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大數據解決電商企業的問題研究

發布時間:2023-12-29 01:30:21

『壹』 大數據時代的電子商務模式發展分析

大數據時代的電子商務模式發展分析

商務的復雜性和不斷變化發展決定了電子商務沒有一個或幾個固定模式,各種各樣的電子商務模式充分反映了市場變化的需要,贏利空間是判斷電子商務模式好壞的基本依據。

一、電子商務

電子商務是利用微電腦技術和網路通訊技術進行的商務活動;以信息網路技術為手段,以商品交換為中心的商務活動;電子商務分為:ABC、B2B、B2C、C2C、B2M、M2C、B2A(即B2G)、C2A(即C2G)、O2O 等。

廣義的電子商務是指利用各種信息技術所進行的經營管理活動,即利用整個工廠技術對整個商務活動實現電子化。

狹義的電子商務是指利用網際網路開展的交易活動。

電子商務的目的是高效率、高效益、低成本地進行產品生產和服務,提高企業的整體競爭能力。

二、電子商務模式

電子商務模式,就是指在網路環境中基於一定技術基礎的商務運作方式和盈利模式。研究和分析電子商務模式的分類體系,有助於挖掘新的電子商務模式,為電子商務模式創新提供途徑,也有助於企業制定特定的電子商務策略和實施步驟。

電子商務在其發展的過程中,出現了各種各樣的電子商務模式。電子商務模式可以從多個角度建立不同的分類框架,最簡單的分類莫過於BtoB、BtoC、CtoC、OtoO、新型的BOB模式,這樣的分類,但就各模式還可以再次細分。

二、電子商務模式的基本類型

1.企業與消費者之間的電子商務(Business to Consumer,即B2C)。B2C就是企業通過網路銷售產品或服務給個人消費者。這是消費者利用網際網路直接參與經濟活動的形式,類同於商業電子化的零售商務。

2.企業與企業之間的電子商務(Business to Business,即B2B)。企業可以使用Internet或其他網路對每筆交易尋找最佳合作夥伴,完成從定購到結算的全部交易行為。

3.消費者與消費者之間的電子商務(Consumer to Consumer 即C2C)。C2C商務平台就是通過為買賣雙方提供一個在線交易平台,使賣方可以主動提供商品上網拍賣,而買方可以自行選擇商品進行競價。

4.線下商務與互聯網之間的電子商務(Online To Offline即O2O)。這樣線下服務就可以用線上來攬客,消費者可以用線上來篩選服務,還有成交可以在線結算,很快達到規模。這種模式的關鍵是:在網上尋找消費者,然後將他們帶到現實的商店中。

5.所謂BOB 是 Business-Operator-Business的縮寫,意指供應方(Business)與采購方(Business)之間通過運營者(Operator)達成產品或服務交易的一種新型電子商務模式。

四、大數據時代電子商務模式分析

電子商務的發展經歷了用戶數量為王、銷售量為王、數據為王的三大時代,大數據時代給電子商務發展帶來的機遇和挑戰,未來電子商務的競爭是數據的競爭。

(1)數據服務的變革

大數據背景下,把消費者分成很多群體,對每個群體甚至每個人提供針對性的服務。消費行為等數據量的增加為電商提供了精準把握用戶群體和個體消費行為模式的基礎。電商通過大數據應用,可以探索個性化、精準化和智能化廣告推送和推廣服務,創立比現有推廣形式更好的全新商業模式。另外,電商也可以通過運用大數據,尋找更多更好地增加用戶粘性、開發新產品和新服務、降低運營成本的途徑和方法。

(2)數據化運營

電商運營更多地轉變為數據驅動的運營,在企業內部所有環節都利用數據進行分析、評價、利用數據視圖進行管理。以阿里為例,其對旗下的淘寶、天貓、阿里雲、支付寶、萬網等業務平台進行資源整合,形成了強大的電子商務客戶群及消費者行為的全產業鏈信息。可進行運營分析、商品分析、營銷效果分析、買家行為分析、訂單分析、供應鏈分析、行業分析、財務分析和預測分析等。

(3)數據資產化

大數據背景下,「 數據即資產」成為最核心的產業趨勢。未來企業的競爭,將是規模和活性的競爭,數據的經濟效益和作用將日漸引起企業重視,因而催生出許多關於數據的業務。「 數據成為資產」是互聯網泛在化的一種資本體現,他讓互聯網的作用不僅僅局限於應用和服務本身,而且具有了內在的「 金融」價值。數據的功能不再只是體現於「 使用價值」方面的產品,而成為實實在在的「 價值」。

