猎云网9月13日报道（编译：田小雪）
编者注：早在2015年4月，市场研究公司Slice Intelligence就追踪了Apple Watch智能手表最初阶段在美国的预订情况。该公司的数据显示，Apple Watch开局阶段表现强劲，据估计，在美国市场，苹果在4月10日星期五当天收到了100万个Apple Watch的预售订单，但是当时苹果并未对这一数据的准确性做出任何回应。
苹果公司于今年七月发布了其第三季度的财政报告，这是公司在九个国家发行Apple Watch之后的第一份业绩报告。在此之前，公司对于确切的新产品销售数量都刻意保持沉默，并没有对外公布。就在公布之后，苹果公司CEO Tim Cook在一次与分析师的电话会议中说道：“其实，这不是数据透明与否的问题，而是不能给竞争对手探测我们的机会。”
由于公司没有正式对外公布Apple Watch的销售数据，公众都只能依赖于平常的传闻或者是分析师的估计来进行猜测，少的猜300万，多的甚至猜600万。而更糟糕的是，我们从过去的业绩报告中看到分析师的预测其实很多时候都是不准确的，哪怕是像iPhone这样成熟的产品类别。
但是，现在有一家叫做Slice Intelligence的公司声名大噪，因为它声称比其他任何公司预测得都要准确。它通过浏览用户的邮件收据来追踪他们的消费习惯，并且较为准确地预测了Apple Watch美国境内首发当日的的销售额（实际销售数量为957000只），公司提供的这种详细信息在业内引起了很大的反响，大家都对其预测之准确感到非常惊讶。
公司通过收据数据来进行推测，声称可以将苹果的任何一款产品进行比季度销售预测还要更准确的预测，它既可以进行每一天的预测，也可以进行每一小时的预测。就在昨天苹果公司的新发布会之前，Slice Intelligence还发表了一份新的报告，重要的是，报告中指出随着苹果公司新发布会的结束，将会出现新一轮的购买需求最高点。但是，同时也指出随着时间推移，最终需求会比刚发行时减少5%。对于像苹果这样保密度高的公司来说，它的市场透明度就更加地引人关注。问题在于它的模型到底有多好。
Slice的最初产品是一款可以浏览用户邮件从中捕捉收据的App。由此，它就能够辨别出你所购买的物品，并且能够按照不同的种类（服装、书籍、保健美容等等）或者不同的店铺将物品进行归类。其实本质上来说，它有点像那款整理旅行活动日程用的App TripIt，但又有点像记录信用卡使用情况的Mint.com。
除非用户自愿选择将邮件收据发送到Slice的相关收件箱里，不然的话，Slice只通过电子商务渠道来对数据进行追踪。但是尽管如此，有了这些非常宝贵的信息之后，Slice就可以对购物行为习惯进行准确地外推，包括公司的Apple Watch销售数量。据Slice所说，他们从250万用户处获取到的数据信息与电子商务公司官方公布的数据、美国商务部公布的数据、用户的内部数据都有着接近完美契合的相互关系。
通过邮件来进行预测其实并非易事
Slice由CEO Harpinder Singh以及其斯坦福大学商学院的同学共同创立于2010年，当时他们想在邮件智能领域进行一些可能的创新，所以经常聚集到一起头脑风暴。Singh告诉WIRED：“我们正是在研究有关电子收据增长中有了一些非常惊奇的发现，当时我们就觉得包括我们自己在内的人们的收件箱里都会经常包含很多的购物信息数据，而且还是呈现一种增长趋势。”
Alphabet的执行总裁Eric Schmidt以前是斯坦福的一名老师，很明显，他就非常支持这个邮件收据的想法。作为Slice历史上的首位投资者，他还参与了2010年的那场成功的A轮融资，接着在2013年，公司还完成了B轮融资。2014年它被日本互联网巨头电子商务公司Rakuten收购。
这款App还有一些非常棒的特色，比如说它可以通过运输航运阶段来追踪包裹，再有，如果产品有降价或者召回时会自动给你发出提醒。Singh说在这种情况下，Slice会自动提前生成一则包含订单编号以及购买细节的消息，所以用户要做的就是仔细检查之后直接发送，要求卖方进行赔偿。
Singh表示虽然听上去这是一件非常简单的事情，但是想要把这一系列的收据数据连贯起来整理清晰，还是很费时间与精力。他说：“数据在某种程度上就像黏土一样，而我们所要做的就是将这些庞大的产品信息数据组织整理成一个个不同的分类，这其实是一个巨大的数据科学问题。”他还指出他们需要精确（例如每一台电视的）购买完成，还要对购买来源进行分类，比如说是来自Best Buy、Walmart 还是在Amazon买的，除此以外还要关注每一次的产品降价和问题召回。Singh说Slice目前从超过75万商家处获得信息并且对数据进行分析。
自从我用了这款App之后，我只见过几次错误的分类。有一次，它将我预定的一本Elena Ferrante的书分到了“电影”条目下；还有一次，虽然它知道将我的Uber叫车归到“旅行”下，但是它将我在Lyft上的大多数叫车收据都归到了“软件和手机应用”下。但是从我自身使用经验来讲，它与Mint.com的那款金钱管理App一样，在选择理财组合时都有那么一点美中不足。
综合整理数据集
Singh说，可能Slice更有趣的一点就是能够将现有的数据与其他原先就有的数据进行结合，收集整理新的消费特征。Singh说：“举个例子，我可以将我的数据集与另一个商家的数据集进行匿名、随机的结合，看看这样的组合会不会带来销售额的上升。再或者，我可以将我的业务数据与监测店内人流量的公司的地理数据相结合，来推断出相互之间的关系。可能我们会得这样一个结论‘优惠券的发送会带来Gap店内人流量的增多。’”
Slice还会在某个公司的公开数据基础之上叠加自己的数据，以此来看统计数据的契合程度，而另一方面，这也有助于帮助公司更好地规划未来的电子商务数据。Singh说：“我们能够在这些公开数据的基础之上来测量我们的用户基数。”
但是到目前为止，至少苹果公司觉得Slice还没有拿出足够的数据来证明他们在预测方面的能力与准确性，也没有明确地提出其对于苹果公司的预测。它只不过在iPhone 6 、6 Plus和iPad模型的发布基础之上进行一些数据的转换罢了。到目前为止，Slice还没有公开地提出一些能够与苹果公司公布的数据相比较的数据预测。
但是，Singh仍然认为Slice平台能够通过收集现实中人们购买习惯的数据信息来提供独一无二的见解。它不需要采取主动姿态，也不需要依赖于高参与度的消费者调查。Singh说：“我们更倾向于在‘野外’收集数据，这并不是意味着你要去到动物园里面。我们可以简单地通过人们的日常生活来看到人们的行为并据此做出推断及预测。”
Source:wired
