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周涛谈大数据与电商:数据流动才能带来价值

腾讯科技[微博]2014年03月28日11:32

[摘要]他认为,不同的电商平台都有自己的数据,需要把这些数据资源整合起来,实现流动,以创造最大价值。

周涛谈电商:数据流动才能带来价值

电子科技大学教授、百分点科技首席科学家周涛(腾讯科技配图)

腾讯科技 3月28日报道

大数据是电子商务一直强调的运营战略,不过具体应该如何发挥数据的价值?数据都有哪些具体的用途?电子科技大学教授、百分点科技首席科学家周涛在今日举办的2014中国(深圳)电子商务发展论坛上对此发表观点,他认为,分割的数据价值有限,只有实现数据的流动才能最大化数据价值。

电子商务的持续发展带来更大的数据总量,以及更复杂的数据形式。这必然给数据处理带来更大挑战。周涛认为,数据的关联形态正在发生变化,一名用户即在微信上,也在微博上,同时还有线下医保、社保等数据,以及交通出行数据。要了解一名用户,这些数据都需要关联起来进行处理。

对于B2C电商来说,面对一名新用户,如果没有用户的数据,例如他喜欢什么类型的商品,或者拒绝过哪些推荐,那么就很难有针对性的推荐产品,导致新用户获取失败。

他认为,电商企业需要做到精准的流量引入,通过在门户网站这样的媒体进行精准的广告投放,以实现精准化的推荐,提供个性化的产品和服务,提高转化率。

以下是电子科技大学教授、百分点科技首席科学家周涛演讲实录:

首先非常高兴有这样一个机会和大家分享,我也特别高兴受到大会的邀请!

首先我给大家介绍一下,我们今天这么多人在这个地方谈大数据,大数据是一个大的概念,这个概念里面既有机遇,以有泡沫和危机。大数据概念不是一蹴而就,背后有很多很大的趋势,和将来要探讨电子商务有密切关系。

第一个大的趋势是我们数据总量一直在极速上升,这个大家都了解,现在我们一天能产生的数据大概有2个Z,相当于1000年前,我们10年才能产生的数据总量。

第二个大的趋势是数据形态发生很多变化,我们在电商平台中读到很多品类,看到很多商品图片,我们看一个奢侈品,有没有一些假货,我们必须要比较很多不同的图片。我们同时还会看到一些好的电商平台,已经有了视频和音频,所以我们现在处理的数据,不是很多年前简单结构化、表格数据,而是很多音频、数据等数据。

第三个大的趋势变化,是数据关联形态发生变化,今天我们一个人即在微信网络中,也在微博网络中,还在手机通讯网络中。与此同时我们监测到这个手机买了什么东西,他知道他线下使用医保、社保的数据,我们甚至还知道他汽车交通出行数据,那么这些数据加在一起,我们通过这些来自不同领域的数据,来全面理解一个人探索这个人的兴趣,找到他需要的产品,这是第三个大的趋势。

这些趋势使得整个电子商务的服务,不再是以前一款好商品卖给所有人,而是从全体到群体,最终到达一个个性化的服务。

整个大数据,我们从理念上来讲,我们认为大数据它是海量数据处理所带来一系列颠覆变化整合,对于未来新兴企业,甚至新兴国家都是战略核心的关键。

对于电子商务来说,我们看待电子商务理念是什么?数据是全程大数据驱动,并不简单是一个投一个广告的数据,也不简单来自于网络中做个性化推荐的大数据。而是面对一个传统的品牌商,如果有一天你决定要变成一个大数据的电子商务企业,并且可能你不仅仅在京东和天猫上开店,当你自己要用自己大数据的观望,一个B2C独立电商的时候,我们希望能够从门户建立,到精准的流量引入,怎么样通过高效的广告渠道等等,能够迅速找到你需要的,的的确确的这个人,把他引进来。当你把流量很好的、精准的,通过数据驱动的办法,引进到你可能还默默不为人所知道的门户,你怎么样提高他的转化率,通过个性化,通过推荐,能够让他更多的产生购买,最终你又能用这个数据,像刚才ebay的同事讲的一样,能够进行一些销量的预测,库存的预测这些渠道管理。

整个大数据有一个核心理念,就是开发流动带来价值,每个数据是有限的,怎么实现流动呢?比如说我们给独立电商服务,每天大概2000万独立UV,使得我们让这些电商享有一个共同的IV,换句话说,比如说你是一个有名的电商,可能一个对你来说全新的顾客进到你的店里,但是他曾经已经在阿迪达斯、耐克浏览过一些篮球鞋他没有买,可能觉得价格贵或者款式不合适,在你的首页手面会给他推荐一些李宁的篮球鞋,通过这些数据,可以使得没有办法跟天猫、京东抗衡的独立B2C电商,能够大幅度提升单位流量转化率,因为他贡献了自己的数据,同时也使用到其他电商贡献的数据,因为进到他这里一个新用户,对于他来说是新用户。

