
企业如何正确看待电商大数据
大数据通俗讲是让人不在为过程而纠结,直接给人提供结果。比如谷歌公司的“流感趋势”预测模型是如何知道流感趋势的呢?它的核心价值就在于大数据的应用。谷歌通过分析发现,在流感的不同阶段,某些与流感有关的药品、症状的关键词会表现出不同数量和特征,谷歌正是通过这种多样性数据的关联来发现数据价值。
回到电商,他与传统零售最大的差异是其拥有庞大精准的数据,而以前传统零售的数据信息,只能跟踪到购买,有人买了什么商品,但具体是谁,他是如何找来的,不得而知。所以在过去要想获得一些数据分析,只能靠一些调研机构,在门口发问卷,以换购小礼物做诱饵让人填写,但这个数据量和精准度远远无法与电商相提并论。
下面siilu思路网把几位电商服务商他们在与企业实际合作中涉及的关于电商领域大数据的观点做一分享,以便企业更好的理解大数据的利用点在哪里。
数云联席总裁宋向平:
观点一、不要纠结什么是大数据。无论是服务商,还有企业、卖家,都是大数据的使用者而非研究者。
观点二、对数据要保持敏感性,愿意去打破自己一些思维定势回归生意本原,让数据为我所用,不管大数据小数据。
观点三、让数据成为仪表盘,使决策更有依据,减少犯错成本。做好自己的定位,包括:品牌定位、产品定价,更快周转、更轻库存、提高效率、数据化运营,用户管理,
观点四、企业用不好数据关键在对在数据的参考和考量,其中参考最主要最主要,比如在品牌定位、选品的时候,如果能利用数据把方向定位精准可能后面的工作会容易很多。
百分点副总裁韩志勇:
观点一、大数据能帮企业猜用户想要什么。
观点二、大数据可避免老板拍脑袋做决定,曾服务一家媒体做电商,起初自认为定位于高级白领,将商品定价在1000-1500元,结果销售非常差,通过数据分析,其用户的购买力在300-500元,调整后,销量有了大幅提升。
E店宝CEO陈涛:
观点一、大数据这个词跟吊丝这个词很像,今天吊丝和以前一样,大数据不是什么新东西,只不过电商来了把名词摘出来。
观点二、过去企业只关注整个营销结果和订单信息,电商时代则是如何利用数据手段开展营销。
观点三、传统企业要对做电商过程中的数据重视或者对数据过程管理更重视,而不是只对结果报表的分析,而对过程的分析这种数据是海量的,过程数据就称之为大数据。
北联伟业CEO孟凡兴:
观点一、所谓大数据,就是很多点小加到一起可能就是一个大的。
观点二、利用数据可帮企业规划下一步的电商发展路径,通过推测每年平台大概商户增长率,来分析出这个品牌的生意空间。
观点三、利用数据看行业,看完大盘后,看行业数据和增长率。
观点四、利用数据看竞争对手和看自身。通过这些细微数据,来判断这个年度要做多少钱,甚至会精细到要有多少SKU,比如50-100库存深度备多少等等这类运营数据。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师:业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段,其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04