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搜內衣給我推內褲,大數據這么懂我,被它包圍的我還能突圍么?

一切的來源都是數據。商業公司獲取的數據量已經多到令人難以置信,而類別也越來越豐富——你的交易記錄,網頁瀏覽記錄,甚至是社交網絡上的帖子。



有的時候,購物網站讓人覺得有點無語:我剛買了5千克的洗衣液,就又給我推薦各式各樣各個牌子的洗衣液……我又不開洗衣店!

但有的時候,它猜我心思的能力又極其可怕:我才剛跟人聊到了要買什么,購物 app 的推送就把它推了過來,它真的在監聽我們的對話嗎?

這都跟購物網站的算法有關。這些算法有時候能夠預測你的偏好(雖然不一定準),有時候甚至可以影響你的行為。原理很簡單——如果你認識樓下的咖啡店店員,而你每次都點大冰美式加奶,他在看到你的時候就會問:還是老樣子?然后把準備好的大冰美遞給你。購物網站的原理是一樣的,不過它們用到了更精密的算法,以及更多數據。

推薦算法是怎么來的?

一切的來源都是數據。商業公司獲取的數據量已經多到令人難以置信,而類別也越來越豐富——你的交易記錄,網頁瀏覽記錄,甚至是社交網絡上的帖子。

商家通過這些數據信息來預測你未來的行為。比如,瀏覽記錄和搜索記錄存在了你的cookie里,而在你瀏覽網站的時候,通常會跳出來一個(你看也不會看的)框,意思是他們會根據cookie來優化你的網絡體驗——于是,側邊欄的廣告位置,就會根據你的搜索記錄推送給你相應的廣告,讓你有一種被探了老底的錯覺。

與用戶行為有關的推薦算法,在購物網站(乃至影音網站)的設計中占到了重要地位。亞馬遜上,有35%進行購買的用戶是通過推薦商品過來的,而在Netflix上,這個數據達到了75%——可以說是送來什么點開什么看。

這些算法通過分析你曾經看過或買過的東西,以及看過或買過這些東西的其他人的行為來分析可能性。比如,買過A的人,大部分都買了B;那么,如果你買了A,算法就會把B推薦給你。

推薦你買,你真的會買

去年,澳大利亞斯威本科技大學研究市場營銷的團隊做過一個小研究,通過用戶的瀏覽記錄和瀏覽習慣,來分析它們購買的習慣。他們發現,“逛”購物網站的人并不太傾向于“買”,而關注某一種商品的人則更有可能購買;而通過搜索引擎(比如搜索一個商品)來訪問的用戶,比通過營銷郵件來訪問的用戶更有可能下單。

而他們也建議,網站可以根據這些數據分析出用戶的“購買動機”,設計更流暢的用戶體驗。比如從搜索引擎來的用戶直接可以導到結算頁面,而對于隨便看看的用戶,則不會跳轉結算頁面。

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搜索的用戶更容易接受推薦商品

除了行為以外,也有大量的其它數據被用作算法預測的根據。比如沃爾瑪,在大型颶風來臨前夕,他們會加大草莓小餡餅的囤貨量。這是他們根據以前的購物數據和天氣數據進行相關性分析的結果——人們縮在家里躲颶風時可能會吃掉更多甜品。

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齁甜的草莓小餡餅

一些數據也可以預測用戶是否會改變購物習慣,例如從線下購物轉向線上購物(在線上囤積以前在超市里購買的生活必需品)。而此前的研究發現,商家可以通過改變與顧客溝通的模式,來改變顧客的消費習慣,比如在關鍵的節點發優惠券。

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線上購物


你大概也發現了,注冊了購物網站之后總會時不時有優惠券出現,而優惠券用著用著就沒了。但當你停止使用一段時間——又沒有到完全遺忘的地步的時候——優惠券又會再次出現。這些都有算法在背后進行估算,而算法的好壞和數據的充分與否,是能否抓住顧客的關鍵。

我的隱私安全怎么辦?

你在不知不覺中購買了更多的東西、花掉了更多的錢,可能還不是最要緊的問題。問題在于,你的這些行為數據是誰在使用,得到的這些數據是否侵犯了用戶的隱私。大量的數據能夠得出一些比較敏感的判斷,比如就有購物網站通過行為預測到了顧客是否懷孕、是否生病,甚至顧客自己都沒有察覺。

不過話說回來,商家并不會對任何一個“個人”感興趣。雖然算法模擬出來的是“個性化”的推薦,但是這些推薦,很大程度上是根據群體行為得出、并根據個人的情況進行的“自動”調整。真正對個人知根知底的情況還是比較少的。

一切都在于你是否愿意用這些數據交換到購物時的方便。比如,你在搜索一個商品的同時,你的行為數據會通過算法給你提供推薦,其中包括了商家為了鼓勵購買而提供的優惠信息——商家知道,經過搜索而購買的可能性很大,而優惠券這樣的激勵能起到更明顯的效果。另外,商家也會根據大量用戶的搜索習慣與購買習慣,制定更好的價格。

但是,如果你對自己的隱私很在意的話,就要善用瀏覽器的隱身功能進行搜索,使用社交網絡的時候也要多加小心——盯著你的“眼睛”,從來沒有如此強大過。




2018年7月23日 10:17
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