京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
中小电商利用大数据不在概念在操作_数据分析师考试
电商行业现在已是人人开口必讲大数据,运营者自以为有大数据支持便可预测用户行为、找到精准用户以期实现销售的几何倍数增长。但对于绝大多数的中小卖家而言,大数据更多时候如同镜花水月一般,看着诱人实则无法去利用。诚然,一方面卖家只能获得基础订单数据信息,其数据维度之小是难以称得上是大数据的;而另一方面中小卖家的经营模式也不太可能引入专业的数据分析师。
如何将数据进行共享且进行简单化操作是当前中小卖家最迫切需要的。
此前以淘宝为代表的电商平台在平台大数据方面所做工作很多,如码上淘产品在搜集用户信息以及平台进行精准化营销方面做了大量工作。铁哥认为,此是平台方在与用户之间的大数据关系的建立,系统通过用户数据匹配最精准需求,提高营销精准度。
而对于无数的卖家而言,自己依然无法实际操作大数据,换句话说卖家方面对于大数据更多还是跟从平台脚步,自己鲜有动作通过大数据拉新,提高成交量。如何让卖家有选择性的通过平台数据共享机制获得营销效果,是电商平台需要迫切解决的。
不久前阿里妈妈“阿里魔镜”项目上线限时内测,铁哥作为卖家一员测试以为对于卖家确实解决了长期以来无法利用大数据的难题。
其一,大数据不再枯燥
大数据是个极其枯燥的学科,其基本包括:数据搜集、筛选、建模、解读、运用等环节,非有数学专长根本无法开展。这也是即便将数据共享给卖家也无法完全运用的根本原因。
而在该产品中,卖家不需要对数据中间的处理过程负责,只需要一键便可完成大数据运用的多个环节,直接进入运用阶段。
这最大程度上减轻了卖家对数据运用的恐惧程度,傻瓜式的操作方式对大数据的运用普及贡献极大。
其二,精准解决商家拉新需求
电商卖家日常最重要无非三件事:1.运营2.留客3.拉新。前两者可通过店铺现有工具和营销方式基本可实现,而对于拉新往往过多依赖于现有营销工具,尚未把大数据完全利用起来。其中以往营销产品过多集中于对某个产品或同类产品的相关用户进行潜力挖掘,难以称得上是真正的大数据运用。
而“阿里魔镜”则不同,本质上其核心方法是将以广告主的已购用户为种子用户,为广告主找到潜在客户,潜在客户经过广告触达后,购买了广告主的商品,成为了已购用户。然后对已购用户再进行分层管理,持续拉新,持续维护老客户。也就意味着以往是基于店铺以及商品属性进行的精准营销,将直接升级为基于产品和目录认知的精准营销。可有效解决商家拉新的问题。
其三,基于大数据的算法营销注定是风口
此前广告业的广告投放模式相对粗放,有完全基于展示的,亦有根据简单cookie所认为的精准营销,当然也有简单的基于购买以及浏览习惯,常见为用户购买某产品后部分广告平台仍然推荐该产品。数据运用的粗暴以及缺乏预测性,是传统网络广告行业发展最大瓶颈。
而基于大数据的算法营销则是完全依据多维度多数据量的大数据,以科学数学模型为手段,精准找到最具有购买潜力的用户,进行精准化营销。在寻找精准用户时并非完全依据大数据,而是依据单一或者较少维度数据进行,其精准营销效果往往大打折扣。而此次“阿里魔镜”产品是阿里妈妈方面在基于大数据的算法营销方面的一次领先尝试,对于中小卖家而言通过该产品不仅可提高店铺转化量且由于属于更为精准营销,也可降低店铺运营成本,尤其在拉新方面的投入。整个网络广告界草创阶段的粗暴做法也行将结束,类似“阿里魔镜”这般算法营销将注定成为主流。
但是也提醒大家,切不可被同类概念忽悠,平台做算法营销要基于三大要素:1.用户量大2.产品线广,用户行为多,数据维度多3.有交易闭环行为。如此,平台获得的数据才是真正大数据,其营销也才称得上的是精准营销,这也是阿里能够率先采用此类手段的重要原因。
最后建议中小卖家少听所谓大师的大数据运用手段,离开平台的大数据都是忽悠。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据驱动决策的浪潮中,数据挖掘与数据分析是两个高频出现且极易被混淆的概念。有人将二者等同看待,认为“做数据分析就是做数 ...
2026-04-01在数据驱动决策的时代,企业与从业者每天都会面对海量数据——电商平台的用户行为数据、金融机构的信贷风险数据、快消品牌的营销 ...
2026-04-01在数字化转型的浪潮中,企业数据已从“辅助运营的附属资源”升级为“驱动增长的核心资产”,而一套科学、可落地的企业数据管理方 ...
2026-04-01在数字化时代,每一位用户与产品的交互都会留下可追溯的行为轨迹——电商用户的浏览、加购、下单,APP用户的注册、登录、功能使 ...
2026-03-31在日常数据统计、市场调研、学术分析等场景中,我们常常需要判断两个分类变量之间是否存在关联(如性别与消费偏好、产品类型与满 ...
2026-03-31在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的职场实战与认证考核中,“可解释性建模”是核心需求之一——企业决策中,不仅需要 ...
2026-03-31多层感知机(MLP,Multilayer Perceptron)作为深度学习中最基础、最经典的神经网络模型,其结构设计直接决定了模型的拟合能力、 ...
2026-03-30在TensorFlow深度学习实战中,数据集的加载与预处理是基础且关键的第一步。手动下载、解压、解析数据集不仅耗时费力,还容易出现 ...
2026-03-30在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“无监督分组、挖掘数据内在聚类规律”是高频核心需求——电商场景中 ...
2026-03-30机器学习的本质,是让模型通过对数据的学习,自主挖掘规律、实现预测与决策,而这一过程的核心驱动力,并非单一参数的独立作用, ...
2026-03-27在SQL Server数据库操作中,日期时间处理是高频核心需求——无论是报表统计中的日期格式化、数据筛选时的日期类型匹配,还是业务 ...
2026-03-27在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力体系与职场实操中,高维数据处理是高频且核心的痛点——随着业务场景的复杂化 ...
2026-03-27在机器学习建模与数据分析实战中,特征维度爆炸、冗余信息干扰、模型泛化能力差是高频痛点。面对用户画像、企业经营、医疗检测、 ...
2026-03-26在这个数据无处不在的时代,数据分析能力已不再是数据从业者的专属技能,而是成为了职场人、管理者、创业者乃至个人发展的核心竞 ...
2026-03-26在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力体系中,线性回归是连接描述性统计与预测性分析的关键桥梁,也是CDA二级认证的 ...
2026-03-26在数据分析、市场研究、用户画像构建、学术研究等场景中,我们常常会遇到多维度、多指标的数据难题:比如调研用户消费行为时,收 ...
2026-03-25在流量红利见顶、获客成本持续攀升的当下,营销正从“广撒网”的经验主义,转向“精耕细作”的数据驱动主义。数据不再是营销的辅 ...
2026-03-25在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作中,无论是前期的数据探索、影响因素排查,还是中期的特征筛选、模型搭 ...
2026-03-25在当下数据驱动决策的职场环境中,A/B测试早已成为互联网产品、运营、营销乃至产品迭代优化的核心手段,小到一个按钮的颜色、文 ...
2026-03-24在统计学数据分析中,尤其是分类数据的分析场景里,卡方检验和显著性检验是两个高频出现的概念,很多初学者甚至有一定统计基础的 ...
2026-03-24