京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
搜狗浏览器网购专版数据分析
距离双十一已过去一周多了,购物节的热潮却还未完全褪去。本次双十一再度创下了电商业界的新纪录,阿里报出其当日交易额达到571亿元以上的天文数字,几乎是去年的两倍。而随着一波“剁手卖肾”,网购安全的问题也再一次提上了大众关心的目录。本次双十一期间,搜狗浏览器激流勇进,及时发布的“搜狗浏览器打假助手”,伴随着众多用户走过了抢货时光的分分秒秒。
统计显示,整个购物节期间,打假助手安装总量近20万,页面浏览量则超过了3300万次。其中,超过98.3%的用户对搜狗打假助手的功能给予了好评。而对于本次双十一期间的购物安全情况,有着搜狗搜索与淘宝搜索双料“大数据”支持的搜狗打假助手则表示有话要说。
大数据解密双十一购物安全全景
统计显示,本次双十一期间,婴幼儿用品、化妆品、服装、鞋类等成为最受网民追捧的热销宝贝。而从搜狗浏览器打假助手的大数据调研看来,热门商品店铺是不是真的“靠谱”,仅仅看总成交量还远远不够。分析显示,在淘宝经营上述商品的商家中,真实成交率(交易成功数对比总订单数)按类别不同而在70%~87[1]%之间徘徊,其中服装、鞋类店铺的成交率总体较其他两类店铺偏低。即使是同类店铺之间,真实成交率也有云泥之别—各类热销商品店铺中,均不乏有成功率超过98%、甚至达到100%的“全优店”;相比之下,数据惨淡的店铺成交率则往往不足五成。
此外,通过数据汇总,打假助手还发现:在月均投诉数据方面,婴幼玩具、箱包等商品显示出偏高的趋势。而情趣用品店铺的受处罚次数则居高不下……而从用户反馈来看,搜狗打假助手“识别真假”模块所提供的UGC内容(如海淘婴幼儿奶粉中存在的“出口转内销”现象、仿冒品牌鞋类的多发产地、服装类商品辨别“盗图”等),在提示网购安全中值得注意的问题方面也起到了积极的作用。事实上,综合收集到的关键数据,打假助手已经为电商业提出了另一个值得回味的问题:那些既没有成功,又没有退款,也没有投诉的交易,究竟发生了什么呢?
业界评论佐证打假助手安全评价
随着购物节的远去,业界对“双十一”的关注,渐渐由电商各巨头惊人的销售额,转向“巨售”背后的阴影。华尔街日报(博客,微博)撰文指出,去年“双十一”就有约25%的网购商品被退货,而今年预期这一数字也将在20%左右。不难看出,搜狗打假助手收集到的成交率数据,与外媒对双十一销售之“水分”的估计不谋而合。
另一方面,一些国内媒体近日也报道了电商店铺购物节期间通过“刷单”提升销量的现象。就连淘宝买家也分享了许多识破刷单的技巧,如从交易量和评论数量比例、交易量趋势、退货率等方面来判断等等。通过对买家评价数据的含金量进行挖掘,打假助手在帮助识别刷单方面也颇为有效:分析显示,淘宝网店总体实名评价目前保持在接近半数的水准,但对于受关注较多的热购商品,各店铺的匿名评价率反而更高(达到接近80%的水平),其中部分服装、鞋类店铺甚至会出现100%匿名评价的情况,实际交易质量存疑。看来,随着大数据在购物安全方面的应用,网店运作的透明度还有待进一步提高。有评论指出,随着电商业的不断成熟,网民的双十一购物正经历着从“冲动快感”转向“理性享受”的成长转变。而能够有效地综合网购安全的关键数据、提供全面、可靠的网购安全辅助服务则成为了行业发展的必要项。据了解,搜狗浏览器推出的打假助手,是公认的购物安全辅助类应用“头一遭”,而在电商安全服务中试水大数据,也属于浏览器行业的首创。
搜狗浏览器打假助手上线以来,已获得了千万级的使用,充分体现出用户对网购安全的重视,以及对搜狗浏览器所开放的这一新服务的青睐。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义区别 · 场景举例 · 指标分类 · 计算方法 知识体系总览 模块 包含内容 一、核 ...
2026-10-09在数据分析工作流中,业务数据大多存储在各类关系型数据库内,例如MySQL、PostgreSQL、SQLite等。Pandas是Python生态中主流的数 ...
2026-10-09在数字化精细化运营时代,海量用户存在需求差异、行为差异、价值差异与偏好差异。如果企业采用“一刀切”的统一营销、统一服务、 ...
2026-10-09 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-10-09指标体系是企业数字化分析、业务监控、经营决策的核心基础框架,是将零散数据转化为可衡量、可对比、可落地业务价值的关键体系。 ...
2026-10-08随着市场竞争日趋饱和,同质化低价竞争逐渐陷入内卷僵局,传统以价格、渠道、促销为核心的营销模式边际效益持续递减。在此背景下 ...
2026-10-08 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-10-08你有没有想过,手机里点外卖、刷社交软件、转一笔账,背后到底是谁在替你"记着账"? 答案其实很简单:数据库,以及跟它对话的那 ...
2026-10-07CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、数据分析四大思维 1. 对比思维:没有对比就没有分析 核心观点:单独一个数字没有意义,有 ...
2026-10-05Kimball 是方法,星型模型是它产出的形状。 很多人把"Kimball vs 星型模型"当成一道选择题——这本身就是个误会:Kimball 是动词 ...
2026-10-05写在开头 老板在微信上甩来一句: "帮我看下为什么销量跌了。" ” 你回工位,打开 SQL,开始写。查订单表、拉近三个月、按 ...
2026-10-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 事实表 vs 维度表 对比维度 事实表 维度表 核心问题 记录“业务发生了什么事” 描述 ...
2026-10-02做数据聚合时,PySpark的groupBy()确实能完成统计,这也是它的本职工作。但它有一个根本性局限:每一组数据,最终只能返回一行 ...
2026-10-01热力地图是数据可视化中极具辨识度与实用性的空间分析图表,结合地理空间维度与数据密度特征,通过颜色深浅、色阶渐变直观展示数 ...
2026-09-30 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-09-30同样是“银行数据岗”,在国有大行总行数据中心、在一家城商行的零售部、在银行系金融科技子公司、在保险公司,工作内容、成长节 ...
2026-09-29在数据分析与统计学研究中,数据往往不是独立存在的,不同变量之间普遍存在相互关联、相互影响的关系。相关性统计分析是挖掘变量 ...
2026-09-29 导读:大多数人只把 dataclasses 当成偷懒工具,用来少写 __init__、__repr__ 这类魔法方法。但它的能力远不止于此。本文带 ...
2026-09-29 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-09-29在MySQL数据库运维与业务开发中,行业普遍存在“数据达到千万级就必须分表”的说法。但在实际生产环境中,千万条数据并不是强制 ...
2026-09-28