大数据玩家eBay：猜出你的采办欲

2014-09-07 01:28:25 来源：华夏经济网作者：新财界分享：

　　在收集世界，数据就是金钱。作为全球最大的拍卖网站，eBay对这一点深有体味。眼下，eBay对各类在线数据的阐明无所不至，就像在每个顾客前面安装了摄像头普通。
　　毫无疑问，eBay具有的数据量是惊人的。其天天都要措置100PB的数据，个中包含50TB的机械数据。可以说，eBay天天都面临着天文数字般的大数据应战。
　　早在2006年，eBay就成立了大数据阐明平台。为了精确阐明用户的购物行动，eBay界说了成百上千品种型的数据，并以此对顾客的行动停止跟踪阐明。但是，这同时也为eBay带来了新的应战。要知道，公司的数据量多到难以设想，没有人能阐明消化这么多的数据，也没有人能基于所稀有据成立起模子。
　　现实上，eBay真正利用到的，只是其汇集的数据中的一小部门。“残剩的数据，eBay或是将其扔掉，或是将其存储起来。由于说不定哪天，科技完成了冲破，这些数据就会变得有用。”eBay大中华区CEO林奕彰指出。
　　那末今朝，eBay是若何操纵这些数据，来增进停业立异和成本添加的呢？
　　为用户“画像”
　　eBay具有近2亿的用户，网站的商品清单项目则有3万多类。在平台的平常生意中，eBay几近每秒都要措置数千美圆。而这些生意数据，其实只是eBay全站数据消息总量的“冰山一角”。
　　基于大数据阐明，eBay天天要答复的成绩有良多，好比，“来日诰日最抢手的搜索商品是什么？”而即等于这样的复杂成绩，都需求触及措置五十亿的页面阅读量。从这个角度看，任何一个根基的停业成绩，对公司来说都是一个相当庞杂的成绩。
　　就eBay若何操纵大数据来添加在线生意，林奕彰举了一个典型的例子。比方，一位年老的女性早上10点在星巴克阅读eBay网站，eBay应当推送给她什么样的商品呢？
　　“就这几个消息点，我们其实已做了良多研讨。”林奕彰说，“现实上，用户凌晨10点、午时12点，或是晚上7点，她阅读的商品是不合的；在餐厅或是在家里，一样会对阅读和搜索发生影响；另外，还有用户的年齿、那时的天色等等，乡村对购物发生影响。eBay要做的，就是进修不合景象下的不合购物方式，并推送给用户最想要的商品。”
　　据悉，eBay可以从用户以往的阅读记实里“猜”她想要什么样的商品，也可以从设定的成百上千种景象模子入彀较出用户能够的需求；或是对照另外一位有着类似特性的女性用户，看她那时买过什么样的商品，从而揣度出这位用户潜在的需求。在分析各类考量身分后，eBay的后台需求在短短几秒内将商品页面推送给用户。这意味着，eBay的系统需求有很是快的运算速度。
　　这类运算模子，有相当一部门报酬的身分。好比，机械可以汇集用户的上万个数据，但eBay的工程师可以界说个中的100个数据为有用数据，而模子则成立在这些有用数据之上。另外，当合计机自动“进修”阐明各类数据构成的趋向时，eBay需求将机械进修的逻辑设定在与商品生意相关的行动上。
　　除经由过程大数据为用户“画像”而向其推送有针对性的商品，eBay此前还测验考试操纵大数据停止搜索引擎的优化。
　　具体说来，eBay可以掌控用户的行动方式，使搜索引擎加倍“直觉化”。若是时候发展几年，用户在使用eBay的搜索引擎时，会发觉它只能理解字面的意义，并遵循字面意义寻觅。良多时辰，搜索引擎其实不克不及理解用户的实在企图。但此刻，eBay正试着修改或重写用户的搜索要求，添加同义词或交换语句，从而给出更相关性的形式，并由此添加在线生意量。而这背后，十足离不开大数据的支撑。
　　为商家供给“情报”
　　基于用户购物的数据，eBay一样会给商家供给各式各样的“情报”。好比，eBay会奉告制造商用户正在网上搜索什么商品，或是各类出口行业的数据，制造商会即刻对此做出反映。
　　良多时辰，eBay会按照本身或其他电商网站的生意景象，向商家倡议其应当发卖的品类。“这也是eBay大中华区正在做的任务，”林奕彰称，“好比，一个中国的商家停顿将产物卖到澳洲，我们经由过程数据阐明可以奉告他，他一个月大约可以卖出若干好多产物，定价应当在什么规模内，市道上还有若干好多商家在卖一样的产物，他的市场据有率大致是若干好多。”
　　在此根本上，eBay还试图算出商家的补货频次。现实上，海内仓储是商家很是头痛的成绩，一旦合计失误，即能够形成库存积压或缺货。而在eBay，一旦用户下单后发觉商家缺货，将是很是严重的成绩。这类景象下，eBay可以经由过程过往的数据阐明，得出商家第一批货的大致销量，和遵循畴昔销货的速度什么时辰应当补货，物流的时候又是多久。经由过程这些数据的合计，eBay可以测算出商家补货的逻辑。
　　这些数据阐明，对商家开拓新的发卖品类很是管用。由于但凡景象下，商家需求四五个月，才干摸明晰一种货色的淡旺季销量，及其在各个地域的受接待水平。
　　虽然，eBay所做的只是为商家供给各类潜在的商机，至于卖家是不是情愿投入临盆，或能否找到适合的供给商进货，仍需求他们本人去完成。良多时辰，eBay引荐商家发卖200个新品类，而终究商家只能找到50种新产物的供给商。
　　除此之外，仰仗平台上发生的各类消息，eBay还可以饰演“品管(品德经管)”的脚色。举例来说，一个卖家要在eBay上卖1000个产物，当它卖到50个产物的时辰，有5个产物出了成绩；卖到200个产物的时辰，有20个产物出了成绩；卖到400个产物的时辰，有40个产物泛起质量成绩，以此类推。而eBay要做的，就是在其晚期泛起成绩的时辰，就实时提醒卖家。
　　进一步说，当卖家卖掉10个、20个产物的时辰，eBay就要按照退货率、买家评论等把能够的成绩检测出来。与此同时，eBay会提醒卖家，让其把守供给商改良品德，或挑选将商品下架，或是点窜物品的描写。
　　在幻想形状下，这类品管系统会构成一个大数据的轮回，并帮忙卖家削消弱货，发卖更多的商品。假定卖家在收到这样的告诉后照旧我行我素，eBay就会认为这样的卖家其实不看重品管，到了必然阶段，eBay会对其尝试生意“配额”，限制其生意量。
　　“品管的难点在于，我需求经由过程数据模子在卖家生意量很少的时辰就发觉成绩。这类晚期展望触及庞杂的运算。”林奕彰暗示，“一旦生意量大了，卖家本人也会统计退货率，之前的损失也就无可挽回。”
　　试错与应战
　　和其他在线生意平台一样，eBay对赝品亦十分迟钝。眼下，公司试图经由过程大数据手艺，让系统“智能”地识别出赝品。