(4)個性化導購服務

在互聯網普及的時代,為解決消費者信息超載的問題,引導消費者更便捷地購買商品,導購系統便成為眾多電子商務企業提供的一種服務模式。所謂導購系統,就是一種根據消費者的需求、偏好、個人資料及歷史消費行為,為消費者提供決策建議的軟體系統,如推薦他們想要的商品或從哪裡獲得想要的商品。傳統電子商務導購服務,或是基於消費者歷史數據來抽取和推薦他們共同偏好的商品如熱銷商品推薦等,或是根據企業促銷意圖將其主打產品推送給顧客,如新品推薦、特價推薦等,能夠為顧客提供較好的決策支持服務。

(5)數據產品服務

在大數據背景下,數據成為資產,所有電商企業都想獲得並充分了解它們在運營中所獲得的消費者的信息數據,但往往由於技術等原因無法對大數據進行分析、挖掘,因此對於具有平台以及技術等優勢的電商企業可以利用這樣優勢,將獲得的海量數據進行產品化的包裝營銷給需要的企業,從而開辟出一種新的電子商務服務模式。由於大數據背景下企業對數據有更深層次的需求,因此搭建數據構建需要與銷售之間的橋梁,將為產生數據服務型的電子商務新模式。

(6)垂直細分領域服務

目前,淘寶等占據了國內的絕大部分電商市場份額。中小規模電商企業崛起難度很大。因此,在大數據時代下,把握每一個垂直細分領域,然後做得更精更專,這樣才能贏得自己的一席之地。而且行為垂直細分類的電商平台規模較小、成本較低,能更好地挖掘分析消費者的信息數據,從而能更專注於專業特定的客戶群體提供專業的產品和服務,更能了解產業鏈上客戶的需求,也能容易完善自身的服務。

大數據背景下,爆發式的信息資源給電商企業帶來了機遇和挑戰,通過對數據的挖掘、分析運用必將帶來更多的服務模式的革新,給消費者更好的服務體驗。隨著大數據的技術和運作的成熟,必將涌現出更多、更好的新的服務模式,從而促進電子商務的發展。

以上是小編為大家分享的關於大數據時代的電子商務模式發展分析的相關內容,更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

『貳』 一個企業,特別是電商類的,如何進行大數據分析

大數據不僅僅意味著數據大,最重要的是對大數據進行分析,只有通過分析才能獲取很多智能的、深入的、有價值的信息。下面介紹大數據分析的五個基本方面——
預測性分析能力:數據挖掘可以讓分析員更好地理解數據,而預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。
數據質量和數據管理:通過標准化的流程和工具對數據進行處理,可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。
可視化分析:不管是對數據分析專家還是普通用戶,數據可視化是數據分析工具最基本的要求,可視化可以直觀的展示數據,讓數據自己說話,讓觀眾聽到結果。
語義引擎:由於非結構化數據的多樣性帶來了數據分析的新的挑戰,我們需要一系列的工具去解析、提取、分析數據,語義引擎需要被設計成能夠從「文檔」中智能提取信息。
數據挖掘演算法:可視化是給人看的,數據挖掘就是給機器看的,集群、分割、孤立點分析還有其他的演算法讓我們深入數據內部,挖掘價值,這些演算法不僅要處理大數據的量,也要處理大數據的速度。
據我所知多瑞科輿情數據分析站大數據分析還可以。針對單個網站上的海量數據,無遺漏搜集整理歸檔,並且支持各種圖文分析報告;針對微博或網站或微信,活動用戶投票和活動用戶評論互動信息整理歸檔,統計分析精準預測製造新數據;針對某個論壇版塊數據精準採集,數據歸類,出分析報告,准確定位最新市場動態;針對某個網站監測用戶的操作愛好,評定最受歡迎功能;針對部分網站,做實時數據抽取,預警支持關注信息的最新擴散情況;針對全網數據支持定向採集,設置關鍵詞搜集數據,也可以劃分區域或指定網站搜集數據針對電商網站實時監測評論,歸類成文檔,支持出報告。
大數據會影響整個社會的發展,主要看是想要利用數據做什麼了

『叄』 大數據技術在網路營銷中的策略研究論文

大數據技術在網路營銷中的策略研究論文

從小學、初中、高中到大學乃至工作,說到論文,大家肯定都不陌生吧,論文的類型很多,包括學年論文、畢業論文、學位論文、科技論文、成果論文等。那要怎麼寫好論文呢?以下是我幫大家整理的大數據技術在網路營銷中的策略研究論文,歡迎閱讀與收藏。

摘要:

