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?!皫讉€月后,便時不時停止工作?!薄坝袝r候顯示冰滿了的燈會亮起,但實際上冰沒有滿?!薄耙荒臧耄蛪牧??!毕M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。
(摘自《生活報》 劉嘉/文)