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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《2023美国电子商务报告》正式发布：AI在电子商务中的7个应用

近日，备受瞩目的《2023美国电子商务报告》正式发布，该报告由Comscore的Consumer Panel及持续研究数据支持，深入剖析了美国电子商务市场的最新动态与未来趋势。报告显示，2023年美国在线零售支出首次突破1.3万亿美元大关。

报告总结了AI在电子商务中的7个应用，主要体现在个性化推荐、自动化客服、库存管理与预测、欺诈检测与风险管理、市场趋势分析与营销策略制定、用户体验优化以及自动化流程与成本节约等方面。这些特点共同推动了电子商务行业的智能化转型和升级。

报告核心观点概览

报告的核心亮点在于，2023年美国在线零售支出首次突破1.3万亿美元大关，这一里程碑式的成就标志着电子商务已全面融入并深刻改变了消费者的购物习惯。此外，报告还指出，数字商务持续增长的动力主要源自移动端购物的普及、在线杂货市场的爆发式增长以及社交电商的兴起。这些趋势共同驱动了数字商务的繁荣，使得年度总支出相较于十年前激增了超过1万亿美元。

移动端购物的崛起

移动端购物作为数字商务的重要驱动力，其影响力在2023年得到了进一步巩固。报告显示，通过智能手机和平板电脑在非旅游零售类别中的消费额持续增长，这反映了消费者对于便捷、即时购物体验的高度需求。例如，在Q4这一传统购物旺季，移动端购物更是贡献了约32%的年度总支出，显示出其在关键时刻的爆发力。这种趋势不仅改变了零售业的格局，也促使商家不断优化移动端购物体验，以满足日益增长的消费者需求。

在线杂货市场的爆发

在线杂货市场的增长是2023年电子商务领域的另一大亮点。随着消费者对线上购物便利性的认可加深，越来越多的家庭开始选择在线购买日常杂货。这一变化不仅推动了亚马逊、沃尔玛等电商巨头的杂货业务快速增长，也催生了一批专注于在线杂货销售的新兴企业。在线杂货市场的爆发，不仅满足了消费者对高效、便捷购物方式的需求，也促进了供应链体系的优化升级，为整个零售行业带来了深远的影响。

社交电商的兴起

社交电商作为新兴的消费模式，在2023年展现出了强大的生命力和市场潜力。通过将社交媒体与电子商务相结合，社交电商为消费者提供了更加个性化、互动化的购物体验。例如，一些社交平台通过引入直播带货、KOL推荐等形式，极大地激发了消费者的购买欲望。同时，社交电商还利用大数据分析技术，精准推送符合消费者兴趣的商品信息，进一步提升了购物转化率。这种全新的购物模式不仅丰富了消费者的购物选择，也为商家提供了更多的营销渠道和销售机会。

数字商务的持续繁荣

报告还指出，尽管面临全球经济波动、供应链挑战等多重因素影响，但数字商务依然保持了强劲的增长势头。这得益于其独特的优势：无地域限制、24小时营业、丰富的商品选择以及便捷的支付方式等。这些优势使得数字商务在疫情期间得到了快速发展，并在后疫情时代持续巩固其市场地位。展望未来，随着技术的不断进步和消费者购物习惯的进一步转变，数字商务有望迎来更加广阔的发展空间。

AI在电子商务中的7个应用

AI在电子商务中的应用特点主要体现在个性化推荐、自动化客服、库存管理与预测、欺诈检测与风险管理、市场趋势分析与营销策略制定、用户体验优化以及自动化流程与成本节约等方面。这些特点共同推动了电子商务行业的智能化转型和升级。

1. 个性化推荐系统

精准定位：AI技术通过分析用户的浏览历史、购买记录、搜索行为及偏好等数据，为每位用户生成个性化的商品推荐。

提高转化率：这种个性化的推荐能够显著提高用户的购买意愿和转化率，因为推荐内容更符合用户的实际需求和兴趣。

2. 自动化客服与聊天机器人

24/7服务：AI聊天机器人能够全天候不间断地为客户提供服务，及时响应客户需求，提升客户满意度。

智能解答：通过自然语言处理技术，聊天机器人能够准确理解用户问题，并给出智能、准确的回答，减少人工客服的工作量。

3. 库存管理与预测

精准预测：AI算法可以分析历史销售数据、市场趋势、季节性变化等因素，预测未来库存需求，帮助商家避免缺货或库存积压。

优化供应链：通过实时数据分析和预测，AI能够优化供应链管理，提高物流效率和库存周转率。

4. 欺诈检测与风险管理

实时监控：AI系统能够实时监控交易行为，识别潜在的欺诈模式，及时阻断可疑交易，保护商家和消费者的利益。

智能分析：通过复杂的数据分析模型，AI能够识别出人类难以察觉的欺诈迹象，提高欺诈检测的准确性和效率。

5. 市场趋势分析与营销策略制定

大数据洞察：AI能够处理和分析海量市场数据，帮助商家洞察市场趋势、消费者偏好和竞争对手动态。

智能决策支持：基于数据分析结果，AI为商家提供智能化的营销策略建议，如产品定价、促销活动设计、广告投放等，提高营销效果和投资回报率。

6. 用户体验优化

界面优化：AI技术可以分析用户行为数据，优化网站或APP的界面布局、导航流程和交互设计，提升用户体验。

情感分析：通过情感分析技术，AI能够识别用户对商品、服务或品牌的情感态度，为商家提供改进产品和服务的依据。

7. 自动化流程与成本节约

流程自动化：AI能够自动化处理许多重复性和繁琐的任务，如订单处理、库存盘点、数据录入等，提高工作效率。

成本节约：通过自动化和智能化管理，AI帮助商家降低人力成本、运营成本和时间成本，提升整体盈利能力。

时代责任四十人论坛智库专家点评，我们深刻感受到电子商务行业在推动经济发展、促进社会进步方面所发挥的重要作用。2023年电子商务呈现出各种特征，尤其是综合应用AI带来的整体水平的提升更是对未来巨大发展潜力的预示。我们相信，在创新驱动和消费升级的双重推动下，电子商务将继续引领全球零售业的发展潮流。

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