大数据对电子商务的作用是什么意思？

大数据处理对电子商务的作用：

大数据处理使电子商务的运营方式数据化

在大数据的影响下，电子商务领域很大程度上改变了传统的运营模式，现今更多哦地以数据方式为主导，贯穿于企业运营中的采购、营销以及财务等过程。大数据处理使电商企业数据化运营，使企业能够通过数据分析出顾客的需求，并以此对日后的经营提前做预测，从而使成本最小化、利润最大化。例如，亚马逊企业的分别为FDFC和FC的两种数据化运营模式，前者主要用于预测热销商品，而后者则用于小众商品的分析。

大数据处理使行业应用得以垂直整合

垂直整合可以理解为一种方法，以将公司的投入与产出的比例提高或者降低到某种程度。垂直整合与价值链模型紧密联系，可指公司、供应商与经销商三者之间价值链的整合程度，而当公司将另外二者的价值链整合至其价值链之中，即是完全垂直整合。电商领域对大数据处理的应用，使得企业自身对供应商与营销商的整合能力不断增强，其间的资源得到更好的共享，企业与用户的关系越来越近，也就获得了更多制胜的机会。

大数据处理使电子商务数据资产化

随着信息时代的发展与进步，数据或大数据作为信息时代的产物将占据越发重要的地位。有相关学者分析表示，数据化竞争将引领未来的商业竞争，而企业制胜的关键将以其对数据的掌握来衡量。企业将越发重视数据，将会有越来越多有关数据的业务相应而生，如对数据分析、可视化的业务和众包模式等。大数据在不久后的将来将发展成为一项产业，将为企业创造更多的利益。

看你要分析哪些数据，又想得到怎样的运营效果。比如说你要提升网店的流量，提升转化率，那么你就要去分析从用户点击网页到最终下单购买，甚至签收（不退换货）每个环节的有效转化率；你要分析用户从不同终端进来的数据，分析不同平台广告投放的效果等。如果要看实际的电商大数据可视化分析，也可以去奥威软件的BI报表体验中心看看，那里有用虚拟数据制作的电商大数据可视化分析报表。或者你可以去了解下奥威软件的BI电商解决方案。

