有這樣一個真實案例在微博上流傳很廣。
美國一名男子闖入他家附近的Target店鋪(一家美國零售連鎖超市)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。一個月后，這位父親來道歉，他的女兒的確懷孕了。
這個故事就是基于數(shù)據(jù)分析的精準(zhǔn)營銷的結(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)實現(xiàn)“千人千面”精準(zhǔn)營銷。
大數(shù)據(jù)時代，營銷將會更多地依賴數(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)來自不同平臺的數(shù)據(jù)進(jìn)一步挖掘和分析，找到這些數(shù)據(jù)相對應(yīng)的人群，再將這些群體進(jìn)行個性化的對比，并以此展開個性化的營銷服務(wù)。例如發(fā)送EDM，或者流量對接，或者跟傳統(tǒng)搜索結(jié)合。
“大數(shù)據(jù)的一個重要趨勢就是數(shù)據(jù)服務(wù)變革，針對群體，把人分成很多群體，每個都給予不同的服務(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)則并不是個性化算法，比如白酒、花生米兩個可能對所有用戶都關(guān)聯(lián)度很高，就會推薦這兩個商品。但是個性推薦，則會通過場景和需求來調(diào)動不同算法，計算對于個體真實的用戶需求。
個性化推薦知道用戶喜歡什么，確實地提供商品推薦信息，于是就發(fā)揮了“導(dǎo)購”的作用，這無疑更能刺激購買。對于電商企業(yè)來說，在精細(xì)化運(yùn)營的趨勢下，無疑會為更精準(zhǔn)的營銷和用戶重復(fù)購買。
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”(個性化熱銷榜)、“猜您喜歡的”(個性化熱覽榜)瀏覽或購買自己感興趣的商品。其個性化服務(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、購買過什么等數(shù)據(jù)，這部分?jǐn)?shù)據(jù)大約達(dá)到了GB級的規(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)就是一項負(fù)資產(chǎn)，它們需要硬件來存儲，需要人員來管理，卻沒有任何使用價值。
蘇萌表示，在百分點(diǎn)有兩大數(shù)據(jù)處理平臺，一個是流處理平臺，另一個是批處理平臺。前者會處理一些實時性比較高的數(shù)據(jù)，例如消費(fèi)者購買意圖或者點(diǎn)擊預(yù)估數(shù)據(jù)。而在批處理平臺上面，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)報表等，會按照時間調(diào)度來完成。這兩個數(shù)據(jù)平臺，正是個性化推薦和分析運(yùn)營工具的支撐。
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本文標(biāo)題：電商數(shù)據(jù)挖掘需要“軍師”
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