雖然商家都深知，每個(gè)顧客都有自己的需求，每個(gè)顧客都是一個(gè)細(xì)分市場(chǎng)。然而，真要針對(duì)每個(gè)顧客進(jìn)行細(xì)分、提供個(gè)性化的服務(wù)，對(duì)大多數(shù)商家并不現(xiàn)實(shí)，個(gè)性化服務(wù)最終只是少數(shù)高端客戶的專屬。不過，以大數(shù)據(jù)為代表的新一代數(shù)據(jù)分析技術(shù)的出現(xiàn)，“一客一市場(chǎng)”在電子商務(wù)網(wǎng)站上正在變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)。一些采用這些先進(jìn)技術(shù)的電子商務(wù)網(wǎng)站正是通過這種個(gè)性化的服務(wù)，提供包括具有競(jìng)爭(zhēng)力的產(chǎn)品推薦、貼心的購(gòu)物體驗(yàn)，提升了網(wǎng)站的客戶轉(zhuǎn)化率，為其在激烈競(jìng)爭(zhēng)中的市場(chǎng)中贏得先機(jī)。

網(wǎng)站商品精準(zhǔn)推薦

網(wǎng)購(gòu)者對(duì)電子商務(wù)網(wǎng)站的商品推薦服務(wù)并不陌生，在網(wǎng)購(gòu)者將選購(gòu)的一款商品放到購(gòu)物車后，網(wǎng)站就會(huì)馬上推薦一些與之相關(guān)的產(chǎn)品，比如，網(wǎng)購(gòu)者剛剛選了一臺(tái)筆記本電腦，網(wǎng)頁(yè)下部或邊欄就會(huì)推薦一些電腦包、無線路由器、內(nèi)存條、鼠標(biāo)等商品。

一個(gè)好的推薦系統(tǒng)可以大幅提升網(wǎng)站瀏覽轉(zhuǎn)化率，為網(wǎng)站帶來新的銷售機(jī)會(huì)，既能提高電子商務(wù)網(wǎng)站的交叉銷售能力，同時(shí)還能改善顧客對(duì)電子商務(wù)網(wǎng)站的忠誠(chéng)度。所有電子商務(wù)網(wǎng)站都深知這一點(diǎn)，因此，絕大多數(shù)電子商務(wù)網(wǎng)站或自己開發(fā)或外購(gòu)都會(huì)提供商品推薦。然而，大多數(shù)商品推薦效果并不太理想，瀏覽轉(zhuǎn)化率并不高。其中一個(gè)重要原因在于，由于技術(shù)和資金實(shí)力的限制，電子商務(wù)網(wǎng)站并沒有用足它所積累的大量訪客數(shù)據(jù)，而大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)為之帶來新的技術(shù)手段，從而催生了新一代的商品推薦系統(tǒng)的產(chǎn)生。

上個(gè)月，精誠(chéng)集團(tuán)旗下的大數(shù)據(jù)品牌Etu 知意圖發(fā)布了一款專門為電商設(shè)計(jì)的精準(zhǔn)推薦系統(tǒng)Etu Recommender，用于為電子商務(wù)網(wǎng)站提供商品推薦服務(wù)。Etu Recommende是一個(gè)基于大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)現(xiàn)的軟硬一體系統(tǒng)，它以數(shù)據(jù)挖掘、分析為基礎(chǔ)，收集網(wǎng)站訪客的點(diǎn)擊信息，并結(jié)合消費(fèi)者相似的群體行為，模擬傳統(tǒng)賣場(chǎng)的銷售人員向顧客提供商品推薦，一方面幫助訪客找到所需信息，同時(shí)還可以通過推薦系統(tǒng)來提高網(wǎng)站的點(diǎn)擊率和用戶的忠誠(chéng)度。

當(dāng)然，Etu 知意圖的精準(zhǔn)推薦系統(tǒng)并不是這個(gè)市場(chǎng)上惟一利用大數(shù)據(jù)技術(shù)來實(shí)現(xiàn)商品推薦的系統(tǒng)，北京百分點(diǎn)信息科技有限公司(下稱百分點(diǎn))也同樣采用大數(shù)據(jù)技術(shù)來提供商品推薦服務(wù)，只是與Etu 知意圖采用預(yù)制的解決方案不同，百分點(diǎn)的商品推薦完全基于云服務(wù)的形式交付。

不過，無論是采用大數(shù)據(jù)技術(shù)的預(yù)制解決方案還是云服務(wù)，在實(shí)踐中都效果明顯。據(jù)Etu知意圖負(fù)責(zé)人蔣居裕介紹，蘭繆內(nèi)衣采用Etu知意圖的商品推薦系統(tǒng)之后，銷售轉(zhuǎn)化率提升了15%~30%;而采用百分點(diǎn)的推薦服務(wù)的庫(kù)巴網(wǎng)站其電子郵件推送服務(wù)打開率超過了70%，銷售轉(zhuǎn)化率也達(dá)到了14%以上。

大數(shù)據(jù)技術(shù)來幫忙

新一代商品推薦系統(tǒng)的核心技術(shù)正是大數(shù)據(jù)，這也是當(dāng)下非常熱門的話題。所謂大數(shù)據(jù)是指一類與傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)不同的數(shù)據(jù)，它一般具有三個(gè)典型特征，即數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)類型多樣、產(chǎn)生速度快，電子商務(wù)網(wǎng)站的數(shù)據(jù)正是典型的大數(shù)據(jù)。

