大數據時代下的電商運作

崔璟

【摘 要】 大數據是目前很火的一個詞，無論是金融行業的量化交易還是市場的數據分析都離不開他，這便是社會數字化的體現。他帶來了電子商務新的發展模式與未來走向。本文主要基于大數據給電子商務發展產生的變化，從用戶體驗、個性化推薦和精準營銷幾個方面進行介紹與分析。

【關鍵詞】 大數據 電子商務 個性化服務

一、大數據在電商目前的現狀

自《自然》雜志在2008年9月發表"Big Data： Science in the Petabyte Era”一文，人們開始了解“大數據”這個詞。從這一時期開始與大數據相關的報道和研究文獻開始大量出現。2012年中國科技部也將大數據列入“十二五”國家科技計劃信息技術領域的備選項目。因而電子商務（ Electronic Comerce）是以網絡為基礎實現商務活動一體化。基于互聯網幾十年的戰爭史，電子商務也開始了全球的數據戰爭，在未來的發展中至關重要。

二、基于大數據的電子商務發展

淘寶雙十一的成交額從2009年的5000萬到2019年的2684億，不停刷新自己創造的記錄，充分展示了如今電子商務的磅礴發展與大數據交互的處理。大數據的使用與收集為企業帶來更大的市場與商機。

（一）分析行為提升用戶體驗

在互聯網中后臺數據的使用讓用戶的行為信息透明化，從喜歡去的店鋪記錄到每個店鋪的瀏覽次數與停留時間都可以很具體的展示出來。收集這些數據進行整合分析，可以很方便的了解到用戶的行為信息與習慣，這也為移動電子商務倡導的“以用戶為中心”創造了很好的條件與基礎，能夠更好的根據客戶的需求來調整市場戰略，為精準擴大市場提供了便捷。

同時引入了云計算技術，此項技術的產生讓數據的分析處理更加方便快捷，提高數據的處理可以讓使用者短時間找到自己需要的數據，讓企業挖掘目標客戶喜好開發產品提供更好的思路與方法。

（二） 個性化推薦

如今通過算法計算大數據，可以通過瀏覽記錄與停留時間，系統分配客戶感興趣的內容，這個應用在淘寶的使用與相關短視頻網站使用十分典型。如今的電子商務走向智能化，相關使用軟件可以根據大數據推算出用戶的喜好，習慣與收入水平推薦相應的內容。這個讓商業的個性化推薦吸引流量帶來了便捷。

但是這種大數據，引入了“殺熟”一詞，也就是目前在相關網站的“千人千面”。大數據根據人們消費習慣推薦相關產品，可能對于同一產品不同消費檔次的人看到的價格是不一樣的，會有一些老客戶與高消費者看到的產品價格更貴，這便是在大數據環境下的系統的“殺熟”。而隨著目前網絡直播的興起，主播帶貨成為電子商務的關注熱點也是如今消費的主流之一，主播帶貨就避免了大數據殺熟這一局面，也讓大數據更加透明。

（三）商業廣泛應用

在大數據背景下的電子商務是匯集了物流、商流、資金流、信息流四大流的商務體系。這些大數據彼此之間關系十分緊密。這其中便誕生了“粉絲經濟”，粉絲經濟范指利用被關注者進行經營性創收。被關注者多為品牌、明星或者行業名人等，這部分人具有很高的經濟價值。而這里PC互聯網和移動端通過跨界整合資源提升客戶的ARPU值。利用明星代言，發掘擁有忠實粉絲的明星，使得流量變現體現其高帶貨能力，從而實現高額銷售額。而這些都是基于巨大的互聯網用戶與平臺的社交屬性增加客戶粘性。電子商務不是一個靠自身可以運作的產業與系統，電子商務是一個產業帶動性強、輻射面廣、影響力大的產業鏈，甚至需要政府、組織機構、每天等諸多相關產業參與到這個龐大的系統中。

（四）精準營銷

目前互聯網的廣告模式主要有CPA（cost per action）、CPC（cost per click）和CPM（cost per mille）。基于大數據的應用，我們可以分析到目標客戶群體發布廣告與營銷，提高我們的投資回報率。在移動電子商務的發展中，大數據承擔了重任。LBS（Location Baesd Service基于位置的服務）便是很好的利用大數據，利用客戶的地理位置提供增值服務。他改變了人們關系鏈的形成，讓同一愛好，相近行為甚至相近收入水平的人通過LBS匯聚在一起成為一個群體。而這些擁有共同愛好、消費習慣和地域特性的人更容易有團體活動也有更高的商業價值。基于這類人實行精準營銷更容易獲得回報。同時也實現了O2O線上于線下的打通，現實于虛擬的打通。利用社交媒體、LBS、移動終端收集的數據通過云計算進行匯總與分析，再傳至全球進行商業應用。類似于AR技術結合了虛擬與現實、即時互動與3D定位讓商業營銷與精準定位更加方便實施。

三、面臨的挑戰

大數據的開發與興起帶動了電商商務產業鏈的變革，幫助實現個性化服務與精準投送。但是大量的數據獲取會帶來客戶隱私的不安全性。用戶在網上發布的個人信息會在本人不知道的情況下被使用，這會對客戶的信息與財產安全造成極大的隱患。因此未來對于大數據的安全保護是一個研究發展方向。除了技術上，法律上也需要監管部門更多的關心和保障。

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