京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
电商企业怎样用好大数据
大数据正在促生新的蓝海,催生新的经济增长点,正在成为政府和企业竞争的新焦点。2012年,瑞士达沃斯论坛发布《大数据,大影响》报告,称“数据已经成为一种新的经济资产类别,就像货币或黄金一样”。2012年,美国政府启动“大数据研究和发展计划”,将大数据上升到了国家战略层面。对于企业来说,数据正在取代人才成为企业的核心竞争力。
在众多领域中,显然电商企业比传统零售企业在这方面会更有优势,因为电商企业本身就是通过数据平台为用户提供零售服务的。那么,电商企业如何应用好这一优势?
电商企业具备先天优势
当前,我国电子商务正处于快速发展期。以阿里巴巴为例,2012年,淘宝和天猫成交量之和超过一万亿元。根据国家统计局数据,2012年全国社会消费品零售总额为20.17万亿元,一万亿元相当于其总量的4.8%。我国电子商务井喷式发展的背后是消费者数据的几何级增长,电子商务龙头企业也积极部署、探索和挖掘大数据相关应用。
——电商企业通过大数据应用创新商业模式
大数据的重要趋势就是数据服务的变革,把人分成很多群体,对每个群体甚至每个人提供针对性的服务。消费数据量的增加为电商企业提供了精确把握用户群体和个体网络行为模式的基础。电商企业通过大数据应用,可以进行个人化、个性化、精确化和智能化广告推送与推广服务的探索,创立比现有广告和产品推广形式性价比更高的全新商业模式。同时,电商企业也可以通过对大数据的把握,寻找更多更好的增加用户黏性、开发新产品和新服务、降低运营成本的方法与途径。
实际上,国外传统零售巨头早已开始大数据的应用和实践。Tesco是全球利润第二大零售商,其从会员卡的用户购买记录中,充分了解用户的行为,并基于此进行一系列的业务活动,例如通过邮件或信件寄给用户的促销可以变得更个性化,店内的商家商品及促销也可以根据周围人群的喜好、消费时段来更加有针对性,从而提高货品的流通。这样的做法为Tesco获得了丰厚的回报,仅在市场宣传一项,就能帮助其每年节省3.5亿英镑的费用。
从国内来看,我国电商企业已逐步认识到大数据应用对于电商发展的重要性。以凡客诚品为例,经过近几年的高速发展,凡客每年的销售量成倍增长,库存问题逐渐成为制约其发展的主要因素。2011年,凡客成立了数据中心,针对企业经营数据,包括库存、进货周期、周转、订单等,研究分析新产品的上架与新用户增长的关系,每上线一个新产品与它能够带来的用户二次购买的关系等,开展大数据应用实践。凡客的高库存问题目前已得到了缓解,库存周转周期由100天下降为50天~30天,有效降低了运营成本。
——电商企业通过大数据应用推动差异化竞争
当前,我国电子商务发展面临的两大突出问题是成本和同质化竞争。而大数据时代的到来将为其发展和竞争提供新的出路,包括具体产品和服务形式,通过个性化创新提升企业竞争力。
阿里巴巴通过对旗下的淘宝、天猫、阿里云、支付宝、万网等业务平台进行资源整合,形成了强大的电子商务客户群及消费者行为的全产业链信息,造就了独一无二的数据处理能力,这是目前其他电子商务公司无法模仿与跟随的。同时,也将电子商务的竞争从简单的价格战上升了一个层次,形成了差异化竞争。目前,淘宝已形成的数据平台产品,包括数据魔方、量子恒道、超级分析、金牌统计、云镜数据等100余款,功能包括店铺基础经营分析、商品分析、营销效果分析、买家分析、订单分析、供应链分析、行业分析、财务分析和预测分析等。
此外,电商企业通过大数据应用积极开拓发展新蓝海——互联网金融业务。目前阿里、京东、苏宁三大主流电商企业已相继试水。除“阿里小贷”模式比较成功之外,“京东模式”也渐出效果。2012年,京东通过与中国银行合作,推出“供应链金融服务”,供应商凭借其在京东的订单、入库单等向京东提出融资申请,核准后递交银行,再由银行给予放款。此服务可以帮助京东供应商大幅度缩短账期,资金回报率由原来的60%左右提高到226%。
警惕隐私风险
虽然电子商务企业已经走在大数据时代的前列,但在开始规划大数据美好蓝图的同时也要警惕其面临的挑战和风险。
企业信息化投资将规模化发展。电商企业内部的经营交易信息,包括商品、物流信息,以及用户的社交信息、位置信息等将构成企业大数据的主要来源。其信息量远远超越了现有企业IT架构和基础设施的承载能力,其实时性要求大大超越现有的计算能力。此外,电商企业还将面临数据孤岛、数据质量、数据格局等数据治理问题。要想依靠大数据获益,我国电商企业必将进行新一轮的信息化投资和建设。
相关管理政策尚不明确。大数据时代下,云计算必将成为电商企业选择的业务模式,其本质是数据处理技术。数据是资产,云为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道。云计算所提供的服务,既包括软件服务和应用平台服务,又包括基础设施服务,但目前我国针对云计算服务的管理政策和技术标准尚未明确。
数据安全与隐私问题突出。一方面,大量的数据汇集,包括大量的企业运营数据、客户信息、个人的隐私和各种行为的细节记录,面临的数据泄露风险将会增大。电商企业既要防止数据在云上丢掉,也要防止数据在端上被窃取和篡改。另一方面,一些敏感数据的所有权和使用权还没有明确的界定,很多基于大数据的分析都未考虑到其中涉及的个人隐私问题。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越单纯的数据清洗与统计分析,而是通过数据 ...
2026-03-06在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中,经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如,按课程章节排序,累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中,环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据,直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05数据治理是数字化时代企业实现数据价值最大化的核心前提,而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师作为数据全生命周期的核心 ...
2026-03-05在实验检测、质量控制、科研验证等场景中,“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法 ...
2026-03-04在数据分析、科研实验、办公统计等场景中,我们常常需要对比两组数据的整体差异——比如两种营销策略的销售额差异、两种实验方案 ...
2026-03-04在数字化转型进入深水区的今天,企业对数据的依赖程度日益加深,而数据治理体系则是企业实现数据规范化、高质量化、价值化的核心 ...
2026-03-04在深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN)的实操中,转置卷积(Transposed Convolution)是一个高频应用的操作——它核心用于实现 ...
2026-03-03在日常办公、数据分析、金融理财、科研统计等场景中,我们经常需要计算“平均值”来概括一组数据的整体水平——比如计算月度平均 ...
2026-03-03在数字化转型的浪潮中,数据已成为企业最核心的战略资产,而数据治理则是激活这份资产价值的前提——没有规范、高质量的数据治理 ...
2026-03-03在Excel办公中,数据透视表是汇总、分析繁杂数据的核心工具,我们常常通过它快速得到销售额汇总、人员统计、业绩分析等关键结果 ...
2026-03-02在日常办公和数据分析中,我们常常需要探究两个或多个数据之间的关联关系——比如销售额与广告投入是否正相关、员工出勤率与绩效 ...
2026-03-02在数字化运营中,时间序列数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常接触的数据类型之一——每日的营收、每小时的用户 ...
2026-03-02在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28在数字化时代,“以用户为中心”已成为企业运营的核心逻辑,而用户画像则是企业读懂用户、精准服务用户的关键载体。CDA(Certifi ...
2026-02-28在Python面向对象编程(OOP)中,类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体,也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量,合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27