Data Mining 和 Amazon : AmazonMP3.com 能脫穎而出嗎?

Posted by Mr. Saturday

amazonmp3_logoAmazon 在今天終於讓許多人期待已久的線上音樂商店正式上線了,名為 AmazonMP3,自此 Amazon 正式加入販賣數位音樂的大戰,與 Apple 的 iTunes 構成直接的競爭,根據 Amazon 官方的說法,他們的音樂商店提供了超過兩百萬首歌,其中飽含超過十八萬個歌手和兩萬個唱片公司的歌曲。亞馬遜推出這個音樂商店,實際上已經是算是相當晚進入市場,亞馬遜這個音樂商店所主打的,是他們對於 DRM (Digital Right Management) 的處理方式較為寬容,從亞馬遜下載的音樂,可以在幾乎市面上所有的播放器播放,包括蘋果公司的 iPod 和 微軟的 Zune,而且使用者可以無限量地把購買的音樂複製到自己的所有數位裝置之上,不受次數的限制。這與處處限制使用者的 iTunes 相當不同,iTunes 買下來的音樂常常只能在 iPod 上面播放,買下來的影片也有授權次數的限制,DRM 實行地相當徹底,但相信這樣的做法讓許多使用者相當地不舒服。AmazonMP3 上面的音樂,價格和 iTunes 幾乎一樣 (一首美金 0.89 cents 或是 0.99 cents),有些甚至比較便宜,加上對於 DRM 比較寬鬆的處理方式,比起 iTunes 似乎比較吸引使用者,但是亞馬遜這一家從九零年代末期網路泡沫中少數生存下來的網路公司,實際上還有一項強大的武器。

當時網路泡沫化時,有無數的網路公司的倒閉,在 1994 就成立的亞馬遜之所以能夠發展到今天的規模,除了多年來不斷地燒大錢撐下去之外,其背後所使用的資訊科技也絕對是一大功臣,如果你常常在亞馬遜購物,你對於每個產品頁面都會出現的推銷語言 “Customers Who Bought This Item Also Bought” 一定不陌生,亞馬遜在每一個產品頁面列出其他顧客也同時購買了哪些其它的產品,並且也另外列出與該產品相關的其他產品 (Related Items)。另外每次使用者造訪 Amazon 時,都會看到首頁有許多 Amazon 的產品,這些推銷手法背後的技術,就是我們在資訊科技中常常聽到的 Data Mining (中文稱做資料探勘或是資料挖掘),而 Amazon 推薦使用者產品的方式,是透過 Data Mining 之中尋找 Association Rule 這個經典的問題。

Mining Association Rule 這個問題相當容易理解,主要目的是從顧客的購買行為中,找出固定的模式和相關性,進而可以應用這些模式和相關性去提供更好的銷售方式,舉個簡單的例子來說,如果你經營一家雜貨店,發現常常顧客買牙刷的時候,也會同時拿幾條牙膏,那麼你就是找出了一個商品銷售的 association rule。做為一個雜貨店的老闆,你之後就應該把牙刷和牙膏放在相近的架子上,或是將牙刷和牙膏 bundle 在一起促銷,讓使用者方便購買,也提升銷量。這個問題搬到電腦科學的領域之中,就需要我們去發展演算法來找出好的答案,大家可以想像現在在亞馬遜上面購物的人有千千萬萬,留下無數的購買資料和購買行為已經不是用肉眼或是人力就可以處理和分辨的,且有些產品的關連性是隱含難見的,因此如何透過電腦來分析就變得異常重要。

Amazon 不僅僅是最早期在網路上賣東西的公司,同時也是大膽地在網路上採用這種分析技術的公司。時至今日,Data Mining 的技術已經相當成熟,而且對於 Data Mining 或是人工智慧稍微了解的讀者的應該了解,你取得的資料越多,分析出來的結果越是可靠。所以你應該可以發現,Amazon 推薦給你的東西其實真的會引起你的興趣,這些都是 Data Mining 的功勞。這樣的技術,也是亞馬遜開音樂商店相當大的一個賣點,畢竟亞馬遜已經掌握了這麼多的使用者資料和購買行為,根據個人來推薦使用者會感興趣的音樂絕非難事。

不過,Amazon 雖然有著相當強的 data mining 技術,但是回到商業和市場的現實來看,現在線上音樂商店的市場已經幾乎飽和,類似的服務相當多,Amazon 拖到現在才推出自己的音樂商店,是一個相當遲來的市場後進者,另一方面,iTunes 的成功不僅僅是來自虛擬的音樂商店,而是靠著結合 iPod 創造出嶄新的 business model 來提供使用者新的使用者經驗。很遺憾 Amazon 並沒有自己的音樂播放器,相信 Amazon 難以威脅到 iTunes 或是輕易從線上音樂市場分到一塊大餅。開了這個音樂商店,只是讓亞馬遜又更往網路上的 Walmart 邁進。

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