當今,隨著信息技術的飛速發展,互聯網用戶的數量日益增加,進一步促進了電子商務的快速發展,並使企業能夠更准確地獲取消費者數據,大數據技術應運而生。該技術已被一些企業用於網路營銷,並取得了顯著的營銷效果。本文基於大數據的網路營銷進行分析,分析傳統營銷存在的問題和挑戰,並對大數據技術在網路營銷中的作用進行研究,最後針對性地提出一些基於大數據的網路營銷策略,以促進相關企業在大數據時代加強網路營銷,並取得良好的營銷效果。

關鍵詞:

大數據;網路營銷;應用策略;營銷效果;

一、前言

現代社會已經完全進入了信息時代,在移動互聯網和移動智能設備飛速發展與普及之下,消費者的消費數據都不斷被收集、匯總並處理,這促進了大數據技術的發展。大數據技術可以精準的分析消費者的習慣,藉助大數據技術,商家可以針對顧客進行個性化營銷,極大地提高了精準營銷的效果,傳統的營銷方式難以做到這一點。因此,現代企業越來越重視發展網路營銷,並期望通過大數據網路營銷以增加企業利潤。

二、基於大數據的網路營銷概述

網路營銷是互聯網出現之後的概念,初期只是信息爆炸式的轟炸性營銷。後來隨著移動智能設備的普及、移動互聯網的發展以及網路數據信息的海量增長,大數據技術應運而生。大數據技術是基於海量的數據分析,得出的科學性的結果,出現伊始就被首先應用於網路營銷之中。基於大數據的網路營銷非常精準,是基於海量數據分析基礎上的定向營銷方式,因此也叫著數據驅動營銷。其主要是針對性對顧客進行高效的定向營銷,最為常見的就是網路購物App中,每個人得到的物品推薦都有所區別;我們瀏覽網路時,會不斷出現感興趣的內容,這些都是大數據營銷的結果。

應用大數據營銷,企業可以精準定位客戶,並根據客戶的喜好與類型對產品與服務進行優化[1],然後向目標客戶精準推送。具體來說,基於大數據技術的精準網路營銷過程涉及三個步驟:首先是數據收集階段。企業需要通過微博、微信、QQ、企業論壇和網站等網路工具積極收集消費者數據;其次,數據分析階段,這個階段企業要將收集到的數據匯總,並進行處理形成大數據模型,並通過數據挖掘技術等高效的網路技術對數據進行處理分析,以得出有用的結論,比如客戶的消費習慣、消費能力以及消費喜好等;最後,是營銷實施階段,根據數據分析的結果,企業要針對性地制定個性化的營銷策略,並將其積極應用於網路營銷以吸引客戶進行消費。基於大數據的網路營銷其基本的目的就是吸引客戶主動參與到營銷活動之中,從而提升營銷效果和經濟收益。

三、傳統網路營銷存在的一些問題

(一)傳統網路營銷計劃主要由策劃人主觀決定,科學性不足

信息技術的迅速發展,使得很多企業難以跟上時代的步伐,部分企業思想守舊,沒有跟上時代潮流並開展網路營銷活動,而是仍然繼續使用傳統的網路營銷模型和方式。即主要由策劃人根據自己過去的經驗來制定企業的營銷策略,存在一定的盲目性和主觀性,缺乏良好的信息支持[2]。結果,網路營銷計劃不現實,難以獲得有效的應用,導致網路營銷的效果不好。

(二)傳統網路營銷的互動性不足,無法進行准確的產品營銷

傳統的網路營銷互動性較差,主要是以即時通信軟體、郵箱、社交網站以及彈窗等推送營銷信息,客戶只能被動的接受信息,無法與企業進行良性互動和溝通,無法有效的表達自己的訴求,這導致了企業與客戶之間的割裂,極大的影響了網路營銷的效果。此外,即使一些企業獲得了相關數據,也沒有進行科學有效的分析,但卻沒有得到數據分析的結果,也沒有根據客戶的需求進行有效的調整,從而降低了營銷活動的有效性。

(三)無法有效分析客戶需求,導致客戶服務質量差

當企業進行網路營銷時,缺乏對相關技術的關注以及對客戶需求的分析的缺乏會導致企業營銷策略無法獲得預期的結果。因此,企業只能指望出於營銷目的向客戶發布大量營銷內容。這種營銷效果非常糟糕。客戶不僅將無法獲得有價值的信息,而且此類信息的「轟炸」也會使他們感到煩躁和不耐煩,這將適得其反,並降低客戶體驗[3]。

