京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
电商背靠大数据玩猫腻,是真的吗
昨日,一篇《双11猫腻全揭秘!电商这样把假货发给你》的文章在朋友圈流传开来,连昨天晚上的《人民日报》官方微信也转发了这篇出自《中国经济网》的文章,截止11月12日早上9点,该篇文章的阅读量已超过10万+。文中称,电商系统内部大数据共享,可以通过系统分析得到消费者的购物特点及习惯,然后根据购买均价、常购品牌、退返货率、收货地址等信息,智能评估售卖假货、高仿品给消费者被发现的几率,并为其划分风险等级,然后等级低者将被配送假货或高仿品。
在这里,小翼作为一家和各方电商都无利益关系的互联网金融平台,只想和大家说,电商平台通过大数据分析,对消费者“看碟下菜”进行售假的可能性不是没有,某些大品牌、大商家或者自营性质的电商平台,坐拥内部数据,做点“手脚”虽说有风险,但不是没有可能,但是以平台为主体的电商平台就不太可能,因为其打包销售的是抽象的商城品牌,而不是某款具体的产品。
数据“自成一家”的大品牌大商家“售假”:有可能
大品牌、大商家由于成交量巨大、经营时间长,积累足够的数据形成内部大数据,然后对消费者“看碟下菜”完全有可能,只要不出问题,完全可以做到“神不知鬼不觉”,但是需要注意的是一旦这种负面行为碰到了硬“钉子”失算多次,频繁曝出“售假”事件之后,那这个品牌或商家在电商平台的前提基本就算赌没了,不仅电商平台会作出相应处罚,久而久之消费者也将不再买单,失去了“粉丝”,店铺垮掉是迟早的事儿。
自有数据库的自营性平台“售假”:高风险
而自营性质的电商平台,虽然可以做到系统大数据共享,也有实力对消费者进行消费行为分析并划分“风险等级”,但是如果平台真的这么去干了,一旦“看碟下菜”售假被曝光,砸的将是电商平台整个品牌,由此带来的消费者信任危机将在未来很长一段时间都很难改善,甚至于从此一蹶不振也不是没有“先例”。冒如此大风险,去智能匹配售假,只能说一般情况下平台不会这么去干,干了也是搬起石头砸自己的脚,有多痛的反应自己知道。
保管整个平台数据的商城型平台“售假”:不可能
像淘宝类的平台型电商,所有商家共享平台大数据,这基本不太可能,也不现实,淘宝内部竞争生态决定其不会将数据公开。至于智能匹配售假,淘宝作为平台方更不可能主动发起或支持,并且一旦发现商家有此行为,淘宝肯定是第一个站出来叫停并处罚的,因为淘宝的平台商业模式决定了它本身不售卖任何商品,它贩卖的是淘宝整个商城的品牌,提供的是平台技术和服务,卖家通过大数据分析进行智能匹配“售假”所带来的风险与淘宝的利益立场是相反的,所以商城型电商不会姑息这种欺骗消费者的事情发生,因为马云深切感知这种事情对他的影响有多痛!他估计做梦都在想如何消灭淘宝上的所有假冒伪劣。
总之,小翼想要提醒大家的是,网络传播方便迅速,观点百花齐放,大家要一分为二地看待这些观点文章,不要不加辩驳全盘接受。不过,理智网购,聪明选择,合理消费还是所有网络买家们需要谨记的原则,有时候圈套未必是别人千方百计用大数据来算计你的,很有可能是你自己贪图便宜,比如明明158元不可能买到2015年的NIKE球鞋,但你一定要去相信那是厂家特供。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据可视化领域,树状图(Tree Diagram)是呈现层级结构数据的核心工具——无论是电商商品分类、企业组织架构,还是数据挖掘中 ...
2025-11-17核心结论:“分析前一天浏览与第二天下单的概率提升”属于数据挖掘中的关联规则挖掘(含序列模式挖掘) 技术——它聚焦“时间序 ...
2025-11-17在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,很多企业陷入“数据多但用不好”的困境:营销部门要做用户转化分析却拿不到精准数据,运营 ...
2025-11-17在使用Excel透视表进行数据汇总分析时,我们常遇到“需通过两个字段相乘得到关键指标”的场景——比如“单价×数量=金额”“销量 ...
2025-11-14在测试环境搭建、数据验证等场景中,经常需要将UAT(用户验收测试)环境的表数据同步到SIT(系统集成测试)环境,且两者表结构完 ...
2025-11-14在数据驱动的企业中,常有这样的困境:分析师提交的“万字数据报告”被束之高阁,而一张简洁的“复购率趋势图+核心策略标注”却 ...
2025-11-14在实证研究中,层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量(如先引入人口统计学 ...
2025-11-13在实时数据分析、实时业务监控等场景中,“数据新鲜度”直接决定业务价值——当电商平台需要实时统计秒杀订单量、金融系统需要实 ...
2025-11-13在数据量爆炸式增长的今天,企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结 ...
2025-11-13在主成分分析(PCA)、因子分析等降维方法中,“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念,而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据,零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代,“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑,但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量 ...
2025-11-11在大模型(如 Transformer、CNN、多层感知机)的结构设计中,“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
2025-11-10形成购买决策的四个核心推动力的是:内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
2025-11-10在数字经济时代,“数字化转型” 已从企业的 “可选动作” 变为 “生存必需”。然而,多数企业的转型仍停留在 “上线系统、收集 ...
2025-11-10在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型(LLM)商业化落地过程中,“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言,相同问题需给出一 ...
2025-11-07