ebay用戶羣體分析數據圖像

可以利用第三方數據分析工具，有一些工具可以追蹤監控競品的數據，一些熱銷的賣家和產品，還有一些行業的數據，都可以輕鬆查詢大到，不過你還是要運用好這些數據，有些人不會分析，所以還需要多看看的，個人推薦一款工具，賣家網ebay數據分析，這個平臺還有wish和亞馬遜的數據，你自己選擇就可以，基本都有免費版本，可以先使用看看，反正沒什麼大成本，可以爲選品和優化提供一些方向的。
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序言 2000年1月，世界最受歡迎的在線拍賣站點—eBay的首席執行官梅格·惠特曼向其註冊用戶發了一份公報。
她講到：“1999年是具有歷史意義的一年，eBay經歷了令人矚目的增長及飛速的變化”。
她進一步解釋到，年初其總用戶數約爲220萬，僅相當於俄勒岡州波特蘭市的人口，而到年末，其用戶數已經超過了1 000萬，比密歇根州的總人口數還要多。
另外，eBay的經濟活動比任何其他Internet站點都要多。
自1995年創立至今，eBay公司的收入已經相當於其他公司幾十年努力的成果，其股票市值已經超過了迪斯尼(Disney)以及其他十幾種藍籌股。
它也實現了其他電子商務公司最難達到的目標—真正的盈利！

無障礙登錄/註冊數據挖掘數據分析數據分析師數據分析師做的業務分析能複雜到什麼程度呢？出去面試很多反饋，做的分析太簡單，太淺，實際上我們的數據分析就是做運營效果分析，異動分析。
那麼，大廠裏的數據分析會複雜到什麼樣呢，這部分東西應該如何補…顯示全部 數據分析師的業務分析會涉及整個用戶生命週期，包括拉新、轉化、促活、留存和變現等常見的業務場景。
GrowingIO 聯合創始人吳繼業，曾經結合具體業務場景，分享了他在 eBay 和 LinkedIn 的數據分析經歷。
（一）拉新 2008 年我在 eBay 時，我的工作就是分析 SEM 和 SEO 的每個關鍵詞的 ROI。
eBay 每天要向谷歌買 400 萬個關鍵詞，除了 SEM、SEO 我們還要分析其它各種合作伙伴渠道。
比如一家小電商網站上面放了 eBay 的鏈接，而後用戶通過該鏈接最終在 eBay 上完成了購買，eBay 就會分錢給這家網站。
eBay 特別注重是哪個搜索引擎、哪個關鍵詞帶來的流量；關鍵詞是付費還是免費的。
從谷歌那邊搜素引擎詞帶來了很多流量，但是這些流量是否在 eBay 上成單，所以這個數據還要跟 eBay 本身數據結合、然後再做渠道分配，到底成單的是哪個渠道。
整個數據鏈要從頭到尾打通，需要把兩邊的數據整合之後才能做到。
（二）轉化 以註冊轉化漏斗爲例，第一步我們知道網頁上有哪些註冊入口，很多網站的註冊入口不只一個，需要定義每個事件；我們還想知道下一步多少人、多少百分比的人點擊了註冊按鈕、多少人打開了驗證頁；多少人登錄了，多少人完成了整個完整的註冊。
期間每一步都會有用戶流失，漏斗做完後，我們就可以直觀看到，每個環節的流失率。
（三）促活 還有一個是用戶使用產品的流暢度。
我們可以分析具體用戶行爲，比如訪問時長，在那個頁面上停留時間特別長，尤其在 APP 上會特別明顯。
再有是完善用戶畫像，拿用戶行爲分析做用戶畫像是比較準的。
舉個例子，在美國有一個非常有名的在線視頻網絡 Netflix。
Netflix 非常有意思，通過用戶行爲分析，他把你一家人都進行精準分析定義。
你們一家人有多少人，是大人還是小孩，你最喜歡看的是哪三部電影？你的行爲輸出越多，他的推薦就會越來越精準。
（四）留存 用戶流失不是說一下子就流失了，一些細微、小的一些行爲，就能預示他將來會流失。
在LinkedIn的時候，我們要去追蹤用戶的使用行爲。
比如說有沒有登錄、登錄之後有沒有搜簡歷、有沒有上傳簡歷等等。
用戶這些點點滴滴的行爲，都很重要。
有了這些數據支撐，LinkedIn的產品、銷售每天都要去看用戶報告，最簡單的就是用戶使用行爲有沒有下降、哪些行爲下降、哪些用戶用的特別好等，以此來維護用戶關係。
（五）變現 LinkedIn 是一家 2C 又 2B 的公司，在全球有4億的用戶，有很多真實用戶的簡歷信息。
