當(dāng)人們還在置疑大數(shù)據(jù)的空穴來(lái)風(fēng)時(shí)，沃爾瑪?shù)慕?jīng)典營(yíng)銷案例“啤酒與尿布”已經(jīng)在業(yè)內(nèi)廣為流傳。當(dāng)人們還在置疑大數(shù)據(jù)的行業(yè)應(yīng)用時(shí)，以互聯(lián)網(wǎng)為代表的電商行業(yè)已經(jīng)在利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行掘金。國(guó)金證券TMT行業(yè)分析師趙國(guó)棟表示，傳統(tǒng)企業(yè)在大數(shù)據(jù)的應(yīng)用上確實(shí)沒(méi)有電商有先知先覺(jué)，因?yàn)殡娚痰闹饕Y產(chǎn)就是數(shù)據(jù)，有消費(fèi)者的行為記錄，能夠快速了解消費(fèi)者的需求。

大數(shù)據(jù)在電商的三種應(yīng)用方式

“用戶好不容易來(lái)了，死活也不能讓他走”，這是所有電商的愿望，如何快速準(zhǔn)確的吸引用戶找到想要的商品;如何加大商品的有效曝光;如何滿足用戶的需求，推薦其偏好的商品;如何提高用戶的活躍度，降低用戶的棄單率，這些都是令電商一直很頭疼的問(wèn)題。

亞馬遜通過(guò)自己研發(fā)的精準(zhǔn)推薦系統(tǒng)每秒賣(mài)出的商品達(dá)72.9件，如此誘人的數(shù)字，令國(guó)內(nèi)很多電商企業(yè)饞涎不已。亞馬遜的經(jīng)驗(yàn)有一個(gè)很奇怪的名字叫“鬼打墻式的推薦”，就是一路跟著你，所有瀏覽行為幾乎都看得到。

所有電商都在學(xué)習(xí)亞馬遜的經(jīng)驗(yàn)，目前在電商中常用的推薦方式有1.買(mǎi)了還買(mǎi)2.看了還看3.瀏覽后買(mǎi)的4.對(duì)其它相關(guān)的感興趣5.個(gè)性化郵件，據(jù)蘭繆內(nèi)衣技術(shù)總監(jiān)田旭介紹，目前這些方式基本能滿足需求，相關(guān)推薦主要集中在商品頁(yè)和購(gòu)物車頁(yè)面。

據(jù)蘭繆內(nèi)衣技術(shù)總監(jiān)田旭介紹，在Apache推出Hadoop之后，才開(kāi)始有“推薦引擎”這種服務(wù)，之前只是谷歌、亞馬遜有自己的一套東西。

推薦引擎是電商在大數(shù)據(jù)應(yīng)用的一個(gè)主要方式，基于用戶在網(wǎng)站上的瀏覽行為，對(duì)用戶進(jìn)行分門(mén)別類，有哪些用戶購(gòu)買(mǎi)了哪些商品，有哪些用戶瀏覽了哪些商品，根據(jù)這些瀏覽、購(gòu)買(mǎi)、評(píng)價(jià)行為為不同的用戶推薦不同的商品。

智能郵件推送也是常用的一個(gè)方式，針對(duì)某個(gè)人的瀏覽行為推送一款產(chǎn)品。根據(jù)你的瀏覽和搜索記錄，即使你沒(méi)有產(chǎn)生購(gòu)買(mǎi)行為，最終會(huì)把可能是你要買(mǎi)的產(chǎn)品發(fā)到你的郵箱。據(jù)田旭介紹，亞馬遜在這方面做的更極致，，一般的直郵發(fā)一百萬(wàn)份，每一個(gè)都一樣，但亞馬遜是每一個(gè)人都不一樣，他們會(huì)把單獨(dú)一件商品直接發(fā)郵件推薦給用戶，這個(gè)人看到馬上崩潰了，立馬就買(mǎi)了。

商品預(yù)測(cè)是亞馬遜獨(dú)有的一種方式。在新產(chǎn)品上線后，經(jīng)過(guò)前5天的交易記錄，就能得出一個(gè)分析結(jié)果，這個(gè)商品多長(zhǎng)時(shí)間能賣(mài)完，是正常商品、熱銷的還是滯銷的。如果商品沒(méi)達(dá)到相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)，亞馬遜可以根據(jù)和商家簽訂的退貨協(xié)議，把剩余的商品全部退還商家。田旭說(shuō)到，這個(gè)目前在國(guó)內(nèi)還沒(méi)有人能做到如此，這也是亞馬遜能立于不敗之地的原因。

電商的大數(shù)據(jù)作為

在大數(shù)據(jù)推動(dòng)的商業(yè)革命暗涌中，要么學(xué)會(huì)使用大數(shù)據(jù)的杠桿創(chuàng)造商業(yè)價(jià)值，要么被大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的新生代商業(yè)格局淘汰。這是天賜良機(jī)，更是生死之戰(zhàn)。目前大部分電商都有自己的“大數(shù)據(jù)”策略，在愈演愈烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)上占取更有利的地位。

