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數(shù)據(jù)分析始于“大數(shù)據(jù)”之前
簡單來說，要理解如何通過技術(shù)來實現(xiàn)在無形中，迫使商家被迫站隊，可以從大數(shù)據(jù)、人工智能如何為消費者、商家提供精準(zhǔn)的、個性化的推薦來理解。 這些技術(shù)如何讓消費者看到自己喜歡的、需要的產(chǎn)品或服務(wù)，或是如何讓商家的產(chǎn)品和服務(wù)精準(zhǔn)地投入到目標(biāo)人群，那么，這樣技術(shù)就可以用同樣的方法，讓消費者看不到這些平臺不想讓你看到的產(chǎn)品。
通過數(shù)據(jù)分析來迎合消費者的喜好，這種早在大數(shù)據(jù)和人工智能廣泛應(yīng)用之前，就已經(jīng)開始了。 比如在大超市買東西，商家的積分獎勵機制，雖然消費者可以獲得相應(yīng)的獎勵，如兌換某些商品，但同時企業(yè)也由此獲得了用戶的基本信息與購物消費的數(shù)據(jù)。 借助這些數(shù)據(jù)，企業(yè)可以進(jìn)一步分析不同消費者的不同偏好和購物習(xí)慣。
數(shù)據(jù)分析形成更立體的你
在移動互聯(lián)網(wǎng)時代，在大數(shù)據(jù)、人工智能時代，這種數(shù)據(jù)的獲取與分析就更是輕而易舉的事了。 我們在APP上的任何操作、購物行為都會被平臺獲取。 個人的信息更因為種種因素，無論是基于實名制的需要，或是獲得額外消費獎勵的原因，平臺可以獲得個人更加全面的信息。 長期積累便足以描繪出個人的消費行為、消費習(xí)慣，甚至精準(zhǔn)描繪出個人的財富情況、就業(yè)情況等等。
簡單來說，通過不斷的數(shù)據(jù)采集與數(shù)據(jù)模型的評估分析，使平臺能夠不斷地給個人打上各種各樣的標(biāo)簽，無數(shù)的標(biāo)簽可以形成一個更為真實、立體的虛擬化的你。 這些標(biāo)簽，從消費者角度，可以提供精準(zhǔn)的產(chǎn)品推薦和個性化的服務(wù)。 對于企業(yè)則更是其商業(yè)生存的關(guān)鍵。
營銷就是商業(yè)的命脈。 沒有精準(zhǔn)的營銷，商家就無法獲得更多的銷量，更多的流量，更多的客群。 而大數(shù)據(jù)、人工智能以及APP具有的識別模式，恰好能夠為這樣的目標(biāo)提供一個獨特的方法，讓消費者與商家的產(chǎn)品服務(wù)的關(guān)系更為緊密、相關(guān)，這種方法并且比任何人都有效。
無形的“技術(shù)殺手”
當(dāng)然，標(biāo)簽既可以成為商家獲得導(dǎo)流的原因，同樣可以成為平臺將其列為黑名單、進(jìn)行封鎖的標(biāo)準(zhǔn)。 如果平臺不想讓消費者看到你的產(chǎn)品，那么可以直接對該商家的商品進(jìn)行關(guān)鍵詞屏蔽。 不過這種方式比較簡單粗暴，容易讓消費者反感。
今年618期間，格蘭仕就曾宣布，因拒絕在電商平臺間進(jìn)行“二選一”，格蘭仕在某電商平臺的店鋪就遭遇了技術(shù)屏蔽和限制流量。
平臺是如何做到的呢？
無形的“技術(shù)殺手”，利用大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，比如通過大數(shù)據(jù)篩選機制，將商家的產(chǎn)品從消費者的搜索結(jié)果中過濾掉，只能看到其他商家相關(guān)的產(chǎn)品。 或是將該商家的商品搜索權(quán)重降低，排列在幾十頁/屏之后。 這樣消費者就根本沒有什么機會看到。
此外，還諸如商品的曝光度、活動資源及流量的分配等手段，都可以通過給予相應(yīng)的降低或削減，影響商品的銷售； 甚至是反其道而行，將商品匹配給不相符的消費者，讓消費者與商家的相關(guān)性脫鉤，或是將負(fù)面評論置于明顯位置，讓消費者對其失去信任感等。 共2頁 [1] [2] 下一頁 關(guān)注公號：redshcom 關(guān)注更多: 大數(shù)據(jù) 人工智能 |
