电子商务中的大数据分析——数据平台和人工智能

作者 | Ayn de Jesus
编译 | CDA数据分析师

数字原生电子商务企业习惯于帮助处理其客户提供的数据，以便为营销活动编写副本，运行PPC广告，计算客户生命周期价值以及基于CRM仪表板内的核心指标制定决策。他们了解数据获取收入和赢得市场利润份额的力量，甚至比银行业和保险业等较大的较老的行业还要多。

一些最大的在线零售商开展业务已有足够长的时间，足以拥有可以被人们准确称为“大”的数据，而这些电子商务企业也渴望将其大数据用于人工智能和机器学习等项目。就是说，在对零售，电子商务和市场营销专家的许多访谈过程中，以及我们对向电子商务公司提供产品的AI供应商的研究中，我们发现电子商务中的AI应用程序尚不完善，仍需不断的优化和改善以支持实际工作中的需求。

有许多AI供应商声称要向电子商务公司提供AI产品。通常，这些产品涉及预测分析和自然语言处理。这些供应商声称，他们的软件可以预测潜在的营销活动的成功，找到新的客户群，甚至可以自动在Google Ads上设置最佳出价，而无需营销人员的投入。不幸的是，这些以电子商务为主的AI供应商实际上常常对其AI产品的功能具有欺骗性。

他们倾向于聘用应届大学毕业生，并在LinkedIn上称他们为“数据科学家”，以填补自己的职位，似乎他们的团队由尖端的数据科学和AI人才组成，而实际上，甚至连他们的领导团队和最高管理层也没有具有人工智能的学术或商业背景，对于开发可在企业中出售的强大AI产品而言，这是必不可少的。

我们不会命名，但即使是一些知名度最高的“ AI”供应商，也用于营销和销售都在欺骗他们的专业知识。根据经验，在寻找能够解决其业务问题的AI解决方案时，企业领导者应谨慎行事，并且他们绝不应该出于自己的考虑将AI集成到其业务中。他们应始终评估AI是否适合解决其业务问题。

此时，电子商务领导者应着重于为机器学习解决方案在其领域中更远时准备其系统。为此，他们可以选择与销售数据管理系统的供应商签订合同，而该数据管理系统的构建可在需要时支持人工智能应用。这些供应商中的大多数声称为最终使用预测分析提供数据组织，其中一些供应商提供具有内置预测分析功能的平台，无论它们是名义上的。

在本文中，我们将介绍三个大数据平台和/或大数据分析供应商，这些供应商提供用于管理客户数据以及预测成功的营销活动和销售的软件，我们将从AbsolutData开始。

绝对数据

AbsolutData提供了一个具有内置预测分析功能的大数据平台，客户可以使用该功能来洞悉其客户的购物行为，提出产品建议，确定最佳产品价格以及创建购物车放弃流程。该公司声称其平台还具有推荐引擎方面，可以根据客户的位置向客户推荐产品。这些产品可能是根据过去在附近位置购买过的客户推荐的。

该平台还可以据称确定退货和换货对底线的影响，这可以为如何处理和提供给客户的决策提供依据。该平台背后的预测分析算法似乎也能够预测某些产品和某些类别的产品的需求。因此，电子商务品牌可以通过提前定购新库存来防止出现缺货情况。此外，该公司声称其平台可以优化在各种渠道的促销活动上花费的钱。也就是说，目前尚不清楚如何执行此操作，尤其是考虑到我们上面讨论的内容。当前，这是机器学习的困难且新生的用例。

总体而言，AbsolutData声称其软件能够进行各种基于大数据的分析过程，但该公司似乎没有关于其软件部分如何工作的演示。该公司仅将 Adidas，Dole，Epson，Etrade，Hershey's，Hyundai和Levi's列为过去的几个客户。它在其网站上列出了许多其他内容。AbsolutData 已从八路风险投资公司筹集了2000万美元的资金。

