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摘 要:随着信息技术和网络化经济的快速进步,企业为了提高市场竞争力,大量使用包含数据分析等的各类数字服务,大数据、云计算等新兴数字技术服务逐渐成熟,数据分析正深刻影响电子商务行业的发展。本文阐述了大数据的概念和特点,分析了大数据在电子商务企业的应用现状,以及大数据在电子商务行业面临的威胁和挑战,并且给出了相应的对策。文章还给出了大数据运营在电子商务领域中的应用案例,如电子商务的库存管理、网络营销、客户管理等领域。
关键词:大数据;电商企业;运营
一、大数据运营的相关理论概念
1.大数据的概念
大数据,是指其内容无法在一定时间内被常规软件工具所捕获、管理和处理的庞大的数据集。大数据技术,则是指能够从各种类型的数据中快速获取有价值信息的能力。大数据技术的意义不在于掌握海量的数据信息,而在于对这些数据进行高效的专业化处理,从中挖掘出有价值的信息。适用于大数据的技术,包括大规模并行处理数据库、数据挖掘网格、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展存储系统等。
2.大数据的特点
大数据具有四个基本特征:第一,数据量巨大。百度资料表明,其新首页导航每天需要提供超过1.5PB(1PB=1024TB)的数据,如果将这些数据全部打印出来,它将超过5000亿张A4纸,可见数据量是非常巨大的。第二,数据的类型是多种多样的。数据的类型不仅是文本,还包括图片、视频、音频、地理信息和其他类型的数据。第三,要求处理速度迅速。数据处理必须遵循一秒定律,需要能够从各种类型的数据中快速获取高价值信息。第四,价值密度低。以视频监控为例,在不间断的监控过程中,一小时的视频数据可能只包含一两秒钟的有价值信息。
二、大数据运营在电商企业的应用现状
根据中国信息通信研究院《中国数字经济发展白皮书(2020年)》中的数据显示,以电子商务为代表的数字经济近年来正取得长足的进步,我国数字经济增加值规模由2005年的2.6万亿元扩张到2019年的35.8万亿元,数字经济占GDP比重逐年提升,由2005年的14.2%提升至2019年的36.2%,2019年占比同比提升1.4个百分点,在国民经济中的地位进一步凸显。
在当前大数据时代,利用大数据技术的数据采集、处理和分析功能,可以使电子商务运营朝着精准化的方向不断发展。对于电商平台或者移动终端,以及第三方服务平台,只要电商企业和消费者之间存在联系,就会产生相应的商业数据。对于这些数据信息,由于其数量巨大、信息分散、类型繁杂等特点,很难使用传统的收集和处理的方法来进行数据收集和处理,正因为如此,使得企业越来越依赖于大数据技术和相关服务。电商数据通常具有高度多样化的特点。例如,对于互联网上的电子商务企业,在一笔订单产生的时候,企业可以收集到的不仅有消费者的基本信息,还有消费者对产品的看法,甚至在数据中包含了消费者的消费观念,企业在实施相关的数据分析时,获取并分析其消费意见的相关因素,也就可以制定和优化运营策略,从而能够为消费者提供更有针对性的服务,提高自身的市场竞争力。在大数据时代,一些过去很容易被忽略或者很难收集和分析的信息经过数据分析后可能会产生重要的价值,为电商企业提供准确及时的信息,从而为企业的各种运营策略提供科学合理的支持。
三、大数据运营在电商企业面临的挑战
1.大数据运营缺乏专业的人才
企业已经意识到大数据运营对于行业发展的重要性,并积极做出应对措施,根据中国信息通信研究院的《中国大数据发展调查报告(2018年)》中的数据显示,65.2%的受访企业已经成立了数据分析部门,正在计划成立相关数据部门的企业占比为24.4%。目前,接近2/3的企业已经成立了数据分析部门,企业对数据分析的重视程度进一步提高。《中国数字经济发展与就业白皮书(2019年)》当中统计的数据也显示,我国的数字经济就业岗位高达1.91亿个,同比增长11.5%。数字经济快速发展,带动就业结构的优化升级,进而使得数据分析人才需求激增。然而与之相对的现状是,我国现阶段的大数据人才的数量远远不能满足企业的需求。根据猎聘网2019年8月发布的《2019年中国AI&大数据人才就业趋势报告》中的数据显示,目前的中国数据分析人才仅有46万左右,大数据人才缺口高达150万。人才的短缺正在制约我国大数据的发展,更进一步制约着我国包括电子商务在内的众多行业的发展。高校应该是培养大数据人才的摇篮,然而目前我国的很多高校还没有设置相关的课程,这方面的师资储备也不够,短时间无法形成系统的教学体系。人才的培养应当从教育抓起,我国应该在高校开设更多的相关专业课程,重点培养大数据人才,以保证人才的储备和输出。
