ebay用户群体分析数据图像

可以利用第三方数据分析工具，有一些工具可以追踪监控竞品的数据，一些热销的卖家和产品，还有一些行业的数据，都可以轻松查询大到，不过你还是要运用好这些数据，有些人不会分析，所以还需要多看看的，个人推荐一款工具，卖家网ebay数据分析，这个平台还有wish和亚马逊的数据，你自己选择就可以，基本都有免费版本，可以先使用看看，反正没什么大成本，可以为选品和优化提供一些方向的。
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序言 2000年1月，世界最受欢迎的在线拍卖站点—eBay的首席执行官梅格·惠特曼向其注册用户发了一份公报。
她讲到：“1999年是具有历史意义的一年，eBay经历了令人瞩目的增长及飞速的变化”。
她进一步解释到，年初其总用户数约为220万，仅相当于俄勒冈州波特兰市的人口，而到年末，其用户数已经超过了1 000万，比密歇根州的总人口数还要多。
另外，eBay的经济活动比任何其他Internet站点都要多。
自1995年创立至今，eBay公司的收入已经相当于其他公司几十年努力的成果，其股票市值已经超过了迪斯尼(Disney)以及其他十几种蓝筹股。
它也实现了其他电子商务公司最难达到的目标—真正的盈利！

无障碍登录/注册数据挖掘数据分析数据分析师数据分析师做的业务分析能复杂到什么程度呢？出去面试很多反馈，做的分析太简单，太浅，实际上我们的数据分析就是做运营效果分析，异动分析。
那么，大厂里的数据分析会复杂到什么样呢，这部分东西应该如何补…显示全部 数据分析师的业务分析会涉及整个用户生命周期，包括拉新、转化、促活、留存和变现等常见的业务场景。
GrowingIO 联合创始人吴继业，曾经结合具体业务场景，分享了他在 eBay 和 LinkedIn 的数据分析经历。
（一）拉新 2008 年我在 eBay 时，我的工作就是分析 SEM 和 SEO 的每个关键词的 ROI。
eBay 每天要向谷歌买 400 万个关键词，除了 SEM、SEO 我们还要分析其它各种合作伙伴渠道。
比如一家小电商网站上面放了 eBay 的链接，而后用户通过该链接最终在 eBay 上完成了购买，eBay 就会分钱给这家网站。
eBay 特别注重是哪个搜索引擎、哪个关键词带来的流量；关键词是付费还是免费的。
从谷歌那边搜素引擎词带来了很多流量，但是这些流量是否在 eBay 上成单，所以这个数据还要跟 eBay 本身数据结合、然后再做渠道分配，到底成单的是哪个渠道。
整个数据链要从头到尾打通，需要把两边的数据整合之后才能做到。
（二）转化 以注册转化漏斗为例，第一步我们知道网页上有哪些注册入口，很多网站的注册入口不只一个，需要定义每个事件；我们还想知道下一步多少人、多少百分比的人点击了注册按钮、多少人打开了验证页；多少人登录了，多少人完成了整个完整的注册。
期间每一步都会有用户流失，漏斗做完后，我们就可以直观看到，每个环节的流失率。
（三）促活 还有一个是用户使用产品的流畅度。
我们可以分析具体用户行为，比如访问时长，在那个页面上停留时间特别长，尤其在 APP 上会特别明显。
再有是完善用户画像，拿用户行为分析做用户画像是比较准的。
举个例子，在美国有一个非常有名的在线视频网络 Netflix。
Netflix 非常有意思，通过用户行为分析，他把你一家人都进行精准分析定义。
你们一家人有多少人，是大人还是小孩，你最喜欢看的是哪三部电影？你的行为输出越多，他的推荐就会越来越精准。
（四）留存 用户流失不是说一下子就流失了，一些细微、小的一些行为，就能预示他将来会流失。
在LinkedIn的时候，我们要去追踪用户的使用行为。
比如说有没有登录、登录之后有没有搜简历、有没有上传简历等等。
用户这些点点滴滴的行为，都很重要。
有了这些数据支撑，LinkedIn的产品、销售每天都要去看用户报告，最简单的就是用户使用行为有没有下降、哪些行为下降、哪些用户用的特别好等，以此来维护用户关系。
（五）变现 LinkedIn 是一家 2C 又 2B 的公司，在全球有4亿的用户，有很多真实用户的简历信息。
