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魔盒独家黑号大数据技术解析

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发表于 2024-6-1 20:41:38 | 显示全部楼层 |阅读模式
不知道你有没有发现:当大家还在拼验号怎么防P的时候,魔盒已经率先进入到黑号大数据收集阶段!(想要的可以加我VX)



我不知道大家到底是否真正懂为什么大家要验号?验号的根本目的是啥?(**链接:http://xingzai8.com/s/3UNfQj)

是不是**是为了知道人家的号到底安不安全?

那到底怎么才算是安全呢?

大道至简,个人觉得,只要这个号没被淘宝稽查系统查过,**应该算是安全的,不管他周几单,难道说一个正常人**不能多买东西吗?


如果这个论点成立,那我们是不是只要把大家店里被稽查系统查过的号都收集下来**行了呢,我不知道大家懂不懂什么叫有案底,一个人犯罪了,他的指纹会在坏人库里,坏人的指纹和正常人的指纹是分开来的,在我们要查询一个人是否有问题的时候,我们会先到坏人指纹库里去查!那么现在也是同理,如果我们把所有的黑号收集起来了,那以后大家作单前查一下,是不是**能马上判断这个号是不是黑号了呢?


对,**是这么简单,往往解决一个超级难题不用想得那么复杂,所以说,建立黑号库才是真正治本,而且不存在错杀误杀的终级解决方案!


现在**的是需要大家到照妖镜里多上传黑号,共同作大这套黑号库!目前我们已经收集了10多万黑号,等这套库数据过30万,**能慢慢体验威力了,嘿嘿!


你还在怀疑魔盒的大数据能力吗?


你不用怀疑,星仔的工具箱是目前全网用户人数**多的淘系工具箱!正因为如此,我们才能如此之快的收集得这么快,速度说明一切,你拿着望远镜,都找不到哪个工具箱能比星哥的工具箱用户多!


再看看魔盒的照妖镜功能吧!


一,查询旺旺功能


1,差评号展示:

2,降权号展示:


3,用户举报号展示:亲,受害经历一应俱全,人家可以用钱试出来的血泪教训,让你不要重蹈覆辙!数字代表着被几个魔盒用户举报过!你懂这个东西的含义没?咱们这个魔盒大家庭,坏人**多害人一次,只要害过人,我们的会员**会把坏人信息上传到魔盒数据库共享给大家,让他从此再也害不到一个魔盒会员!




我们看几个魔盒照妖镜**提供的几个数据:

1,周平均成交次数:关于这个数据,他是**近3个月的交易算出来的周平均,数据比较稳定,如果只是近一周的话,这个数据波动性会比较大!一般来说,近三个月周平均小于10,问题不大!



2,发出好评率:这个是用户对商家发出的好评率,我很好奇星哥怎么能拿到这样的数据,太神奇了,这是一个特别特别重要的指标,主要用途,看用户历史给过的差评数量!这里给大家一个看一个图!

3心内的号:如果给过差评,他的发布好评率是极低的,所以,3心内的号,只要好评率低于**,我基本是不选的!

4-5心的号是91-250分:我们按100分算,给一个差评发出好率**是99%,所以,4-5星的号,好评率低于99%,我也不要的!

1黄钻-2黄钻的号是251-1000分:我们按500分来计算,给1个差评,发出好评率是99.8%,我对黄钻号的容忍率是不超过2个差评!也**是平均发出好评率不得低于99.5%

(给大家的是方法,但大家不要直接用,每个等级都可以计算一套单独的标准!)


3,收到的好评率:顾名思义,**是商家返回来的好评率,这个指标只要低于**,我是坚决不要的,说说为什么呢?大家先反思一个问题,商家要给买家差评,这需要多大的勇气???因为商家一般情况下,他是绝不愿意去得罪买家的,但是一个商家要给用户差评了,这里面肯定发生了非常重大的纠纷,暂且抛开谁对谁错,商家一定会跟用户沟通的,如果说买家不是特别难说话难沟通的话,我相信没有商家愿意给差评,所以只要商家给过这个用户差评,我是绝不选的,这是我的判断及思考,你可以参考一下!


4,用户退款率:这个指标也很不错,一般正常用户有退款率很正常,如果太高,可能说明这个用户有选择恐惧症,这个指标我放的比较宽吧,20%内我都能忍受的!



5,消费力:这是个超牛的指标,有了这个指标,我可以把控我的人群,我举个栗子说明吧,如果我的产品是中**的,客单都在100以上,如果是这样的情况,你千万别去找低端用户撸单,不然撸坏了人群,以后你们店铺里来的都是底端人群,那你哭都没地方哭去,哈哈,有了星哥这个指标,你可以很好的把自己的老客户群分一下,嘿嘿,太赞了!



6,终端偏好:这个不用多说了吧,必需是偏手机和纯手机的号!


7,购买频率:近3个月的购买频率,其它的不说了,反正显示高,我也不选!

8,实名认证:实名肯定是要有的,这个不用多想,另外说一下普通会员和超级会员,我比较倾向于普通会员,超级会员的话,我会严审,**后一个至少V2,V1都是新号!

9,PC旺旺活跃度:啥也先不讲,大家先看图

10,近期标签:先讲一下,什么是什么标签?标签**是淘宝大数据系统跟据你近期的搜索给出的推荐标签词!如下图

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