2.数据安全问题严重
我们的日常生活和工作已经离不开手机,每天我们都会浏览很多网页,使用很多App,在这些过程中,我们的行为会产生和留下諸多数据,比如我们的手机号码、兴趣爱好、浏览历史、朋友圈、消费记录等,同时我们要使用手机访问网络,会经常被要求打开手机的定位功能,开了这一功能的手机会不断地记录和上传我们行动的轨迹,我们上午去过哪里、中午在哪里用餐、午餐花费了多少钱、晚上下班使用了什么交通工具、经过了哪些路线等等。这些数据会被我们浏览过的网站、使用过的App获取、保存,甚至提炼分析。以上这些看似繁杂而零碎的细节是可以通过数据分析技术自动处理的,从而把我们作为一个个整体来理解、分类和标记。很多互联网企业正是通过这类技术找到我们当中的精准客户,然后进行精准营销,以实现投资回报率ROI的最大化,这就使得我们的个人信息有了被窃取和贩卖的价值,甚至可能被犯罪分子利用,造成损失。可以想见,在大数据时代,人们必须考虑随之而来的数据安全问题和个人隐私泄露的危机,这是迫在眉睫的难题。 3.获取大数据的挑战
在大数据时代,企业的大数据技术从很大程度上决定了企业的市场竞争力,而技术的追赶意味着资本的投入和人才的引进,这意味着中小型企业在进行关键的市场争夺时很难抢得先机。在现阶段,为数不多的大数据人才往往更愿意选择待遇更好、前景更优的企业来进入发展,中小型企业在人才的获取上相较于大型企业来说很难有发言权,在技术的更新方面也常常由于经费的不足而后继乏力,企业的发展因此陷入恶性循环。很多时候,在这些企业还在苦苦寻找自身的客户时,拥有先进的大数据技术和大数据人才的企业已经精准地定位了潜在客户群体,开始推行针对而高效的营销策略进而占领市场,在这种情况下,越来越多的中小型企业会面临被市场淘汰的危机。
4.处理大数据的挑战
由于数据的时效性,只有高效地处理数据获得的信息才具有现实价值,目前绝大部分电子商务企业由于技术的受限正受到海量数据的困扰,为了研究这些数据,甚至有的企业忽略了销售,因为他们花了太多时间研究数据。企业也知道,只是拥有数据远远不够,数据对电子商务产生作用才是有价值的。那么数据如何发挥作用呢?答案是数据处理。选择好的数据处理方法,可以节省大量时间,让数据发挥其价值。在目前大环境没有改变的情况下,电子商务企业只能利用现有的平台,比如与一些社交网站合作,从他们那里获取一些外部数据,并从这些数据中找出有价值的信息。将自己的企业数据与这些外部数据相结合,扩展自己的数据链接,增强自己的数据深度。
5.在大数据中难以辨别真假信息
在大数据时代的背景下,数据总量巨大、类型很多,企业获取的数据中总是混杂着大量的垃圾信息和虚假信息,对这类信息的筛选和分辨工作繁杂而容错率低,可能一个失误就会导致企业的决策发生错误,甚至造成损失。如何迅速地处理无用和虚假的信息,把有效和正确的信息留下来,是大数据技术的关键之一,也是目前电商企业所面临的挑战之一。
四、大数据运营在电商企业的对策
1.加快技术革新和人才培养
大数据运营专业人才的紧缺对电子商务的发展是很不利的,国家已日渐重视,国务院于2019年2月13日印发《国家职业教育改革实施方案》,为深化复合型技术技能人才培养培训模式改革,借鉴国际职业教育培训普遍做法,重点围绕服务国家需要、市场需求、学生就业能力提升,正式启动1+X证书制度试点工作。2019年4月4日,教育部、国家发展改革委、财政部、市场监管总局联合印发《关于在院校实施“学历证书+若干职业技能等级证书”制度试点方案》,明确了1+X证书制度试点工作任务、试点内容、试点范围、进度安排及相关职责划分。教育部于同年公布了三批1+X证书试点,其中1+X“电子商务数据分析职业技能等级证书”列入第二批职业技能等级证书试点范围。