2B 的業務是LinkedIn 爲每一個企業 HR 銷售的，目的就是幫助美國的企業去找中高端的人才，這裏面有很多的不同的產品線。
LinkedIn 本身就是一個社交網絡，用戶是經理、VP還是總監，還是業務類的，市場的、銷售的等等這些數據在 LinkedIn 上都聚合成一個公司的緯度。
有了這個公司的緯度之後，我們就能夠很快讓銷售拿着這個賣給客戶。
比如要跟星巴克談業務，最能震撼到星巴克 HR 的數據是人才流失率的列表。
如上圖，其員工在最近一年有哪些是從別的公司加入進來，上一家公司是誰，用藍色顯示。
左邊做的是星巴克員工流失，其跳槽去了哪家公司，用紅色顯示。
通過這個簡單的分佈，就可以迅速看出來人才流失情況。
如果是藍的多，說明這家公司的人才吸引方面是強的，如果是紅色的多，說明這家公司人才儲備和招聘方面正處於頹勢。
我們把數據展示給最終客戶，基本上就可以拿到單子。
我們可以通過數據來講故事。
我們一開始做了很多的報告，銷售可以拿去講故事，可以很快促進成單。
數據是反映產品和用戶狀態最真實的一種方式，通過數據指導運營決策、驅動業務增長，這纔是“數據運營”的精髓。
歡迎瞭解更多數據分析相關資料： GrowingIO - 博客 ，點此免費註冊試用 2019-01-03 12:09 贊同94

摘要：一文帶您瞭解人工智能對電子商務行業的影響。
人工智能已成爲電子商務發展的最大驅動力。
本文將帶您瞭解人工智能在電子商務領域的重要性。
概況 電子商務行業近年發展情況： 資料來源：emarketer 電子商務近年來發展勢頭強勁，人工智能已成爲其強大驅動力。
Gartner預計，到2020年，超過80%的客服工作將被人工智能替代。
阿里巴巴，Rakuten，以及亞馬遜等企業利用人工智能技術進行評論挖掘，開發聊天機器人，進行產品推薦，處理大數據等。
Ubisend report提供了一組有趣的數據： 五分之一的消費者從聊天機器人處購買商品和服務； 消費者通過聊天機器人花費超過317.74英鎊； 40%的消費者通過聊天機器人尋找優惠；谷歌花費4億英鎊收購人工智能公司：DeepMind； 人工智能有三個關鍵要素：數據挖掘，自然語言處理以及機器學習。
三者推動電子商務公司快速發展。
人工智能使得機器學會執行以前需要人工操作才能完成的任務，這給了我們專注於業務戰略的時間。
人工智能發展勢頭強勁，應用於諸多領域都取得了優異的效果，其中最引人注目是在視覺和語音搜索中的應用。
根據Branded3的調查，到2020年，語音及圖像搜索的佔比有望達到50%，到2021年，爲了實現視覺和語音搜索而重新設計網站的早期品牌商的電子商務收入將增加30%。
圖像搜索技術推動了服裝電子商務的發展，在零售與醫療行業也助力頗深，也推動着小企業的發展，給了他們前所未有的生存機會。
元數據和標籤一直都是搜索引擎識別正確圖像和文件的指標，通常由人工完成。
使用人工智能技術能自動分類圖像以及標記產品，保證搜索結果一致。
多數品牌能夠識別與他們品牌相關的圖像或視頻，許多消費者多會通過圖片或視頻表達對某品牌的負面或者正面評價。
然而，他們不會時常爲圖片中的信息填寫標籤。
根據《福布斯》的統計，約有80%的社交媒體圖片涵蓋品牌標誌，但用戶通常不會在發佈的文字中提及相應的品牌或產品。
通過集成了人工智能的社會化聆聽工具，品牌方就能通過其進行視覺內容的有效分析。
示例 人工智能結合電子商務能理解用戶需求、生成潛在客戶、提高用戶體驗。
各大電商企業投入大量資金探索如何利用人工智能提升品牌競爭力和客戶忠誠度。
迄今，人工智能在電子商務領域中受歡迎的應用： 智能助理和聊天機器人 智能助理和聊天機器人能響應客戶的詢問，爲用戶進行產品推薦（如：阿里巴巴） 智能物流 自動化倉庫運行和交付流程（如：菜鳥） 推薦系統 通過分析網站上的客戶行爲，結合推薦算法預測客戶可能喜歡的產品並進行相應推薦（如：淘寶） 案例研究 阿里巴巴 阿里巴巴推出了天貓精靈和阿里助手，其客戶服務聊天機器人處理了多達95%的諮詢業務，包括語音及文字諮詢，功能強大。
阿里巴巴表示，人工智能能夠推動內部及客戶服務運營。
此外，阿里巴巴使用人工智能繪製最有效的物流路線，智能物流的推廣使車輛使用量減少了10%，行駛距離減少了30%。
亞馬遜 Alexa是亞馬遜旗下著名的人工智能產品，通過提升算法的性能幫助亞馬遜制定針對性的營銷策略。
