
电商企业怎样用好大数据
大数据正在促生新的蓝海,催生新的经济增长点,正在成为政府和企业竞争的新焦点。2012年,瑞士达沃斯论坛发布《大数据,大影响》报告,称“数据已经成为一种新的经济资产类别,就像货币或黄金一样”。2012年,美国政府启动“大数据研究和发展计划”,将大数据上升到了国家战略层面。对于企业来说,数据正在取代人才成为企业的核心竞争力。
在众多领域中,显然电商企业比传统零售企业在这方面会更有优势,因为电商企业本身就是通过数据平台为用户提供零售服务的。那么,电商企业如何应用好这一优势?
电商企业具备先天优势
当前,我国电子商务正处于快速发展期。以阿里巴巴为例,2012年,淘宝和天猫成交量之和超过一万亿元。根据国家统计局数据,2012年全国社会消费品零售总额为20.17万亿元,一万亿元相当于其总量的4.8%。我国电子商务井喷式发展的背后是消费者数据的几何级增长,电子商务龙头企业也积极部署、探索和挖掘大数据相关应用。
——电商企业通过大数据应用创新商业模式
大数据的重要趋势就是数据服务的变革,把人分成很多群体,对每个群体甚至每个人提供针对性的服务。消费数据量的增加为电商企业提供了精确把握用户群体和个体网络行为模式的基础。电商企业通过大数据应用,可以进行个人化、个性化、精确化和智能化广告推送与推广服务的探索,创立比现有广告和产品推广形式性价比更高的全新商业模式。同时,电商企业也可以通过对大数据的把握,寻找更多更好的增加用户黏性、开发新产品和新服务、降低运营成本的方法与途径。
实际上,国外传统零售巨头早已开始大数据的应用和实践。Tesco是全球利润第二大零售商,其从会员卡的用户购买记录中,充分了解用户的行为,并基于此进行一系列的业务活动,例如通过邮件或信件寄给用户的促销可以变得更个性化,店内的商家商品及促销也可以根据周围人群的喜好、消费时段来更加有针对性,从而提高货品的流通。这样的做法为Tesco获得了丰厚的回报,仅在市场宣传一项,就能帮助其每年节省3.5亿英镑的费用。
从国内来看,我国电商企业已逐步认识到大数据应用对于电商发展的重要性。以凡客诚品为例,经过近几年的高速发展,凡客每年的销售量成倍增长,库存问题逐渐成为制约其发展的主要因素。2011年,凡客成立了数据中心,针对企业经营数据,包括库存、进货周期、周转、订单等,研究分析新产品的上架与新用户增长的关系,每上线一个新产品与它能够带来的用户二次购买的关系等,开展大数据应用实践。凡客的高库存问题目前已得到了缓解,库存周转周期由100天下降为50天~30天,有效降低了运营成本。
——电商企业通过大数据应用推动差异化竞争
当前,我国电子商务发展面临的两大突出问题是成本和同质化竞争。而大数据时代的到来将为其发展和竞争提供新的出路,包括具体产品和服务形式,通过个性化创新提升企业竞争力。
阿里巴巴通过对旗下的淘宝、天猫、阿里云、支付宝、万网等业务平台进行资源整合,形成了强大的电子商务客户群及消费者行为的全产业链信息,造就了独一无二的数据处理能力,这是目前其他电子商务公司无法模仿与跟随的。同时,也将电子商务的竞争从简单的价格战上升了一个层次,形成了差异化竞争。目前,淘宝已形成的数据平台产品,包括数据魔方、量子恒道、超级分析、金牌统计、云镜数据等100余款,功能包括店铺基础经营分析、商品分析、营销效果分析、买家分析、订单分析、供应链分析、行业分析、财务分析和预测分析等。
此外,电商企业通过大数据应用积极开拓发展新蓝海——互联网金融业务。目前阿里、京东、苏宁三大主流电商企业已相继试水。除“阿里小贷”模式比较成功之外,“京东模式”也渐出效果。2012年,京东通过与中国银行合作,推出“供应链金融服务”,供应商凭借其在京东的订单、入库单等向京东提出融资申请,核准后递交银行,再由银行给予放款。此服务可以帮助京东供应商大幅度缩短账期,资金回报率由原来的60%左右提高到226%。
警惕隐私风险
虽然电子商务企业已经走在大数据时代的前列,但在开始规划大数据美好蓝图的同时也要警惕其面临的挑战和风险。
企业信息化投资将规模化发展。电商企业内部的经营交易信息,包括商品、物流信息,以及用户的社交信息、位置信息等将构成企业大数据的主要来源。其信息量远远超越了现有企业IT架构和基础设施的承载能力,其实时性要求大大超越现有的计算能力。此外,电商企业还将面临数据孤岛、数据质量、数据格局等数据治理问题。要想依靠大数据获益,我国电商企业必将进行新一轮的信息化投资和建设。
相关管理政策尚不明确。大数据时代下,云计算必将成为电商企业选择的业务模式,其本质是数据处理技术。数据是资产,云为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道。云计算所提供的服务,既包括软件服务和应用平台服务,又包括基础设施服务,但目前我国针对云计算服务的管理政策和技术标准尚未明确。
数据安全与隐私问题突出。一方面,大量的数据汇集,包括大量的企业运营数据、客户信息、个人的隐私和各种行为的细节记录,面临的数据泄露风险将会增大。电商企业既要防止数据在云上丢掉,也要防止数据在端上被窃取和篡改。另一方面,一些敏感数据的所有权和使用权还没有明确的界定,很多基于大数据的分析都未考虑到其中涉及的个人隐私问题。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
剖析 CDA 数据分析师考试题型:解锁高效备考与答题策略 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师考试作为衡量数据专业能力的 ...