证书是响应国家1+X证书制度建设号召,建立的电子商务数据分析领域的专门的职业技能等级证书。从电子商务职业领域逻辑起点出发,按照职业能力水平(由低到高)、工作任务复杂程度(由易到难),由初级到高级进行纵向分级,一体化构建并形成了《电子商务数据分析职业技能等级标准》。证书落实了教育部对“X”证书是“1”的“强化、补充、拓展”的精神。高校应当积极响应国家1+X证书制度建设号召,大力培养大数据运营方面的人才,同时在教育过程中保持与企业的沟通,以满足企业需求为根本出发点,加强实践能力的培养。除此以外,还应加强行业间的人才交流,培养适合行业发展、具有较强专业知识与技能的高素质人才。
2.从立法和技术两个方面保证数据安全
2020年7月,《中华人民共和国数据安全法(草案)》在第十三届全国人大常委会第二十次会议上提请审议,这是我国进入数据时代后,对数据安全问题一次积极的立法回应,该法在数据安全领域具有基础性法律地位。但是对于个人信息的保密仍然缺乏相关的具体规定,无法明确泄露的程度和相应的法律责任,相关法律法规需要进一步完善。同时应当在技术上寻求发展,用技术来保障用户信息的安全,避免个人隐私的泄露。通过法律和技术的双保险,实现大数据时代的数据安全。
3.创新商业模式,转变思维模式
电子商务的发展已进入整合营销的时代,企业必须细分消费群体,准确把握不同群体的个性化需求,提供有针对性的个性化服务,才能获得消费者的青睐,而传统的经营模式是不能帮助企业达成这些目的的。大数据技术可以帮助企业完善广告策略,进行精准营销,提高消费者的黏性,同时降低运营成本。当前,企业的思维转变极其重要,只有利用大数据捕捉用户习惯和用户需求,快速了解用户想法,才能根据用户想法做出相应的推荐,完成交易。电子商务的发展必须依靠大数据的发展和进步,我国的淘宝、京东等电商平台敏锐地意识到了这一点,较早地应用了大数据,从而占据了市场的先机。
4.实现竞争的差异化
目前,电子商务发展最大的问题是价格参差不齐和产品同质化严重。在大数据的背景下,数据处理给电商发展提供了新的思路,通過分析客户个性化的需求,了解消费者潜在个性化产品的要求,从而生产差异化的产品,提供差异化的服务,进而提高企业的市场竞争力。
五、大数据在电子商务中的应用
1.大数据可以应用于库存管理
以电商库存为例,对企业而言,库存积压和库存不足都会导致不同程度的损失,是各行各业过去尽力避免却难以解决的问题,因为随着每一笔采购订单和销售订单的产生和取消、商品的出库和入库,库存数据每时每刻都在发生变动,这使得传统的库存管理效率低下,具有严重的误差和滞后性,很难避免损失的产生。随着大数据技术的出现和发展,企业可以通过搭建库存系统,分析库存数据,如库存周转率、动销率、安全库存数量等数据指标,对市场的供需进行及时准确的预测,从而制定出合理的生产计划,帮助企业减少资金的占用,甚至实现零库存。 2.大数据可以应用于网络营销
利用大数据技术,企业可以通过网页数据挖掘,把客户在页面上的浏览情况和个人信息进行攫取、处理和分析,从而绘制人群画像,根据不同的人群采用不同的策略,推送不同的商品,从而提高客户的购买率,这能为企业提升销量的同时节约各个环节的人力和物力。
3.大数据可以应用于客户管理
客户管理就是根据不同等级的客户进行不同策略的营销,提供不同的服务和产品。电商企业可以把客户进行分类,类似于银行的一般客户和VIP客户,利用大数据技术,这会变得很容易。例如客户的客单价、复购率、下单频率等,企业可以通过这一系列的数据指标分析每位客户的价值,从而对客户进行分类。同时,企业还可以利用大数据技术,评定合作商家和客户的信用情况,从而促进企业有序地发展。
六、结论和展望
大数据运营的出现,打破了传统的电商运营模式,应运而生的一系列个性化的生产方式和个性化服务,对电子商务行业产生了深远的影响,传统的经营理念已经被淘汰,由新的模式所取代。大数据运营在电子商务中的出现根据运营的产品和服务的对象的不同,在互联网信息时代的基础上,总结出不同的运营模式:B2B企业互惠、B2C在线直销、C2C消费者交易、O2O的互联网销售等模式。新型的运作模式有效地提高了交易速度,简化了交易程序,提高了交易质量。大数据运营模式已经深深地影响了电子商务的发展,不同模式的电子商务将如何发展下去成为时代新的闪光点。当然,目前技术手段、人才储备等方面都有明显的不足之处,需要不断探索,摸索出更加合适的商业模式,帮助二者有机結合,促进电子商务的发展进步。
参考文献:
[1]赵振亚,熊政力.大数据对电子商务发展的挑战及对策研究[J].现代商业,2018(02):60-61.
