一年一度的節(jié)日——全民購物季正在如火如荼。在中國(guó)是“雙十一”，在大洋彼岸的美國(guó)則是“黑色星期五”。
剁手黨們?cè)诜e極備戰(zhàn)的同時(shí)，商家們也沒閑著，卯足勁兒提高產(chǎn)品銷售。然而在破紀(jì)錄的交易量背后，實(shí)現(xiàn)消費(fèi)者愉快買單并非易事，所以近年來大數(shù)據(jù)分析及相關(guān)技術(shù)日益受到全球電商的極大重視。
在中國(guó)，通過大數(shù)據(jù)人物畫像來實(shí)現(xiàn)流量個(gè)性化已非新鮮事。而在大洋彼岸的美國(guó)，目前已經(jīng)更進(jìn)一步。據(jù)鈦媒體硅谷特約記者了解，通過最先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，電商可以通過社交平臺(tái)等數(shù)據(jù)對(duì)「用戶個(gè)性特征」進(jìn)行分析，從而實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的營(yíng)銷，而且那些并非「財(cái)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(jià)值
對(duì)于電商而言，其對(duì)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(yīng)出問題所在，二是發(fā)現(xiàn)新的用戶群體。
對(duì)于備受關(guān)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(yù)測(cè)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(shí)現(xiàn)方式是，通過用戶網(wǎng)絡(luò)上留下的歷史信息、記錄，來猜測(cè)喜好，例如相關(guān)圖書推薦、機(jī)票航班推薦等，但失算之處可能在于精準(zhǔn)度和推薦時(shí)機(jī)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(jī)票。
目前美國(guó)有一種研究方向，通過非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析技術(shù)對(duì)用戶進(jìn)行個(gè)性化維度分析，包括對(duì)用戶在網(wǎng)絡(luò)上更新的個(gè)人狀態(tài)信息進(jìn)行分析，如Twitter、Facebook，推定用戶個(gè)性及特征，以精準(zhǔn)定義個(gè)人并實(shí)現(xiàn)標(biāo)簽化，同時(shí)反饋給商家并與目標(biāo)市場(chǎng)用戶相匹配，從而實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品的關(guān)聯(lián)。
對(duì)此，美國(guó)數(shù)據(jù)分析科學(xué)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(jìn)行分析，并相信所有的動(dòng)作具有價(jià)值——但事實(shí)卻并非這樣，這種方法容易造成對(duì)精準(zhǔn)度和時(shí)機(jī)的把握不盡人意;而通過對(duì)人在網(wǎng)絡(luò)上留下的真實(shí)語言、說話方式、評(píng)價(jià)內(nèi)容等進(jìn)行個(gè)性化維度分析，更貼近人真實(shí)的本性，這當(dāng)然也包括購買喜好。只有這樣才能實(shí)現(xiàn)更加準(zhǔn)確的產(chǎn)品購買需求挖掘。
電商商戶的“福利”
該分析技術(shù)在電商平臺(tái)上更能直接釋放效力的方式，便是針對(duì)中小型商戶的解決方案：對(duì)用戶產(chǎn)品評(píng)價(jià)進(jìn)行分析，來優(yōu)化產(chǎn)品、提升用戶體驗(yàn)。
Derek Wang舉例道，通過Taste Analytics Signals數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，亞馬遜平臺(tái)上的耳機(jī)商戶，可以對(duì)平臺(tái)上用戶的產(chǎn)品評(píng)價(jià)及Facebook上的留言進(jìn)行語義分析，得出對(duì)耳機(jī)品牌、電池壽命、品種型號(hào)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(duì)于亞馬遜、新蛋、eBay等平臺(tái)上大量的商戶們可以看到這其中的價(jià)值，數(shù)據(jù)分析，可以幫助這些商戶及時(shí)對(duì)產(chǎn)品和銷售過程進(jìn)行優(yōu)化。
