電商大數據運營

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⑵ 電商企業是如何依靠大數據進行精準營銷的

信息大數據時代，電商企業採用信息技術來收集和儲存大量的消費者信息資源，並對其進行分析處理，來進行精準的市場定位，以及確定目標消費群體，為實施精準營銷做第一手准備。之後利用大數據平台對目標消費群體進行屬性分析、篩選、分類標記，建立用戶個性標簽，針對用戶的不同個性需求，提供精準的個性化產品和服務，實現線上廣告的精準投放。

電商企業想要做全局性和系統性的決策，不能僅憑大量的數據，還要加上商業分析，大數據與商業分析的結合才能稱得上是大數據精準營銷。在商業分析里，必須先了解市場，了解某個領域的消費者真正的需求；其次要了解行業，包括行業的特徵、要求和規則；最後才是懂企業的運營，把多個模塊和資源有序地整合起來，從而共同創造價值。這些具備後，用大數據進行適度輔佐，在商業的主導下，真正發揮大數據的作用。下面我們將用一個例子來說明：電商企業是如何依靠大數據進行精準營銷的。

項目背景：

年中大促期間，電商平台的護膚品各類品牌競爭激烈，某護膚品品牌想藉助大數據營銷平台完成兩款面膜的線上推廣。利用大數據平台的精準定向方式，針對全國18歲以上的女性進行線上廣告的推送，為活動網站引入高質量客流，促進消費者和品牌的深度互動。

投放方案

1、優選投放媒體

優選幾個國內主流媒體和與產品相關性高的高質量媒體，分別採用Banner、信息流和視頻貼片的廣告形式進行投放。通過平台一站式操作對這些媒體進行競價廣告投放。當用戶點擊廣告後對其進行標記。

2、MOB數據定向

通過MOB大數據，智能分析移動設備擁有者的屬性以及設備中的APP構成，鎖定女性用戶且安裝有美妝類APP的移動設備，針對這對這類設備進行全媒體廣告投放，對用戶進行廣告包圍，加深用戶印象，增加用戶購買意向。

3、重定向

標記活動落地頁到訪人群，當他們瀏覽有可競價廣告位的媒體時，發起追蹤投放，吸引對本廣告內容感興趣的訪客重新返回活動落地頁。

4、投放優化

通過投放反饋的數據，我們從這幾方面進行優化：

1、媒體平台優化，篩選出高點擊率媒體平台，排除低點擊率平台；

2、投放時段優化，排除低點擊率時段，集中投放在高點擊率時段；

3、素材優化，篩選出高點擊率素材並替換掉低點擊率素材。

投放效果

在本次的線上推廣中，小蜜蜂數據平台全程實時監測投放數據，其中18~24歲的女性訪客量佔比為50%；25~29歲的女性訪客量佔比為32%；30~34歲的女性訪客量佔比為18%。每位獨立訪客的付費比預期值要低20%，點擊量比預期值要高25%，到站轉化率超過預期值高15%。

此案例可看出電商企業借用大數據進行精準營銷可大大提高電商廣告的精準度和命中率，在減少交易成本的同時也提高了交易效率，大大提升了整體的電商服務水平，實現企業利益最大化。​​​

