所屬欄目:電子商務論文 發(fā)布日期:2016-03-10 16:19 熱度:
隨著電子商務的發(fā)展,數(shù)據(jù)的價值得以體現(xiàn),企業(yè)內(nèi)部管理的數(shù)據(jù)和各種社交網(wǎng)絡下的數(shù)據(jù),使得電子商務所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)爆炸式的發(fā)展。用戶數(shù)量的增加使得企業(yè)對于用戶數(shù)據(jù)的管理增加了難度。本文是一篇電子商務論文范文,主要論述了基于大數(shù)據(jù)的線上線下電商用戶數(shù)據(jù)挖掘研究。
摘要:隨著互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟的快速發(fā)展,電子商務已經(jīng)成為國家商務發(fā)展的重要組成部分。在電子商務的發(fā)展中,海量化的數(shù)據(jù)逐漸發(fā)揮了其商業(yè)價值,這種價值是否能夠被完全挖掘出取決于數(shù)據(jù)的挖掘方式和數(shù)據(jù)的利用方式。在線上線下的商業(yè)發(fā)展中,如何對數(shù)據(jù)進行挖掘和管理,成為了電商發(fā)展的重要問題。該文研究了大數(shù)據(jù)背景下線上線下數(shù)據(jù)的特點,對數(shù)據(jù)挖掘和應用方面進行了闡述。
關(guān)鍵詞:大數(shù)據(jù),線上線下電商,用戶數(shù)據(jù),挖掘研究
大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)來臨,電子商務正在經(jīng)歷著多樣化、大規(guī)模的數(shù)據(jù)發(fā)展,龐大的數(shù)據(jù)資源使得數(shù)據(jù)處理的難度和代價增加,如何對這些數(shù)據(jù)進行捕捉和挖掘就成為電子商務發(fā)展的重要問題。O2O電子商務模式是一個聯(lián)系線下商家和線上用戶的商業(yè)平臺,其能夠?qū)嶓w經(jīng)濟與虛擬用戶相結(jié)合,為商務發(fā)展提供了全新的發(fā)展模式。用戶數(shù)據(jù)的大規(guī)模增加遠遠超出了傳統(tǒng)商務所能夠處理的數(shù)據(jù)范圍,復雜的數(shù)據(jù)充斥使得商家難以挖掘數(shù)據(jù)的價值,從研究中發(fā)現(xiàn),電子商務的數(shù)據(jù)利用率僅有5%,因此在大數(shù)據(jù)環(huán)境下,商家對O2O用戶數(shù)據(jù)的挖掘非常重要。
1 在大數(shù)據(jù)背景下O2O的用戶數(shù)據(jù)特點
相比傳統(tǒng)的數(shù)據(jù),O2O用戶數(shù)據(jù)除了交易平臺的數(shù)據(jù)之外,還帶有社交網(wǎng)絡數(shù)據(jù)、用戶終端數(shù)據(jù)等,因此O2O用戶數(shù)據(jù)符合大數(shù)據(jù)的基本特點。
1)數(shù)據(jù)體量大
隨著電商企業(yè)發(fā)展的日漸成熟,很多O2O企業(yè)產(chǎn)生的用戶數(shù)據(jù)已經(jīng)達到了TB級,加入了社交網(wǎng)絡和移動網(wǎng)絡后的O2O用戶數(shù)據(jù)不僅僅是用戶交易的數(shù)據(jù),其涵蓋了更加廣闊的數(shù)據(jù)源,未來O2O用戶數(shù)據(jù)的規(guī)模可以達到PB級或是更高的EB級,因此在未來的電子商務發(fā)展中,會有更多TB級的數(shù)據(jù)應用在決策分析中。
2)數(shù)據(jù)的類型多