2B 的业务是LinkedIn 为每一个企业 HR 销售的，目的就是帮助美国的企业去找中高端的人才，这里面有很多的不同的产品线。
LinkedIn 本身就是一个社交网络，用户是经理、VP还是总监，还是业务类的，市场的、销售的等等这些数据在 LinkedIn 上都聚合成一个公司的纬度。
有了这个公司的纬度之后，我们就能够很快让销售拿着这个卖给客户。
比如要跟星巴克谈业务，最能震撼到星巴克 HR 的数据是人才流失率的列表。
如上图，其员工在最近一年有哪些是从别的公司加入进来，上一家公司是谁，用蓝色显示。
左边做的是星巴克员工流失，其跳槽去了哪家公司，用红色显示。
通过这个简单的分布，就可以迅速看出来人才流失情况。
如果是蓝的多，说明这家公司的人才吸引方面是强的，如果是红色的多，说明这家公司人才储备和招聘方面正处于颓势。
我们把数据展示给最终客户，基本上就可以拿到单子。
我们可以通过数据来讲故事。
我们一开始做了很多的报告，销售可以拿去讲故事，可以很快促进成单。
数据是反映产品和用户状态最真实的一种方式，通过数据指导运营决策、驱动业务增长，这才是“数据运营”的精髓。
欢迎了解更多数据分析相关资料： GrowingIO - 博客 ，点此免费注册试用 2019-01-03 12:09 赞同94

摘要：一文带您了解人工智能对电子商务行业的影响。
人工智能已成为电子商务发展的最大驱动力。
本文将带您了解人工智能在电子商务领域的重要性。
概况 电子商务行业近年发展情况： 资料来源：emarketer 电子商务近年来发展势头强劲，人工智能已成为其强大驱动力。
Gartner预计，到2020年，超过80%的客服工作将被人工智能替代。
阿里巴巴，Rakuten，以及亚马逊等企业利用人工智能技术进行评论挖掘，开发聊天机器人，进行产品推荐，处理大数据等。
Ubisend report提供了一组有趣的数据： 五分之一的消费者从聊天机器人处购买商品和服务； 消费者通过聊天机器人花费超过317.74英镑； 40%的消费者通过聊天机器人寻找优惠；谷歌花费4亿英镑收购人工智能公司：DeepMind； 人工智能有三个关键要素：数据挖掘，自然语言处理以及机器学习。
三者推动电子商务公司快速发展。
人工智能使得机器学会执行以前需要人工操作才能完成的任务，这给了我们专注于业务战略的时间。
人工智能发展势头强劲，应用于诸多领域都取得了优异的效果，其中最引人注目是在视觉和语音搜索中的应用。
根据Branded3的调查，到2020年，语音及图像搜索的占比有望达到50%，到2021年，为了实现视觉和语音搜索而重新设计网站的早期品牌商的电子商务收入将增加30%。
图像搜索技术推动了服装电子商务的发展，在零售与医疗行业也助力颇深，也推动着小企业的发展，给了他们前所未有的生存机会。
元数据和标签一直都是搜索引擎识别正确图像和文件的指标，通常由人工完成。
使用人工智能技术能自动分类图像以及标记产品，保证搜索结果一致。
多数品牌能够识别与他们品牌相关的图像或视频，许多消费者多会通过图片或视频表达对某品牌的负面或者正面评价。
然而，他们不会时常为图片中的信息填写标签。
根据《福布斯》的统计，约有80%的社交媒体图片涵盖品牌标志，但用户通常不会在发布的文字中提及相应的品牌或产品。
通过集成了人工智能的社会化聆听工具，品牌方就能通过其进行视觉内容的有效分析。
示例 人工智能结合电子商务能理解用户需求、生成潜在客户、提高用户体验。
各大电商企业投入大量资金探索如何利用人工智能提升品牌竞争力和客户忠诚度。
迄今，人工智能在电子商务领域中受欢迎的应用： 智能助理和聊天机器人 智能助理和聊天机器人能响应客户的询问，为用户进行产品推荐（如：阿里巴巴） 智能物流 自动化仓库运行和交付流程（如：菜鸟） 推荐系统 通过分析网站上的客户行为，结合推荐算法预测客户可能喜欢的产品并进行相应推荐（如：淘宝） 案例研究 阿里巴巴 阿里巴巴推出了天猫精灵和阿里助手，其客户服务聊天机器人处理了多达95%的咨询业务，包括语音及文字咨询，功能强大。
阿里巴巴表示，人工智能能够推动内部及客户服务运营。
此外，阿里巴巴使用人工智能绘制最有效的物流路线，智能物流的推广使车辆使用量减少了10%，行驶距离减少了30%。
亚马逊 Alexa是亚马逊旗下著名的人工智能产品，通过提升算法的性能帮助亚马逊制定针对性的营销策略。