四、將基於大數據的網路營銷如何促進傳統的網路營銷

(一)使網路營銷決策更科學,更明智

在傳統的網路營銷中,經理通常根據過去的經驗來制定企業的營銷策略,盲目性和主觀性很多,缺乏可靠的數據。基於大數據的網路營銷使用可以有效地收集有關市場交易和客戶消費的數據,並利用數據挖掘技術等網路技術對收集到的數據進行全面科學的分析與處理,從中提取有用的相關信息,比如客戶的消費習慣、喜好、消費水平以及行為特徵等,從而制定針對客戶的個性化營銷策略,此外,企業還可以通過數據分析獲得市場發展變化的趨勢以及客戶消費行為的趨勢,從而對未來的市場形勢作出較為客觀的判斷,進而幫助企業針對未來一段時間內的行為制定科學合理的'網路營銷策略,提升企業的效益[4]。

(二)大大提高了網路營銷的准確性

如今,大數據驅動的精準網路營銷已成為網路營銷的新方向。為了有效地實現這一目標,企業需要在啟動網路營銷之前依靠大數據技術來准確分析大量的客戶數據,以便有效地捕獲客戶的消費需求,並結合起來制定準確的網路營銷策略[5]。此外,在實施網路營銷策略後,積極收集客戶反饋結果並重新分析客戶評論,使企業對客戶的實際需求有更深刻的了解,然後制定有效的營銷策略。如果某些企業無法有效收集客戶反饋信息,則可以收集客戶消費信息和歷史消費信息,然後對這些數據進行准確的分析,從而改善企業的原始網路營銷策略並進行促銷以獲取准確的信息,進而制定有效的網路營銷策略。

(三)顯著提高對客戶網路營銷服務水平

通過利用大數據進行准確的網路營銷,企業可以大大改善客戶服務水平。這主要體現在兩個方面:一方面可以使用大數據准確地分析客戶的實際需求,以便企業可以進行有針對性的的營銷策略,可以大大提高客戶服務質量。另一方面,使企業可以有效地吸收各種信息,例如客戶興趣、愛好和行為特徵,以便向每個客戶發布感興趣的推送內容,以便客戶可以接收他們真正需要的信息,提高客戶滿意度。

五、基於大數據的網路營銷優勢

(一)提高網路營銷廣告的准確性

在傳統的網路營銷中,企業傾向於使用大量無法為企業帶來相應經濟利益的網路廣告進行密集推送,效率低下。因此,必須充分利用大數據技術來提高網路營銷廣告的准確性。首先,根據客戶的情況制定策略並推送合適的廣告,消費場景在很大程度上影響了消費者的購買情緒,並可以直接確定消費者的購買行為。如果客戶在家中購買私人物品,則他們第二天在公司工作時,卻同送前一天相關私人物品的各種相關的廣告。前一天的搜索行為引起的問題可能會使消費者處於非常尷尬的境地,並影響他們的購買情緒。這表明企業需要有效地識別客戶消費場景並根據這些場景發布更准確的廣告[6]。一方面,通過IP地址來確定客戶端在網路上的位置。客戶在公共場所時,廣告內容應簡潔明了。另一方面,可以通過指定時間段來確定推送通知的內容。在正確的時間宣傳正確的內容。其次,提高客戶選擇廣告的自主權。在傳統的網路營銷中,企業通常採用彈出式廣告,插頁式廣告和浮動廣告的形式來強力吸引客戶的注意力,從而引起強烈的客戶不滿。一些客戶甚至會毫不猶豫地購買廣告攔截軟體,以防止企業廣告。在這方面,大數據技術可用於改善網路廣告的形式和內容並提高其准確性。

(二)提高網路營銷市場的定位精度

在諸如電子郵件營銷和微信營銷之類的網路營銷方法中,一個普遍現象是企業擁有大量的粉絲,並向這些粉絲發送了大量的營銷信息,但是卻沒有得到較好的反饋,營銷效果較差。造成這種現象的主要原因是企業產品的市場定位不正確。可以通過以下幾個方面來提高網路營銷市場中的定位精度:

1、分析客戶數據並確定產品在市場上的定位:

首先,收集大量基本數據並創建客戶資料庫。在此過程中,應格外小心,以確保收集到的有關客戶的信息是全面的。因此,可以使用各種方法和渠道來收集客戶數據。例如,可以通過論壇、企業官方網站、即時通信軟體以及購物網站等全面的收集客戶的各種信息。收集完成後利用高效的數據分析處理技術對信息進行處理,並得出結果,包括客戶的年齡、收入、習慣以及消費行為等結果,然後根據結果對企業的產品進行定位,並與客戶的需求相匹配,進而明確市場[7]。