⑶ 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。

(3)電商大數據運營擴展閱讀：

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。

⑷ 電商企業怎樣用好大數據

電商企業怎樣用好大數據
大數據正在促生新的藍海，催生新的經濟增長點，正在成為政府和企業競爭的新焦點。2012年，瑞士達沃斯論壇發布《大數據，大影響》報告，稱「數據已經成為一種新的經濟資產類別，就像貨幣或黃金一樣」。2012年，美國政府啟動「大數據研究和發展計劃」，將大數據上升到了國家戰略層面。對於企業來說，數據正在取代人才成為企業的核心競爭力。
在眾多領域中，顯然電商企業比傳統零售企業在這方面會更有優勢，因為電商企業本身就是通過數據平台為用戶提供零售服務的。那麼，電商企業如何應用好這一優勢？
電商企業具備先天優勢
當前，我國電子商務正處於快速發展期。以阿里巴巴為例，2012年，淘寶和天貓成交量之和超過一萬億元。根據國家統計局數據，2012年全國社會消費品零售總額為20.17萬億元，一萬億元相當於其總量的4.8%。我國電子商務井噴式發展的背後是消費者數據的幾何級增長，電子商務龍頭企業也積極部署、探索和挖掘大數據相關應用。
——電商企業通過大數據應用創新商業模式
大數據的重要趨勢就是數據服務的變革，把人分成很多群體，對每個群體甚至每個人提供針對性的服務。消費數據量的增加為電商企業提供了精確把握用戶群體和個體網路行為模式的基礎。電商企業通過大數據應用，可以進行個人化、個性化、精確化和智能化廣告推送與推廣服務的探索，創立比現有廣告和產品推廣形式性價比更高的全新商業模式。同時，電商企業也可以通過對大數據的把握，尋找更多更好的增加用戶黏性、開發新產品和新服務、降低運營成本的方法與途徑。
實際上，國外傳統零售巨頭早已開始大數據的應用和實踐。Tesco是全球利潤第二大零售商，其從會員卡的用戶購買記錄中，充分了解用戶的行為，並基於此進行一系列的業務活動，例如通過郵件或信件寄給用戶的促銷可以變得更個性化，店內的商家商品及促銷也可以根據周圍人群的喜好、消費時段來更加有針對性，從而提高貨品的流通。這樣的做法為Tesco獲得了豐厚的回報，僅在市場宣傳一項，就能幫助其每年節省3.5億英鎊的費用。
從國內來看，我國電商企業已逐步認識到大數據應用對於電商發展的重要性。以凡客誠品為例，經過近幾年的高速發展，凡客每年的銷售量成倍增長，庫存問題逐漸成為制約其發展的主要因素。2011年，凡客成立了數據中心，針對企業經營數據，包括庫存、進貨周期、周轉、訂單等，研究分析新產品的上架與新用戶增長的關系，每上線一個新產品與它能夠帶來的用戶二次購買的關系等，開展大數據應用實踐。凡客的高庫存問題目前已得到了緩解，庫存周轉周期由100天下降為50天~30天，有效降低了運營成本。
——電商企業通過大數據應用推動差異化競爭
當前，我國電子商務發展面臨的兩大突出問題是成本和同質化競爭。而大數據時代的到來將為其發展和競爭提供新的出路，包括具體產品和服務形式，通過個性化創新提升企業競爭力。
阿里巴巴通過對旗下的淘寶、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，造就了獨一無二的數據處理能力，這是目前其他電子商務公司無法模仿與跟隨的。同時，也將電子商務的競爭從簡單的價格戰上升了一個層次，形成了差異化競爭。目前，淘寶已形成的數據平台產品，包括數據魔方、量子恆道、超級分析、金牌統計、雲鏡數據等100餘款，功能包括店鋪基礎經營分析、商品分析、營銷效果分析、買家分析、訂單分析、供應鏈分析、行業分析、財務分析和預測分析等。
此外，電商企業通過大數據應用積極開拓發展新藍海——互聯網金融業務。目前阿里、京東、蘇寧三大主流電商企業已相繼試水。除「阿里小貸」模式比較成功之外，「京東模式」也漸出效果。2012年，京東通過與中國銀行合作，推出「供應鏈金融服務」，供應商憑借其在京東的訂單、入庫單等向京東提出融資申請，核准後遞交銀行，再由銀行給予放款。此服務可以幫助京東供應商大幅度縮短賬期，資金回報率由原來的60%左右提高到226%。
警惕隱私風險
雖然電子商務企業已經走在大數據時代的前列，但在開始規劃大數據美好藍圖的同時也要警惕其面臨的挑戰和風險。
企業信息化投資將規模化發展。電商企業內部的經營交易信息，包括商品、物流信息，以及用戶的社交信息、位置信息等將構成企業大數據的主要來源。其信息量遠遠超越了現有企業IT架構和基礎設施的承載能力，其實時性要求大大超越現有的計算能力。此外，電商企業還將面臨數據孤島、數據質量、數據格局等數據治理問題。要想依靠大數據獲益，我國電商企業必將進行新一輪的信息化投資和建設。
相關管理政策尚不明確。大數據時代下，雲計算必將成為電商企業選擇的業務模式，其本質是數據處理技術。數據是資產，雲為數據資產提供了保管、訪問的場所和渠道。雲計算所提供的服務，既包括軟體服務和應用平台服務，又包括基礎設施服務，但目前我國針對雲計算服務的管理政策和技術標准尚未明確。
數據安全與隱私問題突出。一方面，大量的數據匯集，包括大量的企業運營數據、客戶信息、個人的隱私和各種行為的細節記錄，面臨的數據泄露風險將會增大。電商企業既要防止數據在雲上丟掉，也要防止數據在端上被竊取和篡改。另一方面，一些敏感數據的所有權和使用權還沒有明確的界定，很多基於大數據的分析都未考慮到其中涉及的個人隱私問題。

