大数据技术在电子商务精准营销中的应用分析

王栋娟

(山西省财政税务专科学校，山西 太原 030024)

随着社会节奏日益加快，生活和工作的压力使人们更乐于选择高效率、低成本的网络购物方式。而当前大数据技术的不断发展使电商企业的经营方式、顾客的消费方式都发生了新的改变。电子商务基于大数据技术从顾客行为产生的海量数据中挖掘出隐藏的有价值的信息，有助于提升电商企业、电商平台的精准营销能力，使顾客能够更加便捷地享受高品质生活。

一、大数据技术与精准营销的概念

大数据，从字面理解就是海量数据，主要有四个特征：一是数据体量巨大，起始计量单位至少是PB甚至更大；二是处理速度快，大数据不是一成不变的，数据量会随着事物变化动态产生新的数据，与之对应的对处理速度也有了更高的要求，以满足数据分析结果的时效性需求；三是数据类型多样，数据类型包含文字、图片、音视频等结构化、半结构化和非结构化数据，因此可以从多角度描述分析问题；四是价值密度低，海量数据一般是杂乱无章的，如何从大量数据中高效、快速地挖掘出更多有效信息是目前亟待解决的问题。

大数据技术是指对大量数据进行价值挖掘与提炼的技术。通过对数据的采集、预处理、存储、分析和挖掘为相关决策、预测提供支持。目前大数据技术已经广泛应用于各个领域。电商企业通过对海量数据进行挖掘、分析，预测顾客购买行为，从而实现精准营销，助力企业发展。

精准营销就是利用先进信息技术对顾客进行个性化分析，准确了解顾客需求，将营销信息精准地推送至有需求的顾客手中，使企业实现低成本、高收益、快发展的营销效果，有效避免粗放式营销带来的资源成本浪费问题。这就需要企业能更多、更全面、更精准地收集顾客信息，并进行科学合理的分析处理，掌握顾客爱好、消费习惯以迎合顾客需求，达到顾客满意的效果，从而增强企业竞争能力。

二、大数据技术在电子商务精准营销方面的应用

(一)增强市场细分能力

要实现精准营销，明晰市场环境、做好市场细分是非常关键的。市场细分是将市场按照顾客需求划分为许多小市场，每一个小市场有近似的需求特征。细分可以依据地区、年龄、生活方式、所需功能等因素进行划分。由于电商企业目标顾客相对广泛，若仅根据少部分数据进行市场细分会存在局限性，因此需要以大数据技术为支撑增强企业市场细分能力。企业要全面收集顾客需求信息，并及时更新需求数据，从多角度细分市场。例如，安全座椅可以根据孩子的年龄、体重、座椅的安装方式、价格等维度进行细分，但不同细分种类，商品会有较大功能差异，如不同适用年龄范围的安全座椅最大承重也不同。同时，企业需要通过大数据了解竞争者状况，通过对细分市场的竞争情况、需求情况等进行分析对比，并结合企业自身状况，选择一个或多个目标小市场进入，有利于企业针对不同小市场制定相应的营销策略，以优质的产品、特色的服务满足顾客需求。随着顾客需求数据的不断增多，细分种类更加丰富，企业不仅可以及时掌握细分市场动态，还有可能扩大布局，从而更好地为顾客提供服务，增强企业竞争力，占据更多市场份额。

(二)助力商品选择优化

有效利用大数据技术可帮助商家更准确地选择销售商品，有助于新品预测和商品优化。当商家要销售新商品时，可以通过分析访客时间记录，选择新品上市时间，在客流量达到高峰的一段时间内“上新”可以得到更多顾客关注。对于新款产品，通过商品点击量、加购率、收藏率、转化率等判断商品潜力，预测是否能成为爆款。对于已经销售一段时间的商品，可以通过电商平台记录的商品转化率、复购率等数据，分析顾客对商品的感兴趣程度，优化选品，调整采购量，从而获得更多的竞争优势。现在很多电商企业都有自己的大数据平台，并且一些大型电商企业平台会给商家提供数据分析工具，助力企业店铺统计分析运营。例如，京东的京东商智、淘宝的生意参谋、苏宁易购的数据易道等，能够帮助商家分析商品、店铺流量、交易等数据，提升店铺销售效果。

(三)个性化商品推荐

在大数据时代背景下，电商企业和电商平台迫切希望从现有的海量数据中挖掘出有价值的信息，而对顾客行为的分析显得尤为重要。利用大数据技术分析顾客的浏览行为、消费习惯、个人喜好等，使平台获得精准的顾客画像，了解顾客的消费倾向，有利于商品的推送，提高顾客满意度。由于每个顾客浏览、购买商品的习惯不同，后台会根据近期产生的数据实时分析出每个顾客的喜好，据此不断更新相关商品推送，在网站适当位置以不同的方式给顾客推荐感兴趣的商品，方便顾客搜索查看。

以京东为例，在京东搜索引擎上输入茶叶后，不同顾客的账号在搜索结果页面能查看到的商品是不同的，这些结果即为平台根据顾客已有数据向其推荐更可能倾向的品牌、价格区间、类别的产品。并且这些结果还能通过点击更详细的商品分类目录或者“您是不是要找”栏目的关键词细分智能推送的商品。将传统分类推荐方式和大数据的智能分析推荐相结合，更有助于顾客买到心仪的商品。在搜索完成后，回到首页刷新，平台会对之前的浏览记录做出实时分析更新推荐，搜索框里会出现与茶叶相关联的商品提示可供便捷搜索，在“为你推荐”栏目里也会出现不同的茶叶商品可供挑选。

