大数据时代,加强电商的监管,产品的监测可以有效防止这类事情的发生。
这种就涉及网络的舆情监测了。
舆情监测的主要流程:1.制定危机预警方案。
针对各种类型的危机事件,制定比较详尽的判断标准和预警方案,以做到有所准备,一旦危机出现便有章可循、对症下药。
2.密切关注事态发展。
保持对事态的第一时间获知权,加强监测力度。
这个可以通过例如乐思舆情监控系统之类的技术,在第一时间大量来采集、汇总各种互联网上的信息。
3.及时传递和沟通信息。
即与舆论危机涉及的政府相关部门保持紧密沟通,建立和运用这种信息沟通机制,已经成为网络舆情管理部门的重要经验。
以上海为例,无论在涉日舆情、地铁调价,还是普陀城管打人等“网络热点舆情”处理上,各部门协同作战、相互配合、共同商议,判断危机走向,对预案进行适当修正和调整,以符合实际所需是危机应对的重要措施。
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▲利用大数据,看人发货 内幕:你在网上买件大牌化妆品,在订单提交→发货之前,系统会查询分析你在全平台的购物数据(大数据内部共享):购买均价,常购品牌,退货率。
如果你同类产品消费倾向绝对大部分在100~200元品牌,系统就判定你没用过大牌真品,在后台将你备注:低风险,发的货有30%几率是高仿货。
如果在你购买记录里多次购买品牌,就自动分配真品。
真相:你的消费记录,购买记录,客单价记录,将作为发货参考数据被系统识别,看人下刀更精准。
▲妥协的人,最容易被坑 内幕:很多人有类似经历:买来的产品有小问题又不影响使用怎么办?赶紧退!电商常常解释是因为发货前没有检查货品!这是假话,每一批次的瑕疵产品都有记录,之所以发给你,是因为在你的综合退货率低于电商平均标准。
系统会认定你这位客户“好说话”“会将就”,一有垃圾货就优先“照顾”你。
真相:用户的投诉率,退货率都记录在识别系统里,这些数据将作为电商判断你“忍耐力”的参考,退货率低于10%的用户,会收到更多垃圾产品。
▲货到付款是上帝,先款后货是接盘侠 内幕:先款后货的客户,收到瑕疵品机率是货到付款的3倍,这是大部分电商的潜规则。
货到付款的质量问题处理时间是1~2天,先款后货的处理时间是5~6天,电商巧妙利用消费者嫌麻烦心理,将瑕疵产品更多发给先款后货客户,甚至拉长问题处理时间,要不换货,要不售后。
退货退钱?先让客服和你“谈谈心”,你就慢慢等着他们反馈给领导吧。
真相:售后时间超过6天是大部分人的“耐心极限”,电商将处理时间设定在耐心临界点,就是为了处理“二手货”,这些尾货全部来源于厂商,供应价低,利润更高用户的投诉率,退货率都记录在识别系统里,这些数据将作为电商判断你“忍耐力”的参考,退货率低于10%的用户,会收到更多垃圾产品。
▲收货地址,决定给你发什么货 内幕:并不是二三四线城市就一定发假货。
新的电商系统能识别收货手机与收货地址所在城市有没有产品专卖店。
如果没有,你也没买过同类产品,系统会“放心”分配高仿货给你;
如果有专卖店,系统会查询你是否买过同品牌产品。
内部消息:使用最新系统售卖高仿货,退货率还不到5%。
真相:不要以为在网上买东西靠运气,事实上电商有精确的数据系统作支撑,该你买到假货,你就绝对买不到真货。
▲奸商面前别谈隐私 内幕:消费者前脚买完东西,后脚就有骗子电话打上门,购买明细都了解得一清二楚,这是什么原因?问题就出在大数据。
订单提交成功后,你的个人数据马上被自动录入系统,上传到电商联盟平台共享,所有电商都能查到你资料,这个过程会经很多人的手,开发公司,数据人员,处处是漏洞。
真相:不要以为有隐私,你的个人资料,消费倾向早已掌握在所有电商手里。
通过数据系统就能知道你对假货的反应,能不能识别假货。
就像所有银行共享的信用卡黑名单, 上了黑名单,所有银行都不同意你的信用卡申请。
电商之所有不愿意解决信息泄露问题,是因为他不愿意放弃收集用户数据,没了用户数据做分析,那共享的数据系统就没了参考依据,假货退货率会远高于现在。
大数据追踪引擎小编看法 看完以上大家会觉得原来大数据是干这个的,如果这么想你就大错特错了,大数据只是一种工具,用的地方不一样,它产生的效果也不一样。
比如把大数据运用到资讯追踪行业的天机已经拥有了很成熟的技术,避免了大数据使用的漏洞和短板,扬长避短做出了一款高质量的个性化定制软件,在区别于传统软件的同时,它还能提供更加高端的一站式清爽阅读体验!相信用不了多久大数据的使用将会更加规范,除了资讯追踪我们能享受到更多的大数据服务!。
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