大數據電商假貨

❶ 馬雲和他的假貨風波,你如何看待今天中國的電商行業

首先要糾正一點，什麼是「假貨」！

若是針對於品牌來說，存在兩種說法：一直仿冒品，二是假貨，兩者區別是仿冒品的產品，就產品而言未必是假貨。

若是針對於產品來說的話，那就只有一種說法：未達到該品類基本需求與功能實現的，都可以稱之為假貨。

然後再糾正一點，「馬雲與他的假貨」。

1. 假貨不是馬雲的，假貨也不是平台的。准確的說法是：假貨是平台里不負責的第三方商家的；

2. 這里說假貨，不如說是仿冒品來得准確。

3. 若是說馬雲有沒有錯，有的話，那就會「監管義務」。
   

關於中國電商行業：

1. 從起初的摸石頭過河，到野蠻生長，到現在的監管介入與調整。也就是說國內的電子商務已經過了起初的紅利期了，現在和未來的電商行業會進一步看重客單價與利潤的提高。

2. 就企業來說，不管是平台經營還是什麼的，電子商務成本逐年上漲，這是不爭的事實。

3. 從「新電商新零售」來說，本地化電商是絕對有未來的。

4. 場景化與內容化電商營銷，是絕對的趨勢。因為消費者的理性，帶來的是對產品的基礎認知與需求判定，以及非理性的集中爆發性消費。

5. 物流依然是電商的重中之重，尤其是本地化與區域化電商。

6. 從宏觀角度來講，電商未來的逐利應該是在服務產品與製造業。

7. 未來幾年內，C2C、B2C、O2O、B2B依然是強趨勢，但是C2C的趨勢會顯微，存在很大不安因素。不安因素主要來自：品牌認知、產品真偽、市場調控、平台調控、消費者理性意識蘇醒，所以C2C的第二春應該在自媒體與本地化區域化，但是難點在於退關宣傳與公信力。

8. 就外部電商，線上與線下的生態鏈會進一步健全與鞏固。其中核心是：支付、場景、B段、C段。

9. 就B2C而言，為來最大的危機，是來自於線上的天花板，與線下資本的反撲，所以物流、場景、支付，這三把刀是重頭。

10. 就外部電商，跨境電商從開始就註定了漫漫長路其修遠兮。

11. 小屏化與移動化，是不爭的大趨勢，但是大屏依然有春天。並且是基於入戶級場景，例如：客廳、書房、卧室等等。

就電商的泛義，就是電子商務，上面說的都是外部，而電子商務是有內部說法的：

1. 就內部電商而言，CRM、OA、ERP等會和外部電商進一步融合，雖然加大了企業成本支出，但是企業內耗其實降低了。

2. CRM與外部的融通，那對於市場、對用戶等的數據構建尤為重要，此事大數據的春天才真正來臨。

3. 外部B端、C端與內部ERP的融通，其實是對產品製造的升級，也就是企業級智能應用智慧應用的春天是有的。

……打字打累了，所以不說了，就這樣吧！

❷ 大數據告訴你電商會把假貨發給誰

網上購物的姑娘都是「女諸葛」，鬥智斗勇，36計樣樣拿手。你不把電商玩瘋，電商就把你玩兒瘋。話說現在已進入「大數據」時代，電商陷阱越來越科幻，今天揭露，網上奸商的新玩法。

「看人下刀」，電商玩得更科幻

內幕：你在網上買件大牌化妝品，在訂單提交→發貨之前，系統會查詢分析你在全平台的購物數據（大數據內部共享）：購買均價，常購品牌，退貨率。

如果你同類產品消費傾向絕對大部分在100~200元品牌，系統就判定你沒用過大牌真品，在後台將你備註：低風險，發的貨有30%幾率是高仿貨。如果在你購買記錄里多次購買品牌，就自動分配真品。

不要以為有隱私，你的個人資料，消費傾向早已掌握在所有電商手裡。通過數據系統就能知道你對假貨的反應，能不能識別假貨。就像所有銀行共享的信用卡黑名單，上了黑名單，所有銀行都不同意你的信用卡申請。電商之所有不願意解決信息泄露問題，是因為他不願意放棄收集用戶數據，沒了用戶數據做分析，那共享的數據系統就沒了參考依據，假貨退貨率會遠高於現在。

