當今的電子商務領域競爭十分激烈，每位零售商都希望為客戶創造簡單、流暢和安全的用戶體驗。快速又方便的移動應用，也因此成為實現電子商務的理想平臺。

購物類應用的利潤豐厚。Apptopia的研究顯示，2018年購物類應用下載量達57億次，與2017年相比增長了9.3%。更重要的是，這些用戶并未馬上離開：48%的消費者在首次下載電子商務應用后的一個月內，仍持續使用該應用，而行業整體的平均留存率為43%。

但是，購物應用很快就會因為用戶體驗不佳而受到影響。最具破壞性且相對難以解決的威脅之一，就是應用內機器人作弊（in-app bot fraud）。

什么是應用內機器人作弊？

不同于移動廣告作弊（mobile ad fraud），應用內機器人作弊（in-app bot fraud）的目標并非竊取應用的營銷預算，而是攻擊安裝后的應用業務模型。

經過編程的機器人能夠執行相似于人類的行為，并執行特定的應用內事件。它們通常是根據單個應用程序量身定制，因此設計更為精密且復雜。機器人通過模仿人類行為且放緩行動速度來避免引起懷疑，這樣一來，他們被檢測到的可能性微乎其微。

機器人會對電子商務應用造成什么影響？

機器人引發的問題蔓延全球，沖擊各行業的應用，電子商務應用也不例外。機器人可以通過多種方式對其進行破壞，其中包括：

搶購熱門產品

如今一些獨家產品以及門票之所以能在數秒內銷售一空，通常是因為專門用于倒賣熱門產品的機器人大行其道。不法分子可以對機器人進行編程，這些程序在真實用戶點擊購買按鈕之前，就將熱門產品搶購一空。這迫使合法用戶不得不以更高價購買這些商品，從而為用戶帶來糟糕的購物體驗，降低用戶忠誠度。

Need Supply Co.創始人兼首席執行官Chris Bossola對此問題有深刻的看法：“如果單個消費者以轉售為目的而購買40%的產品，那這必定影響會為其他消費者帶來不好的用戶體驗，”他說道，“這類些客戶對我們來說毫無幫助，因為他們并不是能提供長期價值的可靠客戶。”

發動登錄攻擊

如果品牌要求用戶設立賬戶，那么就會出現嘗試侵入這些賬戶的機器人。

機器人利用竊取而來的身份驗證信息入侵用戶賬戶。一旦入侵成功，它們使用這些真實賬戶以及存儲在賬戶中的信用卡信息來購買產品，操作手法可能是通過賬戶本身進行購買，又或是借由盜刷信用卡消費。

扭曲分析指標

數據是電子商務戰略成功的基礎。然而，機器人會在很大程度上影響您數據的準確性，例如導致來自特定區域的流量出現激增。編程機器人可以針對特定產品，表現出看似真實且合理的興趣。如果未被發現，那么這些被扭曲的數據可能會持續對零售商的反饋循環和再營銷策略造成不良利影響。

這些因素都會直接影響用戶體驗，但同時也迫使零售商實施額外的保護措施。這意味著他們不得不加入CAPTCHA驗證碼，甚至更嚴格的密碼策略。問題是當下消費者尋求的是方便、快捷的結賬流程，這些額外的驗證步驟很可能會使他們放棄購物。

反擊

應用內機器人作弊是個相對陌生的問題，對零售商而言分外棘手。但是，對應的反擊對策是切實存在的。

機器人能夠模擬真實的人類行為，因此很難被檢測。開發者制勝的關鍵是觀察人類的行為模式，包括人類如何滾動和點擊、何時何地在應用內執行不同的操作，甚至是他們持握設備的方式。在此基礎上，通過構建機器學習模型，我們可以繼續比較應用內表現，進而判別出哪些是人類，哪些是機器人。

單憑公司內部的力量來反擊絕非易事。但是與機器學習數據專家合作，將節省您寶貴的時間和資源，同時確保數據接近 100% 的準確性。通過了解應用的自然用戶行為路徑，零售商可以區分人類和機器人的行為模式，從而輕松地清除機器人，重新奪回應用經濟的控制權。

在電子商務這類競爭激烈的領域，用戶體驗決定成敗。如果體驗較差，那么用戶將轉向其他零售商。因此創造無機器人的應用內體驗將有助于提升用戶參與度，從而提高用戶忠誠度并增加他們在應用內停留花費的時間，最終為零售商帶來更高的收入。

（作者：Adjust聯合創始人兼首席技術官 Paul H. Müller）