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大数据分析技术在电商运营中的应用与实践

引言

电商作为时下最流行的购物模式之一，对于企业而言，如何提

高销售额、降低成本以及提升用户体验是关键的问题。大数据分

析技术将成为电商企业跨越这些难题的有力武器。本篇文章将介

绍大数据分析技术在电商运营中的应用与实践。

第一章电商数据的特点

电商平台是一个商业数据爆发的场景，大量的交易数据的积累，

给企业获取用户行为信息、产品信息、供应链信息、营销信息等

提供了重要的数据来源。但这些与数据的特点，与一般数据分析

的不同之处：

1、海量性：电商平台的数据量是数量级别的，包括产品数据、

用户行为数据、商户数据等等，而这部分数据的处理通常是起点

的。

2、多维性：电商平台的数据既包括对产品、用户、商户等进

行的描述，也包括底层的交易等更加细粒度的数据。

3、季节性：一般情况下，电商交易的数据呈现出很强的季节

性，对电商企业而言，如何在重要季节（比如双十一、五一等）

获取更大的收益是至关重要的问题。

第二章大数据分析技术在电商平台中的应用

1、用户画像

通过对于用户交易、浏览、关注等多维度的数据的分析，可以

做出较为准确的用户画像。理解用户的购买行为、喜好以及所想

需要的，为企业提供更精准的服务。

2、销售预测

通过历史销售数据的分析，对于未来的销售趋势进行预测，提

前采取合适的策略，以满足未来的销售需求，并达到销售的最大

化。

3、营销策略

通过对用户数据的分析，可以分析用户的喜好、需求以及购买

能力等方面的信息，提供促销的营销方案，并在相应的方面进行

争取市场份额。

4、风险控制

通过对数据进行深度分析，可以降低电商平台上的风险，例如，

降低用户的投诉率、退货率等问题。

5、可视化数据展现

通过可视化的方式将数据呈现出来，可以帮助企业更加直观的

理解数据，更加深刻的了解企业所处的具体状况。

6、流量分析

通过数据分析可以追溯用户从哪里进入到电商平台、用户留存

情况以及消费行为，以此为电商企业提供有效的流量及营销建议，

帮助企业拓展多种多样的业务模式。

7、个性化推荐

了解用户的行为习惯、喜好趋势、购买能力等信息，以此为基

准，精准推荐符合用户需求的产品，提升用户购买满意度及忠诚

度。

第三章大数据分析技术在电商平台中的实践

以下列举几种商业数据的实际应用情况：

1、搜狐社区

搜狐社区的一个业务创新主题围绕”吃、喝、玩、住、行“，通

过大数据算法第一时间做好跟随用户兴趣和行为数据而进行的大

提纯、定位精华化的操作，实现用户量的快速增长。

2、一号店

一号店在最近的数据应用中，使用了海量证券数据对商品进行

投资价值的分析，以此来实现人工智能在电商中的应用，并对于

投资转型提供了更加直观的实证数据。

3、淘宝

淘宝在双11当天将链接放在第一页，以此来实现数据累计，

了解消费者对于产品的喜爱程度，并随之推出合适的产品营销策

略。

4、京东

京东之前在数据分析方面的主要实践内容是数据标准化，不同

数据、不规范数据之间采用统一的字段。现在，京东相信分析方

法和分析过程将是真正崛起的领域，并且正在积极依靠机器学习、

自然语言处理等先进技术来做到更深层次的挖掘和分析。

结语

在商业时代中，数据是自然资源的极具价值的积累，电商平台

上所产生的海量数据将改变商业的规则，从而降低公司的运营成

本，提升市场竞争优势。随着大数据分析技术的不断提升和发展，

相信它在电商运营中的应用将会更加丰富和广泛。