❶ 企业如何正确看待电商大数据
企业如何正确看待电商大数据
大数据通俗讲是让人不在为过程而纠结,直接给人提供结果。比如谷歌公司的“流感趋势”预测模型是如何知道流感趋势的呢?它的核心价值就在于大数据的应用。谷歌通过分析发现,在流感的不同阶段,某些与流感有关的药品、症状的关键词会表现出不同数量和特征,谷歌正是通过这种多样性数据的关联来发现数据价值。
回到电商,他与传统零售最大的差异是其拥有庞大精准的数据,而以前传统零售的数据信息,只能跟踪到购买,有人买了什么商品,但具体是谁,他是如何找来的,不得而知。所以在过去要想获得一些数据分析,只能靠一些调研机构,在门口发问卷,以换购小礼物做诱饵让人填写,但这个数据量和精准度远远无法与电商相提并论。
下面siilu思路网把几位电商服务商他们在与企业实际合作中涉及的关于电商领域大数据的观点做一分享,以便企业更好的理解大数据的利用点在哪里。
数云联席总裁宋向平:
观点一、不要纠结什么是大数据。无论是服务商,还有企业、卖家,都是大数据的使用者而非研究者。
观点二、对数据要保持敏感性,愿意去打破自己一些思维定势回归生意本原,让数据为我所用,不管大数据小数据。
观点三、让数据成为仪表盘,使决策更有依据,减少犯错成本。做好自己的定位,包括:品牌定位、产品定价,更快周转、更轻库存、提高效率、数据化运营,用户管理,
观点四、企业用不好数据关键在对在数据的参考和考量,其中参考最主要最主要,比如在品牌定位、选品的时候,如果能利用数据把方向定位精准可能后面的工作会容易很多。
百分点副总裁韩志勇:
观点一、大数据能帮企业猜用户想要什么。
观点二、大数据可避免老板拍脑袋做决定,曾服务一家媒体做电商,起初自认为定位于高级白领,将商品定价在1000-1500元,结果销售非常差,通过数据分析,其用户的购买力在300-500元,调整后,销量有了大幅提升。
E店宝CEO陈涛:
观点一、大数据这个词跟吊丝这个词很像,今天吊丝和以前一样,大数据不是什么新东西,只不过电商来了把名词摘出来。
观点二、过去企业只关注整个营销结果和订单信息,电商时代则是如何利用数据手段开展营销。
观点三、传统企业要对做电商过程中的数据重视或者对数据过程管理更重视,而不是只对结果报表的分析,而对过程的分析这种数据是海量的,过程数据就称之为大数据。
北联伟业CEO孟凡兴:
观点一、所谓大数据,就是很多点小加到一起可能就是一个大的。
观点二、利用数据可帮企业规划下一步的电商发展路径,通过推测每年平台大概商户增长率,来分析出这个品牌的生意空间。
观点三、利用数据看行业,看完大盘后,看行业数据和增长率。
观点四、利用数据看竞争对手和看自身。通过这些细微数据,来判断这个年度要做多少钱,甚至会精细到要有多少SKU,比如50-100库存深度备多少等等这类运营数据。
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❷ 电商领域对大数据的运用
电商领域对大数据的巨大应用,商城里面就可以买得到这种商品
❸ 大数据技术应用就业方向及前景
1、互联网电商方向
作为当前最热门的风口,互联网电商是互联网领域应用于实践最多的地方,也是积累技术资源最丰富、资金最雄厚、人才需求量最大的部分。
大数据技术与应用专业毕业生可以从事互联网电商运营维护、日常管理、消费大数据分析、金融数据风控管理等相关技术工作。目前大到已经上市的头部电商平台小到社区电商,这些技术人才的缺口都比较大。
2、零售金融方向
零售金融与互联网电商虽然同属于消费大范畴领域,但是具体而言,零售电商的范围要小于互联网电商,比互联网电商更需要精准对接消费群体和消费群体的爱好、收入等特征。
大数据技术与应用专业毕业生可以从事基于计算机、移动互联网、电子信息、电子商务技术、电子金融等领域的数据分布式程序开发、大数据集成平台的应用、开发等方面的工作。适合在零售金融企业承担相关技术服务工作,也可在IT领域从事计算机应用工作。