(四)提升服务质量

售前和售后问题也是精准营销重要的一环。只有高品质的服务反馈，才能在留住老顾客的同时吸引新顾客，而利用大数据技术能从以下两个方面带来服务质量提升。

1.智能客服。为了提供完善的客户服务，使顾客对于商品的疑问能够及时得到解决，在京东、淘宝等大型电商平台中，很多店铺都提供智能客服助手服务。平台和企业将售前和售后的常见问题和答案进行收集整理，当顾客将购买的商品链接发送给客服时，直接会有常见问题的推送，如何时发货、有无优惠活动等，点击这些问题可以快速找到答案。大部分常规问题都可以通过这种方式得到解决，比传统需要等待人工客服一一解答更省时省力，大幅度提高了服务效率。另外，可以对客服的服务评价进行统计分析，帮助商家改进服务质量。

2.商品评价。顾客在购买商品后可以通过商品评价给商家反馈，包括对商品的满意程度、物流的满意度、商品的描述等进行评价，使用一段时间后还能追评。这些评价反馈数据被集中收集后可以进行归类分析。一是有助于商家对商品进行升级优化。利用大数据技术对顾客提出的改进意见和不满之处进行统计分析，对后续商品进行调整，以达到顾客期许的效果。二是能够给其他顾客提供购买参考意见。尤其是当数据被归类分析后，可以看到商品评价的细分类别，不仅有以好评、中评、差评进行的细分，还有按照单独标签评价进行的分类，如做工优良、精细美观等都可以成为评价的细分类别，顾客可以根据这些分类评价判断是否是自己需要的商品，为顾客的购买提供有效参考。三是有助于商品宣传推广。当顾客对商品特别满意时可能会成为商品的宣传者，向周围朋友推荐，而此商品的好评率也会吸引其他潜在顾客，从而提高销售量。

三、当前大数据电子商务精准营销的应用建议

(一)加强信息安全保护

在电商平台使用过程中，顾客的个人信息随时被平台利用大数据技术进行收集分析，便于企业精准营销，但是在使用过程中会面临顾客信息泄露等问题，如顾客信息被窃取、倒卖、过度收集、二次加工等。电商平台防范技术落后使个人信息数据面临各种各样的安全风险。对此，已经实施的《电子商务法》《数据安全法》等法律和即将实施的《个人信息保护法》规范了信息处理活动，为数据安全提供了制度保障。电商企业应在相关法律法规的框架内积极制定和完善企业信息安全管理制度，规范数据收集、处理等活动，加强对企业员工尤其是能接触到企业内部数据的人员进行安全教育培训，增强员工的数据安全意识，防止因人为操作不当而导致的信息泄露。同时，要提升技术防范水平，加大数据安全技术投入，加强加密防范技术，对用户敏感信息如身份证号、手机号等进行数据脱敏。加强网络管理和监控，通过增强网络过滤技术和网络跟踪技术提升信息保护能力。

(二)优化商品推荐技术

用户在使用电商平台时，可以选择是否享受个性化推荐服务。当前，很多APP都提供了关闭个性化推荐的功能，但是有的入口却较为隐蔽，需要点击很多次才能关闭。因此，如果用户选择关闭个性化商品推荐功能，一方面需要提供便捷的拒绝方式，另一方面要为消费者提供另一种商品推荐结果，可以通过分类提供，也可以按照商品实时点击量、购买量、搜索量等内容提供，这就需要平台在这一方面加大投入，研究确定怎样的推荐结果是受消费者青睐的，从而稳定销量。

对于现有的个性化推荐方面，由于大数据技术发展尚不完善，对顾客的行为分析还存在一定的不足，难以达到顾客真正想要的个性化推荐结果。例如，在一些电商平台中浏览某种类型的商品，平台会推出很多与之前浏览过的商品相似甚至是相同的商品，可能在无形之中使选择范围变窄，容易形成信息茧房。如果还想要浏览其他商品，更快捷的方式是利用传统推荐方式进行搜索或分类查找。因此，电商平台要以更加科学合理的大数据技术准确分析顾客的行为，根据顾客的消费习惯、浏览方式等数据，更精准地把控顾客的消费需求。利用平台海量数据加强系统推荐算法研究，及时改进数据分析算法，提升数据挖掘能力，以获得更精准的分析结果，为顾客带来良好体验。

(三)培养大数据电子商务精准营销人才

为了在大数据环境下更好地实施精准营销策略，充分挖掘大数据价值，电商企业需要加强大数据精准营销人才队伍建设。虽然当前很多高校都开设了大数据相关专业，但是人才缺口依然很大。因此，企业可以通过校企合作、积极开展员工培训、直接聘请优秀人才等方式培养、组建既熟悉大数据又精通精准营销的复合型人才团队，同时完善团队运行机制，从而为企业预测、决策提供支持，助力企业长远发展。

四、结语

大数据技术的发展和应用使电商企业能够更好地提升竞争力，而随着信息技术的不断发展，大数据技术将在电子商务精准营销方面有更为广泛深入的应用。因此，企业应当与时俱进，积极了解、使用、更新大数据技术，在充分保障信息安全的前提下以大数据技术为依托对顾客进行深入分析，充分发掘大数据的隐藏价值，开展精准营销，打造人工智能时代的高品质电子商务。