大数据下谁消费了谁谁定义了谁《资讯》

大数据（bigdata），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 大数据（bigdata），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。简言之，就是利用大量的数据进行分析，形成针对某一方面的分类或者结论。

而近年来大数据颇具象征性的产物，除了各种需要授权的APP对用户信息的捕捉，最明显的就是共享单车了。目前共享单车的一些特征非常有趣，运营并不依靠其自身盈利而是依靠一轮轮融资来支撑，而获取用户信息的大数据成为了这些单车企业的主要目的，至于这些数据用在什么方面，至少在我们这些外行看来还是不怎么明朗的。

相关企业一次又一次的成功融资，足以向世人证明：大数据时代数据是多么的重要，而菜鸟则进一步展示了大数据如何“折现”。

上个月菜鸟联盟和顺丰的争端也是围绕大数据而产生的。因为所有快递柜信息的触发必须通过菜鸟裹裹，取件码等信息都需要无条件给到菜鸟，双方在这一点上不能达成共识，丰巢和菜鸟的数据接口关闭。这其中，菜鸟通过手中掌握的大数据为我们这些看客展示了大数据转化成为实际利益的表演：曾被顺丰独揽的中、高端电商客户正在被菜鸟切走，比如生鲜冷链等等。

菜鸟的这种“折现”还仅仅是零售相关产业的、算是周边类型的业务，按马云所说过的：“我们做淘宝的目的不是为了卖货，而是获取所有零售的数据和制造业的数据。”大数据真正运用到零售行业，所带来的影响必然呈现出爆炸式的。

大数据教人看人说人话，见鬼说鬼话

曾有新闻显示，淘宝对每个用户做了18种“性别”定义，首先是用户本人性别，第二是购物内容“性别”，根据日常购买的商品使用者性别来确认，第三是购物习惯“性别”，根据用户购买商品行为模式确定……简而言之，淘宝就是利用消费习惯在对用户分类，此外，还可以进行判断，甚至可以判断出你的购买是换新还是添置。

从这个层面上来看，大数据会为消费者提供相对合理的推荐，方便消费者选择。但同样的，大数据从这个功能上来说就只有好处吗？完全不是。

在大数据下，卖家可以从消费记录上判断消费者是否是“好说话”的人，也能大致掌握消费者的“消费阶级”。这些在大数据的背景下，消费者和消费习惯都会被分类，而卖家则只需要利用这些分类。比如消费水平为“平民”且较为温和、未被其他卖家标记的消费者突然下单高档奢侈品，无良卖家就可以以此为依据发出假货，一方面不容易被发现，另一方面即使被发现了由于消费者比较温和，比较容易“摆平”，相比起假货带来的暴利，这些就都算不上什么了。

而且，上述的功能已经得到了部分实现，早在数年前，就有一个针对卖家，查询买家信誉乃至消费记录的网站“淘大客”，在其中对买家的消费记录、评价都可以找到，甚至对卖家的消费行为有简单的判断，分为“红”即高危、“黄”即注意、“绿”即正常的简单分类。在当年基本仅为数据就可以推断出不少内容，而现在还能对数据批量化、智能化的处理后就更加惊人了。

个性化时代，却让每个人都满身标签

当然，大数据绝不仅仅满足于分类，在当下，大数据做的更精细——标签化。

回到价格，在京东之前关于大数据的观点中，曾提及会对某用户经常购买的产品，进行针对该用户的价格下调，达到让利其而成交的目的。但我们可以试想一下，一个用户经常购买该产品，说明该产品对于该标签用户来说是刚性需求。同时该用户常常在这个单一平台进行购买，那就说明该平台对该消费者有价格或者服务上的优势，让该用户不断继续购买。那么，在掌握了这些信息之后，作为盈利为目的的销售者，究竟是会降价回馈，还是在保证价格等方面的优势后，稍微提高价格来获取更大的利润呢？

另外一个场景则是bug价格，前几年以京东最盛。由于直降、满减、京券、东券等活动类目繁多，经常有网友一不小心就叠加出了“神价”，消息流传后得到大家的簇拥，致使京东“大亏一笔”。但这种现象却越来越少了，为什么？首先，单一商品在某个时间段大量被购买就能说明在价格上存在了一些问题。并且大多数情况下，每次都能抢到特别优惠的基本都是同一群关注某些购物分享类网站的消费者，轻易就可以为这些人打上标签，而当这群身带标签的人在购买同一商品达到一定人次时，就可以断定价格有问题，利用后台算法进行调整。当年有部分网站会对此类用户进行黑号处理，其结果就是凡是获奖率不是100%的活动，该类用户都为“谢谢参与”。

在标记了一部分“劣质”客户后，相应的也会产生一批“优质”用户。起初京东对此有一个简单粗暴的分类——购买“PLUS”的用户和没有购买“PLUS”的用户。但现在，在划分了不同消费等级的用户，“PLUS”开始实行阶梯售价，也就是买的越多越便宜。

虽然目前没有实际的数据也不可能有实际的数据来支撑对于优质用户的特殊政策，但今年618有一件小事让本人印象深刻。有网友在付款4000+元的相机后，网页弹窗出现抽奖窗口，其随后抽中了飞利浦一台价值4000元的彩电。作为普通消费者的潮流家电网小编我在618期间也多次在该网站购物，从未见过弹窗。

此外，大数据还涉及到诸多涉及隐私和安全的问题，例如上文中所举例的“过气”网站淘大客，虽然其目前已经关闭了多项功能，但替代类网站层出不穷。诚然，大数据可以帮助消费者更好的了解自身需求，方便挑选，但更多的是帮助零售商企业研究消费者的行为模式，获得更多的利润。在大数据下，消费者看似会得到更好的服务，但实际上，普通消费者的消费几乎可以说是尽在商家的掌握，无处可逃。

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