3、电子政务服务方向
随着电子政务服务的不断加快,无纸化办公、电子化办公、一站式服务、一键搞定服务等逐步在各大城市应用,尤其是在北京、上海、深圳等一线城市,基本上实现了电子政务服务全覆盖。群众办事只需要一个手机就可以实现原来需要跑很多趟、来回奔波的业务。
作为服务领域之一的大数据技术与应用专业毕业生可以在相关企业从事电子政务服务对接工作,进行基于电子政务的大数据平台运维、大数据分析、大数据挖掘等相关工作。
❹ 深圳哪里有正规的电商培训班
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❺ 大数据时代下我国电子商务的发展机遇与挑战
大数据时代下我国电子商务的发展机遇与挑战_数据分析师考试
大数据时代已经到来,认同这一判断的人越来越多。随着物联网、云计算、移动互联网等新技术的发展,手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的传感器,将成为大数据来源和承载方式。据预测,全球互联网上的数据量每两年会翻一番,到2013年互联网上的数据量将达到667EB(1EB=109GB)。这些数据绝大多数是“非结构化数据”,通常不能为传统的数据库所用,但随着自然语言处理、模式识别和机器学习等人工智能技术的发展,这些庞大的数据“宝藏”将成为未来世界的新“石油”。
大数据正在促生新的蓝海,催生新的经济增长点,正在成为政府和企业竞争的新焦点。2012年,瑞士达沃斯论坛发布《大数据,大影响》报告,称“数据已经成为一种新的经济资产类别,就像货币或黄金一样”。2012年,美国政府启动“大数据研究和发展计划”,将“大数据”上升到了国家战略层面。对于企业来说,数据正在取代人才成为企业的核心竞争力。总之,大数据所能带来的巨大商业价值,被认为将引领一场足以与20世纪计算机革命匹敌的巨大变革。
未来,大数据时代将会撼动人类社会的方方面面,从商业科技到医疗、政府、教育等各个领域。但现在,电子商务无疑已成为其中发展最快、应用最广泛、也最成功的领域之一。
大数据时代下我国电子商务的发展机遇
当前,我国电子商务正处于快速发展期。以阿里巴巴为例,从2010年到2012年,淘宝和天猫双十一单日成交额分别为9亿、33亿、191亿;而2011年全年,淘宝和天猫成交量之和为3600亿,2012年这个数据超过一万亿。根据国家统计局数据,2012年全国各省社会消费品零售总额为20.17万亿,一万亿相当于其总量的4.8%。我国电子商务井喷式发展的背后是消费者数据的几何级增长。电子商务龙头企业也正是看到了相关机遇,积极部署、探索和挖掘大数据相关应用。
一是,电商企业通过大数据应用创新商业模式
大数据的重要趋势就是数据服务的变革,把人分成很多群体,对每个群体甚至每个人提供针对性的服务。消费数据量的增加为电商企业提供了精确把握用户群体和个体网络行为模式的基础。电商企业通过大数据应用,可以探索个人化、个性化、精确化和智能化地进行广告推送和推广服务,创立比现有广告和产品推广形式性价比更高的全新商业模式。同时,电商企业也可以通过对大数据的把握,寻找更多更好地增加用户粘性,开发新产品和新服务,降低运营成本的方法和途径。
实际上,国外传统零售巨头早已开始大数据的应用和实践。Tesco是全球利润第二大零售商,其从会员卡的用户购买记录中,充分了解用户的行为,并基于此进行一系列的业务活动,例如通过邮件或信件寄给用户的促销可以变得更个性化,店内的商家商品及促销也可以根据周围人群的喜好、消费时段来更加有针对性,从而提高货品的流通。这样的做法为Tesco获得了丰厚的回报,仅在市场宣传一项,就能帮助其每年节省3.5亿英镑的费用。显然,电商企业对比传统零售企业在这方面会更有优势,因为电商企业本身就是通过数据平台为用户提供零售服务的。
