京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
论大数据与电商的融合趋势
据悉,2016中国大数据产业峰会暨中国电子商务创新发展峰会由去年的“2015中国电子商务创新发展峰会”和“2015贵阳国际大数据产业博览会暨全球大数据时代贵阳峰会”合并,其中“中国电子商务创新发展峰会”是整个峰会的重头戏。目前来看,大数据放在传统企业,或许还是个陌生词,但对于电子商务来说,已然是一个市场生产要素了。大数据与电商的融合,势必是今后电商发展的大趋势。
伴随着互联网消费经济的不断发展,各种数据已经呈现规模级积累,如何通过数据的分析、归纳、画像,助力互联网经济再次快速的腾跃,似乎已成为当前电商企业急需解决的问题。以国内电商企业为例,在大数据领域的布局及应用早都有之。例如阿里巴巴、京东、苏宁等,它们利用大数据进行低成本高效率运营、开放平台将数据与第三方共享、在线根据消费者潜在需求定向推送相关商品等。这些创新细节可以说在无形之间促进了国内电商行业的可持续健康发展,同时也把握住了行业未来机遇,与国外的竞争对手站在了同一起跑线上。那么,大数据市场化目前的发展现状如何?未来电商与大数据的融合会怎样呢?
一、国内互联网巨头纷纷布局云计算为大数据市场化提供了强有力保障
对于大数据概念最初的了解,想必很多人都是从马云的“DT论”中知道的。作为阿里巴巴掌舵者,作为全球知名电商的掌舵者,马云必须着眼未来,思考未来。“DT论”的提出,也使得阿里巴巴不再单单是一个纯电商公司,而是一个基于未来的大众基础服务公司。据悉,为了发展云计算,阿里巴巴7年前就成立了云计算子公司阿里云。2015年7月,阿里巴巴直接宣布对其阿里云战略增资60亿元,用于国际业务拓展,云计算大数据领域基础和前瞻技术研发,以及DT(Data Techonology)生态体系建设。
从去年到今年的阿里财报可以看出,阿里财报中阿里云的市场表现较为强势,且一直呈现上涨趋势。2015年财报显示,阿里云收入增幅达106%,超过亚马逊AWS同期增速。2016年财报显示,阿里的云计算和互联网基础服务业务继续实现增长,该季度收入达10.66亿元人民币,同比增长175%,云计算付费用户数超过50万。
据IDC数据报告指出,2014年阿里云在中国公有云市场份额排名第一,市场占有率达29.7%。虽然阿里云收入保持了超过一倍的增长,同时也是中国最大的云服务商,但在马云看来,和未来潜力相比,云计算和大数据还是个“婴儿”。马云说:“数据将会是未来创新社会最重要的生产资料,我们必须在数据技术的投入和发展上不惜一切的投入发展,我们正在努力让数据和计算能力成为普惠经济的基础。”
BAT方面,虽然腾讯2013年才开始对外提供云计算服务,但去年营收情况已经达到阿里云的一半;百度的云服务在去年9月开始大规模商业化,目前营收也达到了阿里云的35%。值得一提的是,今年京东也悄然上线了京东云平台,提供基础云和数据云两条产品线和电商云、物流云、智能云等四大解决方案,而且刘强东今年年初把云计算放到了重中之重的战略地位。
由此看出,国内各大互联网公司正在积极布局云计算,从而为大数据市场化提供了良好的落地环境。运用大数据,变革商业模式的时代已经悄然来临。
二、电商规模性增长需要大数据辅助决策运营
据《2015年度中国网络零售市场数据监测报告》显示,2015年中国网络零售市场交易规模达38285亿元,相比2014年的28211亿元,同比增长35.7%,占到社会消费品零售总额的12.7%,较2014年的10.6%,增幅提高了2.1%。预计2016年全年中国网路零售市场交易规模有望达53261亿元。
且值得注意的是,B2C市场交易规模首次超越C2C。该报告中指出,2015年网络零售市场出现拐点,B2C市场交易规模占51.6%,C2C市场交易规模占48.4%。网络零售市场出现“拐点”,B2C份额首次超过C2C份额,成为市场主体;一系列监管、扶持政策的出台也倾向扶持B2C的发展,“人人开网店”的盛况不复存在;假冒伪侵权、差售后服务等C2C市场弊端显然与用户对品质日趋增高的要求背道而驰。
那么,在B2C为先的市场环境下,电商企业如何才能获得消费者、合作商家的长期信赖、支持就成为了其能否持续发展的问题所在。在所有的传统模式都逐渐失去市场杠杆的作用下,大数据成为了电商企业最珍贵的财富和强劲发展的驱动力。电商企业依靠大数据能做什么呢?大数据能够为电商带来什么实质改变?
