大数据杀熟”的商业逻辑.docx

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1、消费者权益新挑战! “大数据杀熟”的商业逻辑是“用户画 像”?又到一年一度的315,消费者集体吐槽的日子。据中国消费者协会发布的2020年全国消协组织受理投诉情况分析中显 示,2020年全国消协组织共受理消费者投诉982, 249件,这比其公布的2019 年数据增长了 19.59%,消费市场整体环境仍有很大改善空间。近年来,对于消费者来说“大数据杀熟”并不陌生,早在2018年就有网络 购物、交通出行、在线差旅等诸多平台被曝存在杀熟行为。不知不觉中,本该造 福于民的大数据技术,似乎逐渐沦为局部互联网企业杀熟宰客的帮凶。互联网上消费者的行为和历史消费等数据都能够数字化记录和采集。例如我 们在电商网

2、站、移动APP上的浏览、收藏、购买等行为都能够被记录下来。而大 数据的处理分析,能够根据每一位消费者的特征、画像和喜好作为输入,按照推 荐模型算法来为每个人提供个性化的推荐,也就是所谓的“千人千面”,根据定 价模型来为每个人单独定价更是不在话下。对于电商而言,按消费者画像,最大 限度获取交易中的“消费剩余”,是价格歧视也就是大数据杀熟的根本原因。但 是大数据技术本身是没有对错的,如果征得用户许可获取隐私并确保平安的话, 个人数据确实能够为消费者提供更好的体验。比方,零售企业需要以洞察用户为抓手,驱动企业经营各环节降本提效,同 时以数据为依托,盘活全量数据,支持业务创新。在后端的履约过程中,除了

3、确 保商品货物充足以外,还需确保人员充足。企业可以通过BI产品快速拖拉拽, 生成调查问卷了解员工的身体状况和复工情况,并在后端即时监控员工的状态, 分配劳动力,补充劳动力。工V声MARTBI思迈特软件如今进入移动互联的新世代,用户重度在线化和深度数字化,成为共通认知。消费者的注意力分配、渠道切换、需求释放、互动能力等数据都发生了变化面对 数量庞大的潜在消费者,我们要及时通过数据分析,将真正的消费者识别出来、 定义出来并数字化出来,精细化分层,及时跟进线上渠道,形成客户画像,深度 分析如何触达客户。根据客户的忠诚度、贡献度,跟踪客户情况并激活客户。好7 J万性f版公司公汝28M芯26中就耒照生W

4、235都心 rntryffirri016 rnn-皓址:EW曰二中心区小仅2刊优人型1.0 ,工药一a=/手售h 2,800,000聒砌士打:淘7M.K0,、工81 mH* 20%1273000.19皿以咯元:, 2VmI E9MEF 10.U%-户匕Q/*2澹间 xn a -05-亨翁网挖二2文曷中珏用,心QX二二人订*三声MARTBI思迈特软件数字化供应链将成为零售业的主流,通过数据和算法决策对不同应用场景中 产生的海量数据进行数字建模,以提供更加精准的铺货、补货、调货决策。通过 供应方式的决策(供应时间、数量、周期),使得库存既可以最大化满足用户需 求,又能将库存周转时间控制在一定范围内

5、,降低企业库存风险。随着消费者的聚焦点和消费习惯的改变,市场出现一片危险又充满机遇的蓝 海,转型线上、数字化运营对零售业充满诱惑。企业要抓住一时的流量,更要长 线布局零售场景,细分客群,升级产品,整合全渠道,精准营销,真正做到千人 千面。商家为了追求利益最大化,必须针对消费者的潜在价值,进行充分的挖掘, 这是互联网商业模式相对传统产业的核心竞争优势。如今,智能设备识别、采集信息已成为生活常态,在科技产品的包围下,个 人数据被各方收集,甚至是共享,人们越来越向着“透明人”方向靠近。但无论 何时,利用大数据技术的首要前提都应当是保护数据平安与用户隐私。2021年 是“十四五”规划的开局之年,在促进新业态下消费向绿色、健康、平安开展的 环境中,强化消费者权益保护,加强和创新社会治理成为了重中之重。

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