2、通過市場調查對產品市場定位進行驗證:

在利用大數據及時對企業產品進行市場定位之後,有必要對進一步進行市場調查,以進一步清晰產品的市場定位,如果市場調查取得較為滿意的效果,則表明網路營銷策略較為成功,可以加大推廣力度以促進產品的銷售,如果效果不滿意,則要積極分析問題,尋找原因並提出針對性的解決改進措施,以獲得較為滿意的結果[8]。

3、建立客戶反饋機制:

客戶反饋機制可以有效的幫助企業改進產品營銷策略,主要體現有兩個主要功能:一是營銷產品在市場初步定為成功後可以通過客戶反饋積極征詢客戶的意見,並進一步改進產品,確保產品更適應市場;二是如果營銷產品市場定位不成功,取得的效果不佳,可以通過客戶反饋概括定位失敗的原因,這將有助於將來的產品准確定位。

(三)增強網路營銷服務的個性化

為了增強網路營銷服務的個性化,企業不僅必須能夠使用大數據識別客戶的身份,而且還必須能夠智能地設計個性化服務。首先,通過大數據了解客戶的身份。一方面,隨著網路的日益普及,企業可以在網路上收集客戶各個方面的信息。但是,眾所周知,由於互聯網管理的不規范與復雜性,大多數信息不是高度可靠的,甚至某些信息之間存在著極為明顯的矛盾。因此,如果企業想要通過大數據來了解其客戶的身份,則必須首先確保所收集的信息是可信且准確的。另一方面,企業必須能夠從大量的客戶信息中選擇最能體現其個性的關鍵信息,並降低分析企業數據的成本[9]。二是合理設計個性化服務。個性化服務的合理設計要求企業在兩個方面進行運營:一方面,由於現實環境的限制,企業無法一一滿足所有客戶的個性化需求。這就要求企業盡一切努力來滿足一部分客戶的個性化需求,並根據一般原則開發個性化服務。另一方面,如果完全根據客戶的個人需求向他們提供服務,則企業的服務成本將不可避免地急劇上升。因此,企業應該對個性化客戶服務進行詳細分析,並嘗試以適合其個人需求的方式為客戶提供服務,而不會給企業造成太大的財務負擔。

六、基於大數據網路營銷策略

使用大數據的准確網路營銷模型基本上包括以下步驟。首先,收集有關客戶的大量信息;其次,通過數據分類和分析選擇目標客戶;第三,根據分析的信息制定準確的網路營銷計劃;第四,執行營銷計劃;第五,評估營銷結果並計算營銷成本;第六,在評估過程的基礎上,進一步改善,然後更准確地篩選目標客戶。在持續改進的過程中,上述過程可以改善網路營銷。因此,在大數據時代,電子商務企業必須突破原始的廣泛營銷理念,並採用新的營銷策略。

(一)客戶檔案策略

客戶檔案意味著在收集了有關每個人的基本信息之後,可以大致了解每個人的主要銷售特徵。客戶檔案是准確進行電子商務促銷的重要基礎,也是實現精確營銷目標的極其重要的環節。電子商務企業利用客戶檔案策略可以獲得巨大收益。首先,藉助其專有的銷售平台,電子商務企業可以輕松,及時且可靠地收集客戶使用情況數據。其次,在傳統模型中收集數據時,由於需要控製成本,因此經常使用抽樣來評估數據的一般特徵[10]。大數據時代的數據收集模型可以減少錯誤並提高數據准確性。當分析消費者行為時最好以目標消費者為目標。消費者行為分析是對客戶的消費目的和消費能力的分析,可幫助電子商務企業更好地選擇合適的目標客戶。在操作中,電子商務企業需要在創建資料庫後繼續優化分析結果,以最大程度地分析消費者的偏好。

(二)滿足需求策略

為了滿足多數人的需求,傳統的營銷方法逐漸變得更加同質。結果,難以滿足少數客戶的特殊需求,並且導致利潤損失。基於大數據客戶檔案技術的電子商務企業可以分析每個客戶的需求,並採取差異化人群的不同需求最大化的策略,從而獲取較大的利潤。為了滿足每個客戶的需求,最重要的是實現差異化,而不僅僅是滿足多數人的需求,因此必須准確地分析客戶的需求,還必須根據客戶的需求提供更多個性化的產品[11]。比如當前,定製行業非常流行,賣方可以根據買方提供的信息定製獨特的產品,該產品的利潤率遠高於批量生產線。

