大數據背景下電子商務營銷分析與優化建議

文 佳

（沈陽職業技術學院，遼寧 沈陽 110045）

0 引言

大數據信息分析技術逐漸成熟， 商家為了更好的營銷，利用數據進行個性化的分析推薦，進行差異化的服務。大數據技術給電子商務行業帶來了新的機遇，實現了電子商務平臺的個性化服務轉型。大數據數據分析技術可以提高電子商務平臺營銷推廣商品及信息的精準度，可以按照客戶需求進行個性化商品及信息推薦， 確保每一個用戶獲得個性化推薦，從而提高潛在用戶的成交量，以達到銷售量提升，可以說大數據技術已經成為各大電子商務平臺提高核心競爭力的主力軍，給電子商務帶來了飛躍式的發展。

1 大數據背景下的電子商務營銷

1.1 大數據背景下的電子商務發展過程

在這個時代中，每一個人都在不斷的產生自身的數據，并且不斷地使用數據。這個時代可以稱之為大數據時代，在這個時代中大數據具有一下四個特征：

（1）海量性：自人類有數據記錄史以來至今所形成的信息數量約為55GB， 而過去三年產生的信息數據量比歷史上4 萬年的數據信息量還要大。IBM 的研究稱，整個人類發展史所產生的全部數據中，有90%是在過去兩年內產生的。

（2）多樣性：大數據時代，數據類型眾多，原有的數據多為結構化的數據，而當前包括了更多的非結構化的數據，如網絡日志、視頻、音頻、圖片、地理位置信息，等等。

（3）高速性：數據產生和傳播的速度快，在飛速的網絡時代， 廠商需要獲取實時數據流，快速處理、分析并返回給用戶，以滿足用戶的實時需求。

（4）易變性：大數據的多樣性意味著大數據會形成多變和復雜類型的數據。

大數據技術已經在諸多領域如金融行業、醫療行業、電子商務、城市管理等廣泛應用。而電子商務，作為大數據的源泉之一， 正好站在了這個時期的風口。隨著社會經濟的發展和人民生活水平的提高，人們的個性化需求日益增多。電子商務企業要精準而且高效滿足，這些個性化的需求則需要大量的數據支持。這些數據能精準幫的助企業為顧客提供優質服務。

隨著技術的不斷提升，現有的大數據技術已經能將人們產生的數據進行記錄，并且轉化為有用的信息應用到電子商務平臺之中。商家更是利用大數據技術去分析規律，挖掘人們隱藏的消費習慣，改變自己的營銷模式，從而提高銷售量，達到平臺的銷售預期。在這種大數據背景下，電子商務平臺的營銷策略開始趨于精準化，可以實現個性化和差異化服務。

利用大數據技術可以將消費者的興趣愛好從海量信息中剝離出來，基于大數據技術的個性化推送，讓消費者在有限的注意力中看到真正想要的商品或信息中去， 自動為其推送屬于消費者的個性化和精準的營銷或服務，從而達到提高銷售額和利潤率的效果。

通過大數據技術，商家就知道客戶來自于哪個地方、喜歡什么、關注什么等相關信息，隨著客戶在互聯網上的信息瀏覽，數據采集的足跡就會不斷的進入到數據庫。如果客戶已經購買過某品牌手機，在搜索購買手機殼時，推薦信息就會推薦與某產品相連的配件如數據線、充電器等。客戶在網店購買產品的頻率越高，產生的數據信息就越完整，推薦的產品也越符合客戶心意， 以至于不同客戶的個人頁面展示的商品或信息都會不同，所獲得的商品折扣也不同。這就是大數據所展現出來的精準服務的魅力，即數據信息量越大，客戶體驗感越好，對客戶的分析與畫像也能精細到個人。

在眾多電商網站的個性化推薦中，亞馬遜電子商務網站可以說是做的做好的。亞馬遜的首頁絕大部分商品都是基于用戶瀏覽歷史、購物行為的數據所得到的推薦。除首頁外，在商品瀏覽頁面、購物車頁面等，隨處可以看到諸如 “購買該商品的用戶還購買了什么”“瀏覽了該商品的用戶還瀏覽了什么”等個性化的推薦。

