电商产业如何利用大数据

❶ 一个企业，特别是电商类的，如何进行大数据分析

大数据不仅仅意味着数据大，最重要的是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的、深入的、有价值的信息。下面介绍大数据分析的五个基本方面——
预测性分析能力：数据挖掘可以让分析员更好地理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。
数据质量和数据管理：通过标准化的流程和工具对数据进行处理，可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。
可视化分析：不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求，可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。
语义引擎：由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析、提取、分析数据，语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。
数据挖掘算法：可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的，集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值，这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。
据我所知多瑞科舆情数据分析站大数据分析还可以。针对单个网站上的海量数据，无遗漏搜集整理归档，并且支持各种图文分析报告；针对微博或网站或微信，活动用户投票和活动用户评论互动信息整理归档，统计分析精准预测制造新数据；针对某个论坛版块数据精准采集，数据归类，出分析报告，准确定位最新市场动态；针对某个网站监测用户的操作爱好，评定最受欢迎功能；针对部分网站，做实时数据抽取，预警支持关注信息的最新扩散情况；针对全网数据支持定向采集，设置关键词搜集数据，也可以划分区域或指定网站搜集数据针对电商网站实时监测评论，归类成文档，支持出报告。
大数据会影响整个社会的发展，主要看是想要利用数据做什么了

❷ 网店运营之如何通过大数据运营店铺

随着互联网的快速发展，很多用户的资料和数据都在网络上流传，店铺也开始不断的通过一些大数据去进行分析，制定营销策略。那么对于依靠流量的电商平台来说，数据是尤为重要的。卖家经常逛淘宝时会发现很多时候打开这些平台时，展示出来的时我们最近搜索过的产品，这就是大数据时代的推送，平台会根据你曾经搜索过的产品，去为你推送相关产品，下面就来详细为各位卖家讲一下，希望可以帮助卖家更好的运营店铺。
1、改变传统商业模式
通过自有平台的原始数据积累，进行有针对性的客户行为分析，进一步利用所获取的数据定向推广。通过层层过滤和筛选，才能够形成对未来商业行为的强有力数据支撑。
2、重视内容营销
卖家可以利用文案等形式，吸引消费者的目光，增加产品的曝光率。当然小编这里说的文案一定是耳熟能详，且足够引发共鸣的，这样才能借助文字提高店铺的收益。而大数据的作用则是汇聚目标人群关注的热点、强共鸣性内容等。卖家可以通过文字化等手法，实现优质文案的打造。
3、关注客户个性化需求
相信各位消费者都想让自己的需求得到满足，想让众多电商平台能够了解自己的需求，及时推送精准的信息，方便自己随时找到想要的东西。这些在传统的产业中是无法实现的，但是通过大数据可以进行消费者的行为识别与归类，能够精准的的出消费者的个性化需求。
随着互联网大数据的快速发展，淘宝卖家的运营逐渐实现多样化且全面化，从中可以看出数据的重要性。建议卖家抓住大数据的步伐，这样才能更好的运营店铺。

❸ 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。

❹ "大数据"时代到来，电商行业企业该如何应对

电子商务大数据伴随着消费者和企业的行为实时产生，广泛分布在电子商务平台、社交媒体、智能终端、企业内部系统和其它第三方服务平台上。电子商务数据类型多种多样，既包含消费者交易信息、消费者基本信息、企业的产品信息与交易信息，也包括消费者评论信息、行为信息、社交信息和地理位置信息等。

想要将各个渠道来源的数据进行整合，就必须要深度分析和挖掘，形成智能化和快速化的数据化运营体系！

然而对于中小企业来说，数据化运营困难重重：

1、海量数据处理难：电子商务系统产生了海量数据且数据增长速度越来越快，导致数据查询及报表生成速度变慢，使用率也不高。

2、管理人员认知难：大多数传统ERP系统，订单系统，运维系统，供应链系统中，已有简单的分析统计图表，但数据格式比较单一，灵活性差，交互性低，管理者难以对全院数据有很好的认知。

3、管理决策难：不能迅速从底层数据中提取关键数据，以数据驱动运营方向，只能通过运营部门、订单部门，供应链部门的统计报表及各个离散系统中的统计报表进行管理决策。

数据类型及来源的多样性、数据产生与分析的实时性、数据的低价值密度等复杂特征日益显著，使用敏捷BI来协同运作成为了电商行业从业者无法避开的难题。

不过对于很多有潜力发展壮大但目前预算还不足以支撑购买企业级BI产品的电子商务公司来说，依然有不少可以选择的产品，这里比较推荐：Yonghong Desktop

桌面智能数据分析工具Yonghong Desktop

之所以推荐永洪BI不仅仅是因为它是国内首个完成全场景闭环的免费BI产品，更是因为永洪科技即将推出的同样免费的服务端产品，这两款产品完成了整个数据处理、分析与分享的闭环。