以電子商務(wù)網(wǎng)站的商品推薦為例，它涉及訪客的歷史交易數(shù)據(jù)、訪客在該網(wǎng)站的瀏覽數(shù)據(jù)、在其他合作伙伴網(wǎng)站的瀏覽信息，以及用戶的評(píng)論行為，數(shù)據(jù)量大且類型多。顯然，數(shù)據(jù)量越大，數(shù)據(jù)之間關(guān)聯(lián)越多，對(duì)IT系統(tǒng)的要求就越高。為了滿足處理要求，傳統(tǒng)的商品推薦系統(tǒng)要么投入大筆資金建立自己專有的BI系統(tǒng)(比如數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù))，要么采取折中辦法，僅根據(jù)訪客歷史交易數(shù)據(jù)來進(jìn)行推薦。

Hadoop等大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)的出現(xiàn)讓這一切有了改觀。它大幅降低了數(shù)據(jù)分析的門檻，使得普通的電子商務(wù)網(wǎng)站也可以享受到數(shù)據(jù)分析的好處。據(jù)蔣居裕介紹，與傳統(tǒng)的基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的商業(yè)智能系統(tǒng)相比，大數(shù)據(jù)技術(shù)具有很明顯的優(yōu)點(diǎn)。

首先，大數(shù)據(jù)能縮短數(shù)據(jù)分析的時(shí)間、提高分析效率。通常數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的建設(shè)要先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，即進(jìn)行ETL(數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換和上載)，然后建模，之后才能據(jù)此對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，通常分析要以天為單位。而Hadoop這樣的大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)就沒有這樣的過程，所有收集來的數(shù)據(jù)，不論是結(jié)構(gòu)還是非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)都可以直接導(dǎo)入Hadoop中，這就能大幅提高推薦系統(tǒng)的刷新率，并最終提高電商的購(gòu)買轉(zhuǎn)化率。比如，蘭繆內(nèi)衣網(wǎng)站的商品推薦系統(tǒng)最快可以做到每?jī)蓚€(gè)小時(shí)運(yùn)算一次，從而給出最新的推薦結(jié)果;

其次，建立在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)之上的商業(yè)智能分析，其建設(shè)成本和對(duì)技術(shù)的要求都很高，對(duì)資金和技術(shù)實(shí)力不足的企業(yè)是一個(gè)不小的挑戰(zhàn)。而Hadoop是開源軟件，其采用的服務(wù)器也都是通用的x86服務(wù)器，成本相比較低。

第三，大數(shù)據(jù)的擴(kuò)展性非常好，一旦需要，可以按需增加節(jié)點(diǎn)，這一點(diǎn)對(duì)于市場(chǎng)快速變化的電商而言非常關(guān)鍵。從電商的角度來說，無不希望網(wǎng)站的流量與用戶量持續(xù)增長(zhǎng)，然而，IT系統(tǒng)或數(shù)據(jù)平臺(tái)的投入?yún)s不能是線性的，因?yàn)檫@會(huì)“吃掉”電商本就不多的利潤(rùn)。

“Hadoop比較好的優(yōu)勢(shì)就是其幾倍的投入就能換來幾倍的性能，緊跟流量與用戶成長(zhǎng)，其投入產(chǎn)出的效益是很容易估算的。”蔣居裕表示，正是基于此，Etu 知意圖的推薦系統(tǒng)建立在其大數(shù)據(jù)機(jī)上，而這個(gè)大數(shù)據(jù)機(jī)正是Hadoop的一體機(jī)。

改寫營(yíng)銷規(guī)則

實(shí)際上，基于大數(shù)據(jù)的營(yíng)銷正在成為一種新的趨勢(shì)，過去基于直覺或者粗放式的營(yíng)銷決策正在被更為科學(xué)、精準(zhǔn)的大數(shù)據(jù)營(yíng)銷所代替。業(yè)內(nèi)人士預(yù)言，未來的企業(yè)市場(chǎng)營(yíng)銷除了部分品牌投放外，多數(shù)投放都是在大數(shù)據(jù)指引下進(jìn)行，企業(yè)的消費(fèi)群分布在哪里、企業(yè)的潛在用戶在哪里?通過大數(shù)據(jù)找到他們，然后用有創(chuàng)意的投放形式讓他們成為企業(yè)的“粉絲”以及形成銷售。

商品推薦系統(tǒng)還只是大數(shù)據(jù)營(yíng)銷的一類應(yīng)用，越來越多的大數(shù)據(jù)營(yíng)銷成功案例正在涌現(xiàn)，這些案例表明，誰能在市場(chǎng)營(yíng)銷中用足用好大數(shù)據(jù)技術(shù)，誰就能贏得市場(chǎng)先機(jī)。而其中，最簡(jiǎn)單且有可能讓大數(shù)據(jù)落地的就是如上所述的細(xì)分顧客以及實(shí)施適合于顧客細(xì)分的銷售策略。

當(dāng)然，以此作為開端，企業(yè)還可以對(duì)客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行深入的分析。比如，可以整合消費(fèi)者在多個(gè)領(lǐng)域內(nèi)(比如購(gòu)物、微博、交友、娛樂等)的數(shù)據(jù)，通過整合數(shù)據(jù)構(gòu)建消費(fèi)者的整體輪廓，以準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)出消費(fèi)者的新需求，從而為消費(fèi)者提供個(gè)性化的解決方案。