电商大佬鏖战价格，细分平台聚首共谋电商个性化推荐的未来

在经过昨天一整天的预热过后，国内电商大佬京东、苏宁、国美今日如期开战。尽管没有出现大家所期待的“你敢1元，我就敢0元”，但电商大佬们的价格战却再次让国内互联网弥漫在硝烟中。对于此次开战的起因或动机，大家都有各自的看法，不过归根结底还是为了抢占市场、卖产品赚钱。

然而，同样作为电商巨头的亚马逊，如今最倚重的早已不再是低廉的价格，而是其强大的个性化推荐系统。该公司第二财季销售额增长29%，从去年同期的99亿美元增长至128.3亿美元。
\n《财富》杂志网络版在上月底揭密亚马逊的个性化推荐服务时曾指出，这种增长在很大程度上与其将推荐功能整合到购买流程的几乎所有部分中有关。百分点的BRE与BAE
\n国内电商大佬们都在忙着大搞野蛮价格战，无暇在大数据挖掘及个性化推荐方面深耕细作，这为创业公司留下了很大的生长空间。基于大数据分析技术为电商提供个性化推荐服务的“
\n百分点”便是其中之一，该公司恰巧在今日发布了最新的个性化推荐引擎（
\nBRE v2）及分析引擎（
\nBAE v2）。

\n在BRE v2中，数据分析与挖掘算法已经成为推荐引擎的最底层，变成一种基础服务，并不直接影响推荐结果。而新增的场景、规则、展示这三种引擎，能够结合电商站点的KPI，在最佳时机将合理的商品信息匹配到个体用户，让用户得到最佳的推荐内容。对电商网站来说，则能够增加商品的曝光数量，提升用户平均访问步长和商品页访问量（Glance View），进而影响商品转化率、商品动销数以及销售额。

实际上用户在网站上的浏览、点击等操作都会产生数据内容，同时商品本身的各种特性也可以全部转化为数据。而推荐引擎可以通过底层算法将这些特性数据全部标签化，再以标签聚类的方式对个体用户的即时操作意图进行判断，就能够得出相对精确的个性化推荐结论。这个过程很像是模式识别在社会化行为判断领域的一种实现。

此外，同时发布的分析引擎BAE v2更像是将百度统计与BRE推荐引擎结合，功能上与淘宝平台使用的量子统计、数据魔方一类的产品有类似之处。只是BAE引擎的数据来源是全网络，而不是某个单一的电商平台。

行业人士看电商
\n事实上在发布新产品的同时，百分点还邀请到包括1号店CTO韩军、优购网CMO徐雷、IDG资本合伙人李丰等专业人士，共同探讨了大数据时代电商平台引入个性化数据挖掘系统的必要性及发展前景。

韩军表示，数据挖掘是电商在精细化运营中必要的“知己”手段，而1号店在试用个性化数据推荐广告后，效果是人工使用站内系统投放广告产生效果的十倍。同时徐雷认为，B2C的本质在于“通过卖货的形式，利用数据挖掘和技术手段来经营用户的消费价值”，而电商的重点在“商”，在于“经营”。

IDG的李丰则认为，移动互联网未必会取代传统互联网，因为大家在移动端显得很没有“耐心”。因此，给用户推荐个性化的内容，在短时间内抓住用户的心在这时候显得尤为重要。越来越多的应用和服务采用Facebook、微博的开放平台作为自己的用户管理系统，这让我们从大数据中挖掘用户意图并为其推荐个性化内容真正成为可能。

价格倾轧之外的选择
\n今日的价格战并非首次在电商平台间爆发，也肯定不是最后一次。大佬们之所以乐此不疲，说明优质低价确实对消费者来说确实很有吸引力。然而用户所需要的并不仅仅是低廉的价格，所以价格倾轧也不可能长久，基于大数据分析的个性化推荐似乎成为电商的必经之路。

是否所有电商平台都需要一个像亚马逊那样的个性化推荐系统呢？这倒未必。对于还未涉足个性化数据挖掘和推荐的综合性电商平台来说，从头构建这样一个系统可能需要投资大量的资金和精力，而产生的效果并不一定会投放成正比；同时垂直领域的电商网站在数据获取方面还有局限性。在这种情况下，像百分点这样的第三方服务或许是更好选择。

选择第三方服务的前提是，你愿意把自己网站上的数据拿出来与全网、甚至竞争对手分享。如果这个前提不成立，要实现个性化内容推荐，那你还得咬牙坚持自己开发一套数据挖掘系统。总之，在“八百回合”的价格鏖战之后，电商大佬们也必然回归精细化运营状态，届时大数据仍然将是他们必不可少的驱动力。