
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
KS 曲线不光滑:模型评估的隐形陷阱,从原因到破局的全指南 在分类模型(如风控违约预测、电商用户流失预警、医疗疾病诊断)的评 ...
2025-08-19偏态分布:揭开数据背后的非对称真相,赋能精准决策 在数据分析的世界里,“正态分布” 常被视为 “理想模型”—— 数据围绕均值 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:数字化时代的价值创造者与决策智囊 在数据洪流席卷全球的今天,“数据驱动” 已从企业战略口号落地为核心 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:善用 Power BI 索引列,提升数据处理与分析效率 在 Power BI 数据分析流程中,“数据准备” 是决定后续分析质量 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:巧用 SQL 多个聚合函数,解锁数据多维洞察 在企业数据分析场景中,单一维度的统计(如 “总销售额”“用户总数 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:驾驭表格结构数据的核心角色与实践应用 在企业日常数据存储与分析场景中,表格结构数据(如 Excel 表格、数据库 ...
2025-08-18PowerBI 累计曲线制作指南:从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中,“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中,函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下,我们 ...
2025-08-15CDA 数据分析师:引领商业数据分析体系构建,筑牢企业数据驱动根基 在数字化转型深化的今天,企业对数据的依赖已从 “零散分析” ...
2025-08-15随机森林中特征重要性(Feature Importance)排名解析 在机器学习领域,随机森林因其出色的预测性能和对高维数据的适应性,被广 ...
2025-08-14t 统计量为负数时的分布计算方法与解析 在统计学假设检验中,t 统计量是常用的重要指标,其分布特征直接影响着检验结果的判断。 ...
2025-08-14CDA 数据分析师与业务数据分析步骤 在当今数据驱动的商业世界中,数据分析已成为企业决策和发展的核心驱动力。CDA 数据分析师作 ...
2025-08-14前台流量与后台流量:数据链路中的双重镜像 在商业数据分析体系中,流量数据是洞察用户行为与系统效能的核心依据。前台流量与 ...
2025-08-13商业数据分析体系构建与 CDA 数据分析师的协同赋能 在企业数字化转型的浪潮中,商业数据分析已从 “可选工具” 升级为 “核 ...
2025-08-13解析 CDA 数据分析师:数据时代的价值挖掘者 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产,而将数据转化为商业价值的 ...
2025-08-13解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-08-12MySQL 统计连续每天数据:从业务需求到技术实现 在数据分析场景中,连续日期的数据统计是衡量业务连续性的重要手段 —— 无论是 ...
2025-08-12PyTorch 中 Shuffle 机制:数据打乱的艺术与实践 在深度学习模型训练过程中,数据的呈现顺序往往对模型性能有着微妙却关键的影响 ...
2025-08-12Pandas 多列条件筛选:从基础语法到实战应用 在数据分析工作中,基于多列条件筛选数据是高频需求。无论是提取满足特定业务规则的 ...
2025-08-12人工智能重塑 CDA 数据分析领域:从工具革新到能力重构 在数字经济浪潮与人工智能技术共振的 2025 年,数据分析行业正经历着前所 ...
2025-08-12