最适合电商行业玩的大数据应用是什么？

在日常生活中，大家总能听到“大数据”“人工智能”的说法。现在的大数据技术应用，从大到巨大科学研究、社会信息审查、搜索引擎，小到社交联结、餐厅推荐等等，已经渗透到我们生活中的方方面面。到底大数据在电商行业可以怎么用？让我慢慢告诉你！

大数据如何应用于电商行业中呢？简单来说，通过大数据分析目标消费群体提炼各种特征，在全网中通过云计算进行特征匹配，挖掘符合消费群体特征的人群，清洗挖掘出来的数据，并使用可视化技术显示数据亮点并分析，进而针对人群做出各种精准营销。

通过上述几个逐步实现精准营销的方法，无论从销售以及品牌效应推广的效果上来说，都能做到有的放矢，效果显著。那么现在就跟大家分享一下在电商行业里大数据技术可以应用到的案例。

1、大数据可视化分析

在各种各样的大数据应用中，通常会遇到三种在数据处理中急需解决的挑战：

（1） 数据调用时，效率低下

（2） 数据集合时，响应缓慢

（3） 数据罗列时，关系复杂

除了上述三种挑战之外，细化到电商企业下面，也有四种关于执行的挑战：

（1） 临时数据需求过多

（2） 需求执行时间太长

（3） 数据零散现象严重

（4） 数据专业人才紧缺

如何解决上面所说的挑战呢？其实在目前的互联网企业中，已经衍生出一部分针对电商企业进行大数据分析工作的解决方案或者应用。如各种知名云平台中所推出的提升数据处理效率的软硬件解决方案，使用交互式操作、拖拽式数据联动、在线数据表格、在线函数计算等等的自助分析方法，降低对数据专业人员的依赖。这些方法可以协助支撑各种如数据汇报、数据考核、业务稽核、营销分析、行业分析等场景的实现，从而帮助电商企业提升相关业务人员的服务能力。亦可以根据现实业务需求或业务目标，整合数据并进行建模，提供不同的分析方向、分析维度，对更深层次的应用作数据准备。

2、大数据画像分析

数据通过第一个应用可视化分析之后，可以做出更深一层的大数据应用--画像分析。画像分析是通过机器学习技术，根据不同分析维度、特征统计、样本抽取出的数据执行打标和记录，打标后将各项分析维度汇集起来，勾勒出特征画像的应用；也可以通过打标记录，机器进行自我优化模型和深度学习。典型的画像分析案例包括：

（1） 用户消费行为与需求画像

（2） 用户偏好画像

（3） 地理分析画像

（4） 设备管理画像

以用户偏好画像举例，目前用户偏好画像常常应用在购物平台、新闻媒体中，通过用户的浏览偏好或者购买偏好，推送曾浏览、收藏过的关联商品或者推送平行消费等级的多媒体广告。而电商企业也可以通过同样的用户偏好了解方法，可推进出下一步的应用：精准营销广告投放或者个性化智能推荐

3、大数据精准投放

在大数据精准营销的业务目标下，利用了画像分析的应用，精准地圈定出可营销的用户人群，供电商企业进行广告投放使用。如果电商企业对用户的投放时间越长，那么所获得的用户特征就越明显；机器通过精准投放的自我学习，优化出更准确的用户特征；通过更准确的用户特征组合出来的人群再次加深投放，效果也会越来越好。

精准投放最重要的效果在于增大电商企业业务曝光率的同时，也增强了新用户、新客户的增长速度，可以快速提高电商企业业务的知名度，获取更多有效的资源。主要场景体现在搜索引擎广告投放、淘宝平台广告投放、微信朋友圈/文章的广告投放等等。

4、大数据智能推荐

除了精准投放之外，大数据精准营销的业务目标还可以有另一种应用方向--智能推荐，智能推荐可以通过画像分析中的结果，识别和预测各种用户的兴趣或偏好，从而有针对性地、及时地向用户主动推送所需信息，以满足不同用户的个性化需求。毕竟在信息推送的过程中，成本和风险并存，而且容易同步增长，如果想降低成本和风险的话，智能推荐应用就是最合适的解决方案之一。