1.2 大數據背景下電子商務營銷的優勢

在互聯網技術飛速發展和普及的今天如何使電子商務進入并應用大數據，更好的為客戶分析并推薦出適合的商品值得人們深思。網上購物的營銷模式己經改變了現在人們的生活習慣，網店提供給消費者更豐富的商品信息、更便捷的交易方式、更具競爭力的商品價格和寬松的購物環境。消費者網上消費行為信息數據，現在越來越重要，在這種大數據背景下，電子商務的營銷可以利用數據分析，對用戶日常行為的數據進行收集，并且分析用戶的購物特征和潛在購物需求，利用顧客留在網站上的行為軌跡數據，通過大數據分析顧客瀏覽商品類別，得出顧客對哪些商品感興趣并幫助商家為客戶精準推送顧客需要哪類商品，商家還可以根據數據分析預測出顧客購買力，從而對不同用戶做出不同的方案。例如，一般用戶推送物美價廉的商品，對消費能力強的用戶推薦高檔商品，以滿足不同的顧客對商品需求的不同心理價位，有針對性的制定營銷策略進行算法推薦。并且這種個性化的服務推薦可以有效的挖掘用戶的信息，掌握不同用戶群體的需要，提高用戶的推薦精準度，減少用戶的搜索時間， 幫助用戶更加方便快捷的篩選出需要的信息，從而短時間內找到自身想要的產品，可以減少廣告阻礙，提供更加優質的服務。

利用大數據技術電子商務營銷，可以挖掘用戶的潛在購物需求，挖掘商品之間的關聯度。在電子商務營銷中，可以采用這一案例的營銷方法，利用大數據技術挖掘物品之間的關聯度。

2 大數據背景下電子商務營銷策略的應用

2.1 充分挖掘用戶信息，進行精準的用戶定位

大數據技術可以為電子商務營銷進行精準化賦能，電子商務平臺必須充分認識到想要充分挖掘用戶的潛在購物需求，吸引更多的潛在消費者，提高自己的經濟效益，就必須提高挖掘數據，提高大數據技術的使用程度，促進營銷策略的轉型升級，實現精準營銷。目前電子商務平臺采用的營銷模式主要通過首頁推薦、熱搜、明星帶貨的方式為新產品進行宣傳推廣，這些營銷策略大多數是通過大數據算法完成用戶數據挖掘，找出目前用戶關注的熱點話題，找到用戶的精準定位，保證營銷效果。

2.2 使用差異化精準營銷，進行個性化服務

大數據技術可以利用Cookie 技術進行用戶行為的記錄追蹤，根據用戶的消費習慣、喜愛偏好等數據，描繪出相應的用戶畫像，將每一個用戶的相關具體信息進行分離抽象成不同的標簽，利用相關的用戶具體標簽再將用戶進行形象化的表現出來，這樣就實現了每個用戶的數據信息的分析，使得用戶的商品推薦存在不同程度的差異性，因此為用戶推薦有針對性的個性化服務。目前的電子商務平臺逐漸從傳統的營銷模式走向了精準營銷的模式，廣泛利用大數據技術實現差異化精準營銷，努力挖掘用戶信息，實現用戶信息和大數據技術的結合，算出用戶的購買偏好，采用購物籃分析，為用戶推薦相關的搭配，進一步挖掘出用戶的潛在消費需求，這就是大數據時代下電子商務營銷模式的一個巨大改革之一。

2.3 利用商品數據，進行關聯營銷

當顧客在網上平臺購物時，經常會發現在搜素商品關鍵詞的時候，搜索某類商品時，網頁就會顯示出來與關鍵詞相對應的商品，搜素出來的與關鍵詞相關的商品正好也是顧客需要的商品， 而不用再次搜索，這樣顧客就可以一起以組合的方式買下，通過商品數據分析既幫助顧客節省了挑選時間，還可以幫助顧客節省費用等。在購物平臺購物的每一個顧客在網上購物時都有自己的購物車，通過后臺數據充分了解客戶購物車里存放的商品，可以更好地了解顧客購買各種商品之間的關聯度。借助平臺商品銷售成交數據分析，通過商品種類關聯度的分析，可以通過大量商品成交數據很快分析并發現哪類商品放在一起組合銷售更能提高商品的銷量， 從而精準的吸引顧客購買，既滿足了顧客需求也提高了商家商品的銷量。

