眼下，ebay對各類在線數據的剖析無微不至，就像在每一個主顧前面安裝瞭攝像頭一樣平常。

　　毫無疑問，ebay具有的數據量是驚人的。其天天都要處置100pb的數據，個中包含50tb的機械數據。能夠說，ebay天天都面對著天文數字般的大數據挑釁。

　　早在2006年，ebay就建立瞭大數據剖析平臺。為瞭精確剖析用戶的購物行動，ebay界說瞭成百上千品種型的數據，並以此對主顧的行動舉行跟蹤剖析。但是，這同時也為ebay帶來瞭新的挑釁。要曉得，公司的數據量多到不可思議，沒有人能剖析消化這麼多的數據，也沒有人能基於全部數據樹立起模子。

　　究竟上，ebay真正運用到的，隻是其網絡的數據中的一小部門。殘剩的數據，ebay或是將其拋棄，或是將其存儲起來。由於說沒有定哪天，科技完成瞭沖破，這些數據就會變得有效。ebay大中華區ceo林奕彰指出。

　　那末今朝，ebay是若何應用這些數據，來增進營業立異和利潤增加的呢？

　　為用戶畫像

　　ebay具有近2億的用戶，網站的商品清單項目則有3萬多類。在平臺的一樣平常生意業務中，ebay險些每秒都要處置數千美圓。而這些生意業務數據，實在隻是ebay全站數據信息總量的冰山一角。

　　基於大數據剖析，ebay天天要答復的題目有許多，好比，今天最熱點的搜刮商品是甚麼？而即使是如許的簡略題目，都須要觸及處置五十億的頁面閱讀量。從這個角度看，任何一個根本的營業題目，對公司來講都是一個相稱偉大的題目。

　　就ebay若何應用大數據來增長在線生意業務，林奕彰舉瞭一個典范的例子。比方，一名年青的女性早上10點在星巴克閱讀ebay網站，ebay應當推送給她甚麼樣的商品呢？

　　就這幾個信息點，我們實在已做瞭很多研討。林奕彰說，究竟上，用戶凌晨10點、正午12點，或是早晨7點，她閱讀的商品是分歧的；在餐廳或是在傢裡，一樣會對閱讀和搜刮發生影響；別的，另有用戶的年紀、其時的氣象等等，都邑對購物發生影響。ebay要做的，就是進修分歧景象下的分歧購物形式，並推送給用戶最想要的商品。

　　據悉，ebay能夠從用戶以往的閱讀記載裡猜她想要甚麼樣的商品，也能夠從設定的成百上千種景象模子上鉤算出用戶大概的需求；或是對比另外一位有著類似特色的女性用戶，看她其時買過甚麼樣的商品，從而揣摸出這位用戶潛伏的需求。在綜合各類考量身分後，ebay的背景須要在短短幾秒內將商品頁面推送給用戶。這意味著，ebay的體系須要有異常快的運算速率。

　　這類運算模子，有相稱一部門工資的身分。好比，機械能夠匯集用戶的上萬個數據，但ebay的工程師能夠界說個中的100個數據為有用數據，而模子則樹立在這些有用數據之上。別的，當盤算機主動進修剖析各類數據構成的趨向時，ebay須要將機械進修的邏輯設定在與商品生意業務相幹的行動上。

　　除經由過程大數據為用戶畫像而向其推送有針對性的商品，ebay此前還測驗考試應用大數據舉行搜刮引擎的優化。

　　詳細說來，ebay能夠掌握用戶的行動形式，使搜刮引擎加倍直覺化。假如時光發展幾年，用戶在應用ebay的搜刮引擎時，會發明它隻能懂得字面的意義，並依照字面意義探求。許多時刻，搜刮引擎其實不能懂得用戶的實在企圖。但如今，ebay正試著轉變或重寫用戶的搜刮要求，增長同義詞或調換語句，從而給出更相幹性的內容，並由此增長在線生意業務量。而這背後，一切離沒有開大數據的支撐。

　　為商傢供給諜報

　　基於用戶購物的數據，ebay一樣會給商傢供給林林總總的諜報。好比，ebay會告知制作商用戶正在網上搜刮甚麼商品，或是各類出口行業的數據，制作商會連忙對此做出反響。

　　許多時刻，ebay會依據本身或其他電商網站的生意業務情形，向商傢發起其應當發賣的品類。這也是ebay大中華區正在做的事情，林奕彰稱，好比，一其中國的商傢願望將產物賣到澳洲，我們經由過程數據剖析能夠告知他，他一個月約莫能夠賣出若幹產物，訂價應當在甚麼規模內，市情上另有若幹商傢在賣一樣的產物，他的市場占領率也許是若幹。

　　在此基本上，ebay還試圖算出商傢的補貨頻次。究竟上，外洋倉儲是商傢異常頭痛的題目，一旦盤算掉誤，即可能形成庫存積存或缺貨。而在ebay，一旦用戶下單後發明商傢缺貨，將長短常嚴峻的題目。這類情形下，ebay能夠經由過程過往的數據剖析，得出商傢第一批貨的也許銷量，和依照曩昔銷貨的速率甚麼時刻應當補貨，物流的時光又是多久。經由過程這些數據的盤算，ebay能夠測算出商傢補貨的邏輯。

　　這些數據剖析，對付商傢開辟新的發賣品類異常管用。由於平日情形下，商傢須要四五個月，能力摸清晰一種貨色的淡淡季銷量，及其在各個地域的受迎接水平。