
電子商務從大數(shù)據(jù)中挖寶必備五大要素_數(shù)據(jù)分析師
提到電子商務,自然會聯(lián)想到大數(shù)據(jù),如今“大數(shù)據(jù)”頻繁地出現(xiàn)在媒體上,通過大數(shù)據(jù),商家可以收集和分析數(shù)據(jù),了解客戶的購物模式和消費體驗,從而改進產(chǎn)品設計,調整電子商務策略。
隨著企業(yè)處理的數(shù)據(jù)量越來越大,數(shù)據(jù)處理工具的智能化程度越來越高,處理速度越來越快,價格也越來越實惠。大數(shù)據(jù)分析不僅僅是一種趨勢,而是許多大型電子商務公司必不可少的一項工作內(nèi)容。
數(shù)據(jù)集往往非常龐大,很難用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫管理工具進行處理,截至2012年,數(shù)據(jù)集由幾十兆字節(jié)至數(shù)拍字節(jié)的數(shù)據(jù)組成。這些數(shù)據(jù)包括訪問網(wǎng)頁、登陸、在線交易等等。目前數(shù)據(jù)集的規(guī)模在不斷增大。
非結構化數(shù)據(jù),比如每分鐘有100小時長度的視頻上傳到Youtube,每天約有1.75億條新發(fā)布到Twitter上的信息,這些數(shù)據(jù)容量大,難以處理,其迅猛增長的態(tài)勢對我們的數(shù)據(jù)處理能力提出挑戰(zhàn)。
企業(yè)應使用相應工具對數(shù)據(jù)進行壓縮和篩選,僅展現(xiàn)與特定內(nèi)容相關的數(shù)據(jù)。目前一些企業(yè)已實施大數(shù)據(jù)策略,一些企業(yè)正在開發(fā)或者打算開發(fā)大數(shù)據(jù)。
這是第一步,大數(shù)據(jù)改變了業(yè)務模式,比如通過捕捉、存儲和分析用戶在社交媒體上發(fā)表的售后體驗,可以提高質量,改進服務。企業(yè)不僅應捕捉和存儲大數(shù)據(jù),還應開發(fā)和利用大數(shù)據(jù),因為只有開發(fā)和利用大數(shù)據(jù),才能挖掘出大數(shù)據(jù)蘊藏的巨大價值,特別是應使用專門工具分析和開發(fā)雜亂的、非結構化的數(shù)據(jù)。
了解消費者情緒,優(yōu)化供應鏈,去除虛假數(shù)據(jù),為此,企業(yè)應對基礎設施和軟件進行投資,運用相應算法處理大數(shù)據(jù),并聘請數(shù)據(jù)科學家完成相應工作。
只有對數(shù)據(jù)進行壓縮處理,智能地展現(xiàn)與特定內(nèi)容相關的數(shù)據(jù),才能更好地利用大數(shù)據(jù)。例如,企業(yè)的高級管理人員往往對公司的各個生產(chǎn)線的匯總數(shù)據(jù)感興趣,而產(chǎn)品經(jīng)理則僅對自己負責管理的某一產(chǎn)品的相關數(shù)據(jù)感興趣,且需要與此相關的詳細數(shù)據(jù),通過相應工具軟件,他們各自從大量數(shù)據(jù)中找到了所需數(shù)據(jù)。
電子商務企業(yè)的規(guī)模在不斷增大,企業(yè)需要對其核心業(yè)務數(shù)據(jù)進行分析,不能再憑感覺或直覺制定關鍵決策,最好對所有與客戶相關的業(yè)務數(shù)據(jù)進行分析,以留住現(xiàn)有客戶,吸引他們購買更多的商品,同時羸得更多新客戶。
“好像擁有的數(shù)據(jù)越多,我們需求的越多。”隨著數(shù)據(jù)量的增加,模式匹配,模擬和預測分析技術變得愈發(fā)重要。使用合適的搜索引擎,從海量數(shù)據(jù)中自動篩選出有用的數(shù)據(jù),找出問題和機會,并自動利用這些搜索結果,這對企業(yè)來說是非常重要的。
我們分析的數(shù)據(jù)的容量在不斷增大,如果能夠利用相應工具自動對數(shù)據(jù)進行分析,就簡化了數(shù)據(jù)分析工作,員工不必再象從前那樣在必要時才篩選、分析數(shù)據(jù),而是可以隨時完成這項工作。
分析和細分市場,根據(jù)個人或消費群體的喜好或者消費行為提供富有個性化的產(chǎn)品,比如,營銷部門可以收集一些有價值的信息,找出購物者的興趣所在,然后有針對性地組織一些營銷活動,從而增加了企業(yè)在競爭中的優(yōu)勢,
2013年,在大數(shù)據(jù)研究方面取得了很大進展,許多企業(yè)認識到大數(shù)據(jù)對企業(yè)發(fā)展的重要性,但還沒有廣泛地開發(fā)和利用大數(shù)據(jù),期待2014年會有更多的企業(yè)從大數(shù)據(jù)中挖掘到財富。
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