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美国电商是如何用大数据玩转“双11”的?

来源:未知 编辑:newidcbestcom 时间:2016-09-26

  在中国,通过大数据人物画像来实现流量个性化已非新鲜事,同时在大洋彼岸的美国,据记者了解,目前已经更进一步,通过最先进的数据分析平台,电商可以通过社交平台等数据对用户个性特征进行分析,从而实现更精准的营销,而且并非“财大气粗”的中小企业也可以享受到这样的福利。

  不是所有的行为数据都有价值

  对于电商而言,其对大数据分析的主要需求可以体现在两方面,一是快速反应出问题所在,二是发现新的用户群体。

  对于备受关注的后者,电商希望通过智能联网分析已有的数据,发掘并预测出用户的兴趣所在,刺激用户购买积极性,并将产品推向特定人群。目前业界的普通实现方式是,通过用户网络上留下的历史信息、记录,来猜测喜好,例如相关图书推荐、机票航班推荐等,但失算之处可能在于精准度和推荐时机不尽人意,比如用户已经旅行归来,系统还在推荐往返机票。

  目前美国有一种研究方向,通过非结构化数据分析技术对用户进行个性化维度分析,包括对用户在网络上更新的个人状态信息进行分析,如Twitter、Facebook,推定用户个性及特征,以精准定义个人并实现标签化,同时反馈给商家并与目标市场用户相匹配,从而实现产品的关联。

  对此,美国数据分析科学家、Taste Analytics创始人及全美五大可视化研究中心的Derek Wang(汪晓宇)博士表示,传统的方式需要基于大量的行为数据进行分析,并相信所有的动作具有价值,但事实却并非这样,容易造成对精准度和时机的把握不尽人意;而通过对人在网络上留下的真实语言、说话方式、评价内容等进行个性化维度分析,更贴近人真实的本性,这当然也包括购买喜好,只有这样才能实现更加准确的产品购买需求挖掘。

  电商商户的“福利”

  目前,该分析技术在电商平台上更能直接释放效力的方式,便是针对中小型商户的解决方案:对用户产品评价进行分析,来优化产品、提升用户体验。

  Derek Wang举例道,通过Taste Analytics Signals数据分析平台,亚马逊平台上的耳机商户,可以对平台上用户的产品评价及Facebook上的留言进行语义分析,得出对耳机品牌、电池寿命、品种型号的用户反馈,以及不同产品间如Bose与Sony的产品分析。

  这对于美国为数众多的亚马逊、新蛋、易贝商户而言无疑十分受用,其可以及时对产品和销售过程进行优化。

  另一个典型应用是电商平台本身。美国某著名的大型家居销售企业,在其电商网络平台上,通过刺激网络流量来买卖产品。利用数据分析平台,其不仅发现并解决了用户消费时信用卡连刷2次的问题,同时观察到网络流量在一周中的不平均分布,后续通过市场促销,改变了市场营销过程。

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