时间: 2021-08-03 11:15:48 人气: 7 评论: 0
（现有的电商营销，像是乱箭齐发，不讲究精准。）
前几日,从淘宝网购了几袋牛肉干和鱿鱼丝,然后意外地发现,我新浪微博右下角的“热门商品推荐”栏，在不厌其烦地向我推荐同类商品。我顺手写了一条抱怨的微博：“淘宝和新浪微博太讨厌了——没必要我前几天从淘宝网上买了一次牛肉干，你就天天在新浪微博页面上推荐牛肉干、鱿鱼丝之类的。我一次就吃腻了，至今还在反胃哩。你能追踪我的消费痕迹，却体**不了我的消费感受。淘宝和新浪微博，你们如果能区分我贪婪的口水和反胃的嗝之间的区别，那才真叫本事！”
更让我意外的是：短短三、四天内，这条微博的点击阅读率达到了70多万人次，转发和评论上千条；参与这场大讨论的，不仅有和我一样的消费者，也有相关领域的研究者或研究机构，更有各大电商的技术人员和管理人员。
其中，有很多是消费者对我的微博感同身受，大家纷纷吐槽——
“今早我在淘宝搜农具，现在出来的全是镰刀、斧头……”
“我就回复一个一个关于无花果的微博，右侧天天就推荐新疆无花果！”
“我一次误点了个冰箱，现在满屏幕都是那个牌子的冰箱广告，走哪都是，郁闷的……”
“曾点开一双鞋的链接结果那鞋子无处不在侵犯着眼球，真看吐了，饶了我吧！”
“一个多月前我在淘宝上买了台电视，他连续一个月都给我推荐电视。如果我只是看看，他给我推荐还差不多，可是我都已经买了啊，难道让我再买一台？”
“一次在天猫上买了个充电器，微博上天天都是充电器推荐的，尼玛哪有充电器需要天天买的，这推荐太坑爹。”
“前段时间买了件亚麻衫，这些天上网到处都给我推荐亚麻，微博、优酷、**到处都是。要是就这样就算了。我点进去，发现以我200多斤的体格，没有一款能穿。”
“有些电商网站也是，才买个冰箱不久就发EDM推荐冰箱，网站首页满眼冰箱，我又不是倒卖冰箱的。这就是所谓的数据分析？人和机器一样傻！”
……
现在，“大数据”已经是最近深受公众和舆论追捧的热词之一。但从网友们让人啼笑皆非的吐槽来看，网络上这种不精准的营销很普遍，而且几乎涉及到所有的大小电商。他们大多玩的是概率，还不是精准。看来，所谓的“大数据时代”尚是一种幻觉——我们离登堂入室还有很远的路要走。
Big Data本质是找到数据背后的消费者洞察，用未知数求已知数。Big Data带来Big Idea，而非大数据本身。
网络上类似的抱怨或负面情绪太多，但让我高兴的是，此条微博引起了诸多专业人士和业内人士的关注，并最终酵发成一场大讨论。
在大数据和兴趣图谱的年代，要挖掘出核心东西。有人指出，之所以出现网友们吐槽的这种情况，主要是淘宝等电商的推荐模型做得不到位，行为数据没有收集够就盲目推荐，因为某些产品的购买在一定时段里是不**重复的。强行推荐，只**导致厌烦情绪和后悔情绪。大数据时代的推广，不仅需要划分受众，更需要划分单体受众的心理层次。
这种推荐模型需要加入纵向数据分析的模型与算法，最简单的优化方法，就是将买过牛肉干的人在近期（1年内）购买过的物品排列出来，找出共性较多的加以推荐。有几种方向：一、分析单一用户的购买频率，对用户的购买频率进行调整，在预期的下一次购买时段内推荐；二、结合购买力及品牌偏好，做关联产品展示；三、推荐相同爱好的购买者，没准能团购一把。
