美国电商也过「双11」,还在为用大数据提销量伤脑筋

摘要: 国内用户刷屏“双十一”,而大洋彼岸的美国,不少电商网站开始通过分析用户在社交平台上的非结构化数据来分析和定义用户个性和特征,从而实现更精准的营销,同时,通过最新的数据分析工具,许多并非“财大气粗”的中小企业也可以享受到这样的福利。

钛媒体注:让消费者花钱的理由总是无数的:双十一、双12、黑色星期五(海外购)、圣诞节......就在各位疯狂购物疯狂在线交易的时候,庞大的数据量随即产生。刚刚血拼完「双十一」的你,不妨来看一组大洋彼岸的案例吧:在大洋彼岸的美国,数据分析技术如何通过用户(消费者)在社交平台上的非结构化数据来分析和定义用户个性和特征,从而实现更精准的营销?如何被中小企业所用?来看钛媒体硅谷特约记者的报道: 

一年一度的节日——全民购物季正在如火如荼。在中国是“双十一”,在大洋彼岸的美国则是“黑色星期五”。

剁手党们在积极备战的同时,商家们也没闲着,卯足劲儿提高产品销售。然而在破纪录的交易量背后,实现消费者愉快买单并非易事,所以近年来大数据分析及相关技术日益受到全球电商的极大重视。

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。而在大洋彼岸的美国,目前已经更进一步。据钛媒体硅谷特约记者了解,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,而且那些并非「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,这种方法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”

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。

这对于亚马逊、新蛋、eBay等平台上大量的商户们可以看到这其中的价值,数据分析,可以帮助这些商户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。

(用Taste Analytics Signals平台对Amazon某热销汽水的分析结果)

决策在数据之上而非数据本身

用户的特征来自于文本分析,用户在网络上说的每一句话都将可能成为分析点。无疑更多的数据将有力于对用户行为进行匹配,提高分析准确性,而这方面社交平台则提供了一个很好的非结构化数据的来源。

事实上,美国电商本身已经在开始着手整合社交网络的数据信息,例如闪购网站Myhabit建议用户通过亚马逊账号登陆;电商Macys需要用Facebook账号登陆(这样的整合在国内也并不鲜见)。对于用户,这样的登陆方式更方便快捷;对于商户,可以将个人信息关联起来;而对于大数据技术/服务提供商,数据分析服务便可以由此展开,进行深度数据挖掘。

在Derek Wang看来,此项围绕人的非结构化数据分析平台服务,不仅能提升结果的准确性,更重要的是它建立的不是一个推荐系统,而是一个增强智慧的过程。毕竟仅基于既有行为的数据分析会导致可能的失败,小到上述提及的机票推荐,大到金融领域采用数学模型的危险性在次贷危机中已经暴露无疑。

“由机器提取的数据内涵,通过图像的方法展示给企业决策者,决策者通过与机器互动后做出决定。数据分析平台是辅助企业决策者的工具,也是它的价值所在。” Derek Wang说道。

不谋而合,《纽约时报》资深撰稿人史蒂夫·洛尔曾著书大数据时评论,虽然决策活动对数据与分析的倚重与日俱增是大势所趋,但同时还要让常识发挥应有的作用,经验与直觉仍然在决策中占有一席之地,而好的直觉又往往建立在大量数据分析基础之上。

机器与人分工合作才更好,更加值得一提的是,直观的图像可视化的呈现方式,使得电商及商户的内部分析师即使没有IT背景,也可以轻松地掌握产品动态,从而帮助其赢得市场。

2015年底进入中国

实际上,这个美国电商商户亲睐的用户个性分析数据平台,也即将进入中国。

Derek Wang表示,其团队目前已与多家中国企业达成合作,他表示,在今年年底前公司将和国内一些集成商、分销商达成具体合作,并通过合作方的整合分销,将平台带入到中国市场,而在明年年底前,国内中小企业电商客户将有望体验到该服务。

(用Taste Analytics Signals平台对国内某电商网站非结构化数据分析结果)

鉴于目前国内中小企业客户还未习惯自己采用分析工具来进行分析以及决策,市场教育工作无疑将同步展开,但在Derek Wang看来,简单的可视化操作界面大幅度降低了中小客户的技术门槛,使得本是科技前沿的“高精专”数据分析十分“接地气”,他对后续客户拓展很有信心。

据悉,目前打造出这个数据分析平台的Taste Analytics公司,为中小企业们带来福利的同时,也吸引着大公司目光,多家福布斯全球500强公司已经采用了其数据分析平台。

大数据领域企业最为关心可能是安全问题,Taste Analytics在这方面足够重视。Derek Wang表示,他们已经可以将核心算法平台建立在企业内部服务器当中,帮助客户在内网分析聊天记录、用户数据等,最终通过图形化界面推送给客户。“这一点很重要,我们不会越俎代庖碰及客户数据;同时这也是我们打造图形化界面的出发点,让任何人都可以简单操作分析平台,即使是店小二也可以成为‘数据分析科学家’。”

【钛媒体特约作者 硅星闻,微信公众号:guixingwen】

本文系作者 硅星闻 授权钛媒体发表,并经钛媒体编辑,转载请注明出处、作者和本文链接
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评论(1

  • 时光是那么凉 时光是那么凉 2015-11-11 20:16 via weibo

    类比精准新闻,新闻的推送未必一定是读者或用户所需要的信息。同样精准营销也并非十全十美,万无一失。除了要用大数据作为支撑,分析用户的既有行为,以此作为改变策略或是掌握主动权的手段,比如还有一点也不能忽视,就是产品的定位,像2011年凡客诚品Facebook上营销的失败,缺的恰恰不是数据分析。

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