[2]滕珺,朱晓玲.大数据在美国基础教育中的运用(节选)[J].基础教育论坛,2014.
[3]中国信息通信研究院.中国数字经济发展白皮书(2020年)[R].2020(07).
[4]中国信息通信研究院.中国大数据发展调查报告(2018年)[R].2018(07).
[5]中国信息通信研究院.中国数字经济发展与就业白皮书(2019年) [R].2019(07).
[6]猎聘.2019年中国AI&大数据人才就业趋势报告[R].2019(09).
[7]何静.精准营销在电子商务中的应用研究[J].电子商务,2020(12):52-53.
[8]涂新莉,刘波,林伟伟.大数据研究综述[J].计算机应用研究,2014,31(06):1612-1616+1623.
[9]栾碧雅.社交网络虚假信息传播影响因素及治理策略研究[D].吉林大学,2020.
作者简介:朱吟,女,硕士研究生,四川现代职业学院专职教师,讲师,1+X电子商务数据分析培训师,研究方向:电子商务、物流管理;许耿,四川现代职业学院电子商务专业带头人,副教授,国家电子商务师、国家物流师、国家经济师、1+X电子商务数据分析培训师,研究方向:电子商务、物流管理、信息管理
关键词:大数据;电商企业;运营
一、大数据运营的相关理论概念
1.大数据的概念
大数据,是指其内容无法在一定时间内被常规软件工具所捕获、管理和处理的庞大的数据集。大数据技术,则是指能够从各种类型的数据中快速获取有价值信息的能力。大数据技术的意义不在于掌握海量的数据信息,而在于对这些数据进行高效的专业化处理,从中挖掘出有价值的信息。适用于大数据的技术,包括大规模并行处理数据库、数据挖掘网格、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展存储系统等。
2.大数据的特点
大数据具有四个基本特征:第一,数据量巨大。百度资料表明,其新首页导航每天需要提供超过1.5PB(1PB=1024TB)的数据,如果将这些数据全部打印出来,它将超过5000亿张A4纸,可见数据量是非常巨大的。第二,数据的类型是多种多样的。数据的类型不仅是文本,还包括图片、视频、音频、地理信息和其他类型的数据。第三,要求处理速度迅速。数据处理必须遵循一秒定律,需要能够从各种类型的数据中快速获取高价值信息。第四,价值密度低。以视频监控为例,在不间断的监控过程中,一小时的视频数据可能只包含一两秒钟的有价值信息。
二、大数据运营在电商企业的应用现状
根据中国信息通信研究院《中国数字经济发展白皮书(2020年)》中的数据显示,以电子商务为代表的数字经济近年来正取得长足的进步,我国数字经济增加值规模由2005年的2.6万亿元扩张到2019年的35.8万亿元,数字经济占GDP比重逐年提升,由2005年的14.2%提升至2019年的36.2%,2019年占比同比提升1.4个百分点,在国民经济中的地位进一步凸显。
在当前大数据时代,利用大数据技术的数据采集、处理和分析功能,可以使电子商务运营朝着精准化的方向不断发展。对于电商平台或者移动终端,以及第三方服务平台,只要电商企业和消费者之间存在联系,就会产生相应的商业数据。对于这些数据信息,由于其数量巨大、信息分散、类型繁杂等特点,很难使用传统的收集和处理的方法来进行数据收集和处理,正因为如此,使得企业越来越依赖于大数据技术和相关服务。电商数据通常具有高度多样化的特点。例如,对于互联网上的电子商务企业,在一笔订单产生的时候,企业可以收集到的不仅有消费者的基本信息,还有消费者对产品的看法,甚至在数据中包含了消费者的消费观念,企业在实施相关的数据分析时,获取并分析其消费意见的相关因素,也就可以制定和优化运营策略,从而能够为消费者提供更有针对性的服务,提高自身的市场竞争力。在大数据时代,一些过去很容易被忽略或者很难收集和分析的信息经过数据分析后可能会产生重要的价值,为电商企业提供准确及时的信息,从而为企业的各种运营策略提供科学合理的支持。