对于管理层和决策层来说，数据分析平台能够洞察全企业的状况。

对于业务部门来说，数据分析平台能满足实时探索的分析需求。

对于个体工作者来说，数据分析平台能做到秒级响应，基于明细数据能够帮助个体提高工作效率。

懂行的业务大神或者数据分析师可能已经在使用各个品牌BI产品了，作为电子商务企业，顺应数据化转型进程是企业能够保持生命力的重要动力。从产品本身来说，目前的业内市场主要比拼的是业态和服务，对于企业用户来讲，尤其是电子商务企业来讲，关键点在于如何能够完成使用场景的适配，让数据化成为企业运营的习惯性动作。

全球数据量正呈现出前所未有的爆发式增长态势，“大数据”时代下掌控数据才能带领企业不断前进，与君共勉。

❺ 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

❻ 电商企业是如何依靠大数据进行精准营销的

信息大数据时代，电商企业采用信息技术来收集和储存大量的消费者信息资源，并对其进行分析处理，来进行精准的市场定位，以及确定目标消费群体，为实施精准营销做第一手准备。之后利用大数据平台对目标消费群体进行属性分析、筛选、分类标记，建立用户个性标签，针对用户的不同个性需求，提供精准的个性化产品和服务，实现线上广告的精准投放。

电商企业想要做全局性和系统性的决策，不能仅凭大量的数据，还要加上商业分析，大数据与商业分析的结合才能称得上是大数据精准营销。在商业分析里，必须先了解市场，了解某个领域的消费者真正的需求；其次要了解行业，包括行业的特征、要求和规则；最后才是懂企业的运营，把多个模块和资源有序地整合起来，从而共同创造价值。这些具备后，用大数据进行适度辅佐，在商业的主导下，真正发挥大数据的作用。下面我们将用一个例子来说明：电商企业是如何依靠大数据进行精准营销的。

项目背景：

年中大促期间，电商平台的护肤品各类品牌竞争激烈，某护肤品品牌想借助大数据营销平台完成两款面膜的线上推广。利用大数据平台的精准定向方式，针对全国18岁以上的女性进行线上广告的推送，为活动网站引入高质量客流，促进消费者和品牌的深度互动。

投放方案

1、优选投放媒体

优选几个国内主流媒体和与产品相关性高的高质量媒体，分别采用Banner、信息流和视频贴片的广告形式进行投放。通过平台一站式操作对这些媒体进行竞价广告投放。当用户点击广告后对其进行标记。

2、MOB数据定向

通过MOB大数据，智能分析移动设备拥有者的属性以及设备中的APP构成，锁定女性用户且安装有美妆类APP的移动设备，针对这对这类设备进行全媒体广告投放，对用户进行广告包围，加深用户印象，增加用户购买意向。

3、重定向

标记活动落地页到访人群，当他们浏览有可竞价广告位的媒体时，发起追踪投放，吸引对本广告内容感兴趣的访客重新返回活动落地页。

4、投放优化

通过投放反馈的数据，我们从这几方面进行优化：

1、媒体平台优化，筛选出高点击率媒体平台，排除低点击率平台；

2、投放时段优化，排除低点击率时段，集中投放在高点击率时段；

3、素材优化，筛选出高点击率素材并替换掉低点击率素材。

投放效果

在本次的线上推广中，小蜜蜂数据平台全程实时监测投放数据，其中18~24岁的女性访客量占比为50%；25~29岁的女性访客量占比为32%；30~34岁的女性访客量占比为18%。每位独立访客的付费比预期值要低20%，点击量比预期值要高25%，到站转化率超过预期值高15%。

此案例可看出电商企业借用大数据进行精准营销可大大提高电商广告的精准度和命中率，在减少交易成本的同时也提高了交易效率，大大提升了整体的电商服务水平，实现企业利益最大化。​​​

