又到了一年一度的節(jié)日——全民購物季，在中國是“雙十一”，在大洋彼岸的美國是“黑色星期五”，剁手黨們在積極備戰(zhàn)的同時，商家們也沒閑著，卯足勁提高產品銷售。然而在破紀錄的交易量背后，實現(xiàn)消費者愉快買單并非易事，所以近年來大數據分析及相關技術日益受到全球電商的極大重視。

在中國，通過大數據人物畫像來實現(xiàn)流量個性化已非新鮮事，同時在大洋彼岸的美國，據記者了解，目前已經更進一步，通過最先進的數據分析平臺，電商可以通過社交平臺等數據對用戶個性特征進行分析，從而實現(xiàn)更精準的營銷，而且并非“財大氣粗”的中小企業(yè)也可以享受到這樣的福利。

不是所有的行為數據都有價值

對于電商而言，其對大數據分析的主要需求可以體現(xiàn)在兩方面，一是快速反應出問題所在，二是發(fā)現(xiàn)新的用戶群體。

對于備受關注的后者，電商希望通過智能聯(lián)網分析已有的數據，發(fā)掘并預測出用戶的興趣所在，刺激用戶購買積極性，并將產品推向特定人群。目前業(yè)界的普通實現(xiàn)方式是，通過用戶網絡上留下的歷史信息、記錄，來猜測喜好，例如相關圖書推薦、機票航班推薦等，但失算之處可能在于精準度和推薦時機不盡人意，比如用戶已經旅行歸來，系統(tǒng)還在推薦往返機票。

目前美國有一種研究方向，通過非結構化數據分析技術對用戶進行個性化維度分析，包括對用戶在網絡上更新的個人狀態(tài)信息進行分析，如Twitter、Facebook，推定用戶個性及特征，以精準定義個人并實現(xiàn)標簽化，同時反饋給商家并與目標市場用戶相匹配，從而實現(xiàn)產品的關聯(lián)。

對此，美國數據分析科學家、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據進行分析，并相信所有的動作具有價值，但事實卻并非這樣，容易造成對精準度和時機的把握不盡人意;而通過對人在網絡上留下的真實語言、說話方式、評價內容等進行個性化維度分析，更貼近人真實的本性，這當然也包括購買喜好，只有這樣才能實現(xiàn)更加準確的產品購買需求挖掘。

電商商戶的“福利”

目前，該分析技術在電商平臺上更能直接釋放效力的方式，便是針對中小型商戶的解決方案：對用戶產品評價進行分析，來優(yōu)化產品、提升用戶體驗。

Derek Wang舉例道，通過Taste Analytics Signals數據分析平臺，亞馬遜平臺上的耳機商戶，可以對平臺上用戶的產品評價及Facebook上的留言進行語義分析，得出對耳機品牌、電池壽命、品種型號的用戶反饋，以及不同產品間如Bose與Sony的產品分析。

這對于美國為數眾多的亞馬遜、新蛋、易貝商戶而言無疑十分受用，其可以及時對產品和銷售過程進行優(yōu)化。

另一個典型應用是電商平臺本身。美國某著名的大型家居銷售企業(yè)，在其電商網絡平臺上，通過刺激網絡流量來買賣產品。利用數據分析平臺，其不僅發(fā)現(xiàn)并解決了用戶消費時信用卡連刷2次的問題，同時觀察到網絡流量在一周中的不平均分布，后續(xù)通過市場促銷，改變了市場營銷過程。

　　決策在數據之上而非數據本身

用戶的特征來自于文本分析，用戶在網絡上說的每一句話都將可能成為分析點。無疑更多的數據將有力于對用戶行為進行匹配，提高分析準確性，而這方面社交平臺則提供了一個很好的非結構化數據的來源。

事實上，美國電商本身已經在開始著手整合社交網絡的數據信息，例如閃購網站Myhabit建議用戶通過亞馬遜賬號登陸;電商Macys需要用Facebook賬號登陸(這樣的整合在國內也并不鮮見)。對于用戶，這樣的登陸方式更方便快捷;對于商戶，可以將個人信息關聯(lián)起來;而對于大數據技術/服務提供商，數據分析服務便可以由此展開，進行深度數據挖掘。

在Derek Wang看來，此項圍繞人的非結構化數據分析平臺服務，不僅能提升結果的準確性，更重要的是它建立的不是一個推薦系統(tǒng)，而是一個增強智慧的過程。畢竟僅基于既有行為的數據分析會導致可能的失敗，小到上述提及的機票推薦，大到金融領域采用數學模型的危險性在次貸危機中已經暴露無疑。

“由機器提取的數據內涵，通過圖像的方法展示給企業(yè)決策者，決策者通過與機器互動后做出決定。數據分析平臺是輔助企業(yè)決策者的工具，也是它的價值所在。” Derek Wang說道。

不謀而合，《紐約時報》資深撰稿人史蒂夫·洛爾曾著書大數據時評論，雖然決策活動對數據與分析的倚重與日俱增是大勢所趨，但同時還要讓常識發(fā)揮應有的作用，經驗與直覺仍然在決策中占有一席之地，而好的直覺又往往建立在大量數據分析基礎之上。

機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，使得電商及商戶的內部分析師即使沒有IT背景，也可以輕松地掌握產品動態(tài)，從而幫助其贏得市場。

2015年底進入中國

實際上，這個美國電商商戶親睞的用戶個性分析數據平臺，也即將進入中國。

Derek Wang表示，其團隊目前已與多家中國企業(yè)達成合作，他表示，在今年年底前公司將和國內一些集成商、分銷商達成具體合作，并通過合作方的整合分銷，將平臺帶入到中國市場，而在明年年底前，國內中小企業(yè)電商客戶將有望體驗到該服務。

　　鑒于目前國內中小企業(yè)客戶還未習慣自己采用分析工具來進行分析以及決策，市場教育工作無疑將同步展開，但在Derek Wang看來，簡單的可視化操作界面大幅度降低了中小客戶的技術門檻，使得本是科技前沿的“高精專”數據分析十分“接地氣”，他對后續(xù)客戶拓展很有信心。

據悉，目前打造出這個數據分析平臺的Taste Analytics公司，為中小企業(yè)們帶來福利的同時，也吸引著大公司目光，多家福布斯全球500強公司已經采用了其數據分析平臺。

此外，在大數據領域，對于企業(yè)最為關心的安全性問題，Taste Analytics也十分重視。Derek Wang表示，其可以將核心算法平臺建立在企業(yè)內部服務器當中，幫助客戶在內網分析聊天記錄、用戶數據等，最終通過圖形化界面推送給客戶。“這一點很重要，我們不會越俎代庖碰及客戶數據;同時這也是我們打造圖形化界面的出發(fā)點，讓任何人都可以簡單操作分析平臺，即使是店小二也可以成為"數據分析科學家"。”