在中国，通过大数据人物画像来实现流量个性化已非新鲜事，同时在大洋彼岸的美国，目前已经更进一步，通过最先进的数据分析平台，电商可以通过社交平台等数据对用户个性特征进行分析，从而实现更精准的营销，而且并非“财大气粗”的中小企业也可以享受到这样的福利。
不是所有的行为数据都有价值对于电商而言，其对大数据分析的主要需求可以体现在两方面，一是快速反应出问题所在，二是发现新的用户群体
对于备受关注的后者，电商希望通过智能联网分析已有的数据，发掘并预测出用户的兴趣所在，刺激用户购买积极性，并将产品推向特定人群。
目前业界的普通实现方式是，通过用户网络上留下的历史信息、记录，来猜测喜好，例如相关图书推荐、机票航班推荐等，但失算之处可能在于精准度和推荐时机不尽人意，比如用户已经旅行归来，系统还在推荐往返机票。
目前美国有一种研究方向，通过非结构化数据分析技术对用户进行个性化维度分析，包括对用户在网络上更新的个人状态信息进行分析，如Twitter、Facebook，推定用户个性及特征，以精准定义个人并实现标签化，同时反馈给商家并与目标市场用户相匹配，从而实现产品的关联。
对此，美国数据分析科学家、Taste Analytics创始人及全美五大可视化研究中心的Derek Wang(汪晓宇)博士表示，传统的方式需要基于大量的行为数据进行分析，并相信所有的动作具有价值，但事实却并非这样，容易造成对精准度和时机的把握不尽人意;而通过对人在网络上留下的真实语言、说话方式、评价内容等进行个性化维度分析，更贴近人真实的本性，这当然也包括购买喜好，只有这样才能实现更加准确的产品购买需求挖掘。
电商商户的“福利”
目前，该分析技术在电商平台上更能直接释放效力的方式，便是针对中小型商户的解决方案：对用户产品评价进行分析，来优化产品、提升用户体验。
Derek Wang举例道，通过Taste Analytics Signals数据分析平台，亚马逊平台上的耳机商户，可以对平台上用户的产品评价及Facebook上的留言进行语义分析，得出对耳机品牌、电池寿命、品种型号的用户反馈，以及不同产品间如Bose与Sony的产品分析。
这对于美国为数众多的亚马逊、新蛋、易贝商户而言无疑十分受用，其可以及时对产品和销售过程进行优化。
另一个典型应用是电商平台本身。美国某着名的大型家居销售企业，在其电商网络平台上，通过刺激网络流量来买卖产品。利用数据分析平台，其不仅发现并解决了用户消费时 *** 连刷2次的问题，同时观察到网络流量在一周中的不平均分布，后续通过市场促销，改变了市场营销过程。
(用Taste Analytics Signals平台对Amazon某热销汽水的分析结果)
决策在数据之上而非数据本身
用户的特征来自于文本分析，用户在网络上说的每一句话都将可能成为分析点。无疑更多的数据将有力于对用户行为进行匹配，提高分析准确性，而这方面社交平台则提供了一个很好的非结构化数据的来源。
事实上，美国电商本身已经在开始着手整合社交网络的数据信息，例如闪购网站Myhabit建议用户通过亚马逊账号登陆;电商Macys需要用Facebook账号登陆(这样的整合在国内也并不鲜见)。对于用户，这样的登陆方式更方便快捷;对于商户，可以将个人信息关联起来;而对于大数据技术/服务提供商，数据分析服务便可以由此展开，进行深度数据挖掘。
在Derek Wang看来，此项围绕人的非结构化数据分析平台服务，不仅能提升结果的准确性，更重要的是它建立的不是一个推荐系统，而是一个增强智慧的过程。毕竟仅基于既有行为的数据分析会导致可能的失败，小到上述提及的机票推荐，大到金融领域采用数学模型的危险性在次贷危机中已经暴露无疑。
“由机器提取的数据内涵，通过图像的方法展示给企业决策者，决策者通过与机器互动后做出决定。数据分析平台是辅助企业决策者的工具，也是它的价值所在。” Derek Wang说道。
不谋而合，《纽约时报》资深撰稿人史蒂夫·洛尔曾着书大数据时评论，虽然决策活动对数据与分析的倚重与日俱增是大势所趋，但同时还要让常识发挥应有的作用，经验与直觉仍然在决策中占有一席之地，而好的直觉又往往建立在大量数据分析基础之上。
机器与人分工合作才更好，更加值得一提的是，直观的图像可视化的呈现方式，使得电商及商户的内部分析师即使没有IT背景，也可以轻松地掌握产品动态，从而帮助其赢得市场。
大数据确有裨益，但并不是所有企业都能成功掘金大数据;只有那些富有远见、重视系统且敢于投资的公司才会有所斩获。对于零售业而言，有三个重要战略可帮助电子商务成功运用大数据。
正确理解大数据
不必纠结于大数据到底是什么，试图计算出多少数据才算大数据是不明智的。首先，没有确切的数字或数量级可用作数据量的分界线，因为大数据不在“量”，而在“全”。通过对全面数据的分析可以发现相应的趋势，进一步预测未来。想要掌握大数据，必须具备“大数据”的思维模式，即关注于那些已帮助完成了某项任务的数据。从庞大的历史数据中寻找规律，从而预测未来;或者找出有关因素，对搜索最佳数据的系统进行改善，获得正确数据取得最大利益。
如何获取大数据
大数据被炒热和巨无霸企业在其中获得的巨大商业价值密不可分，但这并不意味着大数据是只有大公司才买得起的“独有玩偶”。小公司也能拥有自己的“大数据”。虽然大多数电商企业仍处于起步阶段，但它们也可以收集数据，挖掘优秀人才帮助做出更加明智的决定。数据分析可以从小数据开始、效果立竿见影，随后发展成为大数据。即使一家小咖啡厅也能通过探寻顾客的饮用习惯、 *** 记录以及在线定位设置而建立自己的“大数据”。
尽管中小型企业还未完全配备企业先进的大数据线上工具和模式，但他们仍能从本公司历史数据中找出规律。例如，有了一两个月推广促销活动的历史数据后，服装电商公司就可以开始分析各个品类的销售表现情况，掌握一周或一个月内的最畅销和最滞销的销售品类信息，同时清楚了解长期内的平均增长率和复合增长率。这样的数据分析方法能提供产品销售额和产品销售表现的衡量指标，从而找出产品销售模式和趋势，做出下一步商业决策。这样将帮助企业实现更大的销售额，同时，无论有无市场推广活动，都可以监控产品的销售表现。
整合零售策略与大数据
从企业的角度来看，大数据的最大价值在于零售策略与大数据技术相结合。目前，由于消费者对于他们所希望的购物时间与购物方式的要求越来越高，现代零售业已变得愈发复杂。因此，零售商需要更加聪明地来服务顾客，更加灵活地选用库存和配送订单的地点，更加明确如何使用搜集到的顾客数据进行线上线下的交叉销售和追加销售。为了达成这一目的，零售商需要借助一个定制软件来制定以顾客为导向、基于数据的策略，以便于为顾客提供个性化服务。
此外，企业必须将零售策略与数据分析最大程度地相匹配，保证销售计划的实现。大数据最大的特点之一就是在于能够高速更新和处理信息。根据这一特性，商业数据一旦生成，就可以进行相应策略的制定，帮助公司赢得时间与空间调整市场策略，以最充分地发挥自身优势。这就像防洪预警：上游一旦有所警示，下游就应立即作出回应调整。例如，涉足线上的传统零售商，在一组货品的15分钟促销时间内，往往会准备三套应变策略，以确保商品按计划销售。 通过整合零售策略和大数据，企业将能够吸引更多消费者、为他们提供定制化服务，从而提升产品销售表现、增加销售额，进而扩大收益。