三、大数据运营在电商企业面临的挑战
1.大数据运营缺乏专业的人才
企业已经意识到大数据运营对于行业发展的重要性,并积极做出应对措施,根据中国信息通信研究院的《中国大数据发展调查报告(2018年)》中的数据显示,65.2%的受访企业已经成立了数据分析部门,正在计划成立相关数据部门的企业占比为24.4%。目前,接近2/3的企业已经成立了数据分析部门,企业对数据分析的重视程度进一步提高。《中国数字经济发展与就业白皮书(2019年)》当中统计的数据也显示,我国的数字经济就业岗位高达1.91亿个,同比增长11.5%。数字经济快速发展,带动就业结构的优化升级,进而使得数据分析人才需求激增。然而与之相对的现状是,我国现阶段的大数据人才的数量远远不能满足企业的需求。根据猎聘网2019年8月发布的《2019年中国AI&大数据人才就业趋势报告》中的数据显示,目前的中国数据分析人才仅有46万左右,大数据人才缺口高达150万。人才的短缺正在制约我国大数据的发展,更进一步制约着我国包括电子商务在内的众多行业的发展。高校应该是培养大数据人才的摇篮,然而目前我国的很多高校还没有设置相关的课程,这方面的师资储备也不够,短时间无法形成系统的教学体系。人才的培养应当从教育抓起,我国应该在高校开设更多的相关专业课程,重点培养大数据人才,以保证人才的储备和输出。
2.数据安全问题严重
我们的日常生活和工作已经离不开手机,每天我们都会浏览很多网页,使用很多App,在这些过程中,我们的行为会产生和留下諸多数据,比如我们的手机号码、兴趣爱好、浏览历史、朋友圈、消费记录等,同时我们要使用手机访问网络,会经常被要求打开手机的定位功能,开了这一功能的手机会不断地记录和上传我们行动的轨迹,我们上午去过哪里、中午在哪里用餐、午餐花费了多少钱、晚上下班使用了什么交通工具、经过了哪些路线等等。这些数据会被我们浏览过的网站、使用过的App获取、保存,甚至提炼分析。以上这些看似繁杂而零碎的细节是可以通过数据分析技术自动处理的,从而把我们作为一个个整体来理解、分类和标记。很多互联网企业正是通过这类技术找到我们当中的精准客户,然后进行精准营销,以实现投资回报率ROI的最大化,这就使得我们的个人信息有了被窃取和贩卖的价值,甚至可能被犯罪分子利用,造成损失。可以想见,在大数据时代,人们必须考虑随之而来的数据安全问题和个人隐私泄露的危机,这是迫在眉睫的难题。 3.获取大数据的挑战
在大数据时代,企业的大数据技术从很大程度上决定了企业的市场竞争力,而技术的追赶意味着资本的投入和人才的引进,这意味着中小型企业在进行关键的市场争夺时很难抢得先机。在现阶段,为数不多的大数据人才往往更愿意选择待遇更好、前景更优的企业来进入发展,中小型企业在人才的获取上相较于大型企业来说很难有发言权,在技术的更新方面也常常由于经费的不足而后继乏力,企业的发展因此陷入恶性循环。很多时候,在这些企业还在苦苦寻找自身的客户时,拥有先进的大数据技术和大数据人才的企业已经精准地定位了潜在客户群体,开始推行针对而高效的营销策略进而占领市场,在这种情况下,越来越多的中小型企业会面临被市场淘汰的危机。
4.处理大数据的挑战