亚马逊的推荐系统已能根据用户搜索记录预测其喜好，并进行产品推荐。
eBay eBay利用人工智能维护消费者兴趣，提升公司竞争优势。
eBay Shopbot通过自然语言处理技术找出客户感兴趣的产品。
客户能够通过文字，语音以及手机拍摄的照片与机器人进行通信。
ASOS 时尚零售电商ASOS致力于投资人工智能技术和语音识别技术。
该公司引入了图像识别技术，使得ASOS App能够将用户的照片与在线销售的服装相匹配。
Rakuten 日本最大的电子商务网站乐天利用人工智能技术预测客户行为。
分析上亿种产品，并进行推荐销售。
此外，他们利用实时数据对买家进行精确地细分。
在Rakuten Fits Me软件中，图像识别技术帮助提高客户满意度及销售效率。
益处 1.以客户为中心消费者因推荐产品往往不是自己所喜爱的而对电商企业信任不足。
人工智能能挖掘用户喜好，为用户寻找最为合适的产品。
2.重新定位潜在客户，改善销售流程 据Conversica的调查，至少有33%的销售线索未得到有效跟踪，许多销售团队无法管理数据量巨大的客户信息。
人工智能可以帮助缩短销售周期，通过调整方案在正确的平台及时间搜索到消费者。
以大型电子商务零售商North Face为例，他们与IBM合作，推出基于沃森的应用程序，更好的了解消费者，通过询问客户问题为其找到最合适的产品，如：“您将在何时何地使用您的跑步服？”接下来，APP会根据用户的需求，分析大量的产品数据、旅游攻略、博客等，根据实际用途和气候特征，筛选并为客户推荐最为合适的产品。
3.更加个性化 Boomtrain是一个针对市场营销的人工智能平台，每天处理数十亿个用户操作，实时获取每个用户的兴趣点及用户行为，然后通过电子邮件、推送、短信等方式自动和用户沟通。
人工智能可以对整个过程进行监控，并为用户画像，在适当的时间为用户发送信息，帮助电子商务零售商提升用户体验，使推荐更加个性化。
4.聊天机器人和虚拟助理 电子商务领域特别关注用户体验。
“聊天机器人”能够让订单流程自动化，降低成本，并能够提供24/7的客户服务，收集有价值数据的同时进行客户追踪。
Juniper Research表示，到2020年，聊天机器人每年将节省80亿美元。
5.提高推荐质量结合人工智能技术，品牌能够更有效地预测客户的需求和购买行为，并为其提供个性化推荐。
以淘宝为例，它利用人工智能分析收集到的用户数据，综合考虑客户信息、客户偏好、客户历史购买行为、第三方数据以及上下文信息后，为客户提供个性化建议。
6.智能代理 新型智能谈判系统已在电子商务中广泛应用，主要用于三种情景：匹配买家和买家；促进交易达成；提供制度基础。
7.过滤虚假评论 虚假评论已经成为在线零售商的棘手问题。
据Dimensonal Research的调查，90%的受访者表示评论会直接影响到他们的购买行为。
为避免由竞争对手或机器人发布的虚假信息而影响产品销售，许多电商企业利用人工智能，加强验证和筛选有用评论来抵制草根营销。
8.自动化 人工智能并不意味着机器将接管一切。
很多人害怕将来机器人取代人类，但机器人只是辅助零售商进行精准营销的手段而已。
随着电商行业的不断扩大，势必会拥有越来越多的客户，自动化的需求也就越发急切，并将成为电商的投资重点。
更重要的是，随着电商企业的增长，重复任务的数量也在增长，这时利用机器人处理问题便是极好的解决办法。
根据Martenchtoday的调查，亚马逊将花费50亿美元进行科技投资，阿里巴巴也计划在未来的三年投资150美元进行研发。
结语 人工智能在电子商务中的应用将影响交易、客户维系、客户满意度等方面，并悄然的改变着在线买卖的方式。
以上为译文，由阿里云云栖社区组织翻译。
译文链接文章原标题《AI in eCommerce: Benefits, Statistics, Facts, Use Cases, and Case Studies》 作者： Ekaterina Novoseltseva，译者：Elaine，审校：袁虎。
文章为简译，更为详细的内容，请查看原文。
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