做大数据是需要基础,我们要了解用户,不仅需要了解他在网上浏览行为,我们要了解他价格的偏好,对商品的偏好,我们甚至要知道他所用的手机设备,他到底设备里面,有没有电子商务支付的终端?有没有支付宝,有没有银联支付?他到底在手机上有没有唯品会 、京东、天猫这些购物入口。这些东西都可以通过大数据分析进行统一布局。我们不仅自己拥有我们本身的500多家电商客户,和300多家客户数据,我们同时还拥有移动互联网最大网络平台,通过这个我们了解每一个手机背后的人他使用习惯,利用这些更好了解客户,这些都是使得我们能够真正,把每一个流量价值发挥到极至。

与此同时我们第二个基础,我们还需要一个很好的数据管理平台,不仅仅是数据分析,我们实际上是全世界数据中心变化保持者,但是仅仅有一个数据中心是不够的,更重要是我们要有一个非常好的,管理和运用大数据的平台。当我们的数据来了之后,我们通过三种机制,根据不同算法需求导入到平台中,进行分类,然后利用三个数据挖掘系统,推动引擎系统和用户分析系统,进行简单的分析和算法,算法得到结果,通过不同API推荐广告,包括推荐广告统计分析,权限管理等等。相对我们支持各种行业模型,有了这样一个统一的大数据管理平台,它才能够支持电子商务,以及其他的,包括医疗、金融等等大数据应用。

电子商务应用产品很多,我这里不多说,比如说我们在360上可以买到一些广告位,你通过你精准办法可以提高ROI,从而获得差价,还可以给团购推一些你所喜欢的团购,或者你看单品可以给你推你喜欢的单品,以及推个性化的商品等等。

我这里简单最后花五分钟时间,介绍一下我们常见的电子商务大数据方法。

最简单的电子商务用的最多的是搜索和推荐,推荐最直观方法是找到一些关联,比如说买了A商品的人还喜欢买B商品。现在买了三个月婴儿奶粉,半年以后买九个月婴儿奶粉,同时我们用更复杂办法,比如说你点A的东西,你找某些人购买兴趣跟A相似,把他们喜欢买的A都买的推荐给他。或者A买的商品中,看哪些商品跟这些商品可以共同购买。当然这些方法已经有十几二十年的历史,但是我们这两年进行改变,比如说基于类别推荐、品类数推荐,基于传导扩散的推荐,基于热导扩散推荐,利用这些方法我们可以提高推荐精确度并且提高用户体验。

与此同时在简单推荐引擎我们有两个例子,左边这个例子是淘宝,淘宝我们做了这样的技术。左边这个是我们在给淘宝用户推产品的时候,我们首先挖掘用户在淘宝上搜索的文本词,确定他感兴趣的类目,排出隐私类目,比如说医疗、或者棺材之类我们不送,这个时候我们再找出浏览最多的类目,给你进行个性化推送。

这种场景引擎会带来巨大的变化,比如说以前打开大概是15%左右,在使用了这种引擎,一个产品对用户进行建模,而且它的转化率从6%提高到8%,这两个在一起就带来了基本上是翻倍的增长。

另外我们给用户建立了一个情景引擎,我们猜这个用户他到底是买还是不买?如果一个女孩子看牛仔裤老是看类似宽型,我们看她每两次观看的聚焦,我们就认为她购买,反过来她两次差异很大,我们判定她不买。我们分析用户喜好买或者不买,我们把用户建模之后,我们可以大幅度提高整个推荐用户订单的成功率,我们这个数据用户一下从4%点几提升到13%,仅仅就算法还不够,我们还要跟用户建立场景模型。

最后我们还有一些复杂方法,比如说挖掘搭配,怎么样把传统人工编辑变成机器学习,利用主流时尚杂志或者购买纪录我们自动进行搭配,这种搭配带来的效果,比人工编辑搭配效果更好,同时工作量下降到原来的1/50。

最后我希望大数据的应用,会带给大家一个全新的个性化的,精细化的,最有竞争力的电子商务的时候,未来的电子商务会逐渐从一个蓝海,变成一个和其他市场一样充满竞争的地方,电子商务渠道价格压缩服务,也总有一天会消失。现在在美国大家可以看到,电子商务产品和线下产品差距,明显要比中国要低,而且这个差距是越来越小,最终有一天我们依靠数据和数据分析结果来管理我们的电子商务,实现我们的竞争优势,而不是靠价格。我希望这个报告,能够给大家,让大家更好的准备去迎接这一天的到来,谢谢大家!

[责任编辑:marsrxdou]

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