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大数据营销在电子商务中的应用

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  • 更新时间2015-10-21
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杨世杰

中央财经大学商学院 北京 100081

[摘要]在信息爆炸的时代,对于数据的分析和运用得到了越来越多行业、企业的重视和践行。大数据已经成为重要的战略资源,在互联网时代扮演着越来越重要的角色。大数据营销也成为企业重要的营销手段。本文从大数据及大数据营销的概念出发,为电商应如何利用大数据营销提出了建议,供电子商务企业参考和借鉴。

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关键词 ]大数据;大数据营销;电子商务

一、大数据及大数据营销的概念

究竟何为大数据?大数据就是指那些超过传统数据库系统处理能力的数据,数据量通常在10TB以上。通常人们所说的“大数据”指的是一种技术,就是基于现有的数据资料,结合外部市场环境的各类数据对其进行深度挖掘和未来数据趋势的预测,将看似枯燥没有意义的数据转变为企业的珍贵资产的一种新行为。

而大数据营销则是营销传播方式的一种变革,是以深度消费者洞察为基础的传播沟通,是用数据解构消费者的生活习惯、消费偏好、信息获取渠道、个人兴趣从中推导出定制化产品和品牌传播的工具。大数据营销的重点是理解消费者背后的海量数据,挖掘用户需求,并最终提供个性化的跨平台的企业营销解决方案。

二、电子商务企业如何利用大数据营销

大数据营销为电子商务企业提供了众多的价值源,为企业的发展提供有利的途径和方法。但任何技术或工具的运用都需要企业各个方面的支持和配合。电子商务企业利用大数据营销,首先必须具备一定的基础,然后才能从各个方面开展相应的营销活动。

(一)电商进行大数据营销必备的素质

1.应用大数据的意识和能力:电商要进行大数据营销,必须首先具备真正意义上的应用数据的意识和能力。对于电商而言,数据的采集不是问题,而是数据太多了难以处理,故重要的是数据分析的能力。电商必须深入思考如何将大量的客户数据、市场数据、销售数据及其服务数据进行筛选、分析和整合,并最终得到一套有益的大数据营销解决方案。一方面,这就要求电商企业的高层管理者必须具备高度的大数据营销的战略意识;另一方面,电商企业需建立强大的数据库并引进优秀的数据分析人才。

2.扁平化的组织结构:大数据营销需借助数据的分析,快速进行营销的动态调整,在互联网和大数据时代,网民的行为是快速动态变化的,这就要求营销者必须快速顺应这种变化,及时作出营销策略的调整。所以,在电子商务企业中信息的传递必须快速而又准确,这就同时对企业的组织结构提出了要求。扁平化的组织结构能加快信息传递的效率,并减少传递过程中的信息丢失,且这种柔性的组织结构有利于企业对快速变化的消费者行为作出反应。除了组织结构的扁平化,大数据营销也要求企业的是一种学习型的组织,能够更快地接受和使用大数据营销,并对快速变化的消费者信息具有一定的敏感性,乐于接受新鲜事物,并勇于在挑战中突破自我。

3.不断更新的数据库系统:大数据的海量一方面给营销者提供了获取消费者真实行为的便利性,但另一方面动态的行为变化也为营销者造成困扰。大数据并不是孤立与静止的,要想有效的运用数据库进行企业营销决策的制定,一方面必须进行快速的数据分析,并将分析的结果及时运用到营销的决策和改善之中,避免资讯和结果的分离,另一方面则要根据营销的结果和用户不断变化的消费行为及时地更新和完善数据库系统,最大程度地降低数据的滞后性,避免营销决策的错误。

(二)电商如何进行大数据营销

1.基于大数据的商品关联挖掘营销:大数据挖掘的基础是发现各个数据之间的关联,推及到企业运用的时候,要对原有数据进行分析,建立起各个数据之间的联系。啤酒与尿布关联营销的成功为电商进行基于大数据的关联挖掘营销提供了思路,原来的电商企业产品信息界面的相关推荐和结算界面的互补推荐可能更大程度上是基于小型数据库的分析结果,是用户短期内的需求,而基于大数据去挖掘关联商品更大程度上能完善推荐界面信息的准确性且更大可能地激发用户的潜在需求。故基于大数据的分析结果进行商品关联的挖掘,以此来完善推荐界面的信息,是电商未来应该借鉴的地方。

2.基于大数据的商品地理营销:基于大数据的商品地理营销即分析网站的交易数据,通过地理位置分析每个地方的人的爱好,进行不同类型的营销策略。大部分电商都是在最后才确认产品的收货地址,只有部分的电商现在会选择在用户进入网站的开始就邀请用户选择收获地址,这并不有利于电商基于大数据的商品地理营销。电商根据用户地理位置划分区域,发现需求的差异性,必须充分利用用户的地理信息为用户推荐可能感兴趣的产品,并在细节上根据用户的风俗习惯进行产品或服务的完善。

3.基于大数据的社会网络营销:社会化媒体的发展已经覆盖了海量的人群,且社会网络营销的传播速度和自发性已经超出了人们的想象,基于大数据,对受众群体和社会化网络传播媒介进行了解,开展社会网络营销活动是电商必不可少的营销环节。电商应快速有效地利用大数据分析受众偏好的社会化网络传播媒介,将类似于“分享”的活动开展在此类的媒介上进行传播,加大传播的范围,加快传播的速度,提高营销的效率。

4.基于大数据的用户行为分析营销:电商通过将消费者的购买行为和历史记录进行大数据分析,探索用户的消费习惯,为企业大数据的用户行为分析营销提供基础。电商可以通过用户浏览网页上具体产品的停留时间来发现用户的行为轨迹和心理轨迹,找到企业所需要的潜在用户,对潜在用户投放商品广告,大大提高广告投放的转化率,同时电商还可以通过“搜索行为”去挖掘用户的潜在需求,不断增加或完善商城产品的品类。

5.基于大数据的个性化推荐营销:消费者个性化的需求得到满足的愿望已经日益强烈,这对电商提供个性化营销提出了要求。在大数据的环境之下,电商应该关注于用户的个性化推荐营销,利用大数据划分产品的类别,并邀请用户选择喜欢的或者感兴趣的类别进行关注或收藏,之后将用户选择类别下的信息个性化地推荐出去,同时定期提醒用户修改喜欢的类别,不断地更新数据库和推荐的内容。

三、结语

大数据营销在电子商务中的应用会随着时间的发展逐渐成熟,形成系统性的方法,同时也会在电子商务企业的发展中发挥更加优势的作用,不断提高消费者的满意度和用户体验。但对消费者行为和心理进行深入挖掘的本质注定了大数据营销是一把双刃剑,它既能让消费者心理和行为跃然纸上,又会引来用户隐私保护的大风。故在利用大数据营销的过程中把握好用户隐私保护的度也将是电商在未来应该关注的地方。

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参考文献

[1]熊佳乐.大数据时代的营销策略[J].新营销,2014(1):111-111.

[2]吕清远.大数据时代下的微信营销价值[J].现代经济信息,2013 (20).

[3]孙冰.大数据营销:“万灵药”还是“大忽悠”[J].中国经济周刊,2013(48).

作者简介

杨世杰(1994-),女,中央财经大学商学院硕士研究生,研究方向战略管理。