1. 大數據在跨境電商領域有什麼應用
在互聯網﹑物聯網﹑移動技術等新型應用與電子商務相結合的同時,產生﹑積累了大量的﹑形式多樣的用戶網路行為數據資源,被稱為電子商務大數據,並呈現出前所未有的"數據爆炸"狀態。這種狀態促使電子商務行業重新審視數據的重要性,並形成對數據的新型管理理念,即提煉大數據中的有效數據,與具體電子商務業務結合運用,深入挖掘數據資源的價值,進行精準化﹑個性化﹑智能化的客戶服務創新,以達到既降低成本,又提高效益的雙效效應。無論是國內電商還是跨境電商，大數據的作用不容忽視。
1)提升競爭優勢價值：現代電子商務數據的來源已經不局限於企業的Web站點,企業會更多的利用電子郵件﹑微博﹑Web日誌﹑互動社區等社交媒介多元化的收集相關數據,這些數據將從不同方面反映著企業自身業務的狀況﹑客戶的狀態﹑競爭對手的動向﹑社會環境的優劣,企業的決策行為是基於對數據的分析而做出的。因此,這方面的數據信息越全面,越趨於社會化,越具有實時性,以此制定出的企業發展與競爭策略就越准確﹑越有針對性﹑越貼近客戶,當然企業在市場上的競爭優勢的可持續性就隨之增強了。
2)挖掘數據驅動運營價值：大數據龐大的數據量為電子商務企業做好了鎖定並把握消費者的基礎保證,電商企業通過不斷的整合數據資源,使得所屬供應鏈上下游參與方能更方便的共享信息與資源,並模糊業務節點的界限,從而優化電子商務全程業務流程,提高各業務節點的流暢度,進而提高的業務效率。同時,大數據模式下電子商務交易帶來的互動數據,不僅為電商企業,也為網路交易平台提供了全方位的市場信息,為以電子商務交易為核心的新興產業鏈打造了活性數據平台。
3)重塑多重商機價值：對於電子商務企業來說"低成本﹑高效率"是其取勝市場的法寶,而致勝的戰術就是基於對大數據的分析和優化。通過收集消費者帶來的海量數據,進一步挖掘用戶需求,便於企業准確預測潛在客戶市場,提高交易的成功率。另一個方面,在大數據狀態推動下,消費者獲取﹑濾選﹑分析數據信息的能力也在不斷的提高,對數據信息准確識別能力的增強有利於消費者將注意力反應在其網路行為中,繼而利於電商企業智能業務和服務的開發與推廣,為企業節約成本﹑佔領市場帶來巨大的多重商機。
4)改善物流服務質量價值：電子商務與物流業的合作隨著雲計算﹑物聯網和數據應用等技術的突破越來越密切,電商企業與物流企業因一筆交易帶來了共同的服務對象,對於客戶數據的分析也就不僅局限於電商企業單向操作。大數據改變了物流業的服務方向和服務內容,物流企業通過對客戶數據的分析能夠更合理的選擇派送方式,優選路徑,提供差異化服務,提高物流服務的質量,提升電商物流業的品牌形象。
5)創造消費者感知價值：消費者作為互聯網技術應用的主力軍,最大限度的搶佔了大數據中的消費數據,這些數據在企業進行數據信息分析時轉化為極有價值的商業數據。大數據環境下互聯網消費體系創造了全開放的數據系統,網路消費者在網路應用上投入的資金更多的是要獲得個人滿足感的體驗與感受,網路消費對象得以拓展的同時,智能化﹑人性化﹑差異化﹑互動性的網路服務爭先呈現在消費者面前,讓消費者最大限度的感受消費的歸屬感﹑滿足感和幸福感,實現商家與消費者雙贏的深度價值創造。
2. 在電商行業如何進行大數據分析的
電商行業相對於傳來統零售業自來說，最大的特點就是一切都可以通過數據化來監控和改進。通過數據可以看到用戶從哪裡來、如何組織產品可以實現很好的轉化率、你投放廣告的效率如何等等問題。
當用戶在電商網站上有了購買行為之後，就從潛在客戶變成了價值客戶。
我們一般都會將用戶的交易信息，包括購買時間、購買商品、購買數量、支付金額等信息保存在自己的資料庫里，所以對於這些客戶，我們可以基於網站的運營數據對他們的交易行為進行分析，以估計每位客戶的價值，及針對每位客戶擴展營銷的可能性。
3. 如何在網路營銷中收集大數據
1. 誘餌設計方案
如何獲得客戶信息資料，只有讓客戶主動將信息告訴我們才是最真實、有用的客戶資料庫。那麼，如何讓客戶主動告知呢，這就是誘餌設計，有相應的誘餌，滿足客戶的需求與慾望，輔以相應的客戶信息收集機制，客戶不難將信息告知於你。譬如，你有一個行業內的精品且不公開的資料，需要這份資料的需要留下郵箱地址(當然也可以是QQ、微信、手機等)，然後發送給留下的郵箱，相信需要這份資料的人不會不願意留下他的郵箱地址的，這就是一份成功的用於收集客戶數據的誘餌設計方案。
2. 線下數據收集
其實，每個人、每一個生意都是有線下的圈子、客戶的。尤其是對於現在進入電商的傳統企業來說，線下客戶數據是一份優質的資源，譬如經銷商的客戶購買信息的錄入與整理等等。
3. 相關相近行業合作
尤其是不同產品但是屬於相同或相近行業的。蕭伯納說過：“你有一個蘋果，我有一個蘋果，我們彼此交換，每人還是一個蘋果;你有一種思想，我有一種思想，我們彼此交換，每人可擁有兩種思想。”，同理，這個道理用於客戶數據的收集與整理也同樣適用，如果有2個公司同為出售汽車產品，一個公司出售汽車燈，一個公司出售汽車坐墊，這樣2家公司完全可以達成合作關系共享客戶數據，這樣可以增加一倍的潛在客戶。