據(jù)知意圖產(chǎn)品經(jīng)理魏平介紹，在國(guó)內(nèi)做得不錯(cuò)的有淘寶、京東這樣的公司，他們有足夠的資金和能力去自行研發(fā)，但是對(duì)于大部分電商企業(yè)來(lái)說(shuō)自行研發(fā)消耗的成本巨大，中小型電商企業(yè)考慮其它的方式，自行研發(fā)是沒(méi)必要的。

蘭繆內(nèi)衣技術(shù)總監(jiān)田旭告訴記者，目前大數(shù)據(jù)在國(guó)內(nèi)只有一種產(chǎn)品就是推薦引擎，從技術(shù)架構(gòu)分為兩種，一是廠商提供一體機(jī)的集成方案直接安裝到本地的機(jī)房，如果數(shù)據(jù)量增大，可以直接加服務(wù)器，廠商會(huì)提供相應(yīng)的監(jiān)控和其它服務(wù)。二是云服務(wù)分析，用戶只需要把服務(wù)廠商提供代碼嵌入到網(wǎng)站上即可，進(jìn)行分析之后，會(huì)有相應(yīng)結(jié)果反饋回來(lái)。對(duì)于會(huì)不會(huì)擔(dān)憂有數(shù)據(jù)的安全性的問(wèn)題，田旭表示肯定是會(huì)擔(dān)心，也需要未來(lái)在相關(guān)法律和法規(guī)的完善。此外，還有一個(gè)好處，采用這種分析方式，還會(huì)抓取同類網(wǎng)站上的數(shù)據(jù)，通過(guò)比對(duì)分析，得出相應(yīng)的推薦結(jié)果。田旭說(shuō)到，“采用大數(shù)據(jù)技術(shù)，可以提高轉(zhuǎn)化率，一般可以在原有轉(zhuǎn)換率的基礎(chǔ)上提高15%，比如你現(xiàn)在的轉(zhuǎn)換率是2% ，在使用推薦引擎以后會(huì)提高到2.3%。”

淘寶“云梯”計(jì)劃

淘寶無(wú)論在人才、技術(shù)方面都有強(qiáng)大的實(shí)力，目前已經(jīng)擁有國(guó)內(nèi)最大的Hadoop集群，采用x86服務(wù)器，存儲(chǔ)容量50PB。這個(gè)集群還有一個(gè)很好聽(tīng)的名字“云梯”，短短四年時(shí)間，已經(jīng)由300臺(tái)擴(kuò)張到近2900臺(tái)規(guī)模。

淘寶還根據(jù)自身的業(yè)務(wù)需求，開(kāi)發(fā)了自己的Hadoop分支——ADFS。主要解決HDFS NameNode在設(shè)計(jì)上存在單點(diǎn)故障、內(nèi)存瓶頸，以及集群重啟時(shí)間過(guò)長(zhǎng)，期間無(wú)法對(duì)集群進(jìn)行寫(xiě)操作等問(wèn)題。

阿里集團(tuán)技術(shù)共享平臺(tái)核心系統(tǒng)研發(fā)部海量數(shù)據(jù)技術(shù)專家羅李認(rèn)為，在Hadoop技術(shù)的使用上，還是應(yīng)該從業(yè)務(wù)解決出發(fā)，有海量數(shù)據(jù)需要處理，并且計(jì)算模型并不太復(fù)雜，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的過(guò)程可以分成一個(gè)個(gè)小的步驟去完成，就可以嘗試Hadoop 技術(shù)。

京東“電商云“布局

京東商城目前正在構(gòu)建一個(gè)“電商云”，用云計(jì)算給大數(shù)據(jù)提供一個(gè)開(kāi)放式的、分布式的計(jì)算的技術(shù)支撐。據(jù)京東商城副總裁李曦介紹在分析和建模都投入了大量的力理，如何把分析結(jié)果快速的通過(guò)報(bào)表工具展現(xiàn)，如何為數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)的建模，比如用戶買(mǎi)了一段奶粉，當(dāng)她再買(mǎi)的時(shí)候，仍會(huì)推薦一段奶粉，而不是二段、三段的奶粉。

京東商城數(shù)據(jù)部資深架構(gòu)師李松林在數(shù)據(jù)收集方面早已實(shí)現(xiàn)了全面自動(dòng)化，同時(shí)為了保證數(shù)據(jù)質(zhì)量，以給最后的數(shù)據(jù)挖掘和分析，以及最終呈現(xiàn)給用戶的關(guān)聯(lián)搜索和個(gè)性化營(yíng)銷，他們采取了3種方法。一種是首先保證數(shù)據(jù)源的質(zhì)量，其次是通過(guò)一些手段對(duì)初級(jí)收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，第三是從審計(jì)方面再次保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量。

當(dāng)當(dāng)網(wǎng)對(duì)于大數(shù)據(jù)的探索

當(dāng)當(dāng)網(wǎng)副總裁胡毅表示，數(shù)據(jù)挖掘其實(shí)最大的價(jià)值是讓我們更多的去了解我們的用戶。一方面是借助數(shù)據(jù)挖掘，使我們知道用戶是一個(gè)什么樣的情況，有些什么樣的變化。第二方面，數(shù)據(jù)挖掘會(huì)對(duì)于改善我們的用戶體驗(yàn)，幫助我們發(fā)現(xiàn)一些新的機(jī)會(huì)。