2025-07-04SQL Server 字符串截取转日期:解锁数据处理的关键技能 在数据处理与分析工作中,数据格式的规范性是保证后续分析准确性的基础 ...
2025-07-04CDA 数据分析师视角:从数据迷雾中探寻商业真相 在数字化浪潮席卷全球的今天,数据已成为企业决策的核心驱动力,CDA(Certifie ...
2025-07-04CDA 数据分析师:开启数据职业发展新征程 在数据成为核心生产要素的今天,数据分析师的职业价值愈发凸显。CDA(Certified D ...
2025-07-03从招聘要求看数据分析师的能力素养与职业发展 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业的核心资产,数据分析师岗位也随 ...
2025-07-03Power BI 中如何控制过滤器选择项目数并在超限时报错 引言 在使用 Power BI 进行数据可视化和分析的过程中,对过滤器的有 ...
2025-07-03把握 CDA 考试时间,开启数据分析职业之路 在数字化转型的时代浪潮下,数据已成为企业决策的核心驱动力。CDA(Certified Da ...
2025-07-02CDA 证书:银行招聘中的 “黄金通行证” 在金融科技飞速发展的当下,银行正加速向数字化、智能化转型,海量数据成为银行精准 ...
2025-07-02探索最优回归方程:数据背后的精准预测密码 在数据分析和统计学的广阔领域中,回归分析是揭示变量之间关系的重要工具,而回 ...
2025-07-02CDA 数据分析师报考条件全解析:开启数据洞察之旅 在当今数字化浪潮席卷全球的时代,数据已成为企业乃至整个社会发展的核心驱 ...
2025-07-01深入解析 SQL 中 CASE 语句条件的执行顺序 在 SQL 编程领域,CASE语句是实现条件逻辑判断、数据转换与分类的重要工 ...
2025-07-01SPSS 中计算三个变量交集的详细指南 在数据分析领域,挖掘变量之间的潜在关系是获取有价值信息的关键步骤。当我们需要探究 ...
2025-07-01CDA 数据分析师:就业前景广阔的新兴职业 在当今数字化时代,数据已成为企业和组织决策的重要依据。数据分析师作为负责收集 ...
2025-06-30探秘卷积层:为何一个卷积层需要两个卷积核 在深度学习的世界里,卷积神经网络(CNN)凭借其强大的特征提取能力 ...
2025-06-30探索 CDA 数据分析师在线课程:开启数据洞察之旅 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业决策、创新与发展的核心驱 ...
2025-06-303D VLA新范式!CVPR冠军方案BridgeVLA,真机性能提升32% 编辑:LRST 【新智元导读】中科院自动化所提出BridgeVLA模型,通过将 ...
2025-06-30LSTM 为何会产生误差?深入剖析其背后的原因 在深度学习领域,LSTM(Long Short-Term Memory)网络凭借其独特的记忆单元设 ...
2025-06-27LLM进入拖拽时代!只靠Prompt几秒定制大模型,效率飙升12000倍 【新智元导读】最近,来自NUS、UT Austin等机构的研究人员创新 ...
2025-06-27探秘 z-score:数据分析中的标准化利器 在数据的海洋中,面对形态各异、尺度不同的数据,如何找到一个通用的标准来衡量数据 ...
2025-06-26Excel 中为不同柱形设置独立背景(按数据分区)的方法详解 在数据分析与可视化呈现过程中,Excel 柱形图是展示数据的常用工 ...
2025-06-26