ThirdLove是美國一家販售女性內衣的電商平臺，專注于大數據領域的技術，2015年推出的app即可做到上傳兩張自己的照片就給出具體的內衣尺碼。電商所能收集到的數據量正在改變我們能為客戶做的事。廣告對特定人群的針對性越來越強。您可能已經發(fā)現，當您網購時，您收到的廣告突然間也都是關于這件商品的。我記得小時候看電視，要被迫忍受1小時的節(jié)目里反復重播四個廣告。不管是男孩兒女孩兒，是7歲還是12歲——所有的人看到的廣告都一模一樣。在那以后，我們走過了一段很長的路。現在，我們幾乎可以跳過所有電視或線上廣告。這并不是巧合，而是大數據的功勞。而大數據的未來將使所有人受益。使用數據 創(chuàng)造更好的體驗數據影響電商領域的各個方面。在ThirdLove，我們的數據影響我們開發(fā)產品的方式，創(chuàng)造我們的客戶歷程，并確保我們的客戶有一個美好的體驗。一切都圍繞著數據。有時，女士們會好奇，為什么用我們網站上的“Fit Finder”[ Fit Finder：顧客以選擇正確答案的方式回答幾個問題后，網站就會推薦合適尺碼的內衣。]就可以幫她們找到合適的內衣尺碼。答案是六百萬女性都用過它，在找合適的尺碼這件事兒上，我們有相當多的數據來幫忙。而這就是大數據真正能夠幫到電商的地方——創(chuàng)造更好的體驗。舉個例子，我們從Fit Finder中就收集了大約750萬個數據點，這些數據幾乎影響了我們業(yè)務的所有方面。每位參與測試的女士都會為這些數據添磚加瓦，然后讓我們的建議變得更智能。所有電商公司都擁有海量數據，這些數據正在改變公司與客戶的交互方式。追蹤偏好當人們走進一家實體店的時候，銷售人員并不知道客戶是誰，需要什么；是準備購買，還是要貨比三家。這一切都是個謎。但是在網購面前，這些都不是問題。如果客戶允許cookies，電商公司就會知道顧客打哪兒來，是看到了Facebook上投放的廣告，還是點了EDM里的按鈕；是新訪客還是老訪客，購物車里有沒有商品，是不是清空了。這種追蹤方式讓電商公司可以精準地鎖定一定年齡、一定收入、喜歡這類產品的顧客。他們無需取悅每一個到商城閑逛、或并不想購買商品的人。公司可以把錢花在刀刃上。比起在時代廣場上放置廣告牌期待正確的人看到，公司可以利用數據，在合適的時間觸達合適的客戶。這對客戶來說，也是件好事。迎合顧客假如一位女士來到我們的商城，做了Fit Finder的尺碼測驗，然后決定空手而歸，那么當她下次回到商城時，并不會重新啟動Fit Finder，而是直接給她展示符合她尺碼與胸型的內衣——為她定制的內容。大數據使我們能夠智能地細分客戶群，從而個性化客戶旅程。跟許多人想象的不一樣，商城不會對每位顧客做100%的個性化推送。但是有那么多的數據點，我們能夠為特定類型的客戶定制內容，這對我們和客戶都意義非常。客戶告訴我們：我們希望你知道我們是誰。他們希望自己回來的時候，能夠有反應他們以前訪問痕跡的體驗；他們希望收到一封郵件，討論他們喜歡的風格與尺碼。沒有大數據，我們無法憑空為顧客創(chuàng)造這些體驗。大數據是電商的下一個前沿，但其使用圍繞著一個關鍵問題：你是否為客戶提供價值？一切的一切都圍繞著為客戶創(chuàng)造他們在實體店無法獲得的線上體驗。（聽起來是不是和“實體店才能創(chuàng)造體驗”截然相反？）我們就是這個意思，而大數據會讓我們走得更遠。