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    「人がナイフを下すのを見る」電子商取引で遊んでいるもっとSF的な消費者が遊ばれそうになった

    2015/11/10 11:31:00 302

    Electronics

    ネットショッピングの娘はみな「女諸葛」で、知恵を出し合い、36計何でも得意だ。あなたは電子商取引を狂わせないで、電子商取引はあなたを狂わせる。さて、今は「ビッグデータ」の時代に入り、電子商取引の罠はますますSF的になってきたが、今日は妖鏡を見て再び明らかにした、ネット上の悪徳商人の新しい遊び方。

    インサイダー:あなたはネットで大物化粧品を買って、注文書の提出→出荷の前に、システムはあなたの全プラットフォームでの買い物データを検索して分析します(ビッグデータの內部共有):平均価格、常買ブランド、返品率を購入します。もしあなたの同類製品の消費傾向の絶対的な大部分が100 ~ 200元のブランドであれば、システムはあなたが大物の本物を使ったことがないと判定して、バックグラウンドであなたを注釈します:低リスク、出荷の30%の確率は高模倣品です。購入履歴に何度もブランドを購入すると、自動的に本物が割り當てられます。

    アフターサービス時間が6日を超えるのは大部分の人の「忍耐の限界」であり、電子商取引は処理時間を忍耐の臨界點に設定し、それは「中古品」を処理するためであり、これらの端數品はすべてメーカーに由來し、供給価格が低く、利益がより高いユーザーの苦情率、返品率は認識システムに記録されており、これらのデータは電子商取引があなたの「忍耐力」を判斷する參考として、返品率が10%未満のユーザーは、より多くのスパム製品を受け取ることができます。

    インサイダー:二、三、四線都市が必ず偽物を出すわけではない。新しい電子商取引システムは、出荷先の攜帯電話と出荷先の都市に製品専門店があるかどうかを識別することができる。もしなければ、あなたも同類の製品を買ったことがありません。システムはあなたに高模倣品を「安心」して分配します。専門店があれば、同じブランドの製品を買ったことがあるかどうかを調べるシステムがあります。內部メッセージ:最新システムを使用して高模倣品を販売し、返品率は5%未満である。

    ネットで買い物をするのは運だと思ってはいけない、実際には電子商取引正確なデータシステムが支えられていて、偽物を買うべきで、本物は絶対に買えません。

    あなたの消費記録、購入記録、客単価記録は、出荷の參考データとしてシステムに認識され、人がナイフを下すのを見てより正確になります。

    インサイダー:多くの人が経験している:買ってきた製品に小さな問題があっても使用に影響しない場合はどうすればいい?さっさと退け!電子商取引は出荷前に商品を検査していないからだとよく説明します!これはうそで、各ロットの瑕疵製品には記録があり、あなたに送ったのは、あなたの総合返品率が電子商取引の平均基準を下回っているからです。システムはお客様が「話しやすい」「我慢できる」と認定し、ゴミがあると優先的に「世話をする」ことになります。

    ユーザーの苦情率、返品率すべて識別システムに記録されており、これらのデータは電子商取引があなたの「忍耐力」を判斷するための參考となり、返品率が10%未満のユーザーは、より多くのごみ製品を受け取ることができます。

      內幕:前金後品の顧客は、不良品を受け取る確率が著払いの3倍であり、これはほとんどの電子商取引の暗黙のルールである。著払いの品質問題の処理時間は1 ~ 2日、前金後品の処理時間は5 ~ 6日で、電子商取引は消費者の面倒臭い心理を巧みに利用して、瑕疵製品を前金後品の顧客にもっと送って、甚だしきに至っては問題の処理時間を長くして、交換しないか、アフターサービスしないか。返品返金?まずカスタマーサービスとあなたに「相談心」を持たせて、彼らがリーダーにフィードバックするのをゆっくり待っていてください。

    インサイダー:消費者が前足で買い物をしていると、後ろ足に詐欺師の電話がかかってきて、購入明細がはっきりしているのはどういう理由ですか。問題はビッグデータにある。注文書の提出に成功すると、あなたの個人データはすぐにシステムに自動的に入力され、電子商取引連盟プラットフォームにアップロードされて共有され、すべての電子商取引はあなたの資料を調べることができて、この過程は多くの人の手、開発會社、データスタッフ、至る所に穴があります。

    すべての銀行が共有しているクレジットカードのブラックリストのように、ブラックリストに登録されており、すべての銀行はあなたのクレジットカードの申請に同意していません。電子商取引のすべてが情報漏洩問題を解決したくないのは、彼がユーザーデータの収集を放棄したくないからであり、ユーザーデータを分析するためにユーザーデータがなければ、共有されているデータシステムには參考根拠がなくなり、偽物の返品率は現在よりはるかに高くなるだろう。


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