电商数据挖掘需要“军师”
有这样一个真实案例在微博上流传很广。
美国一名男子闯入他家附近的Target店铺(一家美国零售连锁超市)进行抗议：“你们竟然给我17岁的女儿发婴儿尿片和童车的优惠券。”店铺经理立刻向来者致歉，其实经理并不知道这是公司运行大数据系统的结果。一个月后，这位父亲来道歉，他的女儿的确怀孕了。
这个故事就是基于数据分析的精准营销的结果。百分点现在做的就是通过分析用户在网络上的消费行为数据，帮助电商企业实现“千人千面”精准营销。
大数据时代，营销将会更多地依赖数据，从而更精准地找到用户。百分百创始人苏萌表示，根据来自不同平台的数据进一步挖掘和分析，找到这些数据相对应的人群，再将这些群体进行个性化的对比，并以此展开个性化的营销服务。例如发送EDM，或者流量对接，或者跟传统搜索结合。
“大数据的一个重要趋势就是数据服务变革，针对群体，把人分成很多群体，每个都给予不同的服务。”百分点首席科学家周涛表示，以电子商务为例，传统电商推荐，多是使用协同算法，挖掘不同产品间的关联度。但在百分点，这样的算法已经从基础服务形式，下沉到推荐引擎框架底层，不直接推荐结果。
苏萌告诉记者，在数据爆炸的年代，人们经常淹没在海量商品和资讯之中，不知道自己想要什么。而百分点的数据挖掘正是主要侧重于如何找到用户需求，以及如何将数据转化为对客户的帮助。
通俗来讲，电商网站通常用的关联规则并不是个性化算法，比如白酒、花生米两个可能对所有用户都关联度很高，就会推荐这两个商品。但是个性推荐，则会通过场景和需求来调动不同算法，计算对于个体真实的用户需求。
个性化推荐知道用户喜欢什么，确实地提供商品推荐信息，于是就发挥了“导购”的作用，这无疑更能刺激购买。对于电商企业来说，在精细化运营的趋势下，无疑会为更精准的营销和用户重复购买。
以走秀网为例，采用了百分点提供的分析数据后，消费者可以通过走秀网上的“本月热销”(个性化热销榜)、“猜您喜欢的”(个性化热览榜)浏览或购买自己感兴趣的商品。其个性化服务能力大大提高。
苏萌表示，百分点每天获取的数据主要分为两类，一类是内容和商品基础数据容量，每天大约在TB级的规模;另一类是一些关于合作伙伴网络上的行为偏好数据，例如浏览过什么、收藏过什么、购买过什么等数据，这部分数据大约达到了GB级的规模。“这两类基本是离消费者最近的数据，可以说是电子商务最核心的数据。”
和线下零售不同的是，电子商务网站都有非常丰富的顾客历史数据，包括登录、点击、浏览以及购买等等。如果你把数据放在地下室让它们堆满灰尘，这些数据就是一项负资产，它们需要硬件来存储，需要人员来管理，却没有任何使用价值。
苏萌表示，在百分点有两大数据处理平台，一个是流处理平台，另一个是批处理平台。前者会处理一些实时性比较高的数据，例如消费者购买意图或者点击预估数据。而在批处理平台上面，更多的是做一些基础任务，例如全网行为的挖掘分析、BI分析、商务报表等，会按照时间调度来完成。这两个数据平台，正是个性化推荐和分析运营工具的支撑。
数据服务前景可期
产业界对于大数据的热情持续升温的同时，资本也敏锐地发现了这一趋势，并开始关注数据挖掘和服务类公司。基于此，《中国经营报》记者专访了对这个领域深有研究的IDG资本合伙人李丰。
《中国经营报》：现在大数据越来越多被提及，你觉得数据挖掘在商业模式上有什么新的趋势?
李丰：大数据就是实时数据的处理和实时结果的导向，越来越多的数据挖掘前端化，或者说直接为消费者感知和直接提供消费者所需要的服务，通常形式是诞生了各种各样的个性化推荐的服务。
《中国经营报》：在大数据背景下，对于各种从事数据挖掘的公司有什么新的机会?
李丰：大数据的前提是数据总量的迅速增加以及数据的流动性增加，前者是由于用户的行为在手机和电脑上越来越多，门槛越来越低;另外一个因素是因为各种平台的开放导致流动性增加，以上两个因素的诞生才能催生更多的直接为消费者服务的大数据公司。以北京百分点信息科技有限公司(以下简称“百分点”)为例，这家公司的方向、应用和诞生时间，恰好符合了这样的趋势。
《中国经营报》：从投资角度，你怎么看数据挖掘类公司的投资价值和公司前景?
李丰：我看好以大数据为出发点的商业模式和电商的后续服务产品。它们的前景大方向是符合趋势的，但是具体产品和数据处理能力，可能是最终成败的因素。
《中国经营报》：从行业角度看做大数据的门槛在哪里?做数据挖掘需要具备哪些重要的因素?
李丰：门槛主要是如何获得大量数据，数据的质量、相关性以及是否有好的处理能力和技术，最终应用的方向是商业化的关键。
《中国经营报》：在你看来，IDG投资百分点主要看中哪几个关键点?你认为百分点所处的竞争环境如何?
李丰：百分点具有良好的团队、技术能力、行业能力以及研究能力，在它们的创始人之间既有互补又有突出。另外，它们的诞生和发展符合了大的趋势，而且相对又有一点领先。目前的竞争环境主要取决于国内互联网公司，尤其是大公司对于开放数据的态度和速度，同时也包括它们的技术能力和产品是否能够不断地超越用户的需求。
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