大數(shù)據(jù)營銷在電子商務中的應用

目錄TOC\o"1-3"\h\u22140大數(shù)據(jù)營銷在電子商務中應用 -1-8043一、研究背景 -2-6395二、大數(shù)據(jù)概念和特征 -2-22053三、大數(shù)據(jù)在電子商務中應用 -3-27723四、數(shù)據(jù)分析怎樣幫助電商行業(yè)提升績效 -7-8025五、大數(shù)據(jù)在電子商務應用中面臨挑戰(zhàn) -10-19037六、基于大數(shù)據(jù)應用電子商務創(chuàng)新發(fā)展 -11-7七、總結 -13-31621參考文件

-13-大數(shù)據(jù)營銷在電子商務中應用【摘要】伴隨網絡信息化時代日益普遍，電子商務大大拓展了互聯(lián)網疆界和應用領域，我們正處于一個數(shù)據(jù)爆炸性增加“大數(shù)據(jù)”時代，大數(shù)據(jù)在社會經濟、政治、文化，人們生活等方面產生深遠影響，本文主要闡述了電商企業(yè)應怎樣在這么時代發(fā)展時尚中，抓住機遇，把握住“大數(shù)據(jù)”本質，從而為企業(yè)創(chuàng)造出新利潤增加點?！続bstract】Withtheincreasingpopularityofthenetworkinformationage,e-commercehasgreatlyexpandedtheboundariesandapplicationsoftheInternet,weareinadataexplosionofthe"bigdata"era,largedatainthesocialeconomy,politics,culture,people'slivesThisarticlemainlyelaboratedonhowtheelectricbusinessenterprisesshouldseizetheopportunityandgrasptheessenceof"bigdata"inthetrendofdevelopmentofsuchtimes,soastocreatenewprofitgrowthpointsforenterprises.【關鍵詞】大數(shù)據(jù)；電子商務；大數(shù)據(jù)營銷【Keywords】BigData;E-commerce;BigDataMarketing一、研究背景

據(jù)一項調查顯示，一分鐘內，Twitter上新發(fā)數(shù)據(jù)量超出10萬；社交網絡“臉譜”瀏覽量超出600萬。這項數(shù)據(jù)無疑還會繼續(xù)更新，且只增不減。新媒體帶來新網絡運行方式是以“大數(shù)據(jù)”為坐標。信息時代關鍵價值就是信息，而數(shù)據(jù)就是測量信息是否被有效傳輸標尺，來告訴電子商務企業(yè)某種產品信息在多大程度上被消費者接收，并讓這些企業(yè)分析消費者是否還會再光臨以及不光臨原因是什么。對于電子商務企業(yè)而言，這些數(shù)據(jù)與盈利有直接關系。二、大數(shù)據(jù)概念和特征

1.大數(shù)據(jù)概念

全球最具權威IT研究與顧問咨詢企業(yè)Gartner將大數(shù)據(jù)定義為：大數(shù)據(jù)是需要新處理模式才能具備更強決議力、洞察發(fā)覺力和流程優(yōu)化能力海量、高增加率和多樣化信息資產。麥肯錫全球研究所給出定義是：大數(shù)據(jù)指是大小超出常規(guī)數(shù)據(jù)庫工具獲取、存放、管理和分析能力數(shù)據(jù)集。盡管對大數(shù)據(jù)概念表述不一樣，但普遍認為大數(shù)據(jù)是信息技術領域重大技術變革。

2.大數(shù)據(jù)特征

①大數(shù)據(jù)擁有巨大數(shù)據(jù)量。大數(shù)據(jù)在采集、存放、計算過程中包括到數(shù)據(jù)量都非常大，最少應該在100TB以上。

②大數(shù)據(jù)具備多樣化類型。與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)類型相比，大數(shù)據(jù)類型愈加多變，包含結構化、半結構化和非結構化，詳細表現(xiàn)為網絡日志、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等等。

③大數(shù)據(jù)具備較低價值密度。大數(shù)據(jù)多為半結構化和非結構化數(shù)據(jù)，并未經程式化處理，其中存在大量無用信息，價值提取難度高，價值密度相對較低。

