大数据终将令“黑五”成为历史

本文涉及的产品
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
简介:

双十一留下的手,未必能保到“黑五”后。

每年11月的第四个星期四是感恩节,从感恩节的第二天开始——也就是今年的11月25号,美国人开始投入到圣诞大采购中,黑五成为一年中购物最疯狂的日子。随着海外购物的兴起,黑五也成了中国人的另一个双十一。

二者最大的不同或许就是战场不同。黑五期间,大多海外购物狂人都喜欢去实体店采购,而双十一则多是用手机守着零点钟声买买买。

谷歌在“Think with Google”网站上放出了与黑五相关的各种数据,告诉人们什么时间去购物不必被人群拥挤,以及哪些店铺可能不至于人山人海。

折扣,一种经典的促销手段,百试百灵;在产能过剩的时代,折扣不失为清库存的好选择;而未来消费观和消费需求的升级已经乍现——消费者不再一味追求低价,从而放弃对品质的追求。无论是直接旅游还是跨境电商的海外购物,初衷都是对于优秀商品的推崇,不惮付出高价来换取高质。

近期数据显示,数码、母婴、轻奢品类,在晒图数量和点赞讨论人气中排名前三。相比之下,国外知名品牌的相机、耳机、手机等数码产品,以其较高的产品质量赢得了剁手族的喜爱。而国内事故频发的母婴品类则不受信赖。此外,包包、名表等奢侈品也备受追捧。

这种大跃进式的打折优惠即将走向末路:大数据将令黑五变成历史,通过大数据,人们随时都有可能得到自己心仪的商品价格。

事实上,无论是对店家还是消费者来说,这都是好事。消费者可以在特定的时间获得特定产品最优惠的价格,而零售商也能够以颇具竞争力的价格满足自己的商业需求。每天都将是“黑色星期五”,但却少了狂热和拥挤。

过去,当顾客需要什么东西时,老到的消费者会四处寻找优惠、促销和打折信息。之后,他们会挨个店家去对比产品和价格。有时候,他们的确可以找到自己心仪的价格,但有时候也未必能够如愿。如果有足够的耐心,也可以静静守候双十一这类大促日再出手。

然而,利用大数据技术的爬取,每一次购物,每一个评价,每一单配送,都会催生一份数据。随着零售商逐步了解如何利用这些数据,消费者也将获得更好的选择,享受更及时的服务,这一切都可以更加完美地匹配供给与需求。

亚马逊已经开始改变这一现状。该公司告诉我们,现在不用再挨家店铺对比了,消费者无需亲自前往实体店,便可对比产品和价格。久而久之,在线零售变得越来越全面,越来越高效。评价和算法成了新时代的口碑,物流设施的改善也加快了配送速度,扩大了选择范围。

从工厂到零售商,整个产业链的各类企业都可以充分利用这些海量数据来提升效率。快递公司、制造商、零售商和分销商都可以更加深入地了解消费者的习惯,在整个产业链之间实现协同效应,让所有人通过协作来提升效率,并提升利润。

一旦整个零售产业链都开始充分利用这些数据,并借助相应的软件来优化效率,应需服务的概念将会带来翻天覆地的变化。消费者不用告诉零售商他们想要什么,想要多少,整个产业链上的所有参与者都可以自动测算这些信息。这一趋势已经开始在零售行业崭露头角,而打折狂欢日最终也将因此成为过去时。

零售商和消费者不再需要黑五或者双十一这样的购物狂欢节。企业可以了解如何正确地配置员工、商品和定价等各种因素,才能最好地满足消费者的需求。

同样,消费者也可以在需要的时候购买商品,根据各种信息知道自己何时能够得到最优惠的价格。他们可以在掌握了充分的信息后制定最明智的决策,而不必再被人为操纵的优惠假象蒙蔽。


本文作者:唐·壹壹壹肆

来源:51CTO

相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
本实验围绕社交用户发布的文章做了详尽的分析,通过分析能得到用户群体年龄分布,性别分布,地理位置分布,以及热门话题的热度。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps 
相关文章
|
2月前
|
存储 机器学习/深度学习 分布式计算
大数据技术——解锁数据的力量,引领未来趋势
【10月更文挑战第5天】大数据技术——解锁数据的力量,引领未来趋势
|
1月前
|
存储 分布式计算 数据挖掘
数据架构 ODPS 是什么?
数据架构 ODPS 是什么?
289 7
|
1月前
|
存储 分布式计算 大数据
大数据 优化数据读取
【11月更文挑战第4天】
44 2
|
1月前
|
数据采集 监控 数据管理
数据治理之道:大数据平台的搭建与数据质量管理
【10月更文挑战第26天】随着信息技术的发展,数据成为企业核心资源。本文探讨大数据平台的搭建与数据质量管理,包括选择合适架构、数据处理与分析能力、数据质量标准与监控机制、数据清洗与校验及元数据管理,为企业数据治理提供参考。
86 1
|
25天前
|
机器学习/深度学习 存储 大数据
在大数据时代,高维数据处理成为难题,主成分分析(PCA)作为一种有效的数据降维技术,通过线性变换将数据投影到新的坐标系
在大数据时代,高维数据处理成为难题,主成分分析(PCA)作为一种有效的数据降维技术,通过线性变换将数据投影到新的坐标系,保留最大方差信息,实现数据压缩、去噪及可视化。本文详解PCA原理、步骤及其Python实现,探讨其在图像压缩、特征提取等领域的应用,并指出使用时的注意事项,旨在帮助读者掌握这一强大工具。
62 4
|
1月前
|
存储 大数据 数据管理
大数据分区简化数据维护
大数据分区简化数据维护
24 4
|
1月前
|
存储 大数据 定位技术
大数据 数据索引技术
【10月更文挑战第26天】
58 3
|
1月前
|
存储 大数据 OLAP
大数据数据分区技术
【10月更文挑战第26天】
66 2
下一篇
DataWorks