另一個(gè)典型應(yīng)用是電商平臺(tái)本身。美國(guó)某著名的大型家居銷售企業(yè)，在其電商網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上，通過刺激網(wǎng)絡(luò)流量來買賣產(chǎn)品。利用數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，其不僅發(fā)現(xiàn)并解決了用戶消費(fèi)時(shí)信用卡連刷2次的問題，同時(shí)觀察到網(wǎng)絡(luò)流量在一周中的不平均分布，后續(xù)通過市場(chǎng)促銷，改變了市場(chǎng)營(yíng)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(luò)上說的每一句話都將可能成為分析點(diǎn)。無疑更多的數(shù)據(jù)將有力于對(duì)用戶行為進(jìn)行匹配，提高分析準(zhǔn)確性，而這方面社交平臺(tái)則提供了一個(gè)很好的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的來源。
事實(shí)上，美國(guó)電商本身已經(jīng)在開始著手整合社交網(wǎng)絡(luò)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(hào)登陸;電商Macys需要用Facebook賬號(hào)登陸(這樣的整合在國(guó)內(nèi)也并不鮮見)。對(duì)于用戶，這樣的登陸方式更方便快捷;對(duì)于商戶，可以將個(gè)人信息關(guān)聯(lián)起來;而對(duì)于大數(shù)據(jù)技術(shù)/服務(wù)提供商，數(shù)據(jù)分析服務(wù)便可以由此展開，進(jìn)行深度數(shù)據(jù)挖掘。
在Derek Wang看來，此項(xiàng)圍繞人的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析平臺(tái)服務(wù)，不僅能提升結(jié)果的準(zhǔn)確性，更重要的是它建立的不是一個(gè)推薦系統(tǒng)，而是一個(gè)增強(qiáng)智慧的過程。畢竟僅基于既有行為的數(shù)據(jù)分析會(huì)導(dǎo)致可能的失敗，小到上述提及的機(jī)票推薦，大到金融領(lǐng)域采用數(shù)學(xué)模型的危險(xiǎn)性在次貸危機(jī)中已經(jīng)暴露無疑。
“由機(jī)器提取的數(shù)據(jù)內(nèi)涵，通過圖像的方法展示給企業(yè)決策者，決策者通過與機(jī)器互動(dòng)后做出決定。數(shù)據(jù)分析平臺(tái)是輔助企業(yè)決策者的工具，也是它的價(jià)值所在。” Derek Wang說道。
不謀而合，《紐約時(shí)報(bào)》資深撰稿人史蒂夫·洛爾曾著書大數(shù)據(jù)時(shí)評(píng)論，雖然決策活動(dòng)對(duì)數(shù)據(jù)與分析的倚重與日俱增是大勢(shì)所趨，但同時(shí)還要讓常識(shí)發(fā)揮應(yīng)有的作用，經(jīng)驗(yàn)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(chǔ)之上。
機(jī)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(nèi)部分析師即使沒有IT背景，也可以輕松地掌握產(chǎn)品動(dòng)態(tài)，從而幫助其贏得市場(chǎng)。
2015年底進(jìn)入中國(guó)
實(shí)際上，這個(gè)美國(guó)電商商戶親睞的用戶個(gè)性分析數(shù)據(jù)平臺(tái)，也即將進(jìn)入中國(guó)。
Derek Wang表示，其團(tuán)隊(duì)目前已與多家中國(guó)企業(yè)達(dá)成合作，他表示，在今年年底前公司將和國(guó)內(nèi)一些集成商、分銷商達(dá)成具體合作，并通過合作方的整合分銷，將平臺(tái)帶入到中國(guó)市場(chǎng)，而在明年年底前，國(guó)內(nèi)中小企業(yè)電商客戶將有望體驗(yàn)到該服務(wù)。
鑒于目前國(guó)內(nèi)中小企業(yè)客戶還未習(xí)慣自己采用分析工具來進(jìn)行分析以及決策，市場(chǎng)教育工作無疑將同步展開，但在Derek Wang看來，簡(jiǎn)單的可視化操作界面大幅度降低了中小客戶的技術(shù)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(duì)后續(xù)客戶拓展很有信心。
據(jù)悉，目前打造出這個(gè)數(shù)據(jù)分析平臺(tái)的Taste Analytics公司，為中小企業(yè)們帶來福利的同時(shí)，也吸引著大公司目光，多家福布斯全球500強(qiáng)公司已經(jīng)采用了其數(shù)據(jù)分析平臺(tái)。
大數(shù)據(jù)領(lǐng)域企業(yè)最為關(guān)心可能是安全問題，Taste Analytics在這方面足夠重視。Derek Wang表示，他們已經(jīng)可以將核心算法平臺(tái)建立在企業(yè)內(nèi)部服務(wù)器當(dāng)中，幫助客戶在內(nèi)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(diǎn)很重要，我們不會(huì)越俎代庖碰及客戶數(shù)據(jù);同時(shí)這也是我們打造圖形化界面的出發(fā)點(diǎn)，讓任何人都可以簡(jiǎn)單操作分析平臺(tái)，即使是店小二也可以成為‘數(shù)據(jù)分析科學(xué)家’。”
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