亞馬遜的推薦系統已能根據用戶搜索記錄預測其喜好，並進行產品推薦。
eBay eBay利用人工智能維護消費者興趣，提升公司競爭優勢。
eBay Shopbot通過自然語言處理技術找出客戶感興趣的產品。
客戶能夠通過文字，語音以及手機拍攝的照片與機器人進行通信。
ASOS 時尚零售電商ASOS致力於投資人工智能技術和語音識別技術。
該公司引入了圖像識別技術，使得ASOS App能夠將用戶的照片與在線銷售的服裝相匹配。
Rakuten 日本最大的電子商務網站樂天利用人工智能技術預測客戶行爲。
分析上億種產品，並進行推薦銷售。
此外，他們利用實時數據對買家進行精確地細分。
在Rakuten Fits Me軟件中，圖像識別技術幫助提高客戶滿意度及銷售效率。
益處 1.以客戶爲中心消費者因推薦產品往往不是自己所喜愛的而對電商企業信任不足。
人工智能能挖掘用戶喜好，爲用戶尋找最爲合適的產品。
2.重新定位潛在客戶，改善銷售流程 據Conversica的調查，至少有33%的銷售線索未得到有效跟蹤，許多銷售團隊無法管理數據量巨大的客戶信息。
人工智能可以幫助縮短銷售週期，通過調整方案在正確的平臺及時間搜索到消費者。
以大型電子商務零售商North Face爲例，他們與IBM合作，推出基於沃森的應用程序，更好的瞭解消費者，通過詢問客戶問題爲其找到最合適的產品，如：“您將在何時何地使用您的跑步服？”接下來，APP會根據用戶的需求，分析大量的產品數據、旅遊攻略、博客等，根據實際用途和氣候特徵，篩選併爲客戶推薦最爲合適的產品。
3.更加個性化 Boomtrain是一個針對市場營銷的人工智能平臺，每天處理數十億個用戶操作，實時獲取每個用戶的興趣點及用戶行爲，然後通過電子郵件、推送、短信等方式自動和用戶溝通。
人工智能可以對整個過程進行監控，併爲用戶畫像，在適當的時間爲用戶發送信息，幫助電子商務零售商提升用戶體驗，使推薦更加個性化。
4.聊天機器人和虛擬助理 電子商務領域特別關注用戶體驗。
“聊天機器人”能夠讓訂單流程自動化，降低成本，並能夠提供24/7的客戶服務，收集有價值數據的同時進行客戶追蹤。
Juniper Research表示，到2020年，聊天機器人每年將節省80億美元。
5.提高推薦質量結合人工智能技術，品牌能夠更有效地預測客戶的需求和購買行爲，併爲其提供個性化推薦。
以淘寶爲例，它利用人工智能分析收集到的用戶數據，綜合考慮客戶信息、客戶偏好、客戶歷史購買行爲、第三方數據以及上下文信息後，爲客戶提供個性化建議。
6.智能代理 新型智能談判系統已在電子商務中廣泛應用，主要用於三種情景：匹配買家和買家；促進交易達成；提供製度基礎。
7.過濾虛假評論 虛假評論已經成爲在線零售商的棘手問題。
據Dimensonal Research的調查，90%的受訪者表示評論會直接影響到他們的購買行爲。
爲避免由競爭對手或機器人發佈的虛假信息而影響產品銷售，許多電商企業利用人工智能，加強驗證和篩選有用評論來抵制草根營銷。
8.自動化 人工智能並不意味着機器將接管一切。
很多人害怕將來機器人取代人類，但機器人只是輔助零售商進行精準營銷的手段而已。
隨着電商行業的不斷擴大，勢必會擁有越來越多的客戶，自動化的需求也就越發急切，並將成爲電商的投資重點。
更重要的是，隨着電商企業的增長，重複任務的數量也在增長，這時利用機器人處理問題便是極好的解決辦法。
根據Martenchtoday的調查，亞馬遜將花費50億美元進行科技投資，阿里巴巴也計劃在未來的三年投資150美元進行研發。
結語 人工智能在電子商務中的應用將影響交易、客戶維繫、客戶滿意度等方面，並悄然的改變着在線買賣的方式。
以上爲譯文，由阿里云云棲社區組織翻譯。
譯文鏈接文章原標題《AI in eCommerce: Benefits, Statistics, Facts, Use Cases, and Case Studies》 作者： Ekaterina Novoseltseva，譯者：Elaine，審校：袁虎。
文章爲簡譯，更爲詳細的內容，請查看原文。
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