京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据分析提升零售商店购物体验
近年来,互联网技术飞速发展,国内网络基础设施不断完善普及,网络快速应用通道伸向了经济发展的各个角落,越来越多的企业因此而获得更加广阔的发展空间,并逐步走上了国际化信息高速公路,经济效益得到显著提升。相比传统行业,互联网的优势在于它的数据驱动力。在拥抱企业互联网化过程中,如何将互联网的静态信息和动态过程电子数据化、进而挖掘出全新价值,是摆在企业管理者面前的一道必答题。在互联网经济时代,企业CIO眼中的互联网数据经济有哪些,大数据技术对传统产业的影响在哪里? 大数据支撑互联网经济时代
朝阳大悦城通过在“交易数据”中分析顾客购买行为、商家销售行为总结,并推导出零售商业演变规律,提升了购物体验和销售业绩。那么,在互联网经济时代,面对网络上的庞杂海量大数据,如何挖掘出价值?负责朝阳大悦城IT建设的中粮置地研策部总监张岩表示,像百度等互联网公司拥有海量大数据,并可通过用户搜索行为、个人资料和购买行为来了解消费者在想什么、关注什么,如何进行消费决策。在这样的大背景下,从互联网海量数据中发现商机,进而把握住互联网经济时代的价值与机遇变得十分重要。
“对于互联网大数据的技术挖掘,对于传统企业的价值堪比石油。作为未来的新石油,大数据对企业经济发展产生的影响,我认为绝不亚于互联网技术的冲击。所以,未来企业与互联网平台的合作,可以说将引入一种效率工具,也是对运营管理方式的一种新尝试。”张岩说,“我们通过内部数据分析发现,年轻白领女性到商场消费额度不太高,但到店率非常高。百度数据也显示,一个中国家庭80%的消费项目由女性决策。如何通过互联网的大数据分析,为更多的女性消费者提供服务,也是商场等零售企业需要进一步关注的。”
人们过去了解一个特定用户群体的需求,只有通过直觉,或者抽样调研的方式。而如今的互联网时代,要了解客户群体的需求,则有了新的选择。“对于传统行业的企业来说,百度的互联网大数据的分析与挖掘,确实能够给传统企业的应用插上很多想象的翅膀。以大悦城为例,当消费者想去一个商家,百度会通过大数据存储和分析告诉他,这个商家在几层,里面有多少人;消费者想离店,百度地图将指引具体路线、怎么去停车场,更准确地找到自驾车辆。未来,百度大数据的应用能够帮助我们更好的改善客户们到店购物体验。”
百度大数据助推商业分析决策
谈及互联网大数据推动传统产业融合发展,百度这方面的技术发展积累已经实力雄厚。百度大数据引擎完成了开放云、数据工厂、百度大脑的“三剑合璧”。目前,可以帮助企业、组织、政府更好地进行互联网数据分析与决策,为传统产业插上大数据的翅膀。
针对零售行业的大数据应用,张岩也提出,可以展望的是,通过云端大数据分析,针对不同的消费者设定个性推送“菜单”。当消费者进入某热衷商圈或品牌附近时,主动触发优惠信息推送或提醒,激发消费者潜在需求。之后,基于“位置”,通过对消费者周边数据的扫描,为其展现附近的餐饮、酒店、KTV等服务信息;商户地址、电话、优惠信息及用户评价,可以帮助消费者快速在比较中做出决策。最后,基于百度地图的基础功能路线规划、行车导航则将用户从线上带到线下,直接引导到店铺中进行消费。可以期待的是,百度这一领域的技术创新,随时有可能会从量变转向质变,深度颠覆我们生活的世界。
着眼于未来,百度大数据引擎将进一步利用互联网强大的数据库和数据处理能力,立足于提升传统产业效率和降低其成本,为传统行业转型升级做好技术铺垫。百度大数据引擎包括数据开放、语音交互、图像识别技术等,使得企业具备大数据能力,基础计算存储能力、数据库检索、语义分析、深度学习等能力。
正如李彦宏在第四届百度技术开放日活动中提及,互联网首先颠覆了媒体,其次颠覆了零售,往后是旅游、金融,面对颠覆与创新,百度正在打造一个完整的大数据生态,向外界提供大数据存储、分析及挖掘的技术,帮助传统产业积极转变,也进一步奠定了技术基础。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据可视化领域,树状图(Tree Diagram)是呈现层级结构数据的核心工具——无论是电商商品分类、企业组织架构,还是数据挖掘中 ...
2025-11-17核心结论:“分析前一天浏览与第二天下单的概率提升”属于数据挖掘中的关联规则挖掘(含序列模式挖掘) 技术——它聚焦“时间序 ...
2025-11-17在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,很多企业陷入“数据多但用不好”的困境:营销部门要做用户转化分析却拿不到精准数据,运营 ...
2025-11-17在使用Excel透视表进行数据汇总分析时,我们常遇到“需通过两个字段相乘得到关键指标”的场景——比如“单价×数量=金额”“销量 ...
2025-11-14在测试环境搭建、数据验证等场景中,经常需要将UAT(用户验收测试)环境的表数据同步到SIT(系统集成测试)环境,且两者表结构完 ...
2025-11-14在数据驱动的企业中,常有这样的困境:分析师提交的“万字数据报告”被束之高阁,而一张简洁的“复购率趋势图+核心策略标注”却 ...
2025-11-14在实证研究中,层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量(如先引入人口统计学 ...
2025-11-13在实时数据分析、实时业务监控等场景中,“数据新鲜度”直接决定业务价值——当电商平台需要实时统计秒杀订单量、金融系统需要实 ...
2025-11-13在数据量爆炸式增长的今天,企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结 ...
2025-11-13在主成分分析(PCA)、因子分析等降维方法中,“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念,而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据,零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代,“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑,但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量 ...
2025-11-11在大模型(如 Transformer、CNN、多层感知机)的结构设计中,“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
2025-11-10形成购买决策的四个核心推动力的是:内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
2025-11-10在数字经济时代,“数字化转型” 已从企业的 “可选动作” 变为 “生存必需”。然而,多数企业的转型仍停留在 “上线系统、收集 ...
2025-11-10在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型(LLM)商业化落地过程中,“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言,相同问题需给出一 ...
2025-11-07