關鍵詞：大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)價值、大數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)應用

文章導讀：

    在日常生活中，大家總能聽到“大數(shù)據(jù)”“人工智能”的說法。現(xiàn)在的大數(shù)據(jù)技術應用，從大到巨大科學研究、社會信息審查、搜索引擎，小到社交聯(lián)結、餐廳推薦等等，已經滲透到我們生活中的方方面面。到底大數(shù)據(jù)在電商行業(yè)可以怎么用？讓我慢慢告訴你！

正文：

大數(shù)據(jù)如何應用于電商行業(yè)中呢？簡單來說，通過大數(shù)據(jù)分析目標消費群體提煉各種特征，在全網(wǎng)中通過云計算進行特征匹配，挖掘符合消費群體特征的人群，清洗挖掘出來的數(shù)據(jù)，并使用可視化技術顯示數(shù)據(jù)亮點并分析，進而針對人群做出各種精準營銷。

通過上述幾個逐步實現(xiàn)精準營銷的方法，無論從銷售以及品牌效應推廣的效果上來說，都能做到有的放矢，效果顯著。那么現(xiàn)在就跟大家分享一下在電商行業(yè)里大數(shù)據(jù)技術可以應用到的案例。

一、     大數(shù)據(jù)可視化分析

在各種各樣的大數(shù)據(jù)應用中，通常會遇到三種在數(shù)據(jù)處理中急需解決的挑戰(zhàn)：

（1）    數(shù)據(jù)調用時，效率低下

（2）    數(shù)據(jù)集合時，響應緩慢

（3）    數(shù)據(jù)羅列時，關系復雜

除了上述三種挑戰(zhàn)之外，細化到電商企業(yè)下面，也有四種關于執(zhí)行的挑戰(zhàn)：

（1）    臨時數(shù)據(jù)需求過多

（2）    需求執(zhí)行時間太長

（3）    數(shù)據(jù)零散現(xiàn)象嚴重

（4）    數(shù)據(jù)專業(yè)人才緊缺

如何解決上面所說的挑戰(zhàn)呢？其實在目前的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)中，已經衍生出一部分針對電商企業(yè)進行大數(shù)據(jù)分析工作的解決方案或者應用。如各種知名云平臺中所推出的提升數(shù)據(jù)處理效率的軟硬件解決方案，使用交互式操作、拖拽式數(shù)據(jù)聯(lián)動、在線數(shù)據(jù)表格、在線函數(shù)計算等等的自助分析方法，降低對數(shù)據(jù)專業(yè)人員的依賴。這些方法可以協(xié)助支撐各種如數(shù)據(jù)匯報、數(shù)據(jù)考核、業(yè)務稽核、營銷分析、行業(yè)分析等場景的實現(xiàn)，從而幫助電商企業(yè)提升相關業(yè)務人員的服務能力。亦可以根據(jù)現(xiàn)實業(yè)務需求或業(yè)務目標，整合數(shù)據(jù)并進行建模，提供不同的分析方向、分析維度，對更深層次的應用作數(shù)據(jù)準備。

二、     大數(shù)據(jù)畫像分析

數(shù)據(jù)通過第一個應用可視化分析之后，可以做出更深一層的大數(shù)據(jù)應用--畫像分析。畫像分析是通過機器學習技術，根據(jù)不同分析維度、特征統(tǒng)計、樣本抽取出的數(shù)據(jù)執(zhí)行打標和記錄，打標后將各項分析維度匯集起來，勾勒出特征畫像的應用；也可以通過打標記錄，機器進行自我優(yōu)化模型和深度學習。典型的畫像分析案例包括：

（1）    用戶消費行為與需求畫像

（2）    用戶偏好畫像

（3）    地理分析畫像

（4）    設備管理畫像

以用戶偏好畫像舉例，目前用戶偏好畫像常常應用在購物平臺、新聞媒體中，通過用戶的瀏覽偏好或者購買偏好，推送曾瀏覽、收藏過的關聯(lián)商品或者推送平行消費等級的多媒體廣告。而電商企業(yè)也可以通過同樣的用戶偏好了解方法，可推進出下一步的應用：精準營銷廣告投放或者個性化智能推薦。

三、     大數(shù)據(jù)精準投放

在大數(shù)據(jù)精準營銷的業(yè)務目標下，利用了畫像分析的應用，精準地圈定出可營銷的用戶人群，供電商企業(yè)進行廣告投放使用。如果電商企業(yè)對用戶的投放時間越長，那么所獲得的用戶特征就越明顯；機器通過精準投放的自我學習，優(yōu)化出更準確的用戶特征；通過更準確的用戶特征組合出來的人群再次加深投放，效果也會越來越好。

精準投放最重要的效果在于增大電商企業(yè)業(yè)務曝光率的同時，也增強了新用戶、新客戶的增長速度，可以快速提高電商企業(yè)業(yè)務的知名度，獲取更多有效的資源。主要場景體現(xiàn)在搜索引擎廣告投放、淘寶平臺廣告投放、微信朋友圈/文章的廣告投放等等。

四、     大數(shù)據(jù)智能推薦

除了精準投放之外，大數(shù)據(jù)精準營銷的業(yè)務目標還可以有另一種應用方向--智能推薦，智能推薦可以通過畫像分析中的結果，識別和預測各種用戶的興趣或偏好，從而有針對性地、及時地向用戶主動推送所需信息，以滿足不同用戶的個性化需求。畢竟在信息推送的過程中，成本和風險并存，而且容易同步增長，如果想降低成本和風險的話，智能推薦應用就是最合適的解決方案之一。

傳統(tǒng)上，用戶的很多消費行為，需要通過搜索引擎查找、電商查找鑒別等等方法，然后還要花費大量的時間自己去鑒別真假，挑選好壞等等，十分耗時并讓用戶覺得有干擾使用的情況，降低使用熱度。

這種模式可以顛覆很多原有的客戶體驗和消費者的消費模式。智能推薦一般體現(xiàn)在的新聞媒體的廣告/精品文章推送、直播平臺的偏好推送、音樂軟件的偏好推送等等場景中。給合適的用戶在合適的時間、合適的場景下推薦合適的內容，達到有效的信息推薦，大幅度提升信息點擊率、用戶活躍度和留存率，也可以激活沉默的用戶群體。

總結：

在互聯(lián)網(wǎng)內有很多廣泛的應用，都離不開大數(shù)據(jù)技術的支撐，而大數(shù)據(jù)也需基于各種生活數(shù)據(jù)的整合。大數(shù)據(jù)技術本身并不神秘，而且隨著時間、信息和技術的積累，大數(shù)據(jù)技術也在不斷的更新拓展。我們相信隨著互聯(lián)網(wǎng)、O2O、物聯(lián)網(wǎng)等交互應用信息越來越多，大數(shù)據(jù)技術能夠為電商企業(yè)甚至更多的行業(yè)、政府去了解、認知、營銷等行為起到更加重要的積極的作用。大數(shù)據(jù)分析及其相關應用在現(xiàn)代研究中也會越來越突出。目前來說，文中所講述的可視化分析、畫像分析、精準投放、智能推薦這四種大數(shù)據(jù)應用案例，是電商行業(yè)最可以充分利用的大數(shù)據(jù)應用。

文章參考：

ü  2018阿里云棲大會-大數(shù)據(jù)分析與可視化專場

ü  《一步步教你看懂大數(shù)據(jù)時代下的“用戶畫像”》