移动电商大数据挖掘之痛:应用壁垒难打通

 与PC端不同，移动应用之间相对孤立，对于第三方数据服务商而言，数据的获取和挖掘难度相对较大。如何在不同应用之间将数据打通，是百分点科技这样的公司在移动端个性化推荐过程中所面临的痛点。

“人们在移动端留下来的数据总量未来可能很多，但目前能够在移动端留下的数据总量要明显小于PC端。我们希望能够通过各种各样的合作，获得一些用户在移动端的行为数据，以及在用户PC端和移动端能够打通。”百分点首席科学家周涛指出。

据亿邦动力网了解，目前，百分点所采用的方法是个性化移动推荐SDK，即通过嵌入式SDK，将其植入到移动电商app中。并根据其提供一些优惠券或者积分返还的方式，收集用户在移动端的一些登陆、点击行为，然后经过调用云端的百分点推荐引擎，再将其与主平台的数据进行汇总，从而避免单独为移动端做数据挖掘的庞大工作量。

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“只要通过打通PC端和移动端的身份识别，我们就可以实现在Web端和移动端的无缝衔接。通过这个移动端的SDK，我们可以实现千人千面的用户展示。”百分点科技运营副总裁韩志勇向亿邦动力网介绍。

此外，百分点的移动个性化推荐还将发挥移动端设备的特性，基于地理位置进行推送。当用户在不同的区域上搜索附近的餐馆的时候，百分点会向其提供推荐完全符合地理位置的信息。

但困扰仍然来自于能否基于有限的数据样本，去勾勒出用户在移动端的本来面貌，从而进行更为精准的个性化内容输出。

譬如在传统的互联网阶段，电商网站可以借助第三方数据公司的信息，掌握一个消费者以前的购买行为，从而分析出他的行为、偏好、习惯等。假设这个人在移动端没有任何可参考的数据怎么办？

据百分点联合创始人苏萌介绍，美国的数据分析公司，会用小部分数据，来打通传统互联网和移动互联网之间的数据疆界。

小的数据模型同样可以撬动大数据，在移动互联网也是同理。通过小的样本，利用统计模型建立规则，从而借助移动互联网的数据来预测消费者在PC端甚至全网的行为，这或许是目前最为行之有效的解决方案。

以百分点为例，它一方面从移动广告投放等战略合作伙伴处获取的各种移动数据；另一方面，则在移动端用设备号来打通不同应用的用户。

同时，百分点的首席科学家周涛建立了一种统计模型的预测方法。当在移动互联网的应用数据中获取的信息可以找到具体的人，就可以使用个性化推荐。如果难以确定，则根据设备号所掌握的该用户的应用数据，以及百分点战略合作伙伴提供的应用数据，对其进行精准分析和预测。这个结果相比于前者，数据会有重复，很难完全区分，精准性会稍差，但基本可以解决80%-90%的个性化推荐问题。

“原先你有几百万数据，当涨到2千万、3千万的时候，实际上你并不能把精确率提高10倍，你只能提高10%。”周涛解释。