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我们身处在一个大数据时代,随着近几年来,互联网服务的飞速发展,国内的互联网三大巨头之一的阿里,从好几年前就开始引入了大数据进行电子商务决策。那么到底大数据在电子商务的应用有哪些?具体来讲,电子商务行业的大数据应用有以下几个方面:精准营销、个性化服务、商品个性化推荐。
1.精准营销
互联网企业使用大数据技术采集有关客户的各类数据,并通过大数据分析建立“用户画像”来抽象地描述一个用户的信息全貌,从而可以对用户进行个性化推荐、精准营销和广告投放等。
当用户登录网站的瞬间,系统就能预测出该用户今天为何而来,然后从商品库中把合适的商品找出来,并推荐给他。大数据支持下的营销核心在于,让企业的业务在合适的时间,通过合适的载体,以合适的方式,推送给最需要此业务的用户。
首先,大数据营销具有很强的时效性。在互联网时代,用户的消费行为极易在短时间内发生变化,大数据营销可以在用户需求最旺盛时及时进行营销策略实施。
其次,可以实施个性化、差异化营销。大数据营销可以根据用户的兴趣爱好、在某一时间点的需求,做到对细分用户的一对一的营销,让业务的营销做到有的放矢,并可以根据实时性的效果反馈,及时调整营销策略。
最后,大数据营销对目标用户的信息可以进行关联性分析。大数据可以对用户的各种信息进行多维度的关联分析,从大量数据中发现数据项集之间有趣的关联和相关联系。
2.个性化服务
电子商务具有提供个性化服务的先天优势,可以通过技术支持实时获得用户的在线记录,并及时为他们提供定制化服务。
许多电商都已经尝试了依靠数据分析,在首页为用户提供全面的个性化的商品推荐。海尔和天猫提供了让用户在网上定制电视的功能,顾客可以在电视机生产以前选择尺寸、边框、清晰度、能耗、颜色、接口等属性,再由厂商组织生产并送货到顾客家中。这样的个性化服务受到了广泛欢迎。
3.商品个性化
推荐随着电子商务规模的不断扩大,商品数量和种类快速增长,顾客需要花费大量的时间才能找到自己想买的商品。
个性化推荐系统通过分析用户的行为,包括反馈意见、购买记录和社交数据等,以分析和挖掘顾客与商品之间的相关性,从而发现用户的个性化需求、兴趣等,然后将用户感兴趣的信息、产品推荐给用户。个性化推荐系统针对用户特点及兴趣爱好进行商品推荐,能有效地提高电子商务系统的服务能力,从而保留客户。
大数据在电子商务中的应用如此广泛,因此企业掌握了大数据,就掌握了在这个瞬息万变时代中处于不败之地的秘籍。
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