大數據營銷在電商行業分析

1. 大數據時代電商企業如何實行精準營銷

整合的集成數據技術對於一個成功的分析程序是至關重要的，必須要意識到不同回業務部門對數據的需求是不同答的，數據的形式不能千篇一律。相反，還需要考慮數據供給，IT部門需要將業務類型與數據形式相匹配。並不是所有的業務都需要整合過後的數據。以金融機構的眾多需求為例，風控部門需要未經處理的原始數據，以從中發現異常。比如通過搜尋多組數據中某個人地址信息的，確定其是否申請了多筆貸款等。另一方面，諸如市場部等部門希望實現准確的用戶信息定位，因此只需要其中正確的那組數據。

2. 大數據對電商未來發展有什麼影響

一、大數據是什麼 ?

數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。人們對於海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈餘浪潮的到來。「大數據」近年來在互聯網和信息行業的發展而引起人們關注。從2012年起，大數據(big
data)一詞越來越多地被提及，人們用它來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數據，並命名與之相關的技術發展與創新。

二、什麼是電子商務?

電子商務是指在互聯網上以電子交易方式進行交易活動和相關服務的活動，是傳統商業活動各環節的電子化、網路化。現在電子商務已經是我們生活中不可或缺的一部分了。

電子商務的構成要素：

四要素：商城、消費者、產品、物流。

⒈買賣：各大網路平台為消費者提供質優價廉的商品，吸引消費者購買的同時促使更多商家的入駐。

⒉合作：與物流公司建立合作關系，為消費者的購買行為提供最終保障，這是電商運營的硬性條件之一。

⒊服務：電商三要素之一的物流主要是為消費者提供購買服務，從而實現再一次的交易。

電子商務的未來和發展：

更廣闊的環境：人們不受時間空間的限制，不受傳統購物的諸多限制，可以隨時隨地在網上交易。

更廣闊的市場：在網上這個世界將會變得很小，一個商家可以面對全球的消費者，而一個消費者可以在全球的任何一家商家購物。

更快速的流通和低廉的價格：電子商務減少了商品流通的中間環節，節省了大量的開支，從而也**降低了商品流通和交易的成本。

更符合時代的要求：如今人們越來越追求時尚、講究個性，注重購物的環境，網上購物，更能體現個性化的購物過程。

三、大數據時代下的電子商務

只有行業網站、電商平台等擁有企業數據優勢，而且集合整行業信息，並有分析整合數據的能力，才能真正為企業提供真實、有效的數據分析。

那麼對於我們而言，要做有兩塊工作，常規數據分析，專題式的數據挖掘研究。常規數據分析除了在宏觀把握數據的趨勢和異動之外，還要在微觀上，將異動的數據指標進行細分，從微觀角度找出問題的所在解決問題。而專題的數據分析是我們主動的提出一些問題，進而去尋找數據並進行研究，並不是為了解決問題而解決。這看似不能最直接的解決問題，然而這些數據的解讀，我們能夠掌握

賣家想要什麼(what);

為什麼要(why);

從哪裡可以得到(where);

什麼時候我們做(when);

哪些賣家針對哪些運營策略(who);

我們應該給多少(how much);

以什麼形式進行(how);

通過5W2H的方法，結合分析手段來解決這些問題。

現在的淘寶網店，走向規模化、技術化，協作化，高投入方向發展，在當下的營銷成本居高不下的環境下，如果你還不憑借數據化運營，出局是早晚的事。

3. 大數據對電商行業的影響

大數據對電子商務能起到促進的作用，比方說電子商務企業現在可以用從大數據收集的信息增加收入從而獲得更多的消費者，並簡化店鋪的運營，甚至可以說，大數據在過去幾年中，已經改變了電子商務的面貌，其影響作用主要體現在以下幾點：

 
1、購物行為
 

大數據在開發消費者的個人資料是必不可少的。可以根據消費者的網上購買的行為數據，查看哪些產品最受歡迎，利用這些數據來制定營銷策略。
 

2、客戶服務
 

提供良好的客戶服務，是電子商務企業的關鍵。電子商務企業需要盡可能容易地讓客戶與其聯系以解決問題或提出問題。電子商務客戶由於客戶服務差而放棄了品牌或網站，所以68%的客戶都可以通過提高用戶體驗來促進銷售。

 
3、動態定價和特價優惠

 
電子商務零售商應該使大數據成為其客戶保留策略的關鍵部分。可以使用數據構建客戶資料，並找出他們喜歡花費多少費用以及什麼產品。通過跟蹤客戶的行為，與電子商務企業的在線商店互動。使用分析來幫助其開發靈活的定價和折扣。
 

4、定製優惠
 

同樣的原則適用於定製優惠。使用數據來確定客戶的購買習慣，並根據以前的購買方式向他們發送有針對性的特價優惠和折扣代碼。
 

5、供應鏈管理
 

使用大數據更有效地管理供應鏈。

 
6、預測分析
 

分析電子商務業務的各種渠道，幫助電子商務企業制定未來運營的業務計劃。電子商務企業的數據可能會顯示其在線商店部門的新購買趨勢或減緩銷售。使用這些信息來規劃下一個階段的庫存，並制定新的市場目標。
 

4. 大數據精準營銷對電商和生產行業有什麼影響

大數據（big
data），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）,平台有hadoop

5. 在電商行業如何進行大數據分析的

電商行業相對於傳統零售業來說，最大的特點就是一切都可以通過數據化來內監控和改進。通容過數據可以看到用戶從哪裡來、如何組織產品可以實現很好的轉化率、你投放廣告的效率如何等等問題。
當用戶在電商網站上有了購買行為之後，就從潛在客戶變成了價值客戶。
我們一般都會將用戶的交易信息，包括購買時間、購買商品、購買數量、支付金額等信息保存在自己的資料庫里，所以對於這些客戶，我們可以基於網站的運營數據對他們的交易行為進行分析，以估計每位客戶的價值，及針對每位客戶擴展營銷的可能性。

6. 大數據在電商行業的應用是怎樣的如何利用大數據做競品分析

如圖說抄明大數據在電商的應用已經很全面了，現在隨著市場流量成本變高，流量獲取困難，很多品牌方已經認識到利用數據指導業務，管理業務的重要性。

而利用大數據做競品調研主要市場銷量銷額的份額、熱銷SKU、品牌方的定價、促銷政策、投放渠道等幾個維度，可以了解用戶的需求發現市場潛在機會，對比品牌間在市場的競爭力，跟自己的業務情況結合分析做出營銷策略。

大數據分析關鍵點是對海量數據的挖掘，清理、處理，要麼自己組建數據分析團隊，需要一個全面的技術過硬的團隊搭建還是不容易的，要麼是第三方合作，購買數據報告，市場數據分析全面但是成本太高了，或者用第三方數據分析Saas軟體。提供數據源可視化的觀測分析、像是慢慢買、奧維雲網、魔鏡都是做大數據分析系統的，只是每個深耕不同行業、數據源獲取的方式不一樣。