传统上，用户的很多消费行为，需要通过搜索引擎查找、电商查找鉴别等等方法，然后还要花费大量的时间自己去鉴别真假，挑选好坏等等，十分耗时并让用户觉得有干扰使用的情况，降低使用热度。

这种模式可以颠覆很多原有的客户体验和消费者的消费模式。智能推荐一般体现在的新闻媒体的广告/精品文章推送、直播平台的偏好推送、音乐软件的偏好推送等等场景中。给合适的用户在合适的时间、合适的场景下推荐合适的内容，达到有效的信息推荐，大幅度提升信息点击率、用户活跃度和留存率，也可以激活沉默的用户群体。

5、总结

在互联网内有很多广泛的应用，都离不开大数据技术的支撑，而大数据也需基于各种生活数据的整合。大数据技术本身并不神秘，而且随着时间、信息和技术的积累，大数据技术也在不断的更新拓展。我们相信随着互联网、O2O、物联网等交互应用信息越来越多，大数据技术能够为电商企业甚至更多的行业、政府去了解、认知、营销等行为起到更加重要的积极的作用。大数据分析及其相关应用在现代研究中也会越来越突出。目前来说，文中所讲述的可视化分析、画像分析、精准投放、智能推荐这四种大数据应用案例，是电商行业最可以充分利用的大数据应用。

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大数据在电子商务中的应用

大数据及其提供的功能日益遍布各行各业，为企业和创业者提供了前所未有的流程优化、服务质量提升和转化率提升的机会。大数据最初是用于高度重要、复杂工作环境的顶级创新技术，现在正逐渐将重点转向商业应用领域。

到2020年，电子商务中的大数据已经帮助全球企业节省了超过1万亿美元，而零售业预计将通过在电子商务中使用大数据获得13.2%的复合年增长率。这些统计数据明显表明，在最近几年中，电子商务市场参与者中的大数据投资者数量不断增加。

话虽如此，让我们来看看大数据在数字商务行业中是如何发挥作用的，并了解电子商务中大数据的主要趋势和例子，以及它如何帮助你提升自己的电子商务。

大数据如何影响电子商务？

如果你仍然对为什么在电子商务方面如此关注大数据技术有疑问，我们将重点介绍在电子商务行业中使用大数据的更具体结果。大数据一直在影响电子商务市场，带来了一些改变游戏规则的能力和机会。也就是下面这些。

1. 改善购物体验

大数据能力在预测分析实践中是必不可少的，它有助于分析用户行为模式，相应地优化用户体验，精确定位和预测用户需求，并方便地塑造您提供的购物体验的整体图景。在这里，该技术允许对用户在线上商店或市场中执行的操作收集的用户生成数据进行快速、大规模的分析。

这使得电子商务提供商能够为目标客户定制真正适合的产品和服务。例如，亚马逊采用智能大数据驱动的送货路线算法，既可以优化公司的物流工作，又可以提供更高水平的用户体验（还可以加速底层流程，从而大大节省成本）。

2. 下一级购物个性化

定向广告和各种用户个性化方法与电子商务的利基非常相关。有了大数据，您就可以实现大的个性化——通过彻底监控和收集商业用户信息（最常见的请求类型、浏览偏好等），一组旨在直接根据TA需求定制广告活动的措施。

这是一种强大的用户细分、目标定位和个性化体验的方法。通过深入的受众分析，你可以将用户划分为完全缩小的群体，并将他们的通常行为特征模式化，从而获得更高的转化率。

3. 更高的支付保障

大数据分析海量数据的主要能力使支付处理引擎能够更好地查明在线支付流中的欺诈活动，并限制网络犯罪分子的恶意操纵。这最终会带来更安全的购物体验。例如，PayPal使用大数据驱动的算法来利用机器学习的机会，使他们的系统能够在数百万笔交易中发现欺诈行为。

