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大数据揭秘大数据玩家eBay猜出你的购买

2019年03月27日 栏目:体育

揭秘大数据玩家eBay:猜出你的购买欲作者:未知 来源:21世纪经济报道基于大数据分析,eBay每天要回答的问题有很多,比如,昨天

揭秘大数据玩家eBay:猜出你的购买欲

作者:未知 来源:21世纪经济报道

基于大数据分析,eBay每天要回答的问题有很多,比如,昨天热门的搜索商品是什么?而即便是这样的简单问题,都需要涉及处理五十亿的页面浏览量。从这个角度看,任何一个基本的业务问题,对公司来说都是一个相当巨大的问题。

就eBay如何利用大数据来增加交易,林奕彰举了一个典型的例子。譬如,一位年轻的女性早上10点在星巴克浏览eBay站,eBay应该推送给她什么样的商品呢?

就这几个信息点,我们其实已经做了不少研究。林奕彰说,事实上,用户早晨10点、中午12点,或是晚上7点,她浏览的商品是不同的;在餐厅或是在家里,同样会对浏览和搜索产生影响;此外,还有用户的年龄、当时的天气等等,都会对购物产生影响。eBay要做的,就是学习不同情景下的不同购物模式,并推送给用户想要的商品。

据悉,eBay可以从用户以往的浏览记录里猜她想要什么样的商品,也可以从设定的成百上千种情景模型中计算出用户可能的需求;或是对照另一位有着相似特点的女性用户,看她当时买过什么样的商品,从而推断出这位用户潜在的需求。在综合各种考量因素后,eBay的后台需要在短短几秒内将商品页面推送给用户。这意味着,eBay的系统需要有非常快的运算速度。

这种运算模型,有相当一部分人为的因素。比如,机器可以搜集用户的上万个数据,但eBay的工程师可以定义其中的100个数据为有效数据,而模型则建立在这些有效数据之上。此外,当计算机自动学习分析各种数据形成的趋势时,eBay需要将机器学习的逻辑设定在与商品交易相关的行为上。

除了通过大数据为用户画像而向其推送有针对性的商品,eBay此前还尝试利用大数据进行搜索引擎的优化。

具体说来,eBay可以把握用户的行为模式,使搜索引擎更加直觉化。如果时间倒退几年,用户在使用eBay的搜索引擎时,会发现它只能理解字面的意思,并按照字面意思寻找。很多时候,搜索引擎并不能理解用户的真实意图。但现在,eBay正试着改变或重写用户的搜索请求,增加同义词或替换语句,从而给出更相关性的内容,并由此增加交易量。而这背后,统统离不开大数据的支持。

为商家提供情报

基于用户购物的数据,eBay同样会给商家提供各式各样的情报。比如,eBay会告诉制造商用户正在上搜索什么商品,或是各种出口行业的数据,制造商会立刻对此做出反应。

很多时候,eBay会根据自身或其他电商站的交易情况,向商家建议其应该销售的品类。这也是eBay大中华区正在做的工作,林奕彰称,比如,一个中国的商家希望将产品卖到澳洲,我们通过数据分析可以告诉他,他一个月大约可以卖出多少产品,定价应该在什么范围内,市面上还有多少商家在卖同样的产品,他的市场占有率大概是多少。

在此基础上,eBay还试图算出商家的补货频率。事实上,海外仓储是商家非常头痛的问题,一旦计算失误,便可能造成库存积压或缺货。而在eBay,一旦用户下单后发现商家缺货,将是非常严重的问题。这种情况下,eBay可以通过过往的数据分析,得出商家批货的大概销量,以及按照过去销货的速度什么时候应该补货,物流的时间又是多久。通过这些数据的计算,eBay可以测算出商家补货的逻辑。

这些数据分析,对于商家开拓新的销售品类非常管用。因为通常情况下,商家需要四五个月,才能摸清楚一种货物的淡旺季销量,及其在各个地区的受欢迎程度。

当然,eBay所做的只是为商家提供各种潜在的商机,至于卖家是否愿意投入生产,或能否找到合适的供应商进货,仍需要他们自己去完成。很多时候,eBay推荐商家销售200个新品类,而终商家只能找到50种新产品的供应商。

