想問雙十一真有便宜?「電商歷史價格查詢」意外爆紅!

買到真的賺到嗎?或雙十一的優惠只是隨口喊價?這個網站蒐集了 4 家電商購物中心產品的歷史價格,在社群上引起一陣熱議。
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電商歷史價格查詢網截圖
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作為電商產業最大人造購物節之一,許多消費者都在等 11/11 祭出最殺雙十一優惠來購入心儀商品。

不過 11 月上半也因此被各種行銷活動、折扣、比價訊息塞滿, DM 上滿滿的「7 折」「五折」「全年最便宜」搭配刪除線槓掉的原價,看起來好像真的錯過就不再,通常也讓消費者心癢癢地多帶了幾樣商品進購物車。就算排除延遲消費的現象,至少從各家電商雙十一業績戰報來看,作為一年最大檔促銷還是帶來了不錯的促進消費成果。

但在人人大爆買之餘,相信不少人懷疑過也許這些商品降價幅度過於誇大,只是苦於平時有些商品沒在追蹤價格,手邊又沒有好用的工具,可以快速比較每樣商品的歷史價格變動是否真的在雙十一來到最殺的低點?很多人也因為這樣,只好心一橫就相信驚人降價廣告買下去。

不過就在雙十一戰得如火如荼的 11 日晚間 9 點,PTT 省錢版有一位 ID 名為 applecom 的網友發文分享「電商歷史價格查詢」網站。網站頁面非常簡潔,只有一條搜尋 bar 可以輸入產品網址,且支援 PChome 24h、Yahoo 奇摩購物中心、momo 購物,以及 udn 買東西,主要是針對平台經營的購物中心類型網站作比價。

電商歷史價格查詢網截圖

輸入網址以後,就能以日為單位看到該產品的歷史價格線圖。可以發現不少商品其實並非處於今年最低價,甚至還在相對高價的位置。

根據網站說明,此工具是蒐集各商品網頁歷史紀錄來獲取價格數據,屬於公開資訊,不過有些商品單日價格變動劇烈,會有些許誤差。

奇妙的是,這個網站提供的資訊相當精簡,沒有放廣告板位來靠流量賺錢,也沒有提供該站經營管理者資訊。隱私條款也不複雜,其中提到該站會蒐集使用者的 cookie 等瀏覽數據,看起來與一般網站相較沒有特別之處。另外條款中提到用 Google 帳號登入會員會需要取得使用者公開資料,但這個網站目前也沒有登入機制,也許之後會加入會員機制,或者是照搬公版隱私條款而未作修改。

目前這個電商歷史價格查詢網站營利方式不明,是很多網友最疑慮的地方。可以想見的是,現在該站使用者還不多,放置廣告板位、捐款會員制,或是比價網常見的聯盟行銷、向電商收廣告費的模式都是之後可能出現的營運機制。但撇除太佛心怕有詐以外,在購物旺季能有方便的工具幫忙滅火省錢,統整更多數據讓資訊透明,總算是一件好事。

最重點的 11/11 雖然已經過去,但不少電商優惠都尚未結束,想防止衝動消費的讀者也可以參考一下這個工具,下單前先看看「最優惠」的廣告口號到底有幾分真實性。

核稿編輯:Chris



亞洲.矽谷 x AIdea 徵案成果:新創解決「香水百合價量預測」、「動態足壓影像辨識」AI 模型

國發會亞洲・矽谷計畫執行中心幫助「台北花市」、「阿瘦皮鞋」兩家企業數位轉型,成功導入 AI 應用以提升企業產能及附加價值。
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Photo Credit:亞洲・矽谷計畫執行中心
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國發會亞洲.矽谷計畫執行中心與工研院 AIdea 人工智慧共創平臺合作「產業出題、 AI 解題」徵案,協助台北花卉公司(台北花市)及阿瘦皮鞋兩家企業出題,題目分別為「香水百合價量預測」、「動態足壓影像辦識」,前後歷經半年的徵案與解題,並邀請資料專家診斷和協助,吸引超過 700 名團隊參與。此次解題優異的新創公司包括:台灣資料科學、庭躍、羅伯斯特及索妮婭四家新創團隊。

亞洲.矽谷計畫執行中心李博榮行政長表示,執行中心持續以「完善創新創業生態系」及「推動物聯網創新研發」為兩大主軸,本次徵案集結了資料科學家與輔導團隊進行訪視企業,從前期的釐清企業需求、檢視企業的數據資料,到最後定義題目與公開解題。活動對企業數位轉型做了一個很好的示範,成功借外部創新能量,導入 AI 應用,以提升企業產能及附加價值。

此次參與出題的台北花卉公司副董事長呂瀅瀅表示,台北花卉公司一直在尋求如何解決花卉的價量問題,擺脫過往農產品容易發生價格過高或是崩盤的情況,如過年期間花卉的需求波動高,預測非常困難。台北花卉希望能夠透過 AI 預測模型,維持花卉的價量,並且穩定造福農民。這次「香水百合價量預測」的準確度高達 7 成,也是非常不容易,之後不排除再找其它的花種進行價量預測,期待在未來能夠將此套 AI 預測導入花卉公司價量預測的標準流程。

阿瘦皮鞋的「動態足壓影像辨識」,參與解題的隊伍能充分利用電腦視覺的技術,來預測足型的最高點及最低點。在第一名的模型中,每個點的平均距離誤差只有 4 個像素,是非常好的結果。未來應用落地後,將大幅提升標註精準度,對於後續的數據應用賦予更高價值,同時也符合阿瘦皮鞋帶給客戶足下與生活美好的企業理念。

工研院巨資中心副組長洪淑慎強調,企業若要推行 AI 應用,首先資料的收集是很重要的步驟,因為 AI 需要大量且正確的資料來學習,達到分析預測的結果;其次是需要企業管理的高層支持,才能由上而下地順利推動,成功率較高;最後則是跨領域的共同合作,由各個不同的領域專家與 AI 專家一起合作,才能達到最佳效果。

後續亞洲.矽谷計畫執行中心與 AIdea 團隊,將安排解題優異的新創隊伍與兩家出題企業進行媒合,以落實企業注入外部創新能量,實現 AI 數位轉型的目標。

本文章內容由「亞洲.矽谷計畫執行中心」提供,經關鍵評論網媒體集團廣編企劃編審。