工欲善事，必先利器：電商企業的大數據管理

田曉燕

隨著電子商務企業的不斷發展，大數據管理在運營中的重要性愈發凸顯。我們需要深入了解電子商務企業的大數據管理能力，即對其大數據收集能力、大數據分析能力以及大數據預測能力進行全面分析。通過研究實際案例，電子商務企業可以提升大數據管理能力，增強市場競爭力。

企業大數據管理能力的構成

大數據收集能力。數據是開展大數據分析的前提條件，企業需要從多渠道獲取用戶行為數據、交易數據、偏好定位、市場定位等數據，才能進行精準化和個性化的廣告投放。企業應當建立全面系統的數據采集體系，設置合理數據采集頻率，為后續分析數據和應用數據提供有力支持。傳統的數據庫管理系統已經無法滿足存儲海量數據的需求，可以采用分布式存儲系統和云存儲技術提升數據的可擴展性和高可用性。數據安全性和隱私保護也是存儲過程中需要考慮的內容，通過建立健全數據安全管理機制，保證敏感信息不被泄露。數據的來源不同，其格式和質量可能存在差異，數據清洗和整合能夠排除異常數據和錯誤信息，進一步提升數據質量，確保數據的準確性。

大數據分析能力。電子商務企業應該選擇滿足自身需求的分析工具和技術，例如，數據挖掘工具、機器學習平臺、可視化分析工具等，能夠實現更快速、更準確的數據分析。大數據分析能力的提升在于深入挖掘數據背后的價值，分析用戶行為、市場趨勢等信息，對歷史數據進行回顧，并對未來趨勢進行準確預測，才能更好地制定戰略計劃。數據可視化也是大數據分析重要組成內容，采用直觀、清晰的可視化圖表，將復雜的數據信息以更為直觀的方式呈現給決策者，能更容易地理解和分析企業經營過程中存在的問題。

大數據預測能力。大數據預測能力在于建立準確的預測模型，采用先進的數據分析和機器學習技術對歷史數據進行學習，以此構建準確的數學模型來預測銷售趨勢、用戶行為等。在電商領域，市場瞬息萬變，用戶行為變化迅速，企業還需要關注數據的時效性。提升大數據預測能力不僅需要分析歷史數據，還需要及時獲取最新信息，這樣預測模型才能對外部數據信息更加敏感。大數據預測不局限于市場趨勢，也可以對個體用戶行為進行預測，對用戶歷史行為數據進行分析，深入了解用戶的興趣、偏好，在提高了用戶滿意度的同時，還增加了交易成功率。

大數據技術在電商領域的應用案例

某電商企業采用KSP（關鍵業務驅動戰略）管理方法，積極回饋VOC（Voice?of?Customer，客戶之聲），通過日常用戶滿意度調查和商業情報搜集，KSP團隊在日常工作中進行問題搜集、驗證和優化，同時每年都會進行對客戶體驗、產品體驗和政策體驗的深度分析。KSP管理方法是以關鍵業務指標為驅動的戰略管理方法，企業可以集中精力解決最關鍵的業務問題，進一步提升整體績效。通過積極回饋VOC，企業能夠直接從客戶處獲取有關產品、服務、購物體驗等方面寶貴信息。再結合用戶滿意度日常調查深入了解客戶需求、痛點和期望，可以幫助企業從海量用戶反饋中提取有價值的信息，指導產品改進和優化服務。

借助大數據技術搜集商業情報，了解市場動態、競爭對手行動以及潛在商機，對價格趨勢、產品熱度、市場份額等信息進行深入分析，能夠從海量數據中迅速識別關鍵信息，及時調整經營策略以適應市場變化。KSP團隊對問題進行搜集、驗證和優化，以此確保數據的準確性和完整性，通過對客服體驗、產品體驗和政策體驗進行深度分析，企業可以了解自身優勢和劣勢，并形成有效的改進策略。

某電商企業通過采用先進的大數據技術，重點分析歷史業務量、平均處理時長以及業務處理時長和耗損等關鍵指標，從而確定未來業務量的趨勢，為企業的戰略規劃和決策提供有力支持。采用大數據技術建立強大的數據分析平臺，整合交易記錄、用戶行為、庫存信息等多源數據，為企業提供了更全面、細致的數據集。對歷史業務量進行深入分析，企業能夠了解銷售的季節性、產品熱度、市場趨勢等信息，從而優化庫存調整策略、改善供應鏈管理，更好地應對潛在的消費高峰和低谷。企業分析平均處理時長和業務處理時長，可以深入了解業務流程效率制約因素和存在的瓶頸，對業務處理的各個環節進行精細化監控，及時發現可能存在的問題，實時調整措施以提升業務處理效率、提升服務質量；對耗損問題深入分析，可以發現庫存、物流延誤等造成耗損的原因，以多維度、多角度對耗損問題進行綜合分析，制定相應改進措施有效控制成本和提升企業的盈利能力；對歷史業務量、平均處理時長和業務處理時長進行分析，再結合市場趨勢等因素，企業可以預測未來業務量，提前做好資源準備并調整運營策略，確保自身的市場競爭力。

某電商企業通過預測時段層面的業務量，規劃人員排班表。同時，通過預測訂單，實現來訪預測，有效地應對了訂單量的波動。采用大數據技術對歷史時段內的業務量進行深入分析，考慮到每天、每周、每月不同時段的業務量波動，更準確地預測未來每個時段的業務量，從而合理規劃人員配備，避免因業務波動而導致人員不足或冗余。基于時段層面的業務量預測，制定相應的人員排班表，在高峰時段增加人手以應對激增的訂單量，在低谷時段適度減少人員以節省用工成本。通過對歷史數據進行深入挖掘，使得排班表的制定更加合理和靈活，能夠適應不同時段的業務需求。采用大數據技術分析預測來訪情況，再結合甲方提供的訂單信息對未來訂單量進行高效預測，可以更全面地了解業務情況，合理調整人員、庫存、物流等資源。在面臨突發事件或市場變化時企業可以迅速根據實時的業務情況進行調整，確保人員的靈活性和資源的最大化利用。通過大數據預測不斷進行持續優化和學習，了解業務波動的原因，進一步提升預測模型的精準度。

案例研究表明，電商企業可以利用大數據驅動決策、提高效率、滿足客戶需求，提升大數據資源收集能力、分析能力和預測能力，能夠更靈活地應對市場變化，迎接更嚴峻的市場挑戰。