在中國(guó)，通過(guò)大數(shù)據(jù)人物畫(huà)像來(lái)實(shí)現(xiàn)流量個(gè)性化已非新鮮事，同時(shí)在大洋彼岸的美國(guó)，據(jù)記者了解，目前已經(jīng)更進(jìn)一步，通過(guò)最先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，電商可以通過(guò)社交平臺(tái)等數(shù)據(jù)對(duì)用戶(hù)個(gè)性特征進(jìn)行分析，從而實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的營(yíng)銷(xiāo)，而且并非“財(cái)大氣粗”的中小企業(yè)也可以享受到這樣的福利。 

不是所有的行為數(shù)據(jù)都有價(jià)值

對(duì)于電商而言，其對(duì)大數(shù)據(jù)分析的主要需求可以體現(xiàn)在兩方面，一是快速反應(yīng)出問(wèn)題所在，二是發(fā)現(xiàn)新的用戶(hù)群體。 

對(duì)于備受關(guān)注的后者，電商希望通過(guò)智能聯(lián)網(wǎng)分析已有的數(shù)據(jù)，發(fā)掘并預(yù)測(cè)出用戶(hù)的興趣所在，刺激用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)積極性，并將產(chǎn)品推向特定人群。目前業(yè)界的普通實(shí)現(xiàn)方式是，通過(guò)用戶(hù)網(wǎng)絡(luò)上留下的歷史信息、記錄，來(lái)猜測(cè)喜好，例如相關(guān)圖書(shū)推薦、機(jī)票航班推薦等，但失算之處可能在于精準(zhǔn)度和推薦時(shí)機(jī)不盡人意，比如用戶(hù)已經(jīng)旅行歸來(lái)，系統(tǒng)還在推薦往返機(jī)票。

目前美國(guó)有一種研究方向，通過(guò)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析技術(shù)對(duì)用戶(hù)進(jìn)行個(gè)性化維度分析，包括對(duì)用戶(hù)在網(wǎng)絡(luò)上更新的個(gè)人狀態(tài)信息進(jìn)行分析，如Twitter、Facebook，推定用戶(hù)個(gè)性及特征，以精準(zhǔn)定義個(gè)人并實(shí)現(xiàn)標(biāo)簽化，同時(shí)反饋給商家并與目標(biāo)市場(chǎng)用戶(hù)相匹配，從而實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品的關(guān)聯(lián)。 對(duì)此，美國(guó)數(shù)據(jù)分析科學(xué)家、Taste Analytics創(chuàng)始人及全美五大可視化研究中心的Derek Wang（汪曉宇）博士表示，傳統(tǒng)的方式需要基于大量的行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并相信所有的動(dòng)作具有價(jià)值，但事實(shí)卻并非這樣，容易造成對(duì)精準(zhǔn)度和時(shí)機(jī)的把握不盡人意；而通過(guò)對(duì)人在網(wǎng)絡(luò)上留下的真實(shí)語(yǔ)言、說(shuō)話方式、評(píng)價(jià)內(nèi)容等進(jìn)行個(gè)性化維度分析，更貼近人真實(shí)的本性，這當(dāng)然也包括購(gòu)買(mǎi)喜好，只有這樣才能實(shí)現(xiàn)更加準(zhǔn)確的產(chǎn)品購(gòu)買(mǎi)需求挖掘。 

電商商戶(hù)的“福利

目前，該分析技術(shù)在電商平臺(tái)上更能直接釋放效力的方式，便是針對(duì)中小型商戶(hù)的解決方案：對(duì)用戶(hù)產(chǎn)品評(píng)價(jià)進(jìn)行分析，來(lái)優(yōu)化產(chǎn)品、提升用戶(hù)體驗(yàn)。

Derek Wang舉例道，通過(guò)Taste Analytics Signals數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，亞馬遜平臺(tái)上的耳機(jī)商戶(hù)，可以對(duì)平臺(tái)上用戶(hù)的產(chǎn)品評(píng)價(jià)及Facebook上的留言進(jìn)行語(yǔ)義分析，得出對(duì)耳機(jī)品牌、電池壽命、品種型號(hào)的用戶(hù)反饋，以及不同產(chǎn)品間如Bose與Sony的產(chǎn)品分析。

這對(duì)于美國(guó)為數(shù)眾多的亞馬遜、新蛋、易貝商戶(hù)而言無(wú)疑十分受用，其可以及時(shí)對(duì)產(chǎn)品和銷(xiāo)售過(guò)程進(jìn)行優(yōu)化。

另一個(gè)典型應(yīng)用是電商平臺(tái)本身。美國(guó)某著名的大型家居銷(xiāo)售企業(yè)，在其電商網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上，通過(guò)刺激網(wǎng)絡(luò)流量來(lái)買(mǎi)賣(mài)產(chǎn)品。利用數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，其不僅發(fā)現(xiàn)并解決了用戶(hù)消費(fèi)時(shí)信用卡連刷2次的問(wèn)題，同時(shí)觀察到網(wǎng)絡(luò)流量在一周中的不平均分布，后續(xù)通過(guò)市場(chǎng)促銷(xiāo)，改變了市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)過(guò)程。

決策在數(shù)據(jù)之上而非數(shù)據(jù)本身

用戶(hù)的特征來(lái)自于文本分析，用戶(hù)在網(wǎng)絡(luò)上說(shuō)的每一句話都將可能成為分析點(diǎn)。無(wú)疑更多的數(shù)據(jù)將有力于對(duì)用戶(hù)行為進(jìn)行匹配，提高分析準(zhǔn)確性，而這方面社交平臺(tái)則提供了一個(gè)很好的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的來(lái)源。

