數據分析的魅力:價格預測網站Decide.com對價格預測推出“包賠”計劃
我想如果有一個網站能夠預測消費品的價格并且對這些預測提供包賠,那么這一定會對電子商務產生革命性的影響。一家名叫
\nDecide.com的創業公司則在這個方面進行了初步的探索,通過數據挖掘和分析的魅力,他們初步建立起了價格預測體系,并且還在今天
\n推出了包賠計劃。
我們首先來看看其是
\n如何預測價格的。
\nDecide.com的目的是解決兩個問題:電子產品更新速度過快,市場價格變化過快。通過解決這兩個問題,他們希望給潛在購物者提供最好的購物時機建議。
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首先他們搭建了一種“線性分析模式”,將成千上萬個電子產品加入到了自己構建的數據庫。并且去爬許許多多的技術博客和網站以獲取產品發布消息和傳聞,最終運用“先進的機器學習以及語意挖掘算法”來預測未來的產品發布時間。
另外除了對產品發布時間進行預測,他們還會利用專有價格預測算法通過綜合考慮上億條價格波動信息和超過40個不同的價格影響因素來對價格做出全面的價格預測。
用戶使用該網站則非常簡單,登入Decide.com,在搜索框中輸入具體想購買的電子產品,然后Decide.com便會根據自己專有技術預測給你返回是應當購買還是應當等一等的建議。
如果用戶想要購買,則可繼續點擊進入他們選中的賣家進行購買。如果根據Decide.com給出的建議,用戶暫時不想購買,那么他們則可以觀看價格時間線,并給自己設定一個價格下降的通知以不錯過自己理想的購買價格。
我們可以看到其整個產品發布和價格預測體系都搭建在對海量數據的挖掘和分析處理上。而為了證明自己的預測是有效的(至少是局部有效的),從今天開始他們每天會篩選10項產品進行保價賠付,也就是說用戶購買這10項產品兩周之類出現跌價,他們會進行差額賠付。
不過,我們無法得知這10項產品到底是人工操作的還是真的是機器推薦的。如果真的源于Decide.com對數據的分析作出的推薦,那么其價格預測體系應該算是初有成效了。
另外值得指出的是Decide.com的盈利模式是收取零售商的傭金,比如其收取Amazon的傭金比例就高達4%。那么這其中是否會有人工操作呢?