⑸ 大數據下如何做好電商運營

首先，要了解什麼是大數據營銷?
大數據營銷是指通過互聯網採集大量的行為數據，首先幫助廣告主找出目標受眾，以此對廣告投放的內容、時間、形式等進行預判與調配，並最終完成廣告投放的營銷過程。
大數據營銷是基於多平台的大量數據，依託大數據技術的基礎上，應用於互聯網廣告行業的營銷方式。大數據營銷的核心在於讓網路廣告在合適的時間，通過合適的載體，以合適的方式，投給合適的人。
大數據營銷衍生於互聯網行業，又作用於互聯網行業。依託多平台的大數據採集，以及大數據技術的分析與預測能力，能夠使廣告更加精準有效，給品牌企業帶來更高的投資回報率。
關於大數據營銷的價值有哪些？
1、基於需求定製產品
如果想在行業有一席之地，只能增加產品的附加屬性，找到產品的獨特賣點。
2、開展精準推廣活動
那麼在大數據下如何做好電商營銷?
大數據下人群定向技巧有哪些？
1、大數據下買家特徵分析
1>賬號等級；2>買家購物習慣；3>買家性別；4>買家大網時間；5>買家地域；6>；買家消費層次；7>；年齡層次；8>購物終端；pc還是移動......
2、大數據下產品屬性分析應用
所有產品都是為顧客服務的，所以在選產品前，必須明確顧客需求買家屬性分析，圖片設計一定要場景、情景式營銷。
契機
第一，用戶行為與特徵分析。只有積累足夠的用戶數據，才能分析出用戶的喜好與購買習慣，甚至做到「比用戶更了解用戶自己」。這一點，才是許多大數據營銷的前提與出發點。
第二，精準營銷信息推送支撐。精準營銷總在被提及，但是真正做到的少之又少，反而是垃圾信息泛濫。究其原因，主要就是過去名義上的精準營銷並不怎麼精準，因為其缺少用戶特徵數據支撐及詳細准確的分析。。
第三，引導產品及營銷活動投用戶所好。如果能在產品生產之前了解潛在用戶的主要特徵，以及他們對產品的期待，那麼你的產品生產即可投其所好。
第四，競爭對手監測與品牌傳播。競爭對手在干什麼是許多企業想了解的，即使對方不會告訴你，但你卻可以通過大數據監測分析得知。品牌傳播的有效性亦可通過大數據分析找准方向。例如，可以進行傳播趨勢分析、內容特徵分析、互動用戶分析、正負情緒分類、口碑品類分析、產品屬性分布等，可以通過監測掌握競爭對手傳播態勢，並可以參考行業標桿用戶策劃，根據用戶聲音策劃內容，甚至可以評估微博矩陣運營效果。
第五，品牌危機監測及管理支持。新媒體時代，品牌危機使許多企業談虎色變，然而大數據可以讓企業提前有所洞悉。在危機爆發過程中，最需要的是跟蹤危機傳播趨勢，識別重要參與人員，方便快速應對。大數據可以採集負面定義內容，及時啟動危機跟蹤和報警，按照人群社會屬性分析，聚類事件過程中的觀點，識別關鍵人物及傳播路徑，進而可以保護企業、產品的聲譽，抓住源頭和關鍵節點，快速有效地處理危機。
第六，企業重點客戶篩選。許多企業家糾結的事是：在企業的用戶、好友與粉絲中，哪些是最有價值的用戶？有了大數據，或許這一切都可以更加有事實支撐。淘店家網店過戶認為可以從用戶訪問的各種網站可判斷其最近關心的東西是否與你的企業相關；從用戶在社會化媒體上所發布的各類內容及與他人互動的內容中，可以找出千絲萬縷的信息，利用某種規則關聯及綜合起來，就可以幫助企業篩選重點的目標用戶。