除此之外,凭借平台上产生的各种信息,eBay还可以扮演品管(品质管理)的角色。举例来说,一个卖家要在eBay上卖1000个产品,

大数据揭秘大数据玩家eBay猜出你的购买

当它卖到50个产品的时候,有5个产品出了问题;卖到200个产品的时候,有20个产品出了问题;卖到400个产品的时候,有40个产品出现质量问题,以此类推。而eBay要做的,就是在其早期出现问题的时候,就及时提醒卖家。

进一步说,当卖家卖掉10个、20个产品的时候,eBay就要根据退货率、买家评论等把可能的问题检测出来。与此同时,eBay会提醒卖家,让其监督供应商改进品质,或选择将商品下架,或是修改物品的描述。

在理想状态下,这种品管系统会形成一个大数据的循环,并帮助卖家减少退货,销售更多的商品。假如卖家在收到这样的通知后依旧我行我素,eBay就会认为这样的卖家并不重视品管,到了一定阶段,eBay会对其实施交易配额,限制其交易量。

品管的难点在于,我需要通过数据模型在卖家交易量很少的时候就发现问题。这种早期预测涉及复杂的运算。林奕彰表示,一旦交易量大了,卖家自己也会统计退货率,之前的损失也就无可挽回。

试错与挑战

和其他交易平台一样,eBay对假货亦十分敏感。眼下,公司试图通过大数据技术,让系统智能地识别出假货。

实际上,络打假工作并不容易。要知道,假货常常以各种形态出现在络上,且屡禁不止。以Rolex为例,假货商家可能在单词中增加一个空格,也可能将其中两个字母互换位置,甚至名称里根本不出现Rolex,只是图片展示出Rolex手表的样子。eBay上有如此多的品牌,自然有形形色色的假货充斥其中。这种情况下,单是靠在商品名称或描述里抓关键词,根本抓不住假货。

而eBay眼下做的,就是通过数据分析建立起一种模型或规则,假如商家的交易符合这种规则或特征,便有可能是在卖假货。

打个比方,当一个卖家的商品卖的很便宜,卖得很快,但后面的抱怨和退货很多,系统就会把这个可疑的模式识别出来,然后再由工作人员去判断,这个卖家是否在卖假货。换言之,即便数据的量再大,卖假货的人都有相对固定的模式。林奕彰称。而通过这种方式,eBay有效地鉴别出不少假货商家。

不过,林奕彰并不讳言,这种大数据分析方法亦有其弊端。就假货问题来说,这种方式只能在事后将问题查出来,而无法事先预测。他表示,这不是那么容易解决的问题,因为无论用什么样的模型去套,假货交易总是能先骗你一阵子。

除了分析的滞后性,eBay的大数据挑战还体现在庞大的数据处理上。尽管企业数据仓库为查询提供了巨大性能,但它仍无法满足eBay存储和灵活处理的需要。要知道,这些系统的造价相当昂贵,当eBay每天增加50TB的数据时,其成本是相当高昂的。

在此基础上,eBay收集的相当一部分数据,在目前看来是无用的数据。毕竟,数据采集得越多,变量越多,而由此带来的数据噪音也越多,模型越失真。从这个角度看,eBay要做的是记录那些有意义的数据,并销毁那些不需要的信息。问题在于,eBay要分析的85%的问题都是新的或未知的,eBay并不知道哪些信息未来或许会有用,林奕彰坦言,那些现在看起来无效的数据,明后年可能就会随着科技进步被消化,我们现在只能先把这些数据储存起来。

但另一厢,假如将所有信息都储存起来,那么eBay每个月都会新增数以亿计的数据信息。在如此浩瀚的数据海洋中,分析工作根本无从下手。因此对eBay来说,这是一个必须平衡的难题。

需要指出的是,eBay当下的分析模型也还不够完美。无论是猜用户,还是分析商家在eBay上的生意,eBay猜错的情况非常非常多。对于这一点,林奕彰举了信用卡的例子。在他看来,银行其实是运用大数据厉害的,但无论风控模型怎么完美,全球依然有2%左右的信用卡赔率。况且,eBay用的并不是成熟机构认证过的模型,很多时候要靠自己去猜,那么误差也就不足为奇。