O2O用戶數(shù)據(jù)的類型比較復雜,除了用戶的基本數(shù)據(jù)資料交易記錄,還帶有企業(yè)的內(nèi)部交易服務信息等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),用戶的交易反饋、平臺的數(shù)據(jù)機構(gòu)和終端信息等非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù),可以說O2O用戶數(shù)據(jù)不是由單一化的數(shù)據(jù)構(gòu)成,其更多涉及過程化的數(shù)據(jù)。
3)數(shù)據(jù)留流動速度快
電子商務發(fā)展對數(shù)據(jù)處理的速度要求很高,特別是用戶數(shù)據(jù)的實時處理有著極高的要求。用戶的數(shù)據(jù)隨著用戶的行為而產(chǎn)生,這些數(shù)據(jù)在交易的過程中會轉(zhuǎn)變?yōu)楦咚賯鬟f的數(shù)據(jù)流,比如用戶的消費情況和反饋等,如果交易時間縮短,那么就要求數(shù)據(jù)的處理速度快,傳統(tǒng)查詢式的數(shù)據(jù)處理很難適用。
4)商業(yè)價值高
在電子商務的發(fā)展中,用戶數(shù)據(jù)有著非常大的商業(yè)價值,可以說用戶是O2O發(fā)展的核心,對用戶進行分析和預測,對于電商企業(yè)的發(fā)展有著重要意義。但是由于數(shù)據(jù)種類繁多,越來越多與用戶無關(guān)的數(shù)據(jù)充斥其中,使得數(shù)據(jù)的價值密度降低,這也更好的說明了大數(shù)據(jù)背景下O2O用戶數(shù)據(jù)的重要價值。
2 大數(shù)據(jù)環(huán)境下O2O用戶數(shù)據(jù)挖掘流程和方法
1)數(shù)據(jù)挖掘的流程
O2O用戶的數(shù)據(jù)挖掘?qū)儆谝粋自動發(fā)現(xiàn)的過程,在收集數(shù)據(jù)時并沒有明確的目標,只需要從不同的數(shù)據(jù)來源中更多的獲取數(shù)據(jù),并且對數(shù)據(jù)進行簡單的預處理即可,預處理后通過各種數(shù)據(jù)的計算方法對大規(guī)模的數(shù)據(jù)進行分析。在大數(shù)據(jù)的挖掘中,首先要解決這樣一個問題,就是如何區(qū)分各個用戶群的特點,進而分析其個人的特點,從而獲得有用的商業(yè)價值,數(shù)據(jù)挖掘流程見圖1。
數(shù)據(jù)收集:O2O用戶的數(shù)據(jù)除了平臺交易的數(shù)據(jù),還包括社交網(wǎng)絡、設備終端中的數(shù)據(jù),這些用戶以“流”的形式存在,這三種數(shù)據(jù)流之前存在著內(nèi)容交叉,可以根據(jù)其交易、互動情況進行分類,從而對數(shù)據(jù)進行收集。數(shù)據(jù)預處理:數(shù)據(jù)的預處理由三個部分組成,分別是數(shù)據(jù)的準備、轉(zhuǎn)化和抽取,數(shù)據(jù)的預處理情況直接關(guān)系的數(shù)據(jù)挖掘的質(zhì)量,并且在一定程度上決定了數(shù)據(jù)挖掘的成功和失敗。原始數(shù)據(jù)中有很多冗余、噪聲數(shù)據(jù),在預處理中需要對這些數(shù)據(jù)進行整理和清晰,從而提升數(shù)據(jù)挖掘的質(zhì)量。