電商數(shù)據(jù)挖掘需要“軍師”
有這樣一個(gè)真實(shí)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(shí)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(gè)月后，這位父親來道歉，他的女兒的確懷孕了。
這個(gè)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(shí)現(xiàn)“千人千面”精準(zhǔn)營銷。
大數(shù)據(jù)時(shí)代，營銷將會(huì)更多地依賴數(shù)據(jù)，從而更精準(zhǔn)地找到用戶。百分百創(chuàng)始人蘇萌表示，根據(jù)來自不同平臺(tái)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(gè)性化的對比，并以此展開個(gè)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(gè)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(gè)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(gè)性化算法，比如白酒、花生米兩個(gè)可能對所有用戶都關(guān)聯(lián)度很高，就會(huì)推薦這兩個(gè)商品。但是個(gè)性推薦，則會(huì)通過場景和需求來調(diào)動(dòng)不同算法，計(jì)算對于個(gè)體真實(shí)的用戶需求。
個(gè)性化推薦知道用戶喜歡什么，確實(shí)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(huì)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(gè)性化熱銷榜)、“猜您喜歡的”(個(gè)性化熱覽榜)瀏覽或購買自己感興趣的商品。其個(gè)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(jí)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(jí)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(xiàng)負(fù)資產(chǎn)，它們需要硬件來存儲(chǔ)，需要人員來管理，卻沒有任何使用價(jià)值。
蘇萌表示，在百分點(diǎn)有兩大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)，一個(gè)是流處理平臺(tái)，另一個(gè)是批處理平臺(tái)。前者會(huì)處理一些實(shí)時(shí)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(tái)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(bào)表等，會(huì)按照時(shí)間調(diào)度來完成。這兩個(gè)數(shù)據(jù)平臺(tái)，正是個(gè)性化推薦和分析運(yùn)營工具的支撐。
數(shù)據(jù)服務(wù)前景可期
產(chǎn)業(yè)界對于大數(shù)據(jù)的熱情持續(xù)升溫的同時(shí)，資本也敏銳地發(fā)現(xiàn)了這一趨勢，并開始關(guān)注數(shù)據(jù)挖掘和服務(wù)類公司。基于此，《中國經(jīng)營報(bào)》記者專訪了對這個(gè)領(lǐng)域深有研究的IDG資本合伙人李豐。
《中國經(jīng)營報(bào)》：現(xiàn)在大數(shù)據(jù)越來越多被提及，你覺得數(shù)據(jù)挖掘在商業(yè)模式上有什么新的趨勢?
李豐：大數(shù)據(jù)就是實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的處理和實(shí)時(shí)結(jié)果的導(dǎo)向，越來越多的數(shù)據(jù)挖掘前端化，或者說直接為消費(fèi)者感知和直接提供消費(fèi)者所需要的服務(wù)，通常形式是誕生了各種各樣的個(gè)性化推薦的服務(wù)。
《中國經(jīng)營報(bào)》：在大數(shù)據(jù)背景下，對于各種從事數(shù)據(jù)挖掘的公司有什么新的機(jī)會(huì)?
李豐：大數(shù)據(jù)的前提是數(shù)據(jù)總量的迅速增加以及數(shù)據(jù)的流動(dòng)性增加，前者是由于用戶的行為在手機(jī)和電腦上越來越多，門檻越來越低;另外一個(gè)因素是因?yàn)楦鞣N平臺(tái)的開放導(dǎo)致流動(dòng)性增加，以上兩個(gè)因素的誕生才能催生更多的直接為消費(fèi)者服務(wù)的大數(shù)據(jù)公司。以北京百分點(diǎn)信息科技有限公司(以下簡稱“百分點(diǎn)”)為例，這家公司的方向、應(yīng)用和誕生時(shí)間，恰好符合了這樣的趨勢。
《中國經(jīng)營報(bào)》：從投資角度，你怎么看數(shù)據(jù)挖掘類公司的投資價(jià)值和公司前景?
李豐：我看好以大數(shù)據(jù)為出發(fā)點(diǎn)的商業(yè)模式和電商的后續(xù)服務(wù)產(chǎn)品。它們的前景大方向是符合趨勢的，但是具體產(chǎn)品和數(shù)據(jù)處理能力，可能是最終成敗的因素。
《中國經(jīng)營報(bào)》：從行業(yè)角度看做大數(shù)據(jù)的門檻在哪里?做數(shù)據(jù)挖掘需要具備哪些重要的因素?
李豐：門檻主要是如何獲得大量數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的質(zhì)量、相關(guān)性以及是否有好的處理能力和技術(shù)，最終應(yīng)用的方向是商業(yè)化的關(guān)鍵。
《中國經(jīng)營報(bào)》：在你看來，IDG投資百分點(diǎn)主要看中哪幾個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)?你認(rèn)為百分點(diǎn)所處的競爭環(huán)境如何?
李豐：百分點(diǎn)具有良好的團(tuán)隊(duì)、技術(shù)能力、行業(yè)能力以及研究能力，在它們的創(chuàng)始人之間既有互補(bǔ)又有突出。另外，它們的誕生和發(fā)展符合了大的趨勢，而且相對又有一點(diǎn)領(lǐng)先。目前的競爭環(huán)境主要取決于國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)公司，尤其是大公司對于開放數(shù)據(jù)的態(tài)度和速度，同時(shí)也包括它們的技術(shù)能力和產(chǎn)品是否能夠不斷地超越用戶的需求。
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