❸ 《大數據之下電商會把假貨都發給誰》

大數據時代，加強電商的監管，產品的監測可以有效防止這類事情的發生。

這種就涉及網路的輿情監測了。

輿情監測的主要流程：

1.制定危機預警方案。針對各種類型的危機事件，制定比較詳盡的判斷標准和預警方案，以做到有所准備，一旦危機出現便有章可循、對症下葯。

2.密切關注事態發展。保持對事態的第一時間獲知權，加強監測力度。這個可以通過例如樂思輿情監控系統之類的技術，在第一時間大量來採集、匯總各種互聯網上的信息。3.及時傳遞和溝通信息。即與輿論危機涉及的政府相關部門保持緊密溝通，建立和運用這種信息溝通機制，已經成為網路輿情管理部門的重要經驗。以上海為例，無論在涉日輿情、地鐵調價，還是普陀城管打人等「網路熱點輿情」處理上，各部門協同作戰、相互配合、共同商議，判斷危機走向，對預案進行適當修正和調整，以符合實際所需是危機應對的重要措施。

❹ 大數據之下 電商會把假貨發給誰

▲利用大數據，看人發貨
內幕：你在網上買件大牌化妝品，在訂單提交→發貨之前，系統會查詢分析你在全平台的購物數據（大數據內部共享）：購買均價，常購品牌，退貨率。如果你同類產品消費傾向絕對大部分在100~200元品牌，系統就判定你沒用過大牌真品，在後台將你備註：低風險，發的貨有30%幾率是高仿貨。如果在你購買記錄里多次購買品牌，就自動分配真品。
真相：你的消費記錄，購買記錄，客單價記錄，將作為發貨參考數據被系統識別，看人下刀更精準。
▲妥協的人，最容易被坑
內幕：很多人有類似經歷：買來的產品有小問題又不影響使用怎麼辦？趕緊退！電商常常解釋是因為發貨前沒有檢查貨品！這是假話，每一批次的瑕疵產品都有記錄，之所以發給你，是因為在你的綜合退貨率低於電商平均標准。系統會認定你這位客戶「好說話」「會將就」，一有垃圾貨就優先「照顧」你。
真相：用戶的投訴率，退貨率都記錄在識別系統里，這些數據將作為電商判斷你「忍耐力」的參考，退貨率低於10%的用戶，會收到更多垃圾產品。
▲貨到付款是上帝，先款後貨是接盤俠
內幕：先款後貨的客戶，收到瑕疵品機率是貨到付款的3倍，這是大部分電商的潛規則。貨到付款的質量問題處理時間是1~2天，先款後貨的處理時間是5~6天，電商巧妙利用消費者嫌麻煩心理，將瑕疵產品更多發給先款後貨客戶，甚至拉長問題處理時間，要不換貨，要不售後。退貨退錢？先讓客服和你「談談心」，你就慢慢等著他們反饋給領導吧。
真相：售後時間超過6天是大部分人的「耐心極限」，電商將處理時間設定在耐心臨界點，就是為了處理「二手貨」，這些尾貨全部來源於廠商，供應價低，利潤更高用戶的投訴率，退貨率都記錄在識別系統里，這些數據將作為電商判斷你「忍耐力」的參考，退貨率低於10%的用戶，會收到更多垃圾產品。
▲收貨地址，決定給你發什麼貨
內幕：並不是二三四線城市就一定發假貨。新的電商系統能識別收貨手機與收貨地址所在城市有沒有產品專賣店。如果沒有，你也沒買過同類產品，系統會「放心」分配高仿貨給你；如果有專賣店，系統會查詢你是否買過同品牌產品。內部消息：使用最新系統售賣高仿貨，退貨率還不到5%。
真相：不要以為在網上買東西靠運氣，事實上電商有精確的數據系統作支撐，該你買到假貨，你就絕對買不到真貨。
▲奸商面前別談隱私
內幕：消費者前腳買完東西，後腳就有騙子電話打上門，購買明細都了解得一清二楚，這是什麼原因？問題就出在大數據。訂單提交成功後，你的個人數據馬上被自動錄入系統，上傳到電商聯盟平台共享，所有電商都能查到你資料，這個過程會經很多人的手，開發公司，數據人員，處處是漏洞。
真相：不要以為有隱私，你的個人資料，消費傾向早已掌握在所有電商手裡。通過數據系統就能知道你對假貨的反應，能不能識別假貨。就像所有銀行共享的信用卡黑名單， 上了黑名單，所有銀行都不同意你的信用卡申請。電商之所有不願意解決信息泄露問題，是因為他不願意放棄收集用戶數據，沒了用戶數據做分析，那共享的數據系統就沒了參考依據，假貨退貨率會遠高於現在。
大數據追蹤引擎小編看法
看完以上大家會覺得原來大數據是干這個的，如果這么想你就大錯特錯了，大數據只是一種工具，用的地方不一樣，它產生的效果也不一樣。比如把大數據運用到資訊追蹤行業的天機已經擁有了很成熟的技術，避免了大數據使用的漏洞和短板，揚長避短做出了一款高質量的個性化定製軟體，在區別於傳統軟體的同時，它還能提供更加高端的一站式清爽閱讀體驗！相信用不了多久大數據的使用將會更加規范，除了資訊追蹤我們能享受到更多的大數據服務！