事實(shí)上，美國(guó)電商本身已經(jīng)在開(kāi)始著手整合社交網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)信息，例如閃購(gòu)網(wǎng)站Myhabit建議用戶(hù)通過(guò)亞馬遜賬號(hào)登陸；電商Macys需要用Facebook賬號(hào)登陸（這樣的整合在國(guó)內(nèi)也并不鮮見(jiàn)）。對(duì)于用戶(hù)，這樣的登陸方式更方便快捷；對(duì)于商戶(hù)，可以將個(gè)人信息關(guān)聯(lián)起來(lái)；而對(duì)于大數(shù)據(jù)技術(shù)/服務(wù)提供商，數(shù)據(jù)分析服務(wù)便可以由此展開(kāi)，進(jìn)行深度數(shù)據(jù)挖掘。

在Derek Wang看來(lái)，此項(xiàng)圍繞人的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析平臺(tái)服務(wù)，不僅能提升結(jié)果的準(zhǔn)確性，更重要的是它建立的不是一個(gè)推薦系統(tǒng)，而是一個(gè)增強(qiáng)智慧的過(guò)程。畢竟僅基于既有行為的數(shù)據(jù)分析會(huì)導(dǎo)致可能的失敗，小到上述提及的機(jī)票推薦，大到金融領(lǐng)域采用數(shù)學(xué)模型的危險(xiǎn)性在次貸危機(jī)中已經(jīng)暴露無(wú)疑。

“由機(jī)器提取的數(shù)據(jù)內(nèi)涵，通過(guò)圖像的方法展示給企業(yè)決策者，決策者通過(guò)與機(jī)器互動(dòng)后做出決定。數(shù)據(jù)分析平臺(tái)是輔助企業(yè)決策者的工具，也是它的價(jià)值所在。” Derek Wang說(shuō)道。

不謀而合，《紐約時(shí)報(bào)》資深撰稿人史蒂夫·洛爾曾著書(shū)大數(shù)據(jù)時(shí)評(píng)論，雖然決策活動(dòng)對(duì)數(shù)據(jù)與分析的倚重與日俱增是大勢(shì)所趨，但同時(shí)還要讓常識(shí)發(fā)揮應(yīng)有的作用，經(jīng)驗(yàn)與直覺(jué)仍然在決策中占有一席之地，而好的直覺(jué)又往往建立在大量數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)之上。

機(jī)器與人分工合作才更好，更加值得一提的是，直觀的圖像可視化的呈現(xiàn)方式，使得電商及商戶(hù)的內(nèi)部分析師即使沒(méi)有IT背景，也可以輕松地掌握產(chǎn)品動(dòng)態(tài)，從而幫助其贏得市場(chǎng)。

2015年底進(jìn)入中國(guó)

實(shí)際上，這個(gè)美國(guó)電商商戶(hù)親睞的用戶(hù)個(gè)性分析數(shù)據(jù)平臺(tái)，也即將進(jìn)入中國(guó)。Derek Wang表示，其團(tuán)隊(duì)目前已與多家中國(guó)企業(yè)達(dá)成合作，他表示，在今年年底前公司將和國(guó)內(nèi)一些集成商、分銷(xiāo)商達(dá)成具體合作，并通過(guò)合作方的整合分銷(xiāo)，將平臺(tái)帶入到中國(guó)市場(chǎng)，而在明年年底前，國(guó)內(nèi)中小企業(yè)電商客戶(hù)將有望體驗(yàn)到該服務(wù)。

鑒于目前國(guó)內(nèi)中小企業(yè)客戶(hù)還未習(xí)慣自己采用分析工具來(lái)進(jìn)行分析以及決策，市場(chǎng)教育工作無(wú)疑將同步展開(kāi)，但在Derek Wang看來(lái)，簡(jiǎn)單的可視化操作界面大幅度降低了中小客戶(hù)的技術(shù)門(mén)檻，使得本是科技前沿的“高精專(zhuān)”數(shù)據(jù)分析十分“接地氣”，他對(duì)后續(xù)客戶(hù)拓展很有信心。

據(jù)悉，目前打造出這個(gè)數(shù)據(jù)分析平臺(tái)的Taste Analytics公司，為中小企業(yè)們帶來(lái)福利的同時(shí)，也吸引著大公司目光，多家福布斯全球500強(qiáng)公司已經(jīng)采用了其數(shù)據(jù)分析平臺(tái)。

此外，在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，對(duì)于企業(yè)最為關(guān)心的安全性問(wèn)題，Taste Analytics也十分重視。Derek Wang表示，其可以將核心算法平臺(tái)建立在企業(yè)內(nèi)部服務(wù)器當(dāng)中，幫助客戶(hù)在內(nèi)網(wǎng)分析聊天記錄、用戶(hù)數(shù)據(jù)等，最終通過(guò)圖形化界面推送給客戶(hù)。“這一點(diǎn)很重要，我們不會(huì)越俎代庖碰及客戶(hù)數(shù)據(jù)；同時(shí)這也是我們打造圖形化界面的出發(fā)點(diǎn)，讓任何人都可以簡(jiǎn)單操作分析平臺(tái)，即使是店小二也可以成為‘?dāng)?shù)據(jù)分析科學(xué)家’。”

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