(三)客戶服務策略

隨著網路技術的逐步發展,電子商務企業和客戶可以隨時進行通信,這基本上消除了信息不對稱的問題,使客戶可以更好地了解他們想要購買的產品以及遇到問題時的情況。當出現問題時,可以第一時間解決,提高交易速度。因此,當電子商務企業制定用於客戶服務的營銷策略時,一切都以客戶為中心。為了更好地實施此策略,必須首先改善資料庫並加深對客戶需求的了解[12]。二是提高售前、售後服務質量,開展集體客戶服務培訓,縮短客戶咨詢等待時間,改善客戶服務。最後,我們必須高度重視消費者對產品和服務的評估,及時糾正不良評論,並鼓勵消費者進行更多評估,良好的服務態度和高質量的產品可以大大提高目標客戶對產品的忠誠度,並且可以吸引消費者進行第二次購買。

(四)多平台組合策略

在信息時代,人們可以在任何地方看到任何信息,這也將分散他們的注意力,並且重新定向他們的注意力已經成為一個大問題。如果希望得到更多關注,則可以組合跨多個平台的營銷策略,並在網路平台和傳統平台上混合營銷。網路平台可以更好地定位自己並吸引更多關注,而傳統平台則可以更好地激發人們的購買慾望。平台融合策略可以幫助電子商務企業擴大獲取客戶的渠道,不同渠道的用戶購買趨勢不同,可以改善資料庫[13]。

七、結語

總體而言,大數據時代不僅給網路營銷帶來了挑戰,而且還帶來了新的機遇。大數據分析不僅可以提高准確營銷的效果,更好地服務消費者,改變傳統的被動營銷形式,並提升網路營銷效果。

參考文獻

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[10]趙玉欣,王艷萍,關蕾.大數據背景下電商企業精準營銷模式研究[J].現代商業,2018(15):46-47.

[11]張冠鳳.基於大數據時代下的網路營銷模式分析[J].現代商業,2014(32):59-60.

[12]王克富.論大數據視角下零售業精準營銷的應用實現[J].商業經濟研究,2015(06):50-51.

[13]陳慧,王明宇.大數據:讓網路營銷更「精準」[J].電子商務,2014(07):32-33.

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『肆』 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。

『伍』 大數據在電子商務中應用體現在哪些方面

1、通過大數據進行市場營銷

通過大數據進行市場營銷能夠有效的節約企業或是電子商務平台的營銷成本,還能夠通過大數據來實現營銷的精準化,達成精準營銷。

通過分析大數據對消費者的消費偏好進行分析,在消費者輸入關鍵詞之後,提供與消費者消費偏好匹配程度較高的產品,節約了消費者的尋找商品的時間成本,使交易雙方實現快速的對接。實現電子商務平台或是企業營銷的高效化。在數據化時代,針對消費者進行針對性的營銷能夠實現精準營銷,提升產品的下單率,提升電子商務 的營銷效率。

2、實現導購服務的個性化

對於電子商務的平台來講,往往都會針對用戶提供一些推薦和導購服務。通過大數據的分析和挖掘能夠實現導購服務的個性化。針對消費者的年齡、性別、職業、購買歷史、購買商品種類、查詢歷史等信息,對消費者的消費意向、消費習慣、消費特點進行系統性的分析,根據大數據的分析針對消費者個人制定個性化的推薦和導購服務。

大數據的運用能夠抵消電子商務虛擬性所帶來的影響,提升競爭力,挖掘更多的潛在消費者。針對消費者的消費偏好,進行適宜的廣告推廣,提升產品的廣告轉化率,同時提供個性化的導購服務。

對於一些大型的電子商務平台來講,產品種類繁多,想要提升消費者的消費量,提升消費者的下單率就要通過分析消費者的消費偏好,主動進行商品的推送。這種通過大數據進行分析的方式不僅僅能提升產品的瀏覽量,還能針對消費者的消費需求提供商品的推送,提升消費者的用戶體驗,進而提升消費者的忠誠度。

3、為商家提供數據服務

大數據的分析不僅僅能夠幫助電子商務平台提升下單率和銷售額,還能將大數據的分析作為產品和服務向中小型的電子商務商家進行銷售。這樣不僅僅能夠提昇平台的收益,還能幫助商家了解消費者的消費偏好、消費者對於該類 產品的喜好等信息,來幫助商家及時針對大部分消費者的消費偏好以及市場的動態,針對產品的性能等進行研發和調整。

(5)大數據解決電商企業的問題研究擴展閱讀:

大數據的應用:

