科学追求是合理和持续发展的保障。一个月前，2019年11月9日，当当迎来自己20岁生日。20年前PC时代的老兵，20年后，我们统计为先，数据导向，场景开花，碎片链接。

经济下行时，当当更心疼顾客的钱包，尽管图书本来就很便宜，当当加大了对顾客性价比的的追求。余华的《活着》、太宰治的《人间失格》，这些经典好书当当在促销期间10块钱一本，包邮。《小熊和最好的爸爸》当当12年没涨过定价，17.5元就可以买到7本书， 2块5一本高质量的版权书。

2019年，当当网做到了销量、营收、利润三增长。我觉得今天的顾客场景，与一两年前相比，格外地碎片化。今日头条的顾客行为各异， 微博 的读者求真相，要看文字、等更新。抖音的顾客图热闹，等下一片瓜落地。

当当钻研各种场景和场景之下的顾客表现。这个人焦虑吗？职场升迁困扰他。这个人这会儿空闲，在无目的的闲逛。基于对场景和行为的统计、分析，当当去研发相应的技术产品。

在搜索、AI运用上，系统从召回到排序，加大深度学习模型的覆盖范围，针对阅读场景多的特点，从多个方面优化模型。如正负样本选取规则、无效数据的参数计算、相关性反馈的结构设置、低转化词和高跳出词的等价变换等，这些显著提高了搜索系统的精准性，使用户体验大大提升，更方便用户快速筛选一本书。

基于算法学习的搜索和推荐，当当能够系统性学习用户行为和他的潜在意图，为用户展示强相关、弱相关的多种陈列和可能，帮助顾客在海量信息和商品中简化选择的过程。我们的工程师从数据、顾客心理、其他行业经验中，揣摩哪种布局对顾客更友好、更简洁。

另外，当当在中台、后台、生产的研发，逐年增加。例如，当当促销期间，我们发现某个时段中，顾客够买的平均数高于中位数。通过机器学习， 就要为分段用户设置更好的陈列和促销方式。因为平均购买高的可能是书店、天猫和淘宝的卖家，他们更会在当当占便宜。而当当需要用技术手段，把优惠更多地让普通顾客享受。

在智能生产方面，当当一直在重构自主研发的仓储管理WMS系统。过去几年，当当在自己的物流中心，增加仓库存储地图的使用和工人路径规划。运作的技术系统，开发了随机存储模式，随时计算仓库里的剩余容积，智能推荐合适的存储货位，最大限度地利用货位空间，提高存储密度。