☉刘 嘉

有一次，被誉为快消品行业的颠覆者的萨里格发现，某品牌的台式制冰机销量很好，但评价很差。“几个月后，便时不时停止工作。”“有时候显示冰满了的灯会亮起，但实际上冰没有满。”“一年半，就坏了。”消费者很想买一款产品，质量问题却在阻止他们付钱。这就是机会。

萨里格团队赶紧开始研究。结果发现，这些问题都是由抽水泵导致的。于是，他们立刻找到制造商解决问题，并迅速在购物网站上推出了自己的制冰机。很快，这款制冰机的销量占据了制冰机总销量的1/4。这个结果背后，离不开萨里格在大数据中挖掘出“金矿”的能力。随着数字化的深入发展，这个能力变得越来越重要，而大数据挖掘的底层逻辑其实就是概率。

从概率的角度来看，大数据分析和传统的数据分析最大的差异是从寻找群体共同特征，到寻找个体独特差异。

比如，喜欢网购的小伙伴们，你们有没有注意过购物网站的退货险？如果你仔细观察，会发现它的价格是不断变化的。同样一件商品，可能你的退货险的价格是8毛钱，而你女朋友的退货险的价格是2块钱。退货险是根据一个人买某家店、某个商品可能退货的概率自动得出的。还会根据你这次购物7天后是否退货，自动调整下一次退货险的价格。

分享一个小小的经验。我买东西的退货险的价格一般是1块钱左右，如果我想付款买一件商品，发现它的退货险是5块钱，这说明它觉得我退这件货的概率大幅度提升了，那我就要小心了。这时，我会再回去看看商品的评价，评估一下，是不是真的需要这件商品。你知道的，购物网站可能比我还了解我自己。

（杨子江摘自微信公众号“刘润”）