
大数据重构电商商业逻辑
电商模式降低市场交易成本,同时也让消费者得到更多实惠,它的快速发展不仅变革及颠覆众多传统行业,同时也给人们工作生活带来巨大便利。然而,在4G网络通信技术及互联网飞速发展下,传统电商模式发展增速开始放缓,并出现两个显著变化:其一,发展渠道由一二线城市向三四线城市下沉;其二,以大数据、人工智能为首的新技术,给电商行业发展带来新鲜血液,成为拉动电商发展的新引擎。
电商渠道向三四线城市下沉
经过近十年发展,眼下,电商在一二线大城市的渗透率接近饱和,三四五线城市(乡镇市场)才是其发展的重点与下一个竞争的主战场。谁先抢占三四线城市,谁就会在未来市场竞争中占据更大优势。电商城镇化布局成为电商巨头们争夺的重点,阿里、京东其实也早已看好乡镇农村市场,纷纷加大市场宣传及营销力度。京东在全国乡镇刷出数万幅贴近城镇消费者口味的墙面广告,阿里也毫不示弱,打出“生活想要好,赶紧上淘宝”等宣传口号。
然而哪里有利益哪里就有纷争,除阿里、京东、苏宁易购等大家耳熟能详的电商巨头外,乐利网等颇具特色的区域电商也正在如雨后春笋般涌现,以“农村包围城市”的姿态杀入电商行业。
“农村包围城市”的道路抓住三四线城市,更确切地说,是抓住三四线城市的商家,即使京东、淘宝早已在这片新的市场进行布局,但可能并不容易打入人心。究其原因,“商人大多是分派系”的,例如浙商、徽商、晋商及潮汕商等,三四线城市也不例外,他们都有自己的商会和组织,即使不入驻互联网平台,他们的生意依然可以做得很好,真正的壁垒不在于平台是否够大,而在于是否能利用好这层关系链条。
乐利网CEO刘霏表示:“我认识的许多商人,他们在当地都有一定影响力,这或许会是我们打入三四线城市的基础,而且当这些商人组合在一起时,产生的效应便会是‘1+1>2’的。”
在刘霏看来,消费者主要分为两大类:“价格敏感型购买者”和“目标明确的购买者”,前者对价格很敏感,会货比三家,会选择最实惠的物品;后者购买目的明确,很少进行纯浏览行为,这两种用户群很容易被撬动,且他们更多集中在三四线城市。
未来以大数据技术为依托
大数据概念及应用在当下十分火爆,那么什么是大数据?按照定义来说,大数据是指大量能收集、存储的原始数据,经过各种分析可以揭示企业行为模式和发展趋势,尤其是消费者的。从效果来说,大数据有助于电商企业进行精准市场定位,可用于最大限度地发挥业务潜力。
以微信为例,基于大数据测算,微信会向不同人群推送更符合他们消费习惯的产品。同样,当消费者淘宝购物时也会发现,在购物车最下方,淘宝会根据消费者收藏的产品分析出消费者的个人偏好,并推荐更多相关商品。
因此,当电商企业同时拥有产品和流量时,那么在精准投放方面少不了大数据帮助。充分利用大数据和人工智能等技术,通过电商平台拿到消费者的浏览习惯、消费记录等数据,并通过数据分析得出较为精准的用户画像,并将其标签化。
刘霏表示,所谓人群画像标签,包含基本属性、兴趣爱好、消费能力和消费偏好等,再配合电商平台上销售的产品,可以做到向不同消费者推送不同的产品,比如向母婴用户推荐奶粉、尿不湿,向塑形用户推荐瑜伽、健身场所等。通过大数据测算,每位消费者在登录乐利网时,都将看到自己感兴趣的产品展示,这便是基于大数据的“私人订制”。
业内人士认为,以大数据技术为依托的个性化电商才是未来,大数据可以真正辅助做到个性化推荐、用户CRM(客户关系管理)深层价值挖掘、流量价值提升、订单成交转化率提升等。这样既可降低商家运营成本,提升购物转化率,也将更大的利润让利给消费者,实现多方共赢局面。
目前,人口红利给电商行业所带来的影响力正在急剧下降,如何提高用户消费质量,进行精准化营销与个性化服务,带给用户更好的购物体验,这才是未来电商行业竞争的重点。在物联网及云计算快速发展的信息化时代,各种信息将会被更加智能化地收集和整理,经过智能化数据分析之后,为企业提供更有价值的决策参考。电商行业发展也需要创新,传统流量为王的时代将被终结,而大数据、人工智能、语义识别等技术将深入改变电商行业,让我们的生活变得更加智能与便捷。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01CDA 数据分析师:企业数字化转型的核心引擎 —— 从能力落地到价值跃迁 当数字化转型从 “选择题” 变为企业生存的 “必答题”, ...
2025-09-01数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29