从国内来看,我国电商企业均积极在大数据领域进行布局和深耕,已逐步认识到大数据应用对于电商发展的重要性。以我国著名B2C龙头企业凡客诚品为例。经过近几年的高速发展,凡客每年的销售量成倍增长,库存问题逐渐成为制约其发展的主要因素。2011年,凡客成立了数据中心,针对企业经营数据,包括库存、进货周期、周转、订单等,研究分析新产品的上架与新用户增长的关系,每上线一个新产品与它能够带来的用户二次购买的关系等,开展大数据应用实践。据报道,凡客的高库存问题目前已得到了缓解,库存周转速度由100天下降为50天-30天,有效降低了运营成本。
二是,电商企业通过大数据应用推动差异化竞争
当前,我国电子商务发展面临的两大突出问题是成本和同质化竞争。而大数据时代的到来将为其发展和竞争提供新的出路,包括具体产品和服务形式,通过个性化创新提升企业竞争力。
还是以阿里巴巴为例。阿里巴巴通过对旗下的淘宝、天猫、阿里云、支付宝、万网等业务平台进行资源整合,形成了强大的电子商务客户群及消费者行为的全产业链信息,造就了独一无二的数据处理能力,这是目前其他电子商务公司无法模仿与跟随的。同时,也将电子商务的竞争从简单的价格战上升了一个层次,形成了差异化竞争。目前,淘宝已形成的数据平台产品,包括数据魔方、量子恒道、超级分析、金牌统计、云镜数据等100余款,功能包括店铺基础经营分析、商品分析、营销效果分析、买家分析、订单分析、供应链分析、行业分析、财务分析和预测分析等。
此外,电商企业通过大数据应用积极开拓发展新蓝海——互联网金融业务。目前阿里、京东、苏宁三大主流电商企业已相继试水。除“阿里小贷”模式比较成功之外,京东模式也渐出效果。2012年,京东通过与中国银行合作,推出“供应链金融服务”,供应商凭借其在京东的订单、入库单等向京东提出融资申请,核准后递交银行,再由银行给予放款。据报道,此服务可以帮助京东供应商大幅度缩短账期,资金回报率由原来的60%左右提高到226%。
大数据时代下我国电子商务面临的挑战
虽然电子商务企业已经走在大数据时代的前列,但在开始规划大数据美好蓝图的同时也要警惕其面临的挑战和风险。
一是企业信息化投资将规模化发展。电商企业内部的经营交易信息,包括商品、物流信息,以及用户的社交信息、位置信息等等将构成企业大数据的主要来源。其信息量远远超越了现有企业IT架构和基础设施的承载能力,其实时性要求大大超越现有的计算能力。此外,电商企业还将面临数据孤岛、数据质量、数据格局等数据治理问题。要想依靠大数据获益,我国电商企业必将进行新一轮的信息化投资和建设。
二是相关管理政策尚不明确。大数据时代下,云计算必将成为电商企业选择的业务模式,其本质是数据处理技术。数据是资产,云为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道。云计算所提供的服务,既包括软件服务和应用平台服务,又包括基础设施服务,但目前我国针对云计算服务的管理政策和技术标准尚未明确。
三是数据安全与隐私问题突出。一方面,大量的数据汇集,包括大量的企业运营数据、客户信息、个人的隐私和各种行为的细节记录,面临的数据泄露风险将会增大。电商企业既要防止数据在云上丢掉,也要防止数据在端上被窃取和篡改。另一方面,一些敏感数据的所有权和使用权还没有明确的界定,很多基于大数据的分析都未考虑到其中涉及到的个体的隐私问题。
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❻ 在电商行业如何进行大数据分析的
电商行业相对于传来统零售业自来说,最大的特点就是一切都可以通过数据化来监控和改进。通过数据可以看到用户从哪里来、如何组织产品可以实现很好的转化率、你投放广告的效率如何等等问题。
当用户在电商网站上有了购买行为之后,就从潜在客户变成了价值客户。