❺ 電商如何利用大數據來判斷把假貨發送給誰

比如：你抄在網上買件大牌化妝品，在訂單提交→發貨之前，系統會查詢分析你在全平台的購物數據（大數據內部共享）：購買均價，常購品牌，退貨率。如果你同類產品消費傾向絕對大部分在100~200元品牌，系統就判定你沒用過大牌真品，在後台將你備註：低風險，發的貨有30%幾率是高仿貨。如果在你購買記錄里多次購買品牌，就自動分配真品。
真相：你的消費記錄，購買記錄，客單價記錄，將作為發貨參考數據被系統識別，看人下刀更精準。

❻ 大數據下的電商真的那麼可怕嗎

在有海量數據積累的基礎上，還要有一套優秀的BI系統，而且必須是按公司需求定製，專才可能屬實現大數據。實際上，能夠真正實現銷量與利潤率雙增長的電商少之又少，而且在越來越少。因為，不少電商的銷售業績是通過價格戰和付出大量促銷成本來實現的。

❼ 大數據之下，電商會把假貨賣給誰

誰買就賣給誰。檸檬學院大數據。

❽ 淘寶等知名電商真的有內部大數據來選擇性發假貨么

沒有這種可能性，淘寶是平台，大數據無法用於選擇性發貨，沒有系統能自動版知道買家專買假貨，權或者專買正品。
淘寶也不可能向賣家提供這類大數據，也不可能存在這么幽默的數據。他們針對賣家涉假一直是嚴厲處罰。

而且賣假貨的用什麼大數據是愚蠢的辦法，他們需要在被查封之前盡可能多的坑騙更多人，時間就是效益，花時間搞什麼大數據根本不能延緩被查封的結果。

祝愉快！

❾ 電商大促需要警惕大數據殺熟，我們該如何警惕

一年一度的雙十一電商大促又即將到來，但是目前的電商大促活動的優惠力度有了一定的折扣，而且央視有指出說明存在大數據殺熟的現象，那麼作為消費者的我們就需要警惕這些現象。那麼我們該如何去做呢？現今的電商平台都是有很多，並不是只有一個，那麼我們可以通過多平台的比價，也可以使用不同的賬號來查看是否價格存在差異性，另外我們也可以在不同時段去登錄電商平台，也是會有一些差異的。

據有關部門報道，多電商平台存在大數據殺熟現象，同一件商品使用不同賬號來進行購買，獲得的優惠力度不一樣，價格也不一致。不只是在電商平台出現這類情況，在某些平台購買機票或者酒店預訂的時候也會出現這種情況，老客的優惠力度要比新客的優惠力度少很多，這也證明了多領域存在殺熟現象。

❿ 大數據之下，電商會把假貨賣給誰

分析大數據下，互聯中國把假貨發給誰 這是要寫論文的節奏啊，各個平台的大數據分析與否，最終商品流通的終端還是消費者啊，所有假貨最終還是到了消費者手中