退貨險里的概率思維

☉劉 嘉

有一次，被譽為快消品行業的顛覆者的薩里格發現，某品牌的臺式制冰機銷量很好，但評價很差。“幾個月后，便時不時停止工作。”“有時候顯示冰滿了的燈會亮起，但實際上冰沒有滿。”“一年半，就壞了。”消費者很想買一款產品，質量問題卻在阻止他們付錢。這就是機會。

薩里格團隊趕緊開始研究。結果發現，這些問題都是由抽水泵導致的。于是，他們立刻找到制造商解決問題，并迅速在購物網站上推出了自己的制冰機。很快，這款制冰機的銷量占據了制冰機總銷量的1/4。這個結果背后，離不開薩里格在大數據中挖掘出“金礦”的能力。隨著數字化的深入發展，這個能力變得越來越重要，而大數據挖掘的底層邏輯其實就是概率。

從概率的角度來看，大數據分析和傳統的數據分析最大的差異是從尋找群體共同特征，到尋找個體獨特差異。

比如，喜歡網購的小伙伴們，你們有沒有注意過購物網站的退貨險？如果你仔細觀察，會發現它的價格是不斷變化的。同樣一件商品，可能你的退貨險的價格是8毛錢，而你女朋友的退貨險的價格是2塊錢。退貨險是根據一個人買某家店、某個商品可能退貨的概率自動得出的。還會根據你這次購物7天后是否退貨，自動調整下一次退貨險的價格。

分享一個小小的經驗。我買東西的退貨險的價格一般是1塊錢左右，如果我想付款買一件商品，發現它的退貨險是5塊錢，這說明它覺得我退這件貨的概率大幅度提升了，那我就要小心了。這時，我會再回去看看商品的評價，評估一下，是不是真的需要這件商品。你知道的，購物網站可能比我還了解我自己。

（楊子江摘自微信公眾號“劉潤”）