
电商用大数据评判消费者,“老好人”更易收假货
当网上购物成为人们的日常,女性那种天生的购买欲在网络上的到了满足,她们就像是天生的购物狂,为了低价和限量商品各显神通,斗智斗勇。但网上购物的你们,有没有想过,为什么你会收到假货或者有残次的商品。如今已进入“大数据”时代,电商陷阱越来越科幻,今天揭露,网上奸商的新玩法。
电商用大数据跟你玩“见人下菜碟”
首先你要知道,你的购买记录,电商都可以通过平台数据来查到(大部分为内部共享),无论是化妆品还是日用百货,在你提交订单到发货之前,系统会根据你的日常购买产品均价,常购品牌和退货率等,分析出你的日常购买习惯。
如你同类型产品的价格大部分在200元以内,那么系统会判定你没有使用过大牌真品,并将你备注为低风险人群,这时你收到假货的几率就可高达百分之三十。
人善被人欺在这里是真理
真相1
很多人在购物的时候,都遇到过这种情况,买到的产品有一些小瑕疵,但是并不影响使用。追问商家,商家给出的解释往往是快递运输期间造成的磕碰,或者是发货之前没有认真的检查,这些看似合理的解释,其实并不合理。
电商在发货之前,每一批货都会有次品瑕疵产品,并且在后台标有记录。之所以发给你这些有瑕疵的产品,是因为你之前退货率低于电商的平均标准,系统就会将你判定为“老好人”,有低质量有瑕疵的产品就会优先推荐给你。
真相2
你在购物完成之时或购物某商品一定时间之后,投诉率和退货记录都会生成在系统当中,这些数据可以让商家更好的分析你的忍耐能力,并且将更多的垃圾产品,推荐发货给忍耐能力强的用户,你收到的垃圾产品会明显增多,所以,该撕逼就撕逼,别让自己成为待宰羔羊。
能货到付款千万别先款后货
能货到付款千万别先款后货
能货到付款千万别先款后货
重要的事情说三遍这是惯例
现在我们很多商家都推出了货到付款功能。并且通过后台数据的分析,先货后款出现收到残次品的几率,比先款后货降低了三倍。并且货到付款遇到质量问题,处理的时间一般为1-2天,如果是先款后货,遇到问题处理的时间最少也要为期一周。
商家会让你在跟客服的博弈当中,逐渐的失去信心,之后“算了吧”一定会成为你的心里潜台词。
真相3
收货地址是网上购物的重要信息,商家同样会根据你的购物地址来做文章。并不是二三四线城市就一定会收到假货,而是后台数据会根据你所在的地址,来搜寻你附近是否有你购买产品的专卖店。
说到这过多的原因相信也不用我多说了,没有专卖店,那可能你没用过整平,那对不起,你收到假货的几率可能会提升哦!
真相4
隐私什么的,是现在最不值钱的东西。你前脚在网上买完东西,后脚就有骗子电话打上门。这是因为你的个人信息被电商联盟平台共享了,所有的电商都能够查到你的资料,无论是个人资料,还是消费习惯,都成为了别人手中的数据,有没有很可怕?
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