由于数据的时效性,只有高效地处理数据获得的信息才具有现实价值,目前绝大部分电子商务企业由于技术的受限正受到海量数据的困扰,为了研究这些数据,甚至有的企业忽略了销售,因为他们花了太多时间研究数据。企业也知道,只是拥有数据远远不够,数据对电子商务产生作用才是有价值的。那么数据如何发挥作用呢?答案是数据处理。选择好的数据处理方法,可以节省大量时间,让数据发挥其价值。在目前大环境没有改变的情况下,电子商务企业只能利用现有的平台,比如与一些社交网站合作,从他们那里获取一些外部数据,并从这些数据中找出有价值的信息。将自己的企业数据与这些外部数据相结合,扩展自己的数据链接,增强自己的数据深度。
5.在大数据中难以辨别真假信息
在大数据时代的背景下,数据总量巨大、类型很多,企业获取的数据中总是混杂着大量的垃圾信息和虚假信息,对这类信息的筛选和分辨工作繁杂而容错率低,可能一个失误就会导致企业的决策发生错误,甚至造成损失。如何迅速地处理无用和虚假的信息,把有效和正确的信息留下来,是大数据技术的关键之一,也是目前电商企业所面临的挑战之一。
四、大数据运营在电商企业的对策
1.加快技术革新和人才培养
大数据运营专业人才的紧缺对电子商务的发展是很不利的,国家已日渐重视,国务院于2019年2月13日印发《国家职业教育改革实施方案》,为深化复合型技术技能人才培养培训模式改革,借鉴国际职业教育培训普遍做法,重点围绕服务国家需要、市场需求、学生就业能力提升,正式启动1+X证书制度试点工作。2019年4月4日,教育部、国家发展改革委、财政部、市场监管总局联合印发《关于在院校实施“学历证书+若干职业技能等级证书”制度试点方案》,明确了1+X证书制度试点工作任务、试点内容、试点范围、进度安排及相关职责划分。教育部于同年公布了三批1+X证书试点,其中1+X“电子商务数据分析职业技能等级证书”列入第二批职业技能等级证书试点范围。
证书是响应国家1+X证书制度建设号召,建立的电子商务数据分析领域的专门的职业技能等级证书。从电子商务职业领域逻辑起点出发,按照职业能力水平(由低到高)、工作任务复杂程度(由易到难),由初级到高级进行纵向分级,一体化构建并形成了《电子商务数据分析职业技能等级标准》。证书落实了教育部对“X”证书是“1”的“强化、补充、拓展”的精神。高校应当积极响应国家1+X证书制度建设号召,大力培养大数据运营方面的人才,同时在教育过程中保持与企业的沟通,以满足企业需求为根本出发点,加强实践能力的培养。除此以外,还应加强行业间的人才交流,培养适合行业发展、具有较强专业知识与技能的高素质人才。
2.从立法和技术两个方面保证数据安全
2020年7月,《中华人民共和国数据安全法(草案)》在第十三届全国人大常委会第二十次会议上提请审议,这是我国进入数据时代后,对数据安全问题一次积极的立法回应,该法在数据安全领域具有基础性法律地位。但是对于个人信息的保密仍然缺乏相关的具体规定,无法明确泄露的程度和相应的法律责任,相关法律法规需要进一步完善。同时应当在技术上寻求发展,用技术来保障用户信息的安全,避免个人隐私的泄露。通过法律和技术的双保险,实现大数据时代的数据安全。
3.创新商业模式,转变思维模式
电子商务的发展已进入整合营销的时代,企业必须细分消费群体,准确把握不同群体的个性化需求,提供有针对性的个性化服务,才能获得消费者的青睐,而传统的经营模式是不能帮助企业达成这些目的的。大数据技术可以帮助企业完善广告策略,进行精准营销,提高消费者的黏性,同时降低运营成本。当前,企业的思维转变极其重要,只有利用大数据捕捉用户习惯和用户需求,快速了解用户想法,才能根据用户想法做出相应的推荐,完成交易。电子商务的发展必须依靠大数据的发展和进步,我国的淘宝、京东等电商平台敏锐地意识到了这一点,较早地应用了大数据,从而占据了市场的先机。
4.实现竞争的差异化
目前,电子商务发展最大的问题是价格参差不齐和产品同质化严重。在大数据的背景下,数据处理给电商发展提供了新的思路,通過分析客户个性化的需求,了解消费者潜在个性化产品的要求,从而生产差异化的产品,提供差异化的服务,进而提高企业的市场竞争力。
