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美國電商是如何用大數(shù)據(jù)玩轉“雙十一”的

轉帖|行業(yè)資訊|編輯:龔雪|2015-11-10 10:36:46.000|閱讀 241 次

概述:年底購物季,大洋彼岸的美國,不少電商網(wǎng)站開始通過分析用戶在社交平臺上的非結構化數(shù)據(jù)來分析和定義用戶個性和特征,從而實現(xiàn)更精準的營銷,同時,通過最新的數(shù)據(jù)分析工具,許多并非“財大氣粗”的中小企業(yè)也可以享受到這樣的福利。

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又到了一年一度的節(jié)日——全民購物季,在中國是“雙十一”,在大洋彼岸的美國是“黑色星期五”,剁手黨們在積極備戰(zhàn)的同時,商家們也沒閑著,卯足勁提高產(chǎn)品銷售。然而在破紀錄的交易量背后,實現(xiàn)消費者愉快買單并非易事,所以近年來大數(shù)據(jù)分析及相關技術日益受到全球電商的極大重視。

在中國,通過大數(shù)據(jù)人物畫像來實現(xiàn)流量個性化已非新鮮事,同時在大洋彼岸的美國,據(jù)記者了解,目前已經(jīng)更進一步,通過最先進的數(shù)據(jù)分析平臺,電商可以通過社交平臺等數(shù)據(jù)對用戶個性特征進行分析,從而實現(xiàn)更精準的營銷,而且并非“財大氣粗”的中小企業(yè)也可以享受到這樣的福利。 

不是所有的行為數(shù)據(jù)都有價值

對于電商而言,其對大數(shù)據(jù)分析的主要需求可以體現(xiàn)在兩方面,一是快速反應出問題所在,二是發(fā)現(xiàn)新的用戶群體。 

對于備受關注的后者,電商希望通過智能聯(lián)網(wǎng)分析已有的數(shù)據(jù),發(fā)掘并預測出用戶的興趣所在,刺激用戶購買積極性,并將產(chǎn)品推向特定人群。目前業(yè)界的普通實現(xiàn)方式是,通過用戶網(wǎng)絡上留下的歷史信息、記錄,來猜測喜好,例如相關圖書推薦、機票航班推薦等,但失算之處可能在于精準度和推薦時機不盡人意,比如用戶已經(jīng)旅行歸來,系統(tǒng)還在推薦往返機票。

目前美國有一種研究方向,通過非結構化數(shù)據(jù)分析技術對用戶進行個性化維度分析,包括對用戶在網(wǎng)絡上更新的個人狀態(tài)信息進行分析,如Twitter、Facebook,推定用戶個性及特征,以精準定義個人并實現(xiàn)標簽化,同時反饋給商家并與目標市場用戶相匹配,從而實現(xiàn)產(chǎn)品的關聯(lián)。 對此,美國數(shù)據(jù)分析科學家、Taste Analytics創(chuàng)始人及全美五大可視化研究中心的Derek Wang(汪曉宇)博士表示,傳統(tǒng)的方式需要基于大量的行為數(shù)據(jù)進行分析,并相信所有的動作具有價值,但事實卻并非這樣,容易造成對精準度和時機的把握不盡人意;而通過對人在網(wǎng)絡上留下的真實語言、說話方式、評價內容等進行個性化維度分析,更貼近人真實的本性,這當然也包括購買喜好,只有這樣才能實現(xiàn)更加準確的產(chǎn)品購買需求挖掘。 

電商商戶的“福利

目前,該分析技術在電商平臺上更能直接釋放效力的方式,便是針對中小型商戶的解決方案:對用戶產(chǎn)品評價進行分析,來優(yōu)化產(chǎn)品、提升用戶體驗。

Derek Wang舉例道,通過Taste Analytics Signals數(shù)據(jù)分析平臺,亞馬遜平臺上的耳機商戶,可以對平臺上用戶的產(chǎn)品評價及Facebook上的留言進行語義分析,得出對耳機品牌、電池壽命、品種型號的用戶反饋,以及不同產(chǎn)品間如Bose與Sony的產(chǎn)品分析。

這對于美國為數(shù)眾多的亞馬遜、新蛋、易貝商戶而言無疑十分受用,其可以及時對產(chǎn)品和銷售過程進行優(yōu)化。

另一個典型應用是電商平臺本身。美國某著名的大型家居銷售企業(yè),在其電商網(wǎng)絡平臺上,通過刺激網(wǎng)絡流量來買賣產(chǎn)品。利用數(shù)據(jù)分析平臺,其不僅發(fā)現(xiàn)并解決了用戶消費時信用卡連刷2次的問題,同時觀察到網(wǎng)絡流量在一周中的不平均分布,后續(xù)通過市場促銷,改變了市場營銷過程。