LK Sharma是AbsolutData的技术主管，他拥有计算机科学硕士学位。萨迪普Haldar是对增长分析和人工智能解决方案高级副总裁将在AbsolutData 。他拥有博士学位在康奈尔大学营销和电子与电气工程学士学位，专注于AI 从印度技术研究所。此前，Haldar 曾担任卡夫食品公司战略洞察的高级总监，斯台普斯公司战略与分析总监，麦肯锡公司的高级市场顾问以及ACNielsen的高级分析经理。

亚马逊网络服务

Amazon Web Services 为电子商务品牌提供软件即服务，以建立缺乏的数据，他们可以在这些数据上运行基于AI的大数据分析流程，包括预测分析。亚马逊声称，电子商务公司可以使用AWX Direct Connect导入其数据，据称，AWX Direct Connect允许在客户端从其上传数据的系统与新建的数据湖之间建立安全可靠的连接。

大多数电子商务品牌拥有的那种数据上载过程可能很漫长，过程中的任何中断都可能导致传输时丢失数据。另外，它可能很昂贵。亚马逊声称其服务可以使这一过程更加顺利。AWS的大数据分析包括针对多个用例的各种不同应用程序，包括实时分析，数据仓库和大数据处理。也就是说，该公司对于电子商务品牌可以从使用其平台中获得的收益非常模糊。

很显然，AWS的平台是为公司的数据科学家设计的，这可能意味着目前大多数电子商务公司都无法使用它。他们中的绝大多数人没有雇用内部数据科学家，但是AWS的软件是一个框架，数据科学家可以在该框架上使用数据来构建可以在该数据上运行的机器学习算法。

但是，AWS 声称曾帮助打车公司Grab使用大数据计算和数据流为东南亚150万笔预订提供服务。Grab需要扩展以满足客户对游乐设施的巨大需求。同时，公司需要保持稳定，以确保其驾驶员能够有效地为车手提供服务。Grab求助于AWS来构建其大数据基础架构，以解决当前和未来的大数据需求。

部署后，基础结构便能够保持稳定的数据流，并为公司的工程，市场，数据和其他团队提供服务。该公司还能够建立预测分析模型，从而使驾驶员能够在一天的特定时间提醒哪些区域对乘车需求高。云上的大数据基础架构使Grab无需进行维护和运营，从而使公司的资源和人力成本节省了30％至40％。 AWS 还列出了纳斯达克，联合利华，Yelp和诺华为一些他们过去的客户。

分形分析

Fractal Analytics 对于他们的平台可以做什么以及电子商务客户可以从中获得的好处颇为模糊，但是他们的团队成员具有构建机器学习算法所必需的学术和业务经验。因此，我们认为他们值得在本文中进行讨论。Fractal Analytics 声称已与一家不知名的专业零售商合作以提高其“赎回收入”，这可能是先前放弃购物车或浏览过产品页面但没有购买的客户产生的收入。

该公司声称，他们的软件为超过6000万个家庭提供了50个客户“标记”，使客户可以确定将哪些重新定向活动发送给哪些客户。结果，该零售商据称将其赎回收入提高了230％Fractal Analytics 还声称已帮助一家不知名的零售商实施了AI驱动的应用程序，使客户能够跟踪其购物者的在线行为。从网站访问者的点击次数收集的数据中发现的问题阻止了访问者购买产品。根据这项研究，从数据中发现的模式使零售商可以对其网站进行更改。结果，这使销售额增长了25％。

该公司将Aimia，Philips和Franklin Templeton 列为其过去的一些客户，并已从国库控股（Khazanah Nasional），Aimia和TA Associates 筹集了1.25亿美元的资金。

PRASHANT更戒备是首席数据科学家的分形分析。他拥有博士学位在工业及系统工程从技术的佐治亚理工学院。在此之前，Warier 曾在Fractal Analytics 担任零售副总裁，并在SAP 担任高级研究科学家。

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