④大數(shù)據(jù)具備快速處理能力。因為大數(shù)據(jù)數(shù)量大、類型多、增加速度快、價值密度低，所以大數(shù)據(jù)應該被快速而高效處理。三、大數(shù)據(jù)在電子商務中應用

相對于傳統(tǒng)經營模式來說，爆炸性增加數(shù)據(jù)已經成為電子商務非常具備優(yōu)勢和商業(yè)價值資源。因為電商幾乎掌握了最全方面數(shù)據(jù)信息，其中包含全部注冊用戶瀏覽信息、購置消費統(tǒng)計、用戶對商品評價、在其平臺上賣家買賣統(tǒng)計、產品交易量、庫存量，以及商家信用信息等等。所以說，大數(shù)據(jù)貫通了整個電子商務業(yè)務流程，已經成為電商真正關鍵競爭力。截止到6月止，中國網購用戶規(guī)模已達成4.48億，而“雙十一”淘寶天貓當日日交易量就達成了1207.49億元，這些數(shù)據(jù)都說明了電子商務在我們生活中主要性已不可無視。同時，依照Alexa統(tǒng)計及數(shù)據(jù)估算，淘寶網日均頁訪問量達成了4.50億，天天產生數(shù)據(jù)量更是高達76TB。經歷了基于用戶數(shù)量時代，基于銷量時代，現(xiàn)在電子商務市場交易已處于基于數(shù)據(jù)時代，電子商務競爭在很大程度上就是大數(shù)據(jù)競爭。因為平臺所產生巨大信息量以及其所搜集到用戶信息具備真實性、確定性和對應性，電子商務具備了利用大數(shù)據(jù)天然優(yōu)勢。大數(shù)據(jù)應用將貫通整個電商業(yè)務流程，成為企業(yè)關鍵競爭力。伴隨電商企業(yè)對待大數(shù)據(jù)挖掘、分析，他們已經開始了對大數(shù)據(jù)實際應用。 客戶畫像美國醫(yī)藥網站遵照有身女性用戶填寫受孕動靜定時，給用戶寄EDM（EmailDirectMarketing）提醒母親在一些特定時間點重視、必要攝取養(yǎng)分、產前心思變動和要做好思想籌備；一樣，也包含之后產后復原，寶寶育養(yǎng)和健康，等等。 精準營銷 1號店經過手機平臺大數(shù)據(jù)，對其進行分析，給顧主發(fā)送個性化EDM，進行精準電子郵件營銷。若用戶曾經在1號店網站上查看過一個商品卻未購置，一號店會依照可能情況：缺貨，價格不宜，商品不宜等經行分析，分別在到貨、降價或引入類似商品時以電郵方式通知客戶。同時，經過挖掘客戶周期性購置習性或附近類似客戶購置周期習性，適時提醒客戶。 淘寶在推出了“淘寶時光機”項目，該項目經過分析用戶自注冊為用戶以來行動，用幽默生動談話模式，通知顧主淘寶成長歷史以及該用戶在淘寶購物軌跡。經過搜集與該用戶有相類似喜好其余用戶行動并經過分析后，能夠對特定用戶偏好和行動軌跡進行猜測，已達成精準營銷目標；并能夠用特定用戶喜好方式和個性化數(shù)據(jù)、拉近了與用戶距離。 谷歌Adsense對用戶搜索過程和其對各網站關注度推行數(shù)據(jù)經行發(fā)掘，并在聯(lián)盟內網站上追蹤用戶去處，將數(shù)據(jù)整合后經行分析，在其聯(lián)盟網站上推出了和用戶潛在興趣相匹配廣告，達成精準化營銷。 信用評級阿里巴巴則經過在淘寶、天貓等網站積累數(shù)據(jù)資料，經過對用戶銷售終端、資金使用等數(shù)據(jù)進行追蹤和搜集，以了解中小企業(yè)交易情況。從中可篩選出財務健康、考究誠信企業(yè)，為他們發(fā)放無擔保貸款，處理其貸款難問題，不但新增了盈利模式又能夠防范風險?，F(xiàn)在，阿里巴巴已收貸300多億元，壞賬率僅為0.3%，遠低于銀行貸款壞賬率。 廣告推介當當網、卓越網等電商企業(yè)之前經過協(xié)同算法來找到商品之間聯(lián)絡，即：當購置某件商品時，會展現(xiàn)相關商品推薦信息。