京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
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
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