阿里巴巴是一家多业态的互联网公司，几亿规模的用户都在此平台上从事商业、消费、娱乐等活动，时时刻刻都在产生海量的数据，因此，阿里巴巴建立了一套标准数据采集和分析体系方案——阿里数据分析。它可通过推荐引擎为消费者个人提供定制专属淘宝页面，为淘宝商家提供最新最快最直接的消费者信息，以及为金融领域贡献出来一份自己的力量，体现了其强大的商业用途。

1阿里数据分析现状

阿里巴巴旗下的淘宝网大家一定不会陌生，它是在中国深受欢迎的电商购物平台，其注册用户的数量高达将近5.5亿，每日有5500万以上的固定访问客流量，每日的在线售卖的商品数量已经超过了8亿件，平均每分钟售出近5万件商品，在这个激烈的互联网时代下，淘宝网却能在如此众多的电商购物平台中脱颖而出，受到大多数消费者的欢迎和使用，成为电商购物平台的一霸。这是怎么做到的呢？淘宝看似与其他电商购物平台没有什么区别，但实际上它却完完全全是另外一个物种。与其称它为电商购物平台，倒不如叫它真正的名字——推荐引擎。推荐引擎就是根据淘宝购物网站上每位消费者的浏览记录和访问历史的大数据研究分析并挖掘其独一无二的兴趣和偏好，向不同的顾客展示不同的个性化页面和他们各自可能需要的商品。通过推荐引擎，通过推荐引擎，购物网站不但能够改善消费者在淘宝购物网站上的浏览体验，而且还能提高淘宝网站的流量转化率、客单价，增加其购买的种类数量和多样化，延长其生命周期。传统网上购物平台想要做的是一款为用户提供网上购物的平台，完成不出门也能在网上买到中国各地甚至全球好物的过程。而淘宝想做的却是一款基于移动互联网的推荐引擎，网上购物仅仅是它所承载的活动而已。因此，网上购物中使用推荐引擎，是对传统网上购物平台的一次巨大的颠覆。

传统网上购物平台有着庞大的背后操作团队，从每天抓取到海量商品中选择一些热门、众多用户感兴趣的商品推荐到首页中，或者将其排在靠前的位置。人工推荐模式的背后所追求是商品信息覆盖的广度，只有用户都感兴趣的商品才能为网站带来足够多的流量，这就意味着有许多小众、冷门的商品信息需求无法得到满足。假如有一位用户喜欢一款小众又冷门的运动鞋，那这位用户就很难在网上购物平台首页上看到这一款运动鞋的推荐。之所以看不到这款冷门又小众的运动鞋商品的推荐，是因为在网上购物平台的首页上永远放的是那些最热门、众多用户感兴趣的运动鞋商品推荐。

因此，想要解决用户的这种需求，大数据中推荐引擎就能成为最好的选择。淘宝不用人工推荐，而采用机器学习的方式，利用推荐引擎个性化的推荐信息。即根据淘宝电商购物平台上每位用户的浏览和访问商品的历史挖掘用户的个性化兴趣和个人偏好，精准向不同的顾客推荐其感兴趣的个性化页面和他们各自可能需要的购物商品。那么消费者浏览的每一件上都是自己心意的。

淘宝必须用消费者各自的淘宝账号登陆进去，一旦登陆消费者自身的淘宝的账号，淘宝的推荐引擎就能迅速根据消费者自身账号的浏览商品等信息分析大致的兴趣爱好，从而向消费者推荐自身所需求的商品信息。慢慢地算法不断进化以及消费者浏览时长的增加。随着推荐会变得越来越精准，越来越多人浏览越多，越好用。

2阿里数据分析的商业用途

2.1 针对消费者的“猜你喜欢”

以前，传统的网上购物网站不可能得到消费者的数据，无法获取消费者的各种行为和浏览历史，若淘宝商家想要获得购买某商品的消费者的反馈和意见，只能通过网上调查问卷、购买商品附带的意见单及消费者主动提出意见等方式来获得反馈。但通过这些方式来收集消费者的反馈和意见是非常麻烦和不方便的。而在一个电商购物平台每秒钟使用的消费者是非常多的，那么他们的反馈信息也是成千成万的。

淘宝的“猜你喜欢”即根据某一消费者在使用淘宝的时候，他在逛淘宝浏览商品，而淘宝的系统也同时在观察他，观察他浏览的每一件商品，在浏览哪一件商品时是否快速滑过还是点进去浏览商品，是否胡乱翻完商品详情还是仔细的一遍又一遍阅读商品的详情。消费者的行为都会被阿里大数据平台检测到，平台就会再根据消费者的行为再做适当的修改和调整。

例如，某消费者想要买一件T恤，在淘宝搜索出来会有各种不同的T恤：材质、颜色、样式、花纹、长度、价格等。淘宝会记录下消费者点进了哪些卖T恤的店铺，点击哪些T恤的商品详情，哪些T恤消费者反反复复看了好多次，消费者又把哪几件T恤放进了购物车，消费者最终实际下单买了哪件T恤。当消费者浏览到自己所心意的纯棉、中袖、黑底、白色字母并价格在200元以内的T恤，淘宝就会悄悄的记录消费者选择T恤的个性化喜好，淘宝通过这样方法来评估你的喜好。在猜你喜欢的页面推荐更多的纯棉、中袖、黑底、白色字母并且价格在200元以内的相类似的T恤。不仅如此，猜你喜欢还能更加贴心给消费者推荐搭配这件T恤的相关搭配，如下装、鞋子及配饰等；或者给消费者推荐浏览过某店铺的其他商品。

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