這能夠為用戶查找相關商品提供方便，提升客戶體驗；更是利用了商品之間互補性與相關性，增加了銷量。而且，經過對平臺用戶瀏覽痕跡進行統(tǒng)計分析，正對不一樣層次類型用戶會提供特定商品推薦信息。 物流配送 亞馬遜（Amazon）近幾年推出了FDFC（ForwardDeployedFulfillmentCenter）概念，以加緊對用戶配送速度。Amazon訂單推行中心分兩個層級：FC和FDFC，其中FC品種更齊全，而FDFC在物理位置上更靠近目標市場，但品種重點容納針對目標市場熱銷商品，用戶大部分需求能夠經過FDFC來滿足，不能滿足長尾商品則由FC來滿足。這么用戶急需商品多數(shù)能夠經過FDFC以更加快捷和低成本物流來完成。因為熱銷商品是伴隨時間和季節(jié)而改變，故將什么商品儲存在FDFC決議是動態(tài)調整，而此決議依據(jù)就是對用戶需求分析和預測。 輿情分析 伴隨網絡技術和電商平臺日趨完善，消費者對電商平臺口碑評價越來越關注，也使得電商平臺口碑評價成為打造電商品牌主要路徑。網民對電商輿情關注焦點主要集中在電商價格、商品質量、物流速度、售后服務等方面。為此有電商，如京東，對所在網站文本數(shù)據(jù)進行輿情分析，以達成愈加了解客戶需求，主流偏好等信息。對于輿情分析第一步首先是通調查和深入訪談形式，了解客戶需求，確定研究方向；第二步則對客戶關注該電商平臺所關于鍵詞進行篩選，鎖定關鍵詞；接下來第三步是經過中心自有監(jiān)測平臺采集抓取主題型關鍵詞關注百萬級網民信息；第四步是將行業(yè)關鍵詞放到監(jiān)測框中進行篩選，獲取具備行業(yè)屬性信息；第五步以行業(yè)特征數(shù)據(jù)分析基礎，研究該群體對于某電商平臺關注特征；第六步依據(jù)研究結果，歸納研究結論，撰寫行業(yè)研究匯報。相比于線下零售，電子商務網站具備非常吩咐客戶歷史數(shù)據(jù)。經過這些數(shù)據(jù)分析，能夠深入了解客戶購物習慣、興趣興趣和購置意愿，并能夠對客戶群體進行細分，從而正對不一樣用戶對服務經行調整和優(yōu)化，進行有針對性廣告營銷和推送，實現(xiàn)個性化服務。四、數(shù)據(jù)分析怎樣幫助電商行業(yè)提升績效大數(shù)據(jù)時代下，客戶洞察、營銷規(guī)劃、物流管理、流程規(guī)劃、風險控制等，都將受益于大數(shù)據(jù)相關技術。依照麥肯錫匯報，合理利用數(shù)據(jù)還將使零售商運行效率在現(xiàn)在基礎上提升60%。以下總結了經過大數(shù)據(jù)提升電商企業(yè)績效方式：客戶洞察經過對客戶歷史數(shù)據(jù)分析，深入了解客戶購物習慣、興趣興趣和購置意愿，并能夠對客戶群體進行細分，經過用戶畫像了解用戶，猜測用戶對產品需求或者潛在需求，精細化定位人群特征，挖掘潛在用戶群體，為媒體網站、廣告主、企業(yè)及廣告企業(yè)充分認知群體用戶差異化特征，依照族群差異化特征，幫助客戶找到營銷機會、運行方向，全方面提升客戶關鍵影響力。 營銷規(guī)劃a)精準廣告經過網絡數(shù)據(jù)搜集成本低廉，而且用戶在訪問網頁時以本身真實需求作為出發(fā)點，也更具備真實性。另外，網絡上所產生海量星系是實時，能夠很好反應用戶情緒以及其關注熱點。這些信息對于企業(yè)廣告決議相當主要。電子商務企業(yè)同歸對這次寫海量數(shù)據(jù)搜集、分析和整合，挖掘出對自己有用信息，分析不一樣用戶群體特征，依照用戶需求和興趣在正確時間，給正確用戶投放讓其感興趣廣告，從而確保營銷有效性和精準性。