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4. 大數據項目之電商數倉（用戶行為數據採集）（一）
2）測試集群伺服器規劃
下面就是一個示例，表示業務欄位的上傳。
示例日誌（伺服器時間戳 | 日誌）：
下面是各個埋點日誌格式。其中商品點擊屬於信息流的范疇
事件名稱：loading
事件標簽：display
事件標簽：newsdetail
事件名稱：ad
事件標簽：notification
事件標簽: active_foreground
事件標簽: active_background
描述：評論表
描述：收藏
描述：所有的點贊表
回到頂部
事件標簽: start
1）創建log-collector 2）創建一個包名：com.kgg.appclient 3）在com.kgg.appclient包下創建一個類，AppMain。 4）在pom.xml文件中添加如下內容
注意：com.kgg.appclient.AppMain要和自己建的全類名一致。
1）創建包名：com.kgg.bean 2）在com.kgg.bean包下依次創建如下bean對象
在AppMain類中添加如下內容：
Logback主要用於在磁碟和控制台列印日誌。
Logback具體使用： 1）在resources文件夾下創建logback.xml文件。 2）在logback.xml文件中填寫如下配置
1）採用Maven對程序打包
2）採用帶依賴的jar包。包含了程序運行需要的所有依賴。
3）後續日誌生成過程，在安裝完Hadoop和Zookeeper之後執行。
5. 電商大數據平台有哪些
電商大數據平台如下：
1、星仔魔盒是為淘寶，天貓，京東，阿里，巴巴和巨化開發的電子商務軟體。美利說可以有效提高7%的工作效率，節省8%的時間。
2、傳奇：這是一個必要的數據分析工具，為賣家在天貓，淘寶，傳奇。具有諸如淘寶指數、淘寶關鍵詞助手、貨幣選擇和測量以及競爭對手分析等功能。
3、業務人員：阿里巴巴集團，淘寶/阿里巴巴程心交流平台，數據輔助工具，交易指數流量指數計算公式，幫助商家打造爆款，實時直觀把握市場和競爭態勢。
6. 如何做電商數據分析
目前我也從事數據分析，主要用到的是數據透視表；主要是提供一些報表版供領導參考。其實我感覺應該權用到了5W2H分析法，領導還跟我說過SWTO矩陣分析法，讓我下去仔細研究。
據說數據分析要有以下的一些步驟：明確分析思路，數據收集，收集存儲，數據整理，數據分析，數據呈現，報告撰寫等。
電商的數據分析，我個人以為，應該至少有銷量分析，包括銷量，銷售額，客戶人數，地區分布，top30等，我們公司還有頁碼分析；倉庫分析，包括庫存清倉表，庫存預警表，銷售渠道分析；購買意向性分析，季節性，促銷活動等對銷售的影響等。具體問題具體分析，我知道的另一家電商分析卻採用的是數學模型分析預測的。
7. 大數據對電商行業的影響
大數據對電子商務能起到促進的作用，比方說電子商務企業現在可以用從大數據收集的信息增加收入從而獲得更多的消費者，並簡化店鋪的運營，甚至可以說，大數據在過去幾年中，已經改變了電子商務的面貌，其影響作用主要體現在以下幾點：
1、購物行為
大數據在開發消費者的個人資料是必不可少的。可以根據消費者的網上購買的行為數據，查看哪些產品最受歡迎，利用這些數據來制定營銷策略。
2、客戶服務
提供良好的客戶服務，是電子商務企業的關鍵。電子商務企業需要盡可能容易地讓客戶與其聯系以解決問題或提出問題。電子商務客戶由於客戶服務差而放棄了品牌或網站，所以68%的客戶都可以通過提高用戶體驗來促進銷售。
3、動態定價和特價優惠
電子商務零售商應該使大數據成為其客戶保留策略的關鍵部分。可以使用數據構建客戶資料，並找出他們喜歡花費多少費用以及什麼產品。通過跟蹤客戶的行為，與電子商務企業的在線商店互動。使用分析來幫助其開發靈活的定價和折扣。
4、定製優惠
同樣的原則適用於定製優惠。使用數據來確定客戶的購買習慣，並根據以前的購買方式向他們發送有針對性的特價優惠和折扣代碼。
5、供應鏈管理
使用大數據更有效地管理供應鏈。
6、預測分析
分析電子商務業務的各種渠道，幫助電子商務企業制定未來運營的業務計劃。電子商務企業的數據可能會顯示其在線商店部門的新購買趨勢或減緩銷售。使用這些信息來規劃下一個階段的庫存，並制定新的市場目標。
8. 大數據在電商作用到底有多大
ThirdLove是美國一家販售女性內衣的電商平台，專注於大數據領域的技術，版2015年推出的app即可做到上傳兩張自己的權照片就給出具體的內衣尺碼。
電商所能收集到的數據量正在改變我們能為客戶做的事。廣告對特定人群的針對性越來越強。您可能已經發現，當您網購時，您收到的廣告突然間也都是關於這件商品的。
我記得小時候看電視，要被迫忍受1小時的節目里反復重播四個廣告。不管是男孩兒女孩兒，是7歲還是12歲——所有的人看到的廣告都一模一樣。
在那以後，我們走過了一段很長的路。現在，我們幾乎可以跳過所有電視或線上廣告。這並不是巧合，而是大數據的功勞。而大數據的未來將使所有人受益。