決策在數(shù)據(jù)之上而非數(shù)據(jù)本身

用戶的特征來自于文本分析,用戶在網(wǎng)絡上說的每一句話都將可能成為分析點。無疑更多的數(shù)據(jù)將有力于對用戶行為進行匹配,提高分析準確性,而這方面社交平臺則提供了一個很好的非結構化數(shù)據(jù)的來源。

事實上,美國電商本身已經(jīng)在開始著手整合社交網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)信息,例如閃購網(wǎng)站Myhabit建議用戶通過亞馬遜賬號登陸;電商Macys需要用Facebook賬號登陸(這樣的整合在國內也并不鮮見)。對于用戶,這樣的登陸方式更方便快捷;對于商戶,可以將個人信息關聯(lián)起來;而對于大數(shù)據(jù)技術/服務提供商,數(shù)據(jù)分析服務便可以由此展開,進行深度數(shù)據(jù)挖掘。

在Derek Wang看來,此項圍繞人的非結構化數(shù)據(jù)分析平臺服務,不僅能提升結果的準確性,更重要的是它建立的不是一個推薦系統(tǒng),而是一個增強智慧的過程。畢竟僅基于既有行為的數(shù)據(jù)分析會導致可能的失敗,小到上述提及的機票推薦,大到金融領域采用數(shù)學模型的危險性在次貸危機中已經(jīng)暴露無疑。

“由機器提取的數(shù)據(jù)內涵,通過圖像的方法展示給企業(yè)決策者,決策者通過與機器互動后做出決定。數(shù)據(jù)分析平臺是輔助企業(yè)決策者的工具,也是它的價值所在。” Derek Wang說道。

不謀而合,《紐約時報》資深撰稿人史蒂夫·洛爾曾著書大數(shù)據(jù)時評論,雖然決策活動對數(shù)據(jù)與分析的倚重與日俱增是大勢所趨,但同時還要讓常識發(fā)揮應有的作用,經(jīng)驗與直覺仍然在決策中占有一席之地,而好的直覺又往往建立在大量數(shù)據(jù)分析基礎之上。

機器與人分工合作才更好,更加值得一提的是,直觀的圖像可視化的呈現(xiàn)方式,使得電商及商戶的內部分析師即使沒有IT背景,也可以輕松地掌握產(chǎn)品動態(tài),從而幫助其贏得市場。

2015年底進入中國

實際上,這個美國電商商戶親睞的用戶個性分析數(shù)據(jù)平臺,也即將進入中國。Derek Wang表示,其團隊目前已與多家中國企業(yè)達成合作,他表示,在今年年底前公司將和國內一些集成商、分銷商達成具體合作,并通過合作方的整合分銷,將平臺帶入到中國市場,而在明年年底前,國內中小企業(yè)電商客戶將有望體驗到該服務。

鑒于目前國內中小企業(yè)客戶還未習慣自己采用分析工具來進行分析以及決策,市場教育工作無疑將同步展開,但在Derek Wang看來,簡單的可視化操作界面大幅度降低了中小客戶的技術門檻,使得本是科技前沿的“高精專”數(shù)據(jù)分析十分“接地氣”,他對后續(xù)客戶拓展很有信心。

據(jù)悉,目前打造出這個數(shù)據(jù)分析平臺的Taste Analytics公司,為中小企業(yè)們帶來福利的同時,也吸引著大公司目光,多家福布斯全球500強公司已經(jīng)采用了其數(shù)據(jù)分析平臺。

此外,在大數(shù)據(jù)領域,對于企業(yè)最為關心的安全性問題,Taste Analytics也十分重視。Derek Wang表示,其可以將核心算法平臺建立在企業(yè)內部服務器當中,幫助客戶在內網(wǎng)分析聊天記錄、用戶數(shù)據(jù)等,最終通過圖形化界面推送給客戶。“這一點很重要,我們不會越俎代庖碰及客戶數(shù)據(jù);同時這也是我們打造圖形化界面的出發(fā)點,讓任何人都可以簡單操作分析平臺,即使是店小二也可以成為‘數(shù)據(jù)分析科學家’。”

本文轉載自


標簽:大數(shù)據(jù)Hadoop

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