我们一般都会将用户的交易信息,包括购买时间、购买商品、购买数量、支付金额等信息保存在自己的数据库里,所以对于这些客户,我们可以基于网站的运营数据对他们的交易行为进行分析,以估计每位客户的价值,及针对每位客户扩展营销的可能性。
❼ 大数据有什么作用
一、电商行业
电商行业是最早利用大数据进行精准营销,它根据客户的消费习惯提前生产资料、物流管理等,有利于精细社会大生产。由于电商的数据较为集中,数据量足够大,数据种类较多,因此未来电商数据应用将会有更多的想象空间,包括预测流行趋势,消费趋势、地域消费特点、客户消费习惯、各种消费行为的相关度、消费热点、影响消费的重要因素等。
二、金融行业
大数据在金融行业应用范围是比较广的,它更多应用于交易,现在很多股权的交易都是利用大数据算法进行,这些算法现在越来越多的考虑了社交媒体和网站新闻来决定在未来几秒内是买出还是卖出。
三、医疗行业
医疗机构无论是病理报告、治愈方案还是药物报告等方面都是数据比较庞大行业,面对众多病毒、肿瘤细胞都处于不断进化的过程,诊断时会发现对疾病的确诊和治疗方案的确定是很困难的,而未来,我们可以借助大数据平台收集不通病例和治疗方案,以及病人的基本特征,可以建立针对疾病特点的数据库。
四、农牧渔
未来大数据应用到农牧渔领域,这样可以帮助农业降低菜贱伤农的概率,也可以精准预测天气变化,帮助农民做好自然灾害的预防工作,也能够提高单位种植面积的高产出;牧农也可以根据大数据分析安排放牧范围,有效利用农场,减少动物流失;渔民也可以利用大数据安排休渔期、定位捕鱼等,同时,也能减少人员损伤。
五、生物技术
基因技术是人类未来挑战疾病的重要武器,科学家可以借助大数据技术的应用,从而也会加快自身基因和其它动物基因的研究过程,这将是人类未来战胜疾病的重要武器之一,未来生物基因技术不但能够改良农作物,还能利用基因技术培养人类器官和消灭害虫等。
六、改善城市
大数据还被应用改善我们日常生活的城市。例如基于城市实时交通信息、利用社交网络和天气数据来优化最新的交通情况。目前很多城市都在进行大数据的分析和试点。
七、改善安全和执法
大数据现在已经广泛应用到安全执法的过程当中。想必大家都知道美国安全局利用大数据进行恐怖主义打击,甚至监控人们的日常生活。而企业则应用大数据技术进行防御网络攻击。警察应用大数据工具进行捕捉罪犯,信用卡公司应用大数据工具来槛车欺诈性交易。
在传统领域大数据同样将发挥巨大作用:帮助农业根据环境气候土壤作物状况进行超精细化耕作;在工业生产领域全盘把握供需平衡,挖掘创新增长点;交通领域实现智能辅助乃至无人驾驶,堵车与事故将成为历史;能源产业将实现精确预测及产量实时调控。
个人的生活数据将被实时采集上传,饮食、健康、出行、家居、医疗、购物、社交,大数据服务将被广泛运用并对用户生活质量产生革命性的提升,一切服务都将以个性化的方式为每一个“你”量身定制,为每一个行为提供基于历史数据与实时动态所产生的智能决策。
❽ 电商大数据服务是什么啊怎么做好
电商大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理内的数据集合,是需要容新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。网舟科技 互联网大数据服务经验。像是在数据挖掘、应用定制、电子渠道转型咨询这些方面,他们都做得很好,而且服务过多个行业领域,经验丰富。
❾ 大数据技术是学什么的就业前景
大数据薪资高于传统IT技术岗位,主要是因为大数据人才缺口大
当前,大数据人才的薪资处于相对较高水平。薪资在1万元以下,占总人数的34.6%;1万元-2万元占比为35.64%;2万以上占比为29.77%。
大数据人才的渠道来源分为4个大类,分别是校招、社招、内部培养和推荐、培训机构招聘。