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电商数据挖掘需要军师

发布时间:2020-02-11 05:19:58 阅读: 来源:非开挖工程厂家

有这样一个真实案例在微博上流传很广。

美国一名男子闯入他家附近的Target店铺(一家美国零售连锁超市)进行抗议:“你们竟然给我17岁的女儿发婴儿尿片和童车的优惠券。”店铺经理立刻向来者致歉,其实经理并不知道这是公司运行大数据系统的结果。一个月后,这位父亲来道歉,他的女儿的确怀孕了。

这个故事就是基于数据分析的精准营销的结果。百分点现在做的就是通过分析用户在网络上的消费行为数据,帮助电商企业实现“千人千面”精准营销。

大数据时代,营销将会更多地依赖数据,从而更精准地找到用户。百分点创始人苏萌表示,根据来自不同平台的数据进一步挖掘和分析,找到这些数据相对应的人群,再将这些群体进行个性化的对比,并以此展开个性化的营销服务。例如发送EDM,或者流量对接,或者跟传统搜索结合。

“大数据的一个重要趋势就是数据服务变革,针对群体,把人分成很多群体,每个都给予不同的服务。”百分点首席科学家周涛表示,以电子商务为例,传统电商推荐,多是使用协同算法,挖掘不同产品间的关联度。但在百分点,这样的算法已经从基础服务形式,下沉到推荐引擎框架底层,不直接推荐结果。

苏萌告诉记者,在数据爆炸的年代,人们经常淹没在海量商品和资讯之中,不知道自己想要什么。而百分点的数据挖掘正是主要侧重于如何找到用户需求,以及如何将数据转化为对客户的帮助。

通俗来讲,电商网站通常用的关联规则并不是个性化算法,比如白酒、花生米两个可能对所有用户都关联度很高,就会推荐这两个商品。但是个性推荐,则会通过场景和需求来调动不同算法,计算对于个体真实的用户需求。

个性化推荐知道用户喜欢什么,确实地提供商品推荐信息,于是就发挥了“导购”的作用,这无疑更能刺激购买。对于电商企业来说,在精细化运营的趋势下,无疑会为更精准的营销和用户重复购买。

以走秀网为例,采用了百分点提供的分析数据后,消费者可以通过走秀网上的“本月热销”(个性化热销榜)、“猜您喜欢的”(个性化热览榜)浏览或购买自己感兴趣的商品。其个性化服务能力大大提高。

苏萌表示,百分点每天获取的数据主要分为两类,一类是内容和商品基础数据容量,每天大约在TB级的规模;另一类是一些关于合作伙伴网络上的行为偏好数据,例如浏览过什么、收藏过什么、购买过什么等数据,这部分数据大约达到了GB级的规模。“这两类基本是离消费者最近的数据,可以说是电子商务最核心的数据。”

和线下零售不同的是,电子商务网站都有非常丰富的顾客历史数据,包括登录、点击、浏览以及购买等等。如果你把数据放在地下室让它们堆满灰尘,这些数据就是一项负资产,它们需要硬件来存储,需要人员来管理,却没有任何使用价值。

苏萌表示,在百分点有两大数据处理平台,一个是流处理平台,另一个是批处理平台。前者会处理一些实时性比较高的数据,例如消费者购买意图或者点击预估数据。而在批处理平台上面,更多的是做一些基础任务,例如全网行为的挖掘分析、BI分析、商务报表等,会按照时间调度来完成。这两个数据平台,正是个性化推荐和分析运营工具的支撑。

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