eBay收购价格预测网站Decide

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云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
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简介:        价格预测网站Decide近日宣布已被电商 eBay 收购,收购金额暂不知晓。仅知道受此影响,该网站将在 9 月 30 日前关闭,而其 26 名员工也将搬进 eBay 的办公室。另一方面,这次收购也将促成 eBay 将 Decide 的价格预测服务纳入到自家网站。

       价格预测网站Decide近日宣布已被电商 eBay 收购,收购金额暂不知晓。仅知道受此影响,该网站将在 9 月 30 日前关闭,而其 26 名员工也将搬进 eBay 的办公室。另一方面,这次收购也将促成 eBay 将 Decide 的价格预测服务纳入到自家网站。

       Decide 成立于 2011 年夏天的西雅图。创始团队希望通过抓取某款产品在网络上的各种信息分析其价格趋势,从而给出消费者购买最佳时机。该公司的价格预测服务最先应用到消费电子产品,之后是家用电器,现在已覆盖 150 多个品类。该公司目前总融资哦为 1700 万美元(包括今年 3 月融的 800 万美元)。

      延伸阅读:数据挖掘下的比价搜索Decide(摘自腾讯科技20121215)

“在互联网时代,固定价格已是过去式。”

Decide联合创始人奥伦•埃齐奥尼(Oren Etzioni)一语道破玄机,这家2011年6月上线的比价预测网站显然很早就意识到了这一点,如今,它已成为美国最为热门的购物风向标,每月用户访问量达数十万,页面浏览量则超过100万次,并且仍在高速增长。

上世纪90年代,航空公司会根据一架航班的空余座位数和竞争对手的票价而不停改变机票价格。酒店也很快跟进,推出了它们的“收益管理”系统,让它们可以随时改变客房价格。如今,这一动态定价模式正在逐渐深入到消费经济的每一个角落。为了争夺搜索结果的榜首位置,零售商们正以小时、有时甚至以分钟为单位改变着商品的价格——从卫生纸到自行车。这一战事在每年的假日购物季都会达到巅峰时刻,面对此情此景,消费者双眼放光之余,却也一筹莫展。

事实上,消费者的困扰远不止此。这款产品哪里卖得更便宜?好不好用?什么时候买合适?要出新款了吗?其他人怎么看?同类产品怎么样?对于消费者满脑的疑问,包括Google Shopping、Nextag、PriceGrabber和亚马逊产品搜索在内的比价网站都只解决了最基础的第一个问题。有需求的地方就有市场,Decide应运而生。

Decide首席执行官麦克•弗雷德根(Mike Fridgen)自称其为“大数据版的《消费者报告》(注:美国权威消费杂志)”,这的的确确是一个“神奇的网站”。

揭底:技术驱动

Decide第一个神奇之处就在于仅靠概念就获得850万美元的投资,这无疑是一个非常典型的美国创新和创业项目,而它的创始人和项目团队同样很传奇。

联合创始人奥伦•埃齐奥尼是一位阅历极其丰富的家伙,曾做过搜索引擎Metacrawler,从事过空军预报员工作,还是大名鼎鼎的旅游搜索网站Farecast的创始人,首席执行官麦克•弗雷德根则是Farecast的前市场营销和产品开发副总裁,与他们一同起家的还有Farecast的几名工程师。2008年,微软斥资1.15亿美元收购了Farecast,后者也是现在Bing Travel的前身。他们将先前用于机票价格跟踪的技术和算法用到了Decide网站的索引产品上来。

此外,Decide还吸纳了PriceYeti(跟踪网购商品价格变化,并在降价时使用邮件通知用户)、Eggsprout(编撰简历数据)的早期开发人员。在网站上线之前,他们潜心闭关了两年时间,虽然对自己将要开展的业务守口如瓶,但是凭借“让电子购物空前透明化”的口号,他们从Maveron、Madrona Venture Group、Google创始董事会成员拉姆•施拉姆(Ram Shriram)、Expedia前首席执行官埃里克•布拉克福特(Erik Blachford)及其他渠道募得了总计850万美元融资。

在Decide的网站上,他们这样描述自己,“Decide 完全利用数据和科技来帮助买家,不是市场推广的手段。”拥有如此豪华的技术人才阵容,Decide无疑是典型的技术驱动型创业公司,作为一家产品搜索类公司,这是至关重要的。

      透视:数据的极致

Decide的目的是解决两个问题:电子产品更新速度过快,市场价格变化过快。通过解决这两个问题,他们希望给潜在购物者提供最好的购物时机建议,而这一切的背后是技术驱动下对数据的挖掘和极致利用。

首先,他们搭建了一种“线性分析模式”,将成千上万个电子产品加入到了自己构建的数据库,利用专有价格预测算法,通过综合考虑上亿条价格波动信息和超过40个不同的价格影响因素(包括新品发布周期、新闻报道、公司公告等),来对价格做出全面预测。

