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电子商务从大数据中挖宝必备五大要素

[日期:2014-01-15] 来源:IT168   作者: [字体: ]

  提到电子商务,自然会联想到大数据,如今“大数据”频繁地出现在媒体上,通过大数据,商家可以收集和分析数据,了解客户的购物模式和消费体验,从而改进产品设计,调整电子商务策略。

  随着企业处理的数据量越来越大,数据处理工具的智能化程度越来越高,处理速度越来越快,价格也越来越实惠。大数据分析不仅仅是一种趋势,而是许多大型电子商务公司必不可少的一项工作内容。

  1、驾驭大数据

  数据集往往非常庞大,很难用传统的数据库管理工具进行处理,截至2012年, 数据集由几十兆字节至数拍字节的数据组成。这些数据包括访问网页、登陆、在线交易等等。目前数据集的规模在不断增大。

  非结构化数据,比如每分钟有100小时长度的视频上传到Youtube,每天约有1.75亿条新发布到Twitter上的信息,这些数据容量大,难以处理,其迅猛增长的态势对我们的数据处理能力提出挑战。

  企业应使用相应工具对数据进行压缩和筛选,仅展现与特定内容相关的数据。目前一些企业已实施大数据策略,一些企业正在开发或者打算开发大数据。

  2、捕捉和存储

  这是第一步,大数据改变了业务模式,比如通过捕捉、存储和分析用户在社交媒体上发表的售后体验,可以提高质量,改进服务。企业不仅应捕捉和存储大数据,还应开发和利用大数据,因为只有开发和利用大数据,才能挖掘出大数据蕴藏的巨大价值,特别是应使用专门工具分析和开发杂乱的、非结构化的数据。

  3、筛选

  了解消费者情绪,优化供应链,去除虚假数据,为此,企业应对基础设施和软件进行投资,运用相应算法处理大数据,并聘请数据科学家完成相应工作。

  只有对数据进行压缩处理,智能地展现与特定内容相关的数据,才能更好地利用大数据。例如,企业的高级管理人员往往对公司的各个生产线的汇总数据感兴趣,而产品经理则仅对自己负责管理的某一产品的相关数据感兴趣,且需要与此相关的详细数据,通过相应工具软件,他们各自从大量数据中找到了所需数据。

  4、分析

  电子商务企业的规模在不断增大,企业需要对其核心业务数据进行分析,不能再凭感觉或直觉制定关键决策,最好对所有与客户相关的业务数据进行分析,以留住现有客户,吸引他们购买更多的商品,同时羸得更多新客户。

  “好像拥有的数据越多,我们需求的越多。”随着数据量的增加,模式匹配,模拟和预测分析技术变得愈发重要。使用合适的搜索引擎,从海量数据中自动筛选出有用的数据,找出问题和机会,并自动利用这些搜索结果,这对企业来说是非常重要的。

  我们分析的数据的容量在不断增大,如果能够利用相应工具自动对数据进行分析,就简化了数据分析工作,员工不必再象从前那样在必要时才筛选、分析数据,而是可以随时完成这项工作。

  5、提供定制产品和个性化服务

  分析和细分市场,根据个人或消费群体的喜好或者消费行为提供富有个性化的产品,比如,营销部门可以收集一些有价值的信息,找出购物者的兴趣所在,然后有针对性地组织一些营销活动,从而增加了企业在竞争中的优势,

  2013年,在大数据研究方面取得了很大进展,许多企业认识到大数据对企业发展的重要性,但还没有广泛地开发和利用大数据,期待2014年会有更多的企业从大数据中挖掘到财富。





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