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揭秘大数据玩家eBay:猜出你的购买欲

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  r语言数据分析

在网络世界,数据就是金钱。作为全球最大的拍卖网站,eBay对这一点深有体会。眼下,eBay对各种在数据的分析无所不至,就像在每个顾客前面安装了摄像头一般。

毫无疑问,eBay拥有的数据量是惊人的。其每天都要处理100PB的数据,其中包括50TB的机器数据。可以,eBay每天都面临天文数字般的大数据挑战。

早在2006年,eBay就成立了大数据分析平台。为了准确分析用户的购物行为,eBay定义了成百上千种类型的数据,并以此对顾客的行为进行跟踪分析。然而,这同时也为eBay带来了新的挑战。要知道,公司的数据量多到难以想象,没有人能分析消化这么多的数据,也没有人能基于所有数据建立起模型。

事实上,eBay真正应用到的,只是其收集的数据中的一小部分。“剩余的数据,eBay或是将其丢弃,或是将其存储起来。因为不定哪天,科技实现了突破,这些数据就会变得有用。”eBay大中华区CEO林奕彰指出。

那么目前,eBay是如何利用这些数据,来促进业务创新和利润增长的呢?

为用户“像”

eBay拥有近2亿的用户,网站的商品清单项目则有3万多类。在平台的日常交易中,eBay几乎每秒都要处理数千美元。而这些交易数据,其实只是eBay全站数据信息总量的“冰山一角”。

基于大数据分析,eBay每天要回答的问题有很多,比如,“昨天最热门的搜索商品是什么?”而即便是这样的简单问题,都需要涉及处理五十亿的页面浏览量。从这个角度看,任何一个基本的业务问题,对公司来都是一个相当巨大的问题。

就eBay如何利用大数据来增加在交易,林奕彰举了一个典型的例子。譬如,一位年轻的女性早上10点在星巴克浏览eBay网站,eBay应该推送给她什么样的商品呢?

“就这几个信息点,我们其实已经做了不少研究。”林奕彰,“事实上,用户早晨10点、中午12点,或是晚上7点,她浏览的商品是不同的;在餐厅或是在家里,同样会对浏览和搜索生影响;此外,还有用户的年龄、当时的天气等等,都会对购物生影响。eBay要做的,就是学习不同情景下的不同购物模式,并推送给用户最想要的商品。”

据悉,eBay可以从用户以往的浏览记录里“猜”她想要什么样的商品,也可以从设定的成百上千种情景模型中计算出用户可能的需求;或是对照另一位有相似特点的女性用户,看她当时买过什么样的商品,从而推断出这位用户潜在的需求。在综合各种考量因素后,eBay的后台需要在短短几秒内将商品页面推送给用户。这意味,eBay的系统需要有非常快的运算速度。

这种运算模型,有相当一部分人为的因素。比如,机器可以搜集用户的上万个数据,但eBay的工程师可以定义其中的100个数据为有效数据,而模型则建立在这些有效数据之上。此外,当计算机自动“学习”分析各种数据形成的趋势时,eBay需要将机器学习的逻辑设定在与商品交易相关的行为上。

除了通过大数据为用户“像”而向其推送有针对性的商品,eBay此前还尝试利用大数据进行搜索引擎的优化。

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