電商產業如何利用大數據

❶ 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

❷ 網店運營之如何通過大數據運營店鋪

隨著互聯網的快速發展，很多用戶的資料和數據都在網路上流傳，店鋪也開始不斷的通過一些大數據去進行分析，制定營銷策略。那麼對於依靠流量的電商平台來說，數據是尤為重要的。賣家經常逛淘寶時會發現很多時候打開這些平台時，展示出來的時我們最近搜索過的產品，這就是大數據時代的推送，平台會根據你曾經搜索過的產品，去為你推送相關產品，下面就來詳細為各位賣家講一下，希望可以幫助賣家更好的運營店鋪。
1、改變傳統商業模式
通過自有平台的原始數據積累，進行有針對性的客戶行為分析，進一步利用所獲取的數據定向推廣。通過層層過濾和篩選，才能夠形成對未來商業行為的強有力數據支撐。
2、重視內容營銷
賣家可以利用文案等形式，吸引消費者的目光，增加產品的曝光率。當然小編這里說的文案一定是耳熟能詳，且足夠引發共鳴的，這樣才能藉助文字提高店鋪的收益。而大數據的作用則是匯聚目標人群關注的熱點、強共鳴性內容等。賣家可以通過文字化等手法，實現優質文案的打造。
3、關注客戶個性化需求
相信各位消費者都想讓自己的需求得到滿足，想讓眾多電商平台能夠了解自己的需求，及時推送精準的信息，方便自己隨時找到想要的東西。這些在傳統的產業中是無法實現的，但是通過大數據可以進行消費者的行為識別與歸類，能夠精準的的出消費者的個性化需求。
隨著互聯網大數據的快速發展，淘寶賣家的運營逐漸實現多樣化且全面化，從中可以看出數據的重要性。建議賣家抓住大數據的步伐，這樣才能更好的運營店鋪。

❸ 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。

❹ "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。

❺ 電商領域對大數據的運用

電商領域對大數據的巨大應用，商城裡面就可以買得到這種商品

❻ 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。​​​

❼ 電子商務中如何使用大數據

大數據在很多的領域中都有應用，而且大數據所涉及到的領域都有不同程度的進步和發展，這是一個值得欣慰的事情，當然也正是這個原因，很多的行業都爭先恐後地使用大數據技術。當然，電子商務也不例外，在這篇文章中我們就給大家介紹一下電子商務領域使用大數據的思維方式，希望這篇文章能夠幫助大家理解大數據在電子商務中的應用。
電子商務有了大數據技術的加持，於是搖身一變成為電子智能商務，而電子商務智能的原理就是大數據改變了電子商務模式，讓電子商務更智能。商務智能，大數據時代重新獲得定義。而現在，傳統企業進入互聯網，如果掌握了「大數據」技術應用途徑之後，就會發現有一種豁然開朗的感覺，這些能夠給我們帶來很多的體驗。而大數據時代不是說我們這個時代除了大數據什麼都沒有，哪怕是在互聯網和IT領域，它也不是一切，只是說在我們的時代特徵裡面這一個特殊的屬性，從而導致我們對以前的生存狀態，以及我們個人的生活狀態的一個差異化的一種表達。
當然，如果軟體有了大數據，那麼這個軟體就會更加智能，雖然說，我們仍處於大數據時代來臨的前夕，但我們的日常生活已經離不開它了。交友網站根據個人的性格與之前成功配對的情侶之間的關聯來進行新的配對。具有自我修正功能的智能手機通過分析我們以前的輸入，將個性化的新單詞添加到手機詞典里。在不久的將來，世界許多現在單純依靠人類判斷力的領域都會被計算機系統所改變甚至取代。計算機系統可以發揮作用的領域還有更多的方向，不只是我們認為的交友與娛樂。
如果大數據能夠運用到疾病診斷、推薦治療措施，甚至是識別潛在犯罪分子上，這樣就能夠造福人類。這就像互聯網通過給計算機添加通信功能而改變了世界，大數據也將改變我們生活中最重要的方面，因為它為我們的生活創造了前所未有的可量化的維度。用電子商務更智能的思維方式思考問題，解決問題。大家都知道，人腦思維與機器思維有很大差別，但機器思維在速度上是取勝的，而且智能軟體在很多領域已能代替人腦思維的操作工作。人們需要的所有信息都可得到顯現，而且每個人互聯網行為都可記錄，這些記錄的大數據經過雲計算處理能產生深層次信息，經過大數據軟體挖掘，企業需要的商務信息都能實時提供，為企業決策和營銷、定製產品等提供了大數據支持。
關於大數據加持的電子商務的具體情況我們就給大家講解到這里了，通過這篇文章相信大家對大數據應用於電子商務有了一定的了解。其實我們可以發現，大數據是一個十分有用的技術，同時也正因為各個領域的使用而進步，而這些領域也因為應用大數據而獲得了發展，這就形成了雙贏。

❽ 大數據在電商行業的應用是怎樣的如何利用大數據做競品分析

如圖說明大數據在電商的應用已經很全面了，現在隨著市場流量成本變高，流量獲取困難，版很多品牌方已經認識到權利用數據指導業務，管理業務的重要性。

而利用大數據做競品調研主要市場銷量銷額的份額、熱銷SKU、品牌方的定價、促銷政策、投放渠道等幾個維度，可以了解用戶的需求發現市場潛在機會，對比品牌間在市場的競爭力，跟自己的業務情況結合分析做出營銷策略。

大數據分析關鍵點是對海量數據的挖掘，清理、處理，要麼自己組建數據分析團隊，需要一個全面的技術過硬的團隊搭建還是不容易的，要麼是第三方合作，購買數據報告，市場數據分析全面但是成本太高了，或者用第三方數據分析Saas軟體。提供數據源可視化的觀測分析、像是慢慢買、奧維雲網、魔鏡都是做大數據分析系統的，只是每個深耕不同行業、數據源獲取的方式不一樣。

❾ 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。