(1)大数据可以降低电商企业运营成本、提升运营效率
传统的电商平台都是根据市场反馈来进行产品罗列推荐,这种做法显得比较粗暴且不够科学,带来的商业变现也比较有限,从而浪费了许多平台流量,消费者体验也不多好。如今,借用云计算下的大数据分析,归纳,可以很好的将产品爆款提炼出来,从而进行基于用户兴趣的系统推荐。这种大数据下的定向推荐机制,可以很好的降低电商企业运营成本,提升消费者体验和运营效率。
(2)电商平台大数据可以为合作商家提供一站式服务
借助电商平台的大数据分析工具,合作商家可以根据自身产品,对比行业爆款,优化产品相关细节;根据用户搜索数据,及时了解用户需求点;根据历年销售数据,可以自由把控产品生产周期,降低库存风险等。电商平台的大数据系统,可以帮助合作商家减少风险,提升转化,使商业变现做到最大化。
(3)电商平台可以依靠大数据进行风险管控杜绝恶意竞争
众所周知,电商平台售假、刷单一直是个顽疾,如何有效杜绝是个考验平台技术实力的活。之前,阿里就有过利用大数据进行打假的先例。据悉,阿里为了打假,成立了一个名叫“神盾局”的安全部门。
“我们通过智能图像识别、数据抓取与交叉分析、智能追踪、大数据建模系统等技术,将假货从10亿量级的在线商品中捞取出来。”阿里内部人士称。据悉,淘宝收集的各类违规假货的图库约100万,系统每天调用超过3亿次,通过识别图片中商品的品牌,判断商品真伪。这些模型对淘宝数百万卖家进行实时评分,识别出具有售假风险的高危用户和售假团伙。
当然,除了阿里之外,京东针对刷单,也发明了基于大数据的反刷单系统。据介绍,京东精心打造的“天网”系统,作为京东风控的核心利器,主要分析维度包括了用户画像、用户社交关系网络、交易风险行为等,既包含了面向业务的交易订单风控系统、爆品抢购风控系统、商家反刷单系统,还包括了由规则识别引擎及用户风险信用信息库两大核心组件构成的风险信用中心系统,专注于打造基于用户风险画像的用户风险评分等级系统。据悉目前识别准确率已经达到了99%以上。
三、消费者购物越来越偏向电商,需要大数据驱动消费
根据艾瑞咨询最新数据显示,2015年中国网络经济营收规模首次突破1.1万亿,为11218.7亿元,年增长率为47.3%。根据国家统计局统计公报,2015年全年国内生产总值676708亿元,比上年增长6.9%。因此,2015年网络经济在其中的占比为1.7%,而在2011年该占比仅为0.5%,网络经济在国内生产总值中占比日益提升,并且仍有较大的增长空间。
网络经济市场中目前依然是由电子商务带来的营收占据核心,2015年中国电商营收规模超7000亿元(营收额,非交易额),占网络经济中的比例为63.6%。由此看出,中国电商的市场发展已逐渐普世化,消费者购物已经越来越偏向电商。
众所周知,信息时代,是一个讲究透明、效率、个性、便利的时代。国内电商的迅速发展,离不开消费者的众推,但消费者的购物行为却依靠的是大数据的驱动。那么,大数据与消费者之间有什么关系呢?
