项目孵化
分析：沃尔玛的电商路到底要怎么走
通过对社交网络进行深度的数据挖掘，@WalmartLabs致力于能够让网站主页、商品搜索实现个性化，并依据消费者的兴趣来排列页面上的搜索结果。亚马逊的推荐服务创新以来就一直备受好评，该推荐系统是基于用户的购买历史、浏览记录、商品打分、虚拟购物车及协同过滤等要素为回头客定制出个性化的推荐服务。但其实消费记录并非一个好的预言家，假如有人买了一台洗衣机，但这并不能代表他以后的消费兴趣。通过数据挖掘和分析，@WalmartLabs 可以分析出不同地域的人不同的购物兴趣，只要分析出这个，就可以针对性地建设不同风格的沃尔玛。建在硅谷的沃尔玛，偏科技化一些；建在纽约的沃尔玛，偏时尚一些。显然，对提高销售额是有好处的。 2011年假期前夕，沃尔玛在Facebook上发布了一款礼品推荐应用Shopycat，该应用可通过喜好算法告诉你该送什么礼物。它会扫描你朋友的档案，从好友的喜好、评论和状态更新来识别他们感兴趣的礼物，Shopycat 把提取出的喜好关键词与沃尔玛在线商城内的商品进行匹配，从而得出礼物推荐建议。沃尔玛说 Shopycat 提升了网站的成交量，但具体数目并未透露。为了迎接 2012 年的圣诞季，团队把 Shopycat 做进了 walmart.com 之中，成为其中的一个栏目，叫做 Walmart Gifts。客户用自己的 Facebook 或 Twitter 账号登录上去就能获得个性化推荐。 Polaris是由@WalmartLabs的15名工程师精心打造的搜索引擎，Polaris 吸取了 Kosmix 的语义搜索技术，包括曾经被称为“社交基因”的一种通过算法对互联网社交信号进行结果排名的方法。而语义搜索通过上下文语境的联系分析，使搜索结果更人性化。该软件是专为其网站walmart.com、移动网页以及无线APP打造的。沃尔玛计划在全球铺开Polaris，打算首先在南美的巴西开展应用。@WalmartLabs副总裁Sri Subramaniam表示，沃尔玛开发Polaris的主要目的就是提升用户在沃尔玛网站上搜索产品的购物体验。这一技术的一个重要特性便是和社交网络紧密相连，通过“爱好算法”从用户的信息流、个人档案、添加的“like”按钮中分析出用户的兴趣和爱好，然后据此给出物品的搜索结果、排序和建议。这是Polaris语义搜索引擎融入的Kosmix的社交元素。 此外，Polaris的研发团队还会关注用户搜索的高频词，并进一步寻踪他们最后的点击结果，然后做出优化，把这些被点击的结果排序到搜索结果的前面，以使用户下次搜索时能够又好又快地得到 |