通過結(jié)構(gòu)和半結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)處理方法對這些數(shù)據(jù)進行過濾,提取出重要數(shù)據(jù),要提升數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性,從而體現(xiàn)出更多的用戶數(shù)據(jù)特征,采用數(shù)據(jù)融合方法可以讓關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)聯(lián)合在一起,從而形成新的數(shù)據(jù)形式。數(shù)據(jù)的挖掘和應用:在數(shù)據(jù)挖掘的過程中根據(jù)商家的需要選擇數(shù)據(jù)挖掘的模型,從而針對性的進行深度挖掘。深度數(shù)據(jù)挖掘的主要模型有:關(guān)聯(lián)分析、類型分析和聚類分析等,比如根據(jù)用戶的性別、年齡、興趣等進行分類挖掘,并且進行解釋和應用。數(shù)據(jù)挖掘后主要應用在大數(shù)據(jù)的可視化分析和計算等。
2)數(shù)據(jù)挖掘的方法
通過對數(shù)據(jù)的挖掘,利用數(shù)據(jù)對商家的未來趨勢進行分析和判斷,依靠數(shù)據(jù)做出準確的決策。常見的數(shù)據(jù)挖掘方法主要有關(guān)聯(lián)規(guī)則分析、聚分類分析、社交網(wǎng)絡分析等。關(guān)聯(lián)規(guī)則分析可以分為簡單的關(guān)聯(lián)、因果關(guān)聯(lián)等,通過對用戶行為規(guī)律進行挖掘,可以發(fā)現(xiàn)其中的關(guān)聯(lián)關(guān)系,從而找出影響用戶行為的主要因素。聚類分類分析:分類四根據(jù)數(shù)據(jù)的共同點將數(shù)據(jù)分為不同的種類,比如用戶屬性、滿意度分析、購買力等,聚類分析主要用于發(fā)現(xiàn)不同的客戶群,其可以應用在用戶的購買預測方面。社交網(wǎng)絡分析:通過分析用戶的不同社會關(guān)系和屬性,從而分析用戶中潛在的關(guān)系和資源。用戶的社交網(wǎng)絡關(guān)系著用戶之間的關(guān)系和屬性,有助于商家擴充客戶源。
3 基于大數(shù)據(jù)背景下用戶數(shù)據(jù)挖掘后的應用途徑
1)精準用戶定位實施針對性的營銷
在O2O發(fā)展模式中,對用戶數(shù)據(jù)的挖掘表示著對市場的細化和精確定位,從而選擇有針對性的用戶進行營銷。通過收集、處理和加工大量的用戶交易信息,確定用戶群體的消費興趣和習慣,進而推斷用戶的下一個消費行為,從而對這些用戶制定針對性的營銷策略。根據(jù)用戶的特點進行營銷,與傳統(tǒng)的營銷相比會節(jié)約了營銷成本,提升了營銷的價值,鎖定忠誠度較高的消費者,能夠拓展更加優(yōu)秀的消費資源。利用對用戶數(shù)據(jù)的挖掘,商家可以區(qū)別用戶價值的高低,針對不同價值的用戶采用不同的營銷策略,可以讓商家獲得更好的收益回報。 2)網(wǎng)絡平臺優(yōu)化
電商營銷中網(wǎng)站平臺的頁面設置非常重要,網(wǎng)站的內(nèi)容直接影響著用戶的訪問交易情況,因此在用戶登錄和瀏覽平臺上進行用戶數(shù)據(jù)挖掘能夠了解用戶的訪問相關(guān),從而為網(wǎng)站平臺優(yōu)化提供參考。電商網(wǎng)站可以通過用戶的訪問、下單習慣來更改網(wǎng)站的結(jié)構(gòu)和內(nèi)容,比如將用戶點擊量高和交易量高的產(chǎn)品放置在首頁吸引用戶的點擊。通過對用戶瀏覽數(shù)據(jù)的挖掘,可以利用網(wǎng)頁的關(guān)聯(lián)性與用戶的期望值相結(jié)合,在用戶期望的界面上多添加導航鏈接,合理的安排服務器緩存,減少服務器的響應時間,從而提升用戶的滿意度。
3)穩(wěn)定客戶群
