8月10日，《福布斯》雜志近期刊文稱，一家名為SmarterHQ的創業公司正嘗試將用戶行為數據實時匹配電商對消費者人群的定義，提高商品推薦的相關性。這可能將變革亞馬遜當前的模式。
以下為文章全文：
進入7月份的第三周，電商市場一家創業公司SmarterHQ吸引了整個行業的關注。購物中心管理公司Simon Property Group旗下風投部門Simon Venture Group主導了該公司的一輪融資，融資總額達到800萬美元。
這筆投資已經吸引了媒體的許多報道，而投資本身也預示著未來的重要變化。
亞馬遜近期發布了季度財報，但諷刺的是，亞馬遜的盈利主要是由于云計算業務部門AWS。另一方面，亞馬遜的市值達到2650億美元，比沃爾瑪還要高出300億美元。
與此同時，在獲得800萬美元投資之后，SmarterHQ仍在努力進行技術開發，推動電商進入個性化的新時代。
毫無疑問，SmarterHQ并不是唯一一家試圖顛覆電商市場的創業公司。上月，我們還看到了Jet.com的出現。有業內人士認為，憑借全新的定價模式，Jet.com將給亞馬遜造成威脅。簡單地來說，Jet.com收取會員費，同時給會員提供更便宜的價格。在這一過程中，該公司針對供應鏈的所有低效因素進行了優化。
SmarterHQ并不打算通過新產品或新商業模式加入電商價格戰。該公司專注于電商的另一個領域，而這一領域在很長一段時間里遲遲沒有發展。
形式不斷變化的零售網站
當消費者在使用SmarterHQ技術的網站上進行瀏覽時，這一平臺能向用戶推薦他們最可能購買的商品，即使該用戶在網站上沒有任何購買歷史。該公司通過與環境有關的數據、描述性模式評分，以及預測模型來實現這一目的。
從理論上來說，預測模型能實現人工在時間充足情況下所能做到的所有一切。然而，普通零售商，或是大型零售巨頭，通常沒有時間根據庫存情況去考慮多種多樣的購買場景。這些零售商的庫存單位(SKU)總數往往達到數千種。在這樣的情況下，機器學習算法將可以發揮作用，從多種組合中找到每款產品最可能的模型。
因此，當你訪問一家銷售各種運動服裝和裝備的電商網站，并開始瀏覽瑜伽服時，你也會看到其他與瑜伽相關的用品。
這正是SmarterHQ的優勢所在。該公司可以利用自動化的數據準備和建模技術，為每家零售客戶建立數萬個模型。換句話說，該公司能在很短的時間里建立大量模型，并在有新數據到來時及時更新。
基于這樣的技術，當你瀏覽某家銷售瑜伽服的網站時，你不僅會看到瑜伽手套等專門用品，還會看到便于步行的平底鞋。這是因為，與許多購買瑜伽服的人一樣，你可能不只是在進行瑜伽鍛煉時穿著這種服裝。該網站發現了這一點，并將這一數據加入到了模型之中。
不過，這還不是SmarterHQ真正的秘密，或者說不是全部的秘密。該公司真正的優勢在于，能實時理解瑜伽服穿著者的需求，而不需要等到該用戶下次訪問網站時。
SmarterHQ聯合創始人迪恩·阿伯特(Dean Abbott)表示，所有零售商對于消費者都有著人群的劃分和定義。一家零售商會知道，某一人群參與瑜伽鍛煉，并制定相應的規則，向這些消費者推薦某一類商品。如果一名消費者表現出其他特征，那么零售商會將該消費者重新劃分至另一人群，并應用不同的規則。例如，零售商將認為，這名消費者并不喜歡瑜伽鍛煉，而是喜歡購買服裝。
阿伯特表示，SmarterHQ的技術使這一過程能實時完成。仍以瑜伽愛好者為例。在一家集成SmarterHQ技術的電商網站上，一名消費者首先購買了瑜伽褲，隨后又開始瀏覽其他類型的服裝。這時，零售商網站不會根據預先設計的規則向她展示瑜伽裝備，而自動調整規則，向她推薦搭配褲子的鞋子。
從后端來看，情況是這樣：Java腳本捕獲消費者的點擊數據，網站隨后將這些數據與消費者人群定義進行實時匹配。換句話說，關于用戶特征的數據被持續發給服務器。
時延問題
阿伯特指出，并不是所有網站都能做到這一點。“在網站運行中對網站進行重新配置比你想象中更困難。”
最大的障礙在于，如何足夠快地處理這些數據，從而據此向消費者展示最新信息。阿伯特認為，這需要將零售商的線下人群定義，以及電商平臺的在線配置結合在一起。他指出，SmarterHQ花了很長時間才實現了實時性，而并沒有許多公司能夠做到這一點。亞馬遜也沒有這樣的技術。
用專業語言來說，這一過程可以被稱作基于預定義人群特征、訪問過程中的網站內消息傳遞。
阿伯特表示，亞馬遜也利用了一定的網站內消息傳遞技術。例如，用戶每次訪問網站時看到的網站布局都有所不同，而這一切基于用戶近期的訪問。不過他認為，亞馬遜采用了一種相對靜態的過程，即根據用戶數據每小時更新信息，而不是實時更新信息。
關于網站是否已做到實時更新，亞馬遜沒有置評。
在阿伯特看來，亞馬遜的電商體驗中還有其他一些元素略顯過時。亞馬遜的個性化和推薦基于用戶與單個SKU的互動，因此一些無意的點擊也被反映在推薦信息中。此外，亞馬遜的推薦并沒有考慮用戶與某一商品或品類的互動程度。而購買事件也沒有被考慮在內。在用戶購物之后做出的推薦可能仍會包括用戶已購買的商品品類，但實際上用戶不會再購買同樣的商品。
亞馬遜的創新
諷刺的是，亞馬遜也在創新，但關注的領域并非賴以起家的電商。
亞馬遜云計算服務AWS的利潤率很高，該公司已在季度財報中專門提出了這一點。近期，AWS部門又推出了基于云計算的數據分析服務“亞馬遜機器學習”。
該技術的創新，或者說顛覆，在于電商的快遞配送方式。例如近期有報道稱，亞馬遜正在加州開發“汽車商店”的概念，即用戶可以在線訂購百貨商品，隨后安排時間提貨。這一消息引起了業內的關注，因為這將成為電商行業向“零配送時間”目標發展的重要一步。
對于亞馬遜的最新項目，《華盛頓郵報》給出了這樣的評價：“汽車商店與亞馬遜關于零售業務的其他概念，例如無人機送貨類似。在2013年底提出時，亞馬遜Prime Air的概念聽起來很瘋狂，而目前美國聯邦航空管理局已開始研究無人機送貨，圍繞商用無人機的游說活動也已經展開。美國宇航局艾姆斯研究中心近期舉辦了為期3天的活動，討論未來如何實現無人機送貨。”
毫無疑問，亞馬遜正試圖通過這些項目去改寫電商的歷史。而其他公司也有同樣的目標。