❼ 电子商务中如何使用大数据

大数据在很多的领域中都有应用，而且大数据所涉及到的领域都有不同程度的进步和发展，这是一个值得欣慰的事情，当然也正是这个原因，很多的行业都争先恐后地使用大数据技术。当然，电子商务也不例外，在这篇文章中我们就给大家介绍一下电子商务领域使用大数据的思维方式，希望这篇文章能够帮助大家理解大数据在电子商务中的应用。
电子商务有了大数据技术的加持，于是摇身一变成为电子智能商务，而电子商务智能的原理就是大数据改变了电子商务模式，让电子商务更智能。商务智能，大数据时代重新获得定义。而现在，传统企业进入互联网，如果掌握了“大数据”技术应用途径之后，就会发现有一种豁然开朗的感觉，这些能够给我们带来很多的体验。而大数据时代不是说我们这个时代除了大数据什么都没有，哪怕是在互联网和IT领域，它也不是一切，只是说在我们的时代特征里面这一个特殊的属性，从而导致我们对以前的生存状态，以及我们个人的生活状态的一个差异化的一种表达。
当然，如果软件有了大数据，那么这个软件就会更加智能，虽然说，我们仍处于大数据时代来临的前夕，但我们的日常生活已经离不开它了。交友网站根据个人的性格与之前成功配对的情侣之间的关联来进行新的配对。具有自我修正功能的智能手机通过分析我们以前的输入，将个性化的新单词添加到手机词典里。在不久的将来，世界许多现在单纯依靠人类判断力的领域都会被计算机系统所改变甚至取代。计算机系统可以发挥作用的领域还有更多的方向，不只是我们认为的交友与娱乐。
如果大数据能够运用到疾病诊断、推荐治疗措施，甚至是识别潜在犯罪分子上，这样就能够造福人类。这就像互联网通过给计算机添加通信功能而改变了世界，大数据也将改变我们生活中最重要的方面，因为它为我们的生活创造了前所未有的可量化的维度。用电子商务更智能的思维方式思考问题，解决问题。大家都知道，人脑思维与机器思维有很大差别，但机器思维在速度上是取胜的，而且智能软件在很多领域已能代替人脑思维的操作工作。人们需要的所有信息都可得到显现，而且每个人互联网行为都可记录，这些记录的大数据经过云计算处理能产生深层次信息，经过大数据软件挖掘，企业需要的商务信息都能实时提供，为企业决策和营销、定制产品等提供了大数据支持。
关于大数据加持的电子商务的具体情况我们就给大家讲解到这里了，通过这篇文章相信大家对大数据应用于电子商务有了一定的了解。其实我们可以发现，大数据是一个十分有用的技术，同时也正因为各个领域的使用而进步，而这些领域也因为应用大数据而获得了发展，这就形成了双赢。

❽ 大数据在电商行业的应用是怎样的如何利用大数据做竞品分析

如图说明大数据在电商的应用已经很全面了，现在随着市场流量成本变高，流量获取困难，版很多品牌方已经认识到权利用数据指导业务，管理业务的重要性。

而利用大数据做竞品调研主要市场销量销额的份额、热销SKU、品牌方的定价、促销政策、投放渠道等几个维度，可以了解用户的需求发现市场潜在机会，对比品牌间在市场的竞争力，跟自己的业务情况结合分析做出营销策略。

大数据分析关键点是对海量数据的挖掘，清理、处理，要么自己组建数据分析团队，需要一个全面的技术过硬的团队搭建还是不容易的，要么是第三方合作，购买数据报告，市场数据分析全面但是成本太高了，或者用第三方数据分析Saas软件。提供数据源可视化的观测分析、像是慢慢买、奥维云网、魔镜都是做大数据分析系统的，只是每个深耕不同行业、数据源获取的方式不一样。

❾ 电商企业怎样用好大数据

电商企业怎样用好大数据
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。
在众多领域中，显然电商企业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。那么，电商企业如何应用好这一优势？
电商企业具备先天优势
当前，我国电子商务正处于快速发展期。以阿里巴巴为例，2012年，淘宝和天猫成交量之和超过一万亿元。根据国家统计局数据，2012年全国社会消费品零售总额为20.17万亿元，一万亿元相当于其总量的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积极部署、探索和挖掘大数据相关应用。
——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，可以进行个人化、个性化、精确化和智能化广告推送与推广服务的探索，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，寻找更多更好的增加用户黏性、开发新产品和新服务、降低运营成本的方法与途径。
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。
从国内来看，我国电商企业已逐步认识到大数据应用对于电商发展的重要性。以凡客诚品为例，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。凡客的高库存问题目前已得到了缓解，库存周转周期由100天下降为50天~30天，有效降低了运营成本。
——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。
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。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%。
警惕隐私风险
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。
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。
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。
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的个人隐私问题。