有這樣一個(gè)真實(shí)案例在微博上流傳很廣。
美國(guó)一名男子闖入他家附近的Target店鋪(一家美國(guó)零售連鎖超市)進(jìn)行抗議：“你們竟然給我17歲的女兒發(fā)嬰兒尿片和童車的優(yōu)惠券。”店鋪經(jīng)理立刻向來者致歉，其實(shí)經(jīng)理并不知道這是公司運(yùn)行大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的結(jié)果。一個(gè)月后，這位父親來道歉，他的女兒的確懷孕了。
這個(gè)故事就是基于數(shù)據(jù)分析的精準(zhǔn)營(yíng)銷的結(jié)果。百分點(diǎn)現(xiàn)在做的就是通過分析用戶在網(wǎng)絡(luò)上的消費(fèi)行為數(shù)據(jù)，幫助電商企業(yè)實(shí)現(xiàn)“千人千面”精準(zhǔn)營(yíng)銷。
大數(shù)據(jù)時(shí)代，營(yíng)銷將會(huì)更多地依賴數(shù)據(jù)，從而更精準(zhǔn)地找到用戶。百分點(diǎn)創(chuàng)始人蘇萌表示，根據(jù)來自不同平臺(tái)的數(shù)據(jù)進(jìn)一步挖掘和分析，找到這些數(shù)據(jù)相對(duì)應(yīng)的人群，再將這些群體進(jìn)行個(gè)性化的對(duì)比，并以此展開個(gè)性化的營(yíng)銷服務(wù)。例如發(fā)送EDM，或者流量對(duì)接，或者跟傳統(tǒng)搜索結(jié)合。
“大數(shù)據(jù)的一個(gè)重要趨勢(shì)就是數(shù)據(jù)服務(wù)變革，針對(duì)群體，把人分成很多群體，每個(gè)都給予不同的服務(wù)。”百分點(diǎn)首席科學(xué)家周濤表示，以電子商務(wù)為例，傳統(tǒng)電商推薦，多是使用協(xié)同算法，挖掘不同產(chǎn)品間的關(guān)聯(lián)度。但在百分點(diǎn)，這樣的算法已經(jīng)從基礎(chǔ)服務(wù)形式，下沉到推薦引擎框架底層，不直接推薦結(jié)果。
蘇萌告訴記者，在數(shù)據(jù)爆炸的年代，人們經(jīng)常淹沒在海量商品和資訊之中，不知道自己想要什么。而百分點(diǎn)的數(shù)據(jù)挖掘正是主要側(cè)重于如何找到用戶需求，以及如何將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為對(duì)客戶的幫助。
通俗來講，電商網(wǎng)站通常用的關(guān)聯(lián)規(guī)則并不是個(gè)性化算法，比如白酒、花生米兩個(gè)可能對(duì)所有用戶都關(guān)聯(lián)度很高，就會(huì)推薦這兩個(gè)商品。但是個(gè)性推薦，則會(huì)通過場(chǎng)景和需求來調(diào)動(dòng)不同算法，計(jì)算對(duì)于個(gè)體真實(shí)的用戶需求。
個(gè)性化推薦知道用戶喜歡什么，確實(shí)地提供商品推薦信息，于是就發(fā)揮了“導(dǎo)購(gòu)”的作用，這無疑更能刺激購(gòu)買。對(duì)于電商企業(yè)來說，在精細(xì)化運(yùn)營(yíng)的趨勢(shì)下，無疑會(huì)為更精準(zhǔn)的營(yíng)銷和用戶重復(fù)購(gòu)買。
以走秀網(wǎng)為例，采用了百分點(diǎn)提供的分析數(shù)據(jù)后，消費(fèi)者可以通過走秀網(wǎng)上的“本月熱銷”(個(gè)性化熱銷榜)、“猜您喜歡的”(個(gè)性化熱覽榜)瀏覽或購(gòu)買自己感興趣的商品。其個(gè)性化服務(wù)能力大大提高。
蘇萌表示，百分點(diǎn)每天獲取的數(shù)據(jù)主要分為兩類，一類是內(nèi)容和商品基礎(chǔ)數(shù)據(jù)容量，每天大約在TB級(jí)的規(guī)模;另一類是一些關(guān)于合作伙伴網(wǎng)絡(luò)上的行為偏好數(shù)據(jù)，例如瀏覽過什么、收藏過什么、購(gòu)買過什么等數(shù)據(jù)，這部分?jǐn)?shù)據(jù)大約達(dá)到了GB級(jí)的規(guī)模。“這兩類基本是離消費(fèi)者最近的數(shù)據(jù)，可以說是電子商務(wù)最核心的數(shù)據(jù)。”
和線下零售不同的是，電子商務(wù)網(wǎng)站都有非常豐富的顧客歷史數(shù)據(jù)，包括登錄、點(diǎn)擊、瀏覽以及購(gòu)買等等。如果你把數(shù)據(jù)放在地下室讓它們堆滿灰塵，這些數(shù)據(jù)就是一項(xiàng)負(fù)資產(chǎn)，它們需要硬件來存儲(chǔ)，需要人員來管理，卻沒有任何使用價(jià)值。
蘇萌表示，在百分點(diǎn)有兩大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)，一個(gè)是流處理平臺(tái)，另一個(gè)是批處理平臺(tái)。前者會(huì)處理一些實(shí)時(shí)性比較高的數(shù)據(jù)，例如消費(fèi)者購(gòu)買意圖或者點(diǎn)擊預(yù)估數(shù)據(jù)。而在批處理平臺(tái)上面，更多的是做一些基礎(chǔ)任務(wù)，例如全網(wǎng)行為的挖掘分析、BI分析、商務(wù)報(bào)表等，會(huì)按照時(shí)間調(diào)度來完成。這兩個(gè)數(shù)據(jù)平臺(tái)，正是個(gè)性化推薦和分析運(yùn)營(yíng)工具的支撐。
推薦閱讀
9月28日消息，據(jù)媒體報(bào)道，電商網(wǎng)站一號(hào)店正在展開針對(duì)線下業(yè)務(wù)的布局。分析認(rèn)為，與零售業(yè)巨頭沃爾瑪聯(lián)姻后，一號(hào)店的線下布局將獲得沃爾瑪?shù)馁Y源支持。 1號(hào)店是一家成4年時(shí)間的電商網(wǎng)站，3年時(shí)間的成長(zhǎng)率達(dá)到192倍>>>詳細(xì)閱讀
本文標(biāo)題：電商數(shù)據(jù)挖掘需要“軍師”
地址：http://www.brh9h.cn/a/b2b/20120928/87012.html
網(wǎng)友點(diǎn)評(píng)
精彩導(dǎo)讀
科技快報(bào)
品牌展示