1、洛杉磯警察局和加利福尼亞大學合作利用大數據預測犯罪的發生。

2、google流感趨勢(Google Flu Trends)利用搜索關鍵詞預測禽流感的散布。

3、統計學家內特.西爾弗(Nate Silver)利用大數據預測2012美國選舉結果。

4、麻省理工學院利用手機定位數據和交通數據建立城市規劃。

5、梅西百貨的實時定價機制。根據需求和庫存的情況,該公司基於SAS的系統對多達7300萬種貨品進行實時調價。

6、醫療行業早就遇到了海量數據和非結構化數據的挑戰,而近年來很多國家都在積極推進醫療信息化發展,這使得很多醫療機構有資金來做大數據分析。

『陸』 大數據背景下電商企業法律發展的問題

【摘要】大數據時代帶給商務交易的改變是非常巨大的,電子商務依託於信息大數據環境存在,因此也會受到更多的挑戰。在大數據時代,電子商務已經成為商務交易的主要形式,而民商法作為商務發展的重要法律基礎,也需要進行不斷的完善和優化,以適應大數據時代的新要求和新形勢。
【關鍵詞】大數據時代;電子商務;民商法;消費行為
民商法在電子商務交易領域,要結合大數據時代特點進行不斷完善,凈化交易環境,為消費者提供更好的保護,防止消費者在商務交易過程中所造成的損失。
一、大數據時代對商務發展與民商法的挑戰
(一)電子商務售後法律規則欠缺
電子商務售後與普通商務售後的根本區別在於,大數據環境是虛擬的,銷售方與購買方並不是面對面交易的,因此售後也保持一種非見面形式,在互聯網這個虛擬環境當中,更多地需要銷售方有較好的信譽保證,因為消費者不能像線下交易那樣,對於商品質量、性能等有直觀的認知和接觸,所有的商品信息都來自於銷售方的信息描述。消費者完成交易行為後,收到的商品可能與預想的不一致,從而就會出現售後行為[1]。但是商家信譽缺失時,消費者無法及時有效地聯系商家完成售後,影響了消費者的商務交易體驗,甚至部分商家為了獲利,不能及時處理退貨退換事宜,最終導致消費者承擔經濟損失。電子商務交易售後,需要有民商法作為法律保障,民商法規則目前對於電子商務層面的研究和完善還較為欠缺,法律規則不完善或者針對性不足,使得電子商務售後跟不上時代進步。
(二)電子商務交易憑證難以獲取
大數據環境下,所有的電子商務交易憑證都是以數據信息形式存在的,與傳統商務交易憑證有著很大的不同。傳統交易憑證都是紙質媒介,消費者購買商品後,可以直接獲得收據、發票等,這些憑證可以作為消費依據,當出現商品質量或者其他問題時,可以作為法律依據,但是在電子商務環境中,由於大數據與互聯網形式的特殊性,交易憑證難以直接被獲取。消費者在網路購物後,無法直接獲得發票或者收據等,當出現商品問題時,如果消費者到有關部門進行反饋和投訴,無法拿出有效的憑證,證明自己與該商家有商務交易往來,也無法證實該商品是從某商家處購買的,因此相關部門無法進行立案調查,消費者很多時候無法對自己的正當消費權益進行維護[2]。民商法中對於商務交易的法律保護條例,主要停留在原有的實地商務層面,很多法律條文和內容也都是基於消費者能夠獲取交易憑證的基礎之上,因此在電子商務模式下,民商法的適用范圍就被大大限制,很多時候會在法律應用中感覺到力不從心或者無所適從,這也是民商法在電子交易環境中,應當進行重點探究的方面。
(三)電子商務交易環境安全薄弱
大數據時代,商務交易更加依賴於互聯網環境,網路安全也必然會影響到商務交易安全。由於電子商務交易環境存在安全隱患,會造成消費者信息的暴露,被不法商務交易者竊取和倒賣等,從而給消費者帶來不確定的隱患。電子商務的特點,就是從商品展示到交易完成,整個過程都是依賴於網路環境的。互聯網這個虛擬環境,給商務交易帶來便捷的同時,安全保證也成為巨大的挑戰。互聯網環境是開放的、共享等,所有人都可以進行參與,因此更容易被不法分子所利用。在目前的電子商務交易中,經常出現信息被盜取的情況,這就使得民商法在商務安全保障方面存在了明顯的不足[3]。民商法的法律更多地傾向於現實商務環境的安全管理,對於網路虛擬環境的安全情況實踐不足,造成消費者注冊的個人信息,如地址、電話、姓名等被竊取,這對於消費交易隱私保護是極為不利的。
二、大數據時代電子商務發展與民商法的創新路徑
(一)基於民商法完善電子商務售後管理
在電子商務交易過程中,要將售後作為交易的重要構成部分,通過在民商法內容中,增加專門針對於電子商務售後的法律條文,約束商務交易的行為。在民商法條例中,要對電子商務產品描述信息進行約定,如描述信息內容必須符合商品真實情況,杜絕誇大 宣傳或者誤導性描述。對於在電子商務交易中出現的一些售後問題,要進行針對性的法律約束[4]。如商品質量問題必須無條件予以退換貨,在發生交易退款時,商家的退款期限必須在民商法中作出明確規定,如24小時退款或者48小時退款等,如果商家未按時間約定完成退款審批,則應當有電子商務平台進行退款墊付,然後再從商家繳納的保證金中予以扣除,這樣可以有效約束商家的售後管理行為,提高對消費者合法權益的保障力度。
(二)基於民商法維護電子商務維權管理
在電子商務環境下,民商法應當進行相應的調整,將電子憑證作為有效的交易憑證進行明確,當電子商務交易中出現維權情況,消費者可以出示電子交易憑證,證明交易存在以及出現的問題[5]。相關部門可以依據民商法補充的新條例,對電子交易行為予以認定和處理。在商務法的規定中,需要將電子憑證與實物憑證放在同等位置上對待,其法律效力是平等的,從而給相關部門以及消費者維權提供支持。
(三)基於民商法促進電子商務安全管理
民商法在促進電子商務發展時,依託於大數據時代的特點,要注重交易安全法律的制定和執行。電子商務過程中,需要基於民商法來優化相關的安全措施,通過大數據和互聯網的安全技術,完善交易模塊以及安全保護模式,當商務交易中存在安全隱患時,需要及時給予消費者必要的提醒,特殊情況下可以進行交易支付的中止和阻斷,避免消費者遭受損失。
結束語:
電子商務發展中,受到大數據環境改變的影響,出現了很多涉及到商務交易的法律問題,這些問題都是民商法領域要進行深入探討和研究的。