电商行业相对于传统零售业来说，最大的特点就是一切都可以通过数据化来监控和改进。通过数据可以看到用户从哪里来、如何组织产品可以实现很好的转化率、你投放广告的效率如何等等问题。
当用户在电商网站上有了购买行为之后，就从潜在客户变成了价值客户。
我们一般都会将用户的交易信息，包括购买时间、购买商品、购买数量、支付金额等信息保存在自己的数据库里，所以对于这些客户，我们可以基于网站的运营数据对他们的交易行为进行分析，以估计每位客户的价值，及针对每位客户扩展营销的可能性。

大数据的意义不仅仅在于生产和掌握庞大的数据信息，更重要的是对有价值的数据进行专业化处理。

人类从来不缺数据，缺的是对数据进行深度价值挖掘与利用。可以说，从人类社会有了文字以来，数据就开始存在了，现在亦是如此。这其中唯一改变的是数据从产生，到记录，再到使用这整个流程的形式。

在金融行业中，以借贷款为例。在贷款前，贷款借出方会先利用大数据对借款人进行贷前审核，以此来保障贷后的还款率。

借出方从各个渠道合法收集借款人的标签信息，如学历，职业，薪资状况，历史借还款情况等（据说一个用户的标签维度可以达到7000个）。海量数据被放入反欺诈模型，还款能力模型，身份验证模型等数个中做训练，最终得出是否通过本次贷款申请，贷款的额度，贷款人的还款意愿等评估信息。

数据生产

在人类社会的早期，民以食为天，数据的产生大多与商品，食物，土地等挂钩。旧石器时代的部落人民在树枝或骨头上刻下凹痕来记录日常的交易活动或物品供应。

为了衡量商品长度，中国人发明了尺、里、寸、丈、步、仞等长度单位；为了衡量重量，发明了升、斗，斛等重量单位。

在互联网时代，数据的生产变得更为容易。美国互联网数据中心曾指出，互联网上的数据每年都将增长50%，每两年便将翻一倍，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。

每人每天都会产生海量数据，如视频数据，电商数据，社交数据等等。

目前我也从事数据分析，主要用到的是数据透视表；主要是提供一些报表供领导参考。其实我感觉应该用到了5W2H分析法，领导还跟我说过SWTO矩阵分析法，让我下去仔细研究。

据说数据分析要有以下的一些步骤：明确分析思路，数据收集，收集存储，数据整理，数据分析，数据呈现，报告撰写等。

电商的数据分析，我个人以为，应该至少有销量分析，包括销量，销售额，客户人数，地区分布，top30等，我们公司还有页码分析；仓库分析，包括库存清仓表，库存预警表，销售渠道分析；购买意向性分析，季节性，促销活动等对销售的影响等。具体问题具体分析，我知道的另一家电商分析却采用的是数学模型分析预测的。电商数据分析，往往可以通过这样几个步骤：

1建立完整的数据追踪体系

2对获取到的数据报表进行分析，找出其中问题

3针对从数据中找到的问题提出解决方案，评估解决方案的实现成本，并着手改进

一、首先建立数据追踪体系。

电商网站中比不可少的是网站的点击流数据，这个数据通常可以通过安装数据追踪工具来实现：如GoogleAnalytics，CNZZ等。需要注意的是，电商网站中往往会涉及到网站销售，因此需要对网站数据统计工具进行配置，获得销售订单数据。

除此之外，除了点击流数据还需要其他数据，比如不同的销售渠道会涉及到不同的数据：

1搜索引擎优化，搜索引擎站长工具后台数据，其他SEO数据

2搜索引擎营销（竞价）竞价后台数据

3社交媒体：社交媒体后台数据

4展示类广告投放广告投放平台数据等

从这些后台中拉出报表，看趋势，按照不同的维度细分，找出问题

三、提出解决方案

根据数据中发现的问题，结合业务需要，给出解决的方法。重要的是需要评估好工作量和成本，不可以做盲目的改动。电商数据积累的越来越多，人工处理分析很苦难，这就要借助大数据分析工具了，推荐大数据可视化分析工具大数据魔镜，有5个版本，云平台版本，永久免费，基础企业版离线安装使用也是免费的，另外还有标准企业版，高级企业版和hadoop版，可以针对大数据的企业的需求定制解决方案，做的很专业。谢谢采纳也是学徒级别，学习中！经济基础环境（网络可达性、物流可达性、支付可得性）；

市场活跃状况及供需关系（网络活跃度指数、网络消费价格指数、网络经营价格指数、网络融资环境指数）；

经济规模走势（网络消费指数、网络投资指数、网络贸易指数）；

经济总量（电子商务经济增加值、电子商务就业量）

洛阳儒墨科技公司——产业电商经济数据监测、预测与政策模拟平台

增强导购中数据化利用，信息检索服务，个性化服务，商品个性化推荐等。大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合，在电商行业的应用主要有增强导购中数据化利用，信息检索服务，个性化服务，商品个性化推荐等。电商即电子商务，是指以信息网络技术为手段，以商品交换为中心的商务活动。

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