五、大数据在电子商务中的应用
1.大数据可以应用于库存管理
以电商库存为例,对企业而言,库存积压和库存不足都会导致不同程度的损失,是各行各业过去尽力避免却难以解决的问题,因为随着每一笔采购订单和销售订单的产生和取消、商品的出库和入库,库存数据每时每刻都在发生变动,这使得传统的库存管理效率低下,具有严重的误差和滞后性,很难避免损失的产生。随着大数据技术的出现和发展,企业可以通过搭建库存系统,分析库存数据,如库存周转率、动销率、安全库存数量等数据指标,对市场的供需进行及时准确的预测,从而制定出合理的生产计划,帮助企业减少资金的占用,甚至实现零库存。 2.大数据可以应用于网络营销
利用大数据技术,企业可以通过网页数据挖掘,把客户在页面上的浏览情况和个人信息进行攫取、处理和分析,从而绘制人群画像,根据不同的人群采用不同的策略,推送不同的商品,从而提高客户的购买率,这能为企业提升销量的同时节约各个环节的人力和物力。
3.大数据可以应用于客户管理
客户管理就是根据不同等级的客户进行不同策略的营销,提供不同的服务和产品。电商企业可以把客户进行分类,类似于银行的一般客户和VIP客户,利用大数据技术,这会变得很容易。例如客户的客单价、复购率、下单频率等,企业可以通过这一系列的数据指标分析每位客户的价值,从而对客户进行分类。同时,企业还可以利用大数据技术,评定合作商家和客户的信用情况,从而促进企业有序地发展。
六、结论和展望
大数据运营的出现,打破了传统的电商运营模式,应运而生的一系列个性化的生产方式和个性化服务,对电子商务行业产生了深远的影响,传统的经营理念已经被淘汰,由新的模式所取代。大数据运营在电子商务中的出现根据运营的产品和服务的对象的不同,在互联网信息时代的基础上,总结出不同的运营模式:B2B企业互惠、B2C在线直销、C2C消费者交易、O2O的互联网销售等模式。新型的运作模式有效地提高了交易速度,简化了交易程序,提高了交易质量。大数据运营模式已经深深地影响了电子商务的发展,不同模式的电子商务将如何发展下去成为时代新的闪光点。当然,目前技术手段、人才储备等方面都有明显的不足之处,需要不断探索,摸索出更加合适的商业模式,帮助二者有机結合,促进电子商务的发展进步。
参考文献:
[1]赵振亚,熊政力.大数据对电子商务发展的挑战及对策研究[J].现代商业,2018(02):60-61.
[2]滕珺,朱晓玲.大数据在美国基础教育中的运用(节选)[J].基础教育论坛,2014.
[3]中国信息通信研究院.中国数字经济发展白皮书(2020年)[R].2020(07).
[4]中国信息通信研究院.中国大数据发展调查报告(2018年)[R].2018(07).
[5]中国信息通信研究院.中国数字经济发展与就业白皮书(2019年) [R].2019(07).
[6]猎聘.2019年中国AI&大数据人才就业趋势报告[R].2019(09).
[7]何静.精准营销在电子商务中的应用研究[J].电子商务,2020(12):52-53.
[8]涂新莉,刘波,林伟伟.大数据研究综述[J].计算机应用研究,2014,31(06):1612-1616+1623.
[9]栾碧雅.社交网络虚假信息传播影响因素及治理策略研究[D].吉林大学,2020.
作者简介:朱吟,女,硕士研究生,四川现代职业学院专职教师,讲师,1+X电子商务数据分析培训师,研究方向:电子商务、物流管理;许耿,四川现代职业学院电子商务专业带头人,副教授,国家电子商务师、国家物流师、国家经济师、1+X电子商务数据分析培训师,研究方向:电子商务、物流管理、信息管理