随着商业信息和数据的激增,电子商务企业不得不依赖大数据技术帮助企业管理者做出科学合理的战略决策,从而提高自身的竞争优势。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,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
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