目前國內外的電子商務網站商品交易數據信息量非常龐大，電子商務交易數據分析部門通過對這些商品交易數據進行深入細致分析與挖掘，構建相關模型，可以更好地為商家提供商品上架及活動信息，同時也為顧客提供了精準的商品推送及信息推送服務，減少用戶在大量的商品中查找信息的負擔，借助商品數據交易關聯分析還可以發現什么樣的商品組合是顧客非常愿意購買的，從而可以向潛在顧客推出相關商品或者把相關的商品鏈接推送到潛在顧客頁面，讓潛在顧客能快速地瀏覽需要的商品，從而節省顧客的查找時間，滿足顧客需求，為顧客提供更好的購物體驗。

3 目前電子商務營銷存在的問題

雖然使用大數據技術助力電子商務營銷，早已變成電子商務平臺的普遍現象。但是仍有部分的電子商務平臺不重視用戶的需求，仍然按照傳統的營銷方式進行推廣， 且對于數據的使用度沒有很好的掌握，給用戶帶來了不小的隱私困擾。

3.1 不重視用戶的需求

現在還存在部分電子商務平臺，利用傳統的方式進行廣告的推送，比如郵箱、微信、QQ、瀏覽器廣告彈窗等。這種營銷模式沒有重視用戶的需求，會給用戶造成一定的困擾，降低用戶購買的意愿和潛力，導致用戶的流失， 非常不利于電子商務平臺的長遠發展。并且電子商務平臺進行的互聯網廣告營銷模式，相比于其他形式的廣告， 更容易被認為是具有干擾性的，給用戶造成一定的感知目標障礙，讓電子商務平臺的營銷效果大打折扣。

3.2 隱私擔憂

部分電子商務平臺可以掌握大數據技術，并且運用這一技術進行數據挖掘，挖掘用戶的相關信息和相關的購物偏好。但是沒有很好的掌握用戶數據挖掘的信息度，往往容易造成挖掘的信息過于精準，使用戶對于隱私感到擔憂，讓用戶感覺自己的信息被過度使用，沒有安全感，形成較差的用戶體驗，影響電子商務平臺的營銷。

4 大數據背景下電子商務營銷策略的優化建議

4.1 尊重用戶隱私

電子商務平臺在制定營銷策略進行大數據算法分析時，應該充分尊重用戶的隱私權，使用用戶不排斥的數據信息，如可以使用授權過的用戶數據進行相關的大數據算法分析，可以在達到數據分析精準度的同時，使用戶感覺充分被尊重，提升用戶的主動下單達成交易的意愿。

解決信息泄露問題的策略，需要商家要管理好自己的大數據。平臺應該推出與商家共同保護消費者的消費數據及交易數據功能與機制，保護消費者的相關信息。而不是讓商家自己管理顧客的相關信息，這樣就會有商家對顧客信息管理不到位導致消費者信息泄露等事情發生。

4.2 簡化營銷模式

目前電子商務平臺的營銷模式逐漸開始趨于復雜化，如目前的淘寶雙十一、618 等大型節日，天貓平臺逐漸開始從購物津貼、每日簽到紅包、好友組戰隊等方式進行營銷，但是這種營銷模式過于煩瑣，而現在的購物群體大多數為快節奏生活的年輕群體，這種煩瑣的銷售模式會讓用戶覺得很不適應，不利于客戶的購物體驗。因此電子商務平臺需要提高大數據挖掘和數據處理的能力，簡化營銷模式。這種簡化的銷售模式，可以使商品信息推送到的用戶更準確，從而讓顧客在大量商品信息中很短時間內得到有用的商品信息，提高顧客瀏覽及購買體驗。

4.3 完善電子商務法律法規

監管部門加強網絡市場監管。監管部門要通過各種技術手段完善用戶個人信息管理，不定時對電子商務平臺進行銷售商品信息數據進行檢查及管理，讓監管與宣傳切實落實到位，同時也對消費者進行信息安全教育，增強消費者的自我保護意識。

5 結語

隨著大數據技術的發展，電子商務平臺的營銷模式開始轉變，逐漸從傳統的營銷模式轉變成為更加精準的營銷模式。因此,電子商務購物平臺應該更加注重數據分析處理及挖掘和用戶的畫像分析，而后結合用戶的行為特征和購買需求， 實施針對性的精準營銷。相信未來，大數據技術在電子商務平臺的應用會更加廣泛，各大電子商務平臺應該更加注重對大數據技術的研究，從而優化自身的營銷策略，發揮戰略優勢。