4. 合理平衡定价

大数据分析能力也可以用来根据你的商业计划和目标受众的需求来形成平衡的价格。是的，大数据似乎是精确定位维持预算和满足目标客户定价需求之间的微妙界限的正确工具。更不用说对市场上竞争对手的运营、客户分析和销售渠道整合相关数据的大量处理，这些数据对总销售额的增长产生了最积极的影响。

5. 实时业务调整

通过深入分析客户满意度水平，发现与订单处理和交付相关的问题，以及在定义客户满意度和感知点的其他机会，大数据使您能够动态调整以适应相关的商业情况。如果你知道如何正确地满足你的客户，你就能有效地留住他们，从而积累利润和销售增长。

正如你所看到的，可以肯定地说，大数据对电子商务的影响是无价的。更重要的是，技术目前是全球电子商务实践和方法的主要塑造“支柱”之一。现在我们知道了它的作用以及它对电子商务管理和增长的作用，让我们来看看它在现实生活中的实际应用。

6. 高效的营销任务处理

大数据在电子商务中的主要作用还涉及各种营销任务和工作流程。因此，商业大数据处理产生了大量有价值的营销分析资产。这有助于做出有效的营销预测，优化基于特定市场模式的预算，更有效地选择运营环境，并瞄准最具潜在利润的新受众。

7. 智能客户支持聊天机器人

在电子商务领域的大数据用例中，最后但并非最不重要的是与智能客户支持聊天机器人的连接。这种“技术协作”为您提供了另一种有效的方式来收集宝贵的用户数据，并实时磨练您的营销方法。这就是智能机器人将帮助您根据自定义设置的标准收集数据并相应地立即进行排序的地方，从长远来看，这节省了时间和精力。

5个成功的电子商务用例

如何在电子商务中使用大数据?最好的方法之一就是向顶级选手学习。大数据已经被市场舞台上一些最大的参与者所采用，这生动地强调了这项技术的潜力和力量。

1. eBay

根据其规模和运营范围，这个著名的线上市场必须处理大量的客户数据周转，在多个渠道为超过1.4亿活跃客户提供服务。这构成了250tb的数据存储，并且每天写入/读取大约5-6百万次。这正是该公司一有机会就迅速采用快速、大规模数据处理技术的原因。仅从这些数字就可以看出，大数据对公司应对市场压力的帮助有多大。

最重要的是，eBay还使用深度数据分析来彻底了解用户行为，为ShopBot解决方案提供大数据能力，以改善购物体验的个性化，并添加了人工智能的功能，用于智能推荐和图像搜索。

2. 亚马逊

作为电子商务中大数据的主要用例，亚马逊永远不会被排除在大多数现有电子商务成功的顶端，这是有原因的。首先，该公司当然知道应该专注于哪些技术概念，以有效地扩展和维持所有运行的平稳运营。它还擅长将大数据应用于电子商务。因此，市场将复杂的数据科学原理置于产品推荐系统的核心。通过智能分析分析客户的购买倾向，跟踪客户的主要需求和愿望。

为了更好地了解和预测顾客的购物特征，预测分析也被用于连接的社交媒体渠道。最重要的是，大数据和相关技术概念也为该公司即将推出的无人机送货系统提供动力。

3. 沃尔玛

这家最大的跨国零售商自2011年以来一直依靠大数据的力量，当时沃尔玛首次开发并整合了实时社交媒体搜索和分析解决方案，以获得深入的用户洞察。我们毫不怀疑，这一决定非常有帮助，因为沃尔玛似乎知道如何让大批顾客满意并继续光顾。

该公司使用各种数据科学方法来实现结构良好的分类细分、交付路线优化、供应链管理、库存跟踪和管理以及其他关键的工作流程方面。

4. Etsy

一个非常受欢迎的手工市场跟随电子商店的大数据趋势，最终改善了他们的网站。总而言之，该平台正在与大约80万家供应商合作，为每月超过4000万的访客提供产品和服务。它还需要为交易双方提供适当的技术支持和用户体验。这就是大数据作为主要支柱的地方。面对如此巨大的营销流动率，该公司甚至可以通过将大数据处理方法与常规按钮整合在一起而获益（这将有助于计算出有价值的用户行为指标）。