面对纷繁的数据处理,Decide以低门槛的操作体验和直观全面的结果展示让一切简单化、便捷化和决断化。用户使登入Decide.com,只需在搜索框中输入具体想购买的电子产品,Decide.com便会根据自己专有技术预测给你返回是应当购买还是应当等一等的建议。如果用户想要购买,则可继续点击进入他们选中的卖家进行购买。如果根据Decide.com给出的建议,用户暂时不想购买,那么他们则可以观看价格时间线,并给自己设定一个降价通知。

刚刚买了iPhone 4S,iPhone 5就上市了,这样的烦恼Decide也已经考虑到。在搜索结果中,Decide会展示出该款产品的全面更新时间线,以免你还在旧产品上瞎逛,新品传言在这里也都能找到。Decide在其“模型谱系”中记录了成百上千的电子产品,自动在技术博客和网站中搜寻新消息和传言,并应用“先进的机器学习和文本挖掘算法”来预测未来产品的发布。贴心的是,Decide还会给出“信心指数”,使得用户了解新品在未来一段时间内上市的可能性有多大。

即便这样还是不够,Decide致力于带给用户一次性作出正确决定的能力,即便摒弃所有这些图表,用户依然有最快捷的方式来做出决策,要不要买,看看分数就知道了。Decide Score产品打分系统会参考多个用户和专家对某款产品的评价、这些评价发布的时间以及该款产品前几代产品的打分,给出一个1到100之间的分数,并根据打分将产品分成“我们爱死它”,“我们喜欢它”,“你最好还是选别的”,“千万别买它”四个等级,一锤子买卖变得更容易。

所有这一切都在同一个页面以图表的形式呈现在用户面前。

盛名之下的Decide也在努力扩张自己的势力范围,一方面将产品覆盖范围从电子产品拓展至家用电器、体育用品、家居和园艺用品等数十个门类,另一方面也在拓展合作伙伴,《消费者报告》和在线比价服务Bizrate已经加入它的“朋友圈”。移动APP的上线更是让Decide的势力扩张到了线下。

生存:公正至上

作为一家以产品比价为基础的公司,收入模式无疑有两种,从商家赚钱,从用户赚钱。身为行业巨鳄的谷歌选择了前者,今年9月,Google Shopping正式对合作商户收费,谷歌承认产品搜索结果将受到零售商和广告主广告投放的影响。

与之相反的是,一直面向零售商收取佣金盈利的Decide今年10月开始尝试一种全新的商业模式,将之前免费的价格预测服务转为5美元包月、29.99美元包赔付费制,这也正是Decide的杀手锏功能。在预测失败包赔计划下,假如Decide给出最佳购买时机之后商品继续降价,Decide将会为消费者补偿差价。不过何时购买等服务仍免费开放。

Decide为何会做出这种转型?麦克•弗雷德根解释说,这是为了减少他们对广告收入的依赖,让网站上的商品预测服务更加公正客观。本质上来说,一家公司为谁服务,就看它的钱来自哪里。假如Decide的收入来自广告商,那么他们的商品预测服务多少受到广告商的牵制。但对用户来说,只有当网站的数据反映了真实的市场情况时,数据才是有价值的。

Decide转型向用户收钱虽有一定风险,但却可以保证为用户服务,保证推荐的公允,这符合网站的长期发展,也符合消费者的利益。自从2011年6月上线以来,Decide已经为超过1000万的用户提供了服务,为用户省下了1.27亿美元潜在开销,这样的成绩足以让消费者掏出钱包。

中国的Decide在哪里?

在另一半球的中国,同样有一大批比价搜索网站,相比Decide的技术驱动和用户导向,这些产品的存在仍然只是一个雏形,成为“中国版Decide”更是难上加难。

宏观来看,本土的比价网站可分为两类,电商企业主导型和第三方独立型。对于电商旗下的比价网站来说,既当裁判又当运动员的模式难以让人信服,何况屡屡纷争的电商价格大战更是让消费者见识了何为恶斗。独立成长的第三方比价网站生存混乱,中国电商市场目前已经进入高度集中化的寡头时代,淘宝、京东、苏宁易购等占据了90%以上的市场份额,此种强势地位让比价搜索网站很难通过提供相关服务向电商企业收费,而这些比价网站又难以拥有Decide的强大技术让消费者买单,生存压力之下恶意排名现象屡见不止,陷入恶性循环。

对于中国电商业来说,Decide仍是一个传说。

而在Decide所在的美国,新形态的购物指南网站仍层出不穷,譬如放言“为你比较一切”的Find the best,沃尔玛的社交语义购物搜索Polaris、热门移动购物创业公司LEAP Commerce的购物指导应用Spark,它们崭新的模式正在革新传统购物导向。

弗雷德根曾经说过:“大数据使得我们有了各种机会,着力打造下一代的消费宣传服务,也正是我们的目标。”

大数据不再是空洞的概念,它正在浸入我们的生活。


原文发布时间为:2013-09-08


本文来自云栖社区合作伙伴“大数据文摘”,了解相关信息可以关注“BigDataDigest”微信公众号

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