『柒』 "大數據"時代到來,電商行業企業該如何應對

電子商務大數據伴隨著消費者和企業的行為實時產生,廣泛分布在電子商務平台、社交媒體、智能終端、企業內部系統和其它第三方服務平台上。電子商務數據類型多種多樣,既包含消費者交易信息、消費者基本信息、企業的產品信息與交易信息,也包括消費者評論信息、行為信息、社交信息和地理位置信息等。

想要將各個渠道來源的數據進行整合,就必須要深度分析和挖掘,形成智能化和快速化的數據化運營體系!

然而對於中小企業來說,數據化運營困難重重:

1、海量數據處理難:電子商務系統產生了海量數據且數據增長速度越來越快,導致數據查詢及報表生成速度變慢,使用率也不高。

2、管理人員認知難:大多數傳統ERP系統,訂單系統,運維系統,供應鏈系統中,已有簡單的分析統計圖表,但數據格式比較單一,靈活性差,交互性低,管理者難以對全院數據有很好的認知。

3、管理決策難:不能迅速從底層數據中提取關鍵數據,以數據驅動運營方向,只能通過運營部門、訂單部門,供應鏈部門的統計報表及各個離散系統中的統計報表進行管理決策。

數據類型及來源的多樣性、數據產生與分析的實時性、數據的低價值密度等復雜特徵日益顯著,使用敏捷BI來協同運作成為了電商行業從業者無法避開的難題。

不過對於很多有潛力發展壯大但目前預算還不足以支撐購買企業級BI產品的電子商務公司來說,依然有不少可以選擇的產品,這里比較推薦:Yonghong Desktop

桌面智能數據分析工具Yonghong Desktop

之所以推薦永洪BI不僅僅是因為它是國內首個完成全場景閉環的免費BI產品,更是因為永洪科技即將推出的同樣免費的服務端產品,這兩款產品完成了整個數據處理、分析與分享的閉環。

對於管理層和決策層來說,數據分析平台能夠洞察全企業的狀況。

對於業務部門來說,數據分析平台能滿足實時探索的分析需求。

對於個體工作者來說,數據分析平台能做到秒級響應,基於明細數據能夠幫助個體提高工作效率。

懂行的業務大神或者數據分析師可能已經在使用各個品牌BI產品了,作為電子商務企業,順應數據化轉型進程是企業能夠保持生命力的重要動力。從產品本身來說,目前的業內市場主要比拼的是業態和服務,對於企業用戶來講,尤其是電子商務企業來講,關鍵點在於如何能夠完成使用場景的適配,讓數據化成為企業運營的習慣性動作。

全球數據量正呈現出前所未有的爆發式增長態勢,「大數據」時代下掌控數據才能帶領企業不斷前進,與君共勉。

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