最適合電商行業玩的大數據應用是什麼
？

關鍵詞：大數據、數據可視化、數據價值、大數據分析、大數據應用

文章導讀：

    在日常生活中，大家總能聽到“大數據”“人工智能”的說法。現在的大數據技術應用
，從大到巨大科學研究
、社會信息審查
、搜索引擎，小到社交聯結、餐廳推薦等等，已經滲透到我們生活中的方方麵麵。到底大數據在電商行業可以怎麼用？讓我慢慢告訴你！

正文：

dashujuruheyingyongyudianshangxingyezhongne
？jiandanlaishuo
，tongguodashujufenximubiaoxiaofeiquntitiliangezhongtezheng，zaiquanwangzhongtongguoyunjisuanjinxingtezhengpipei，wajuefuhexiaofeiquntitezhengderenqun，qingxiwajuechulaideshuju，bingshiyongkeshihuajishuxianshishujuliangdianbingfenxi

，jinerzhenduirenqunzuochugezhongjingzhunyingxiao。

通tong過guo上shang述shu幾ji個ge逐zhu步bu實shi現xian精jing準zhun營ying銷xiao的de方fang法fa
，無wu論lun從cong銷xiao售shou以yi及ji品pin牌pai效xiao應ying推tui廣guang的de效xiao果guo上shang來lai說shuo，都dou能neng做zuo到dao有you的de放fang矢shi
，效xiao果guo顯xian著zhu。那na麼me現xian在zai就jiu跟gen大da家jia分fen享xiang一yi下xia在zai電dian商shang行xing業ye裏li大da數shu據ju技ji術shu可ke以yi應ying用yong到dao的de案an例li。

一、     大數據可視化分析

在各種各樣的大數據應用中
，通常會遇到三種在數據處理中急需解決的挑戰：

（1）    數據調用時，效率低下

（2）    數據集合時，響應緩慢

（3）    數據羅列時，關係複雜

除了上述三種挑戰之外

，細化到電商企業下麵，也有四種關於執行的挑戰：

（1）    臨時數據需求過多

（2）    需求執行時間太長

（3）    數據零散現象嚴重

（4）    數據專業人才緊缺

ruhejiejueshangmiansuoshuodetiaozhanne
？qishizaimuqiandehulianwangqiyezhong，yijingyanshengchuyibufenzhenduidianshangqiyejinxingdashujufenxigongzuodejiejuefanganhuozheyingyong。rugezhongzhimingyunpingtaizhongsuotuichudetishengshujuchulixiaolvderuanyingjianjiejuefangan，shiyongjiaohushicaozuo、拖拽式數據聯動、在線數據表格、在線函數計算等等的自助分析方法
，降低對數據專業人員的依賴。這些方法可以協助支撐各種如數據彙報
、數據考核
、業務稽核、營銷分析、xingyefenxidengchangjingdeshixian
，congerbangzhudianshangqiyetishengxiangguanyewurenyuandefuwunengli。yikeyigenjuxianshiyewuxuqiuhuoyewumubiao
，zhengheshujubingjinxingjianmo
，tigongbutongdefenxifangxiang、分析維度

，對更深層次的應用作數據準備。

二、     大數據畫像分析

數據通過第一個應用可視化分析之後，可以做出更深一層的大數據應用--畫像分析。畫像分析是通過機器學習技術，根據不同分析維度
、特征統計、樣本抽取出的數據執行打標和記錄，打標後將各項分析維度彙集起來
，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台
、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
、收藏過的關聯商品或者推送平行消費等級的多媒體廣告。而電商企業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、     大數據精準投放

在(zai)大(da)數(shu)據(ju)精(jing)準(zhun)營(ying)銷(xiao)的(de)業(ye)務(wu)目(mu)標(biao)下(xia)，利(li)用(yong)了(le)畫(hua)像(xiang)分(fen)析(xi)的(de)應(ying)用(yong)，精(jing)準(zhun)地(di)圈(quan)定(ding)出(chu)可(ke)營(ying)銷(xiao)的(de)用(yong)戶(hu)人(ren)群(qun)，供(gong)電(dian)商(shang)企(qi)業(ye)進(jin)行(xing)廣(guang)告(gao)投(tou)放(fang)使(shi)用(yong)。如(ru)果(guo)電(dian)商(shang)企(qi)業(ye)對(dui)用(yong)戶(hu)的(de)投(tou)放(fang)時(shi)間(jian)越(yue)長(chang)，那(na)麼(me)所(suo)獲(huo)得(de)的(de)用(yong)戶(hu)特(te)征(zheng)就(jiu)越(yue)明(ming)顯(xian)；機器通過精準投放的自我學習，優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於增大電商企業業務曝光率的同時
，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業務的知名度，獲取更多有效的資源。主要場景體現在搜索引擎廣告投放、淘寶平台廣告投放、微信朋友圈/文章的廣告投放等等。

四、     大數據智能推薦

除了精準投放之外
，大數據精準營銷的業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ji時shi地di向xiang用yong戶hu主zhu動dong推tui送song所suo需xu信xin息xi，以yi滿man足zu不bu同tong用yong戶hu的de個ge性xing化hua需xu求qiu。畢bi竟jing在zai信xin息xi推tui送song的de過guo程cheng中zhong
，成cheng本ben和he風feng險xian並bing存cun，而er且qie容rong易yi同tong步bu增zeng長chang
，如ru果guo想xiang降jiang低di成cheng本ben和he風feng險xian的de話hua，智zhi能neng推tui薦jian應ying用yong就jiu是shi最zui合he適shi的de解jie決jue方fang案an之zhi一yi。

傳統上，用戶的很多消費行為，需要通過搜索引擎查找、dianshangzhazhaojianbiedengdengfangfa

，ranhouhaiyaohuafeidaliangdeshijianzijiqujianbiezhenjia，tiaoxuanhaohuaidengdeng，shifenhaoshibingrangyonghujiaodeyouganraoshiyongdeqingkuang

，jiangdishiyongredu。

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。智能推薦一般體現在的新聞媒體的廣告/精品文章推送

、直播平台的偏好推送

、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zai互hu聯lian網wang內nei有you很hen多duo廣guang泛fan的de應ying用yong，都dou離li不bu開kai大da數shu據ju技ji術shu的de支zhi撐cheng，而er大da數shu據ju也ye需xu基ji於yu各ge種zhong生sheng活huo數shu據ju的de整zheng合he。大da數shu據ju技ji術shu本ben身shen並bing不bu神shen秘mi，而er且qie隨sui著zhe時shi間jian、信息和技術的積累，大數據技術也在不斷的更新拓展。我們相信隨著互聯網、O2O

、物聯網等交互應用信息越來越多，大數據技術能夠為電商企業甚至更多的行業、政府去了解、認知、營銷等行為起到更加重要的積極的作用。大數據分析及其相關應用在現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據應用案例，是電商行業最可以充分利用的大數據應用。

文章參考：

ü  2018阿裏雲棲大會-大數據分析與可視化專場

ü  《一步步教你看懂大數據時代下的“用戶畫像”》