(1)大数据应用消除了信息断层使得消费者可以透明、按需获得电商信息及产品提升了消费满意度
国内电商平台的多样化,为消费者提供了购物的多途径入口;庞大的消费消费评价信息,使得消费者能更好地了解产品或服务的真实情况,作出更优的决策。同时,在大数据时代,创新的商业模式,比如C2B定制,可以使得生产者基于消费者需求,生产定制化产品,满足消费者的不同维度的个性化需求。整体来看提升了消费满意度。
(2)大数据应用降低了消费成本提升了消费质量
从社会整体来看,大数据的应用通过更好地匹配各种资源,形成强大的市场聚集效应,降低了交易成本。具体来看,作为大数据应用的一个重要形式,网络销售平台的快速发展突破了时间和空间对消费活动的限制,众多生产和消费主体自由地在网络平台上达成交易,多样化、个性化需求能够获得较好满足,提高了交易效率,降低了消费成本。
(3)大数据应用提高了消费便利程度
依托大数据的应用,包括网上支付、移动支付和电话支付在内的电子支付方式蓬勃发展,为消费者提供了更加快捷、便利的支付手段。一方面,利用电子支付方式,完成一次消费活动所需要的时间被大大缩短,激发了消费意愿,促成了更多“瞬时消费”和“即兴消费”。另一方面,在第三方电子支付平台,信用消费的使用更加快捷,能够较好地发挥消费放大效应。消费者可以方便地使用信用卡进行支付,同时也可以非常方便地在线申请和获得消费信贷。授信机构可以在几秒钟内完成消费信贷的审核和发放。这有助于进一步放松消费的预算约束,创造出更多消费需求。
所以,综合来看,大数据与电商产业发展是相辅相成的,且目前两者的融合也越来越紧密。除了上面的总结分析之外,这个从其它方面也可以看的出来。据悉由国家发改委、贵州省政府共同主办的2016贵阳数博会与往年也有所不同,首次创新性的将大数据峰会与电商创新两大会议组合在了一起。期间,京东、阿里巴巴等集团高层将会就大数据应用分享相关内容。宏观上来看,伴随着大数据的不断沉淀,未来电商的传统模式或许已经不再存在,随之而来的是供应链、金融链、产品链等全产业链的改革和颠覆。或许,一个全新的商业模式即将到来,但服务的核心还是消费者。返璞归真,或许才是商业长久立足之本。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28SQL是数据分析领域最基础、最核心的工具,承担着取数、清洗、统计、分层、归因的全流程工作。不同于单纯的语法练习,实战化SQL数 ...
2026-08-28 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-08-28随着新零售模式的快速普及,零售行业从传统的“货品驱动”全面转向“用户驱动”。门店交易数据、线上消费记录、浏览轨迹、复购频 ...
2026-08-27在数据分析、爬虫采集、接口开发、数据归档等场景中,JSON与CSV是两种使用率最高的数据存储格式。JSON为键值对结构化格式,适配 ...
2026-08-27 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-08-27在数据分析工作中,时间序列是最常见的数据类型之一,订单时间、日志时间、交易时段、统计周期等数据均离不开时间处理。原始数据 ...
2026-08-26在数据分析与数据预处理工作中,原始数据普遍存在录入错误、系统故障、偶然极值等问题,极易产生异常数据。异常数据会严重干扰数 ...
2026-08-26 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-08-26在数理统计与数据分析领域,多因素方差分析与线性回归模型是研究变量关系、因素影响、数据差异规律的两大核心工具。二者均属于经 ...
2026-08-25数据分析的核心价值不在于数据计算与图表制作,而在于清晰、精准、有逻辑地输出结论、支撑业务决策。日常数据分析报告普遍存在结 ...
2026-08-25 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-08-25平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-08-24 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19