5. 阿里巴巴

这个庞大的国际在线市场再次证明了大数据在金融、医疗等行业之外的高效应用。

最终，该技术允许平台执行其主要任务——为卖家/服务供应商和买家/客户之间的非接触式交易提供基础。这里的大数据原理有助于处理所有交互，加强在线支付的安全性，并安全地存储所有相关数据。从长远来看，这似乎有助于阿里巴巴保持运营成本，并避免严重风险。

以上两部分应该足以突出大数据的最终用途和潜力。但现在，让我们看看它的动向，以及它带来的新机遇。

电子商务大数据的主要趋势和未来

尽管这项技术已经为商业企业提供了一些前所未有的能力，但在不久的将来，我们将看到大数据的更多主要增长和扩展方向。因此，专门的专家将大数据处理能力与其他先进技术（如云计算、物联网、人工智能、机器学习等）的能力相结合。大数据在电子商务中的其他突出应用趋势包括：

1. 云数据将塑造客户体验

扩大云容量可以有效地作为大数据背后的备份力量，大数据只会变得越来越广泛和庞大。云解决方案的主要卖点是它们的存储容量可以很容易地伸缩，几乎可以无限地扩展。

这种扩展是动态的，不会影响正在运行的应用程序或平台的整体性能。这就是为什么今天许多公司和企业家已经在寻求购买或建立自己的专用云存储库的原因。通过这种方式，他们可以按照自己认为合适的方式使用定义市场的云计算能力。

2. 更深入的数据分析

另一项密切相关的技术——物联网——将在未来几年内出现，这将产生更多的数据需求，需要更快、更深入地处理和分析。

与人工智能、物联网等先进技术概念相结合，大数据将以惊人的高质量处理信息，帮助任何行业的大小设施提升内部流程，并大幅降低数据管理成本。

3. 自动化无处不在

工作流、交互和其他类型的自动化目前集中在所有类型的行业中，在这些行业中，普通的额外成本消耗任务可以被替代的自动化方法所取代。这尤其涉及到为方便用户而提供的全方位客户支持、聊天机器人和内容翻译。

在电子商务中使用大数据的主要未来趋势之一是提供自动化的客户支持，这种支持可以在不停机的情况下工作，同时提供处理特定任务的有效方法。这将有助于在不影响服务质量的情况下减少许多不必要的开支。聊天机器人也是如此，而自主数据翻译和可视化应该帮助全球的供应商实现下一个层次的购物体验。

4. 完整的个性化体验

许多人已经习惯了这样一个事实:他们日常生活中的许多设备、程序和网站似乎都知道他们现在需要什么或想要购买什么。在接下来的几年里，这种复杂的个性化将会更加深入。

在不久的将来，最新的电子商务提供商应该能够根据每个客户的需求和偏好进行动态调整。对于供应商来说，这应该有助于激励潜在买家进一步推动销售渠道，并最积极地反映转化率。

5. 加强用户数据保护

随着大数据在个性化和网上购物的整体便利性方面带来的所有好处，潜在客户将被激励在网上进行更多的购买，对个人和商业数据安全的保障需求只会增长。电子商店大数据发展的最终结果是为每一位顾客提供完全无障碍、舒适的体验。

这将使客户更愿意在网上使用他们的个人和商业数据。如果下一级安全措施没有及时得到批准，你可能会面临大量的法庭案件。

最终的想法

大数据在电子商务中的重要性不容低估。它无疑是现代电子商务市场的主要驱动因素之一，它支持的功能可以提高小型和大型公司的绩效，具有任何类型的工作流和目的。大数据的最终未来是什么?

我们已经可以肯定地说，这项技术正在全面进行重大升级——下一代大数据将为数据分析提供更深入、更精确的数据，为明智的数据存储提供更安全的保障，为电子商务领域的供应商和客户提供更多便利。

本文转载自 大数据在电子商务中的应用- 雪兽软件

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