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两个经典数据案例:亚马逊杀熟和优步一夜情事件

大数据时期
,最了解

你的人不是你的亲人和朋友,而是BAT巨头们。你的行动轨迹、消费记载
、购物偏好、人脉关系等数据都被巨头们珍藏

着。从理论上讲,你的工作家庭地址,你的社会关系,身体
尺码喜好

什么颜色或事物,有没有第三者等等都能够

经过
搜集
数据剖析

出来。当然大数据对隐私的边境
是能够

挖掘

群体特征,不挖掘

个体细节,能够

贴标签但不场景化。

大家其实也不用太担忧
,法律会站在我们一边。企业假定

过度运用
我们的隐私数据无异于搬起石头砸自己

的脚,疼的是企业,当然受伤的是消费者。今天就分享两个知名企业砸自己

脚的案例。

1、亚马逊应用
数据杀熟

从理论上来说你越喜欢某件商品我卖你更贵并不会影响成交,但是企业获利更多,这就是为什么很多企业被传出应用
大数据杀熟的动身
点。互联网上,大数据杀熟这种事的鼻祖可能要算亚马逊了。早在2000年亚马逊就开端
测试大数据杀熟了。

这一年马云的阿里巴巴和李彦宏的百度都刚创建

才1年时间,马化腾的腾讯遇到了艰难

计划

把自己

开发的ICQ以60万的价钱
卖给他人

,刘强东还在中关村卖光磁产品。

亚马逊于1995年成立,最初计划

是4-5年完成
盈利。此时的亚马逊为进步
在主营产品上的赢利,亚马逊在2000年9月中旬开端
了著名的差别

定价实验。他们选择了68种DVD碟片中止

动态定价实验
。实验
当中,亚马逊依据

潜在客户的人口统计资料

、在亚马逊的购物历史、上网行为以及上网运用
的软件系统肯定
对这68种碟片的报价水平

例如,名为《泰特斯》(Titus)的碟片对新顾客的报价为22.74美圆
,而对那些对该碟片表现出兴味
的老顾客的报价则为26.24美圆
。你曾经买个某个歌手的碟片或外围产品,经常点击他的主页等信息都会被后台视为你是忠实
度高的老顾客。经过
这一定价战略
,部分

顾客付出了比其他顾客更高的价钱
,亚马逊因而

进步
了销售的毛利率。(当时亚马逊的技术曾经
能够

做到千人千面,每个人看到的页面不一样,价钱
也能够

不一样)

但是好景不长,这一差别

定价战略
实施

不到一个月,就有认真

的消费者发现了这一秘密

,他们经过
在名为DVDTalk 的音乐喜好

者社区的交流,成百上千的DVD消费者知道

了此事,那些付出高价的顾客心情
激动

不太淡定了,纷繁
在网上以猛烈

的言辞对亚马逊的做法中止

征伐
。还好当时还没有twier和facebook,不然亚马逊早被口水淹没

了。

更悲催的是,亚马逊事情
前不久才发布
了它抵消
费者在网站上的购物习气
和行为中止

了跟踪和记载
。因而

这次事情
曝光后,消费者和媒体开端
狐疑

亚马逊能否
应用
其搜集
的消费者资料

作为其价作风

整的依据

,这样的猜测

让亚马逊的价钱
事情
与敏感的网络隐私问题联络
在了一同
。这事儿搞大了,玩现了!

最终
的结局是亚马逊负疚

,然后将差价退给了那些买贵了的顾客。这件事固然
以失败告终,但是这种差别

化定价的思绪
却被各大营销机构自创
了。

2、优步(Uber)的一夜情事情

你的一夜情谁知道

答案是优步!优步知道

你的家在哪儿,公司在哪儿,你最喜欢去哪儿吃饭,你能否
经常出差,以及你日常的活动半径和范围。

优步曾经在官网上发布一篇题为“光彩

之旅(Rides of Glory,RoG)”的博客(往常

曾经
被删除了)。文中写道“我知道

,我们不是你们生命中独一
的爱人,我们也知道

,你们会在别的什么中央
寻觅
爱情”。光彩

之旅其实就是一夜情的描画

光彩

之旅是优步的一次大数据挖掘

的剖析

报告,优步的数据剖析

师觉得挖掘

的结果数据很有意义
,于是就在自己

的官网分享出来了(往常

估量
后悔

死了)。

优步的剖析

师从系统中依据

两个条件选择

出他们以为
的“光彩

之旅”的客户数据。条件一晚上10:00-4:00间有过叫车效劳
的顾客数据;条件二这些客户会在4-6小时后在距上次下车地点约0.1英里内的中央
第三
叫车(你想想大晚上叫车进来
停留数小时后又回来的人会是干什么?加班肯定说不过去,那只是喝夜啤酒吗?)。

依据

这些顾客的时间和地点数据,优步找到了美国一夜情高频地域
:波士顿位于美国一夜情之首,而纽约人显得比较

激进
。一夜情时间高频在周五周六晚上。

两个经典数据案例:亚马逊杀熟和优步一夜情事情

这样的数据发布
后,媒体当然不会放过优步,例如《纽约时报》就说《我们不能信任优步》,电视杂志《Panorama》的标题是“美丽新世界:分享的代价”。

后来优步人士说这个报告只是一个数据剖析

小游戏,目的是为了改善效劳
。估量
优步的剖析

师后悔

把这个报告公开发布了,但他们绝对不会以为
这个剖析

有问题。

触及
用户隐私数据的剖析

不时

为大家诟病(其实很多企业在内部都在做只是不分享而已),假定

再上升到应用
用户的隐私数据来榨取用户的价值大家肯定不干,假定

这些数据在落到不法商贩手中结果
就不好评价
了。

例如外卖的数据,假定

拿到某个用户连续的外卖数据,其实就能够

剖析

出他家中人口数,家庭住址,饮食习气
,致使

推测

出能否
有某些慢性疾病……最关键是部分

外卖小票上还会有电话号码,能够

轻松构成
精准营销闭环。假定

这些数据被莆田系获取了不可想象啊。

数据剖析

是很有意义
的工作,能够

用来改善效劳
,也能够

用来“作恶”。错不在数据,在于运用
数据的人。

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