通過對O2O用戶的數(shù)據(jù)挖掘能夠分析用戶的喜好行為,從而利用平臺來挖掘和穩(wěn)定客戶關(guān)系,在這些數(shù)據(jù)中針對客戶資料資源進行分析,將客戶根據(jù)交易背景、興趣、習慣等進行劃分,通過對用戶行為的預測可以挖掘出潛在的消費者,并且對于已經(jīng)形成交易關(guān)系的客戶進行維護,針對價值高的用戶提供額外的服務,從而獲得更加穩(wěn)定的客戶源。利用數(shù)據(jù)分析對客戶進行預測和推薦非常重要,比如當一個用戶購買了某種產(chǎn)品并且評價較好時,其會推薦其好友進行關(guān)注,這樣的客戶群體管理有助于商家挖掘更多的潛在客戶,并且提升交易客戶的穩(wěn)定關(guān)系。
4)擴展其他增值業(yè)務
當O2O的平臺有著一定的用戶數(shù)據(jù)后,就可以建立完整的用戶數(shù)據(jù)庫,通過對用戶數(shù)據(jù)的分析,可以讓商家針對用戶提供其他的產(chǎn)品,從而增加數(shù)據(jù)的收入。現(xiàn)階段大型電商網(wǎng)站都在利用大數(shù)據(jù)開發(fā)新的應用,比如淘寶網(wǎng)的數(shù)據(jù)魔方等,很多商家由于缺少數(shù)據(jù)難以開發(fā)新的業(yè)務,比如消費信貸,而通過對數(shù)據(jù)的挖掘,發(fā)現(xiàn)其附加的價值,就能夠更好的開發(fā)新業(yè)務,比如阿里集團進行的小額信貸業(yè)務。
5)精準的開展廣告業(yè)務
通過對O2O用戶數(shù)據(jù)的挖掘可以了解用戶的主要消費點,從而為商家的廣告宣傳提供方向,在用戶消費高的地方投入廣告,從而實現(xiàn)商家希望的個性化營銷。在用戶數(shù)據(jù)庫的基礎上,建立數(shù)據(jù)庫的概率模型,對用戶的交易情況進行概率確定,通過對廣告的獲取信息來確定哪些是真實的顧客,哪些是潛在的顧客;觀察用戶對于廣告的反應程度可以作為商家投放廣告時間的參考。通過這種概率分析,可以在數(shù)據(jù)中計算出一個準確的關(guān)鍵詞,讓商家依照關(guān)鍵詞進行廣告優(yōu)化。
6)產(chǎn)品管理和服務
O2O用戶數(shù)據(jù)的挖掘為商家提供準確的營銷提供了方案,通過相應用戶的需要促進訂單生成,通過用戶的反饋來進行產(chǎn)品的改進;通過對用戶數(shù)據(jù)的分析可以讓商家的營銷發(fā)生改動,比如價格和庫存的調(diào)整等。如果商家能夠?qū)τ脩舻臄?shù)據(jù)進行精準分析,就可以通過對用戶需求的分析來尋找更多的商機。如分析用戶的喜好和相關(guān)的潛在信息,有助于提升商家的產(chǎn)品質(zhì)量和服務,從而讓商家有著更高的市場競爭力。
4 結(jié)語
隨著網(wǎng)絡技術(shù)的發(fā)展,云計算和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的成熟,電子商務中的用戶數(shù)據(jù)必將得到更好的挖掘處理,數(shù)據(jù)中隱藏的用戶價值也會被更好地利用。O2O的電子商務發(fā)展已經(jīng)逐漸從銷售轉(zhuǎn)變?yōu)橛脩糁辽希髽I(yè)在發(fā)展中已經(jīng)意識到,想要做出最準確的商務決策,首先要獲得準確的數(shù)據(jù)支持,大數(shù)據(jù)的挖掘應用會推動電子商務模式走向新的發(fā)展高度。
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文章標題:電子商務論文基于大數(shù)據(jù)的線上線下電商用戶數(shù)據(jù)挖掘研究
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