b)消息及時推送實現(xiàn)消息額及時推送囊括范圍很廣泛，包含在用戶需要時提供信息，或者電商企業(yè)推送性吸引導用戶進行購置等。很多電商企業(yè)利用大數(shù)據(jù)挖掘客戶周期性購置習慣，在臨近客戶購置周期時適時提醒客戶消費。在O2O領域實現(xiàn)消息及時推送也十分主要。經過移動電子設備，包含：移動電話、PDA、導航設備等，取得設備和人員位置及移動軌跡等數(shù)據(jù)，并對此加以分析。在用靠近進店鋪時，適時推送商家信息，能夠極大提升消息時效性及利用程度。c)消息個性化展示人們個性化需求日益凸顯，而用戶產生數(shù)據(jù)這一模式使得數(shù)據(jù)起源更廣，取得成本更低、更及時。身處大數(shù)據(jù)時代，信息量增加速度空前快速，然而消費者獲取、過濾、篩選和分析信息能力卻沒有得到對應提升，這必定會造成消費者眼膜在浩瀚信息海洋中。這就需要電商企業(yè)具備將正確信息展現(xiàn)在正確用戶眼前能力，從而增加用戶粘度與忠誠度，以實現(xiàn)銷售額與利潤增加。而要實現(xiàn)信息展示差異化，方法多樣。比如：能夠用動態(tài)網頁來實現(xiàn)，經過與數(shù)據(jù)庫進行交互，是即使頁面代碼不發(fā)生改變，顯示內容卻可伴隨時間、環(huán)境改變而改變。利用大數(shù)據(jù)。對用戶數(shù)據(jù)進行搜集、分析和整合，對數(shù)據(jù)庫進行實時更新，從而改變頁面內容，在信息海洋中為用戶提供有用及時信息，對產品與服務進行針對性調整與優(yōu)化，為消費者提供個性化和精準服務。 物流管理將供給鏈領域銷售網點體系、條形碼掃描設備、射頻識別閱讀儀、用于車輛和手提電話全球定位系統(tǒng)以及用于管理交通、庫房和其余運作軟件體系等數(shù)據(jù)相關聯(lián)，并從多個渠道獲取大量非結構性數(shù)據(jù)，進行研究，提升物流速度和針對性。如，要防止庫存不足或者因為惡劣天氣造成延遲送貨等現(xiàn)象發(fā)生，就進行實時或者近乎實時數(shù)據(jù)分析。 流程規(guī)劃企業(yè)經過大數(shù)據(jù)能夠愈加好地依照市場需求與企業(yè)要求調整企業(yè)流程，包含設計、分析和優(yōu)化流程。應用數(shù)據(jù)模型透視現(xiàn)有流程質量并依照當前市場需求調整現(xiàn)有業(yè)務流程。使企業(yè)分析過程中能夠掌握流程在組織、結構及技術方面存在不足，明確潛在改進領域。設計階段目標是依照分析結果并結合企業(yè)目標制訂目標流程，并在IT系統(tǒng)中實施有利于今后為企業(yè)創(chuàng)造價值目標流程。業(yè)務流程設計包括到信息、需求、預測、計劃、采購、生產、倉儲、運輸和交付等全過程。而企業(yè)利用數(shù)據(jù)倉庫將這些方面數(shù)據(jù)逐一聯(lián)絡起來，從而實現(xiàn)按盡可能低成本，最快速度支持業(yè)務活動。以時間為基礎流程優(yōu)化，以增值和反應速度為基準。 風險控制在大數(shù)據(jù)時代下，企業(yè)能夠經過海量數(shù)據(jù)研究客戶需求，防止產品市場風險和存貨風險。經過研究客戶需求在一定程度上降低因市場改變、產品滯銷等原因造成跌價或不能及時賣出自己產品影響。及時發(fā)覺市場疲軟、產品產銷不對路;商品更新?lián)Q代，客戶偏好改變等影響銷售原因，從而很好地控制風險。同時，經過市場數(shù)據(jù)和客戶數(shù)據(jù)結合研究，企業(yè)能夠愈加好地控制生產投入、控制采購、按時產出，加強保管。五、大數(shù)據(jù)在電子商務應用中面臨挑戰(zhàn)1.數(shù)據(jù)處理存在困難