但也有人指出，大数据本来搜集的就是trends（趋势、倾向），不是背后的why（为什么）。对数据个性化处理，加入感觉因子，目前无论是淘宝、新浪，还是其他网站，都做不到这点——消费者行为表现是多元化的、动态的、可延续的，从“根据关键词投放广告”提升到“根据人的行为投放广告”，目前还是一种遐想。除非是一个吃货社区或者App。所以，淘宝的transaction（事务，指作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作）数据意图结合新浪的社交数据来构建一个人的兴趣导购循环，是不完整的，社交数据不应该这么玩！
而过度进行数据挖掘，可能带来的负面作用：培养了被动接受和思考滞后。我们最终努力的方向，不是靠核心数据的挖掘和引导，而是提供方法与途径让用户学**获取并主动解决问题，享受乐趣。
然而，让我欣慰的是，淘宝网的技术管理人员也第一时间主动联系到我，询问此事的具体情况，并进行了解释：他们其实早就发现了这种推荐的弊端，并已经在积极进行修正，不断优化方案。比如，为了避免出现“买了再推”的情况频繁发生，技术人员已经在系统中对活跃用户设置了购买降权的处理。
我的回复是：“优化推荐系统，对商家和消费者都是好事。消费者并不是讨厌推荐或网购，还是希望数据分析更精准，荐我之所需。”
那么，网友理想的网购和推荐是什么样的呢？众网友纷纷进行了美好而大胆的设想——
“买牛肉干，推荐牙签、牙线，或者山楂**，有助消化嘛。”
“买了一件泳衣，你可以推荐防晒霜；买了一个冰箱，你可以推荐乐扣保鲜盒；买了一双皮鞋，你推荐皮鞋油……”
“我在去哪儿网站浏览了内蒙古的景点，你就可以推荐当地的牛肉干等特产嘛。”
“你浏览了验孕棒的页面，十个月之后广告给你推送尿不湿产品。”
“看了网上的充气娃娃，立马推荐去百合网或世纪佳缘，干柴烈火般的需求你能抓住吗？”
网友的设想虽然带着几丝戏谑，却十分有道理。可能大家听说过一个“啤酒与尿布”的推销**：
在一家**市中，人们发现了一个特别有趣的现象——尿布与啤酒这两种风马牛不相及的商品居然摆在一起。但这一奇怪的举措居然使尿布和啤酒的稍量大幅增加了。这可不是一个笑话，而是一直被商家所津津乐道的发生在美国沃尔玛连锁**市的真实案例。原来，美国的妇女通常在家照顾孩子，所以她们经常**嘱咐丈夫在下班回家的路上为孩子买尿布，而丈夫在买尿布的同时又**顺手购买自己爱喝的啤酒。这个发现为商家带来了大量的利润。
如何从浩如**海却又杂乱无章的数据中，发现啤酒和尿布销售之间的关联度，这是值得所有电商和数据分析员应该值得深思的问题。
作为一个消费者和对此领域关注研究者，我觉得，比“推荐什么”更高一个层次的问题，是“不推荐什么”。比如，对我反胃的嗝与贪婪的口水之间进行区分，从而避免厌烦性推荐。我甚至还有一个大胆设想：在网上买了服装、化妆品之类女性消费品的男性消费者，你能根据他的消费痕迹和数据，分析出他的消费能力如何？他是奢侈型还是勤俭持家型？如果是后者，能否在他的网页上调整此类商品的推荐频率、甚至进行屏蔽，从而避免此类消息可能刺激他女友（或老婆）的奢侈浪费性购物？但是，有谁愿意做这么“二”的电商吗？
此次讨论中，还有少数网友表现出了深深的担忧——消费行为及数据的深分析背后，可能是用户瘾私的泄露或用户信息的窃取。既要贴心的服务又要保护隐私，这是一个两难的境地。
更可怕的是：这些背后，有没有另外一个“棱镜计划”？
——原文刊于2013年7月《企业观察家》杂志，原作者：张小平
