빅데이터 하에서 전자상거래 기업은 누구에게 가짜 상품을 보낼까요?

▲빅데이터를 활용해 사람들이 상품을 배송하는 모습

인사이더: 유명 화장품을 온라인으로 구매할 때 주문 제출 → 배송 전 시스템이 쿼리하고 분석합니다. 플랫폼 전체 정보 쇼핑 데이터(빅데이터 내부 공유) : 평균 구매 가격, 자주 구매하는 브랜드, 반품률. 유사한 제품을 소비하는 경향이 100~200위안 사이의 브랜드에서 압도적으로 많다면, 시스템은 귀하가 대형 브랜드의 정품 제품을 사용한 적이 없다고 판단하고 그 배경에서 다음과 같은 사실을 알려줄 것입니다. 위험이 낮고 가능성이 30%입니다. 배송된 상품은 높은 모조품일 것입니다. 구매 내역에서 해당 브랜드를 여러 번 구매하시면 정품이 자동으로 배정됩니다.

진실 : 귀하의 소비 기록, 구매 기록, 고객 단가 기록이 시스템에서 배송 참고 데이터로 인식되어 사람을 판단하는 것이 더 정확해집니다.

▲타협하는 사람이 사기 당할 확률이 가장 높다

내부자: 비슷한 경험을 하시는 분들이 많습니다. 구매한 제품에 사소한 문제가 있는데 문제가 있는 경우 어떻게 해야 하나요? 사용에 영향을 미치지 않습니까? 빨리 퇴각하라! 전자상거래 업체에서는 배송 전 상품 검수를 제대로 하지 않았기 때문이라고 설명하는 경우가 많습니다! 이것은 거짓말입니다. 결함이 있는 제품이 모두 기록되어 귀하에게 발송되는 이유는 귀하의 종합 반품률이 평균 전자 상거래 기준보다 낮기 때문입니다. 시스템은 당신을 "대화하기 쉽고" "친절한" 고객으로 식별하고, 정크가 있을 때마다 "케어"를 최우선으로 생각합니다.

진실: 사용자의 불만율과 반품률은 식별 시스템에 기록됩니다. 이 데이터는 전자상거래 회사가 반품률로 사용자를 판단하는 참고 자료로 사용됩니다. 10% 미만이 더 많은 정크 제품을 받게 됩니다.

▲대금 상환은 신, 먼저 결제하고 나중에 물건 받는 사람이 받는 사람

인사이더: 먼저 결제하고 나중에 물건 받는 고객은 물건을 받을 확률이 3배 더 높다. 배송비를 착불로 받는 사람보다 불량품을 받는 것은 대부분의 전자상거래 업체의 암묵적인 법칙이다. 착불배송의 경우 품질 문제 처리 시간은 1~2일, 선결제 후 배송 처리 시간은 5~6일이다. 전자상거래 업체는 소비자의 귀찮은 심리를 교묘하게 활용해 불량 제품을 더 많이 보낸다. 고객이 먼저 비용을 지불하고 나중에 배송을 받는 경우 제품을 교체하거나 애프터 서비스를 제공하여 문제를 처리하는 데 시간이 길어집니다. 환불을 위해 돈을 반환하시겠습니까? 고객 서비스가 먼저 귀하와 "진심으로" 대화하도록 한 다음 그들이 리더에게 피드백을 줄 때까지 기다리십시오.

진실: 6일 이상의 애프터 시간은 대부분의 사람들의 '인내의 한계'입니다. 전자상거래 회사는 '두 번째'를 처리하기 위해 처리 시간을 인내심의 임계점으로 설정합니다. -손상품"입니다. 이 모든 꼬리상품은 제조업체에서 생산되며 공급 가격이 낮고 수익이 높습니다. 사용자의 불만 비율과 반품 비율은 모두 식별 시스템에 기록됩니다. 이 데이터는 전자상거래 회사가 판단하는 참고 자료로 사용됩니다. 반품률이 10% 미만인 사용자는 더 많은 정크 제품을 받게 됩니다.

▲배송 주소에 따라 어떤 상품이 귀하에게 발송될지 결정됩니다.

내부자: 가짜 상품이 2, 3, 4선 도시로 발송된다는 의미는 아닙니다. 새로운 전자상거래 시스템은 배송 휴대폰과 배송 주소가 위치한 도시에 상품 매장이 있는지 확인할 수 있다. 그렇지 않은 경우, 귀하가 유사한 제품을 구매한 적이 없다면 시스템은 귀하에게 높은 모조품을 "안전하게" 할당할 것이며, 전문점이 있는 경우 시스템은 귀하가 동일한 브랜드의 제품을 구매한 적이 있는지 확인합니다. 내부 정보: 최신 시스템을 사용하여 고품질 모조품을 판매하며 반품률은 5% 미만입니다.

진실: 온라인 구매가 운에 달려 있다고 생각하지 마세요. 실제로 전자상거래에는 이를 뒷받침하는 정확한 데이터 시스템이 있습니다. 가짜 제품을 구매하면 절대 정품을 구매할 수 없습니다.

▲폭행자 앞에서 개인 정보 보호에 관해 이야기하지 마세요

내부자: 소비자가 물건을 구매한 후 사기꾼이 집에 전화를 걸어 구매 내역을 명확하게 알고 있는 이유는 무엇입니까? 문제는 빅데이터에 있다. 주문이 성공적으로 제출되면 귀하의 개인 데이터가 즉시 시스템에 자동으로 입력되어 공유를 위해 전자상거래 제휴 플랫폼에 업로드됩니다. 이 과정은 많은 사람들의 손을 거쳐 진행됩니다. , 개발사, 데이터 인력 등 어디든 허점은 존재합니다.

진실: 귀하의 개인 정보와 소비 경향이 이미 모든 전자상거래 회사의 손에 있다고 생각하지 마십시오. 데이터 시스템을 통해 가짜에 어떻게 반응하는지, 가짜를 식별할 수 있는지 여부를 알 수 있습니다. 모든 은행이 공유하는 신용카드 블랙리스트와 마찬가지로 일단 블랙리스트에 오르면 모든 은행에서 신용카드 신청을 승인하지 않습니다. 전자상거래 기업이 정보유출 문제를 해결하지 못하는 이유는 사용자 데이터 수집을 포기할 수 없기 때문이다. 상품은 지금보다 훨씬 높을 것입니다.

빅데이터 추적 엔진에 대한 편집자의 의견

위 내용을 읽고 나면 빅데이터가 이런 목적을 위한 것이라고 생각하실 것입니다. 그렇게 생각한다면 빅데이터는 완전히 잘못된 것입니다. 단지 각 도구는 서로 다른 장소에서 사용되며, 그것이 만들어내는 효과도 다릅니다.

예를 들어 정보 추적 산업에 빅데이터를 적용하는 Tianji는 이미 매우 성숙한 기술을 보유하고 있으며 빅데이터 사용의 허점과 단점을 피하고 장점을 활용하고 약점을 피하여 고품질의 개인화된 맞춤형 소프트웨어를 만들었습니다. 기존 소프트웨어와는 다른 동시에 더욱 고급스러운 원스톱 상쾌한 독서 경험을 제공할 수도 있습니다! 머지않아 빅데이터의 활용이 더욱 표준화되고, 정보추적 외에도 우리는 더욱 다양한 빅데이터 서비스를 누릴 수 있을 것이라 믿습니다!