在大數(shù)據(jù)時代，僅淘寶網一天交易信息就有10TB，而且伴隨信息化發(fā)展，這些數(shù)據(jù)每時每刻都在劇增。面對海量數(shù)據(jù)對計算機硬件性能帶來挑戰(zhàn)，對于實力較弱電商來說，僅僅是妥善保留好各種數(shù)據(jù)就已經極難了，而那些電商巨頭想在最短時間內，盡可能地挖掘、利用好這些大數(shù)據(jù)也不是一件輕易事。據(jù)統(tǒng)計，82%電商正受四處理海量信息挑戰(zhàn)，89%電商因超負荷處理數(shù)據(jù)而失去過銷售機會。可見，假如不能夠快速、有效地處理這些大數(shù)據(jù)，那么其原有巨大商業(yè)價值將不復存在。

2.隱私信息存在風險

伴隨信息處理能力發(fā)展，用戶越來越多個人信息都被電商所掌握。這些信息除了能夠反應用戶消費習慣、個人興趣、經濟情況以外，還包括許多隱私資料，比如用戶真實姓名、證件號碼、銀行卡號及密碼、賬戶余額等等。實力較弱電商在處理大數(shù)據(jù)時，往往會求援專門數(shù)據(jù)企業(yè)，而參加分析數(shù)據(jù)人越多，用戶各種隱私被泄露風險就越大。一旦隱私信息真被泄露了，那么必將引發(fā)用戶對整個電商行業(yè)質疑和反感。

3.推薦服務存在問題

數(shù)據(jù)是電商提供服務基礎，面對數(shù)據(jù)規(guī)模、存放方式以及組織方式等特征轉變，電商所提供推薦服務也應該進行轉變，以應對當前整個數(shù)據(jù)環(huán)境更新。上文中提到推薦服務其實是基于信息檢索結果推薦服務，即電商將消費者搜索過每條信息羅列在頁面中，供用戶瀏覽，經過查看詳情來衡量此信息主要度。用戶天天都要瀏覽大量數(shù)據(jù)信息，并非全部信息都是有效，在時間不充裕情況下，不可能逐條打開每個商品信息詳情來查看，所以說這種推薦服務存在著一定問題，有待改進。

六、基于大數(shù)據(jù)應用電子商務創(chuàng)新發(fā)展1.合理利用大數(shù)據(jù)資源

大數(shù)據(jù)作為一個生產要素，已經引發(fā)了電商高度重視，只有合理利用這些數(shù)據(jù)，才能發(fā)揮其巨大價值，不然這些數(shù)據(jù)就會成為電商沉重負擔。要想對大數(shù)據(jù)進行有效分析和處理，就需要建立完備數(shù)據(jù)存放與分析一體化處理系統(tǒng)。該系統(tǒng)建立將電商與IT行業(yè)緊密聯(lián)絡在一起，電商能夠依照本身實力大小選擇與大數(shù)據(jù)基礎行業(yè)合作或是自己開發(fā)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)。不論哪種選擇，電商都能夠借助IT設施有效篩選、利用海量數(shù)據(jù)資源，為其發(fā)展奠定堅實基礎。

2.數(shù)據(jù)信息保護愈加嚴密

數(shù)據(jù)信息安全性是電商長足發(fā)展主要確保，所以電商必須嚴密保護這些信息。那么，在數(shù)據(jù)技術開發(fā)伊始，電商就應該打造出嚴密安全防衛(wèi)系統(tǒng)。在數(shù)據(jù)處理過程中，更應該利用實時監(jiān)控系統(tǒng)預防信息外泄，一旦發(fā)覺系統(tǒng)異常應該立刻攔截、處理。除了在技術上嚴格把關之外，電商在日常運行中也應該規(guī)范其本身以及員工行為，絕不能將用戶隱私信息賣掉，借以換取利益。

3.個性化推薦服務愈加精準

電商依照用戶喜好推薦各類商品服務屢見不鮮，但大都是基于信息檢索結果推薦服務，這種服務顯著缺點就是不夠精準。假如能利用關聯(lián)規(guī)則、信息摘要抽取、情感分析等智能分析算法進行計算，電商就能夠更準確地定位用戶需求。比如，日本麥當勞，用戶在手機上下載優(yōu)惠券，再去餐廳用運行商DoCoMo手機錢包