电商的最新威胁:应用内机器人作弊如何破坏用户体验

1年前

作者:刘霞 原创: 亿恩网 栏目: 行业动态

简介:当今的电子商务领域竞争十分激烈,每位零售商都希望为客户创造简单、流畅和安全的用户体验。快速又方便的移动应用,也因此成为实现电子商务的理想平台。购物类应用的利润丰厚。Apptopia的研究显示,2018年购物类应用下载量达57亿次,与2017年相比增长了9.3%。更重要的是,这些用户并未马上离开:48%的消费者在首次下载电子商务应用后的一个月内,仍持续使用该应用,而行业整体的平均留存率为43%。但是,购物应用很快就会因为用户体验不佳而受到影响。最具破坏性且相对难以解决的威胁之一,就是应用内机器人作弊(in-app bot fraud)。

当今的电子商务领域竞争十分激烈,每位零售商都希望为客户创造简单、流畅和安全的用户体验。快速又方便的移动应用,也因此成为实现电子商务的理想平台。


购物类应用的利润丰厚。Apptopia的研究显示,2018年购物类应用下载量达57亿次,与2017年相比增长了9.3%。更重要的是,这些用户并未马上离开:48%的消费者在首次下载电子商务应用后的一个月内,仍持续使用该应用,而行业整体的平均留存率为43%。


但是,购物应用很快就会因为用户体验不佳而受到影响。最具破坏性且相对难以解决的威胁之一,就是应用内机器人作弊(in-app bot fraud)。

什么是应用内机器人作弊?


不同于移动广告作弊(mobile ad fraud),应用内机器人作弊(in-app bot fraud)的目标并非窃取应用的营销预算,而是攻击安装后的应用业务模型。


经过编程的机器人能够执行相似于人类的行为,并执行特定的应用内事件。它们通常是根据单个应用程序量身定制,因此设计更为精密且复杂。机器人通过模仿人类行为且放缓行动速度来避免引起怀疑,这样一来,他们被检测到的可能性微乎其微。


机器人会对电子商务应用造成什么影响?


机器人引发的问题蔓延全球,冲击各行业的应用,电子商务应用也不例外。机器人可以通过多种方式对其进行破坏,其中包括:


抢购热门产品


如今一些独家产品以及门票之所以能在数秒内销售一空,通常是因为专门用于倒卖热门产品的机器人大行其道。不法分子可以对机器人进行编程,这些程序在真实用户点击购买按钮之前,就将热门产品抢购一空。这迫使合法用户不得不以更高价购买这些商品,从而为用户带来糟糕的购物体验,降低用户忠诚度。


Need Supply Co.创始人兼首席执行官Chris Bossola对此问题有深刻的看法:“如果单个消费者以转售为目的而购买40%的产品,那这必定影响会为其他消费者带来不好的用户体验,”他说道,“这类些客户对我们来说毫无帮助,因为他们并不是能提供长期价值的可靠客户。”


发动登录攻击


如果品牌要求用户设立账户,那么就会出现尝试侵入这些账户的机器人。


机器人利用窃取而来的身份验证信息入侵用户账户。一旦入侵成功,它们使用这些真实账户以及存储在账户中的信用卡信息来购买产品,操作手法可能是通过账户本身进行购买,又或是借由盗刷信用卡消费。


扭曲分析指标


数据是电子商务战略成功的基础。然而,机器人会在很大程度上影响您数据的准确性,例如导致来自特定区域的流量出现激增。编程机器人可以针对特定产品,表现出看似真实且合理的兴趣。如果未被发现,那么这些被扭曲的数据可能会持续对零售商的反馈循环和再营销策略造成不良利影响。

 

这些因素都会直接影响用户体验,但同时也迫使零售商实施额外的保护措施。这意味着他们不得不加入CAPTCHA验证码,甚至更严格的密码策略。问题是当下消费者寻求的是方便、快捷的结账流程,这些额外的验证步骤很可能会使他们放弃购物。


反击


应用内机器人作弊是个相对陌生的问题,对零售商而言分外棘手。但是,对应的反击对策是切实存在的。


机器人能够模拟真实的人类行为,因此很难被检测。开发者制胜的关键是观察人类的行为模式,包括人类如何滚动和点击、何时何地在应用内执行不同的操作,甚至是他们持握设备的方式。在此基础上,通过构建机器学习模型,我们可以继续比较应用内表现,进而判别出哪些是人类,哪些是机器人。


单凭公司内部的力量来反击绝非易事。但是与机器学习数据专家合作,将节省您宝贵的时间和资源,同时确保数据接近 100% 的准确性。通过了解应用的自然用户行为路径,零售商可以区分人类和机器人的行为模式,从而轻松地清除机器人,重新夺回应用经济的控制权。


在电子商务这类竞争激烈的领域,用户体验决定成败。如果体验较差,那么用户将转向其他零售商。因此创造无机器人的应用内体验将有助于提升用户参与度,从而提高用户忠诚度并增加他们在应用内停留花费的时间,最终为零售商带来更高的收入。


作者:Adjust联合创始人兼首席技术官 Paul H. Müller

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