- 電子商務數據分析
- 北京中清研信息技術研究院
- 2913字
- 2019-01-05 02:40:49
第1節 初識電商行業中的大數據
隨著網絡和信息技術日益普及,大數據逐步滲透甚至顛覆著人類的生活方式,隨著數據量呈指數級增長,當下云計算的誕生又直接把我們送進大數據時代?!按髷祿敝鸩较蚋餍袠I滲透輻射,顛覆著很多特別是傳統行業的管理和運營思維。大數據更是觸動著電商行業管理者的神經,攪動著電商行業管理者的思維;大數據在電商行業釋放出的巨大價值吸引著諸多電商行業人士的興趣和關注。探討和學習如何借助大數據服務于電商行業經營管理便是本書向讀者傳遞的核心價值點。
之所以稱之為大數據,是因為電子商務時代數據量很大,以至于無法在可承受的時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理。進行電子商務數據分析的意義在于對數據進行專業化處理,得到一個服務于企業管理決策或提升用戶體驗的結論。當然,大數據在電商行業中的應用有著越來越多的創新性發展。
1.1 借助大數據分析優化市場定位
電商企業要想在互聯網市場站穩腳跟,必須架構大數據戰略,對外要拓寬電商行業調研數據的廣度和深度,從大數據中了解電商行業市場構成、細分市場特征、消費者需求和競爭者狀況等眾多因素;對內企業想進入或開拓某一區域電商行業市場,首先要進行項目評估和可行性分析,決定是否開拓某塊市場,最大化規避市場定位不精準給投資商和企業自身帶來的毀滅性損失。
案例:
Decide.com是一家預測商品價格并為消費者提供最佳購買時間,哪款產品評價好、值得買建議的創業公司。Decide董事長兼CEO Mike Fridgen在一份聲明中稱:“它很真誠地告訴每一個親愛的用戶,Decide網站的價格預測不是表面文章,因為所有的價格建議都來自我們專業的數據分析結果。”
不錯,Decide.com通過抓取亞馬遜、百思買、新蛋及全球各大網站上數以十億計的數據進行分析,最終整合在一個頁面中方便消費者對比查看,并且能夠預測產品的價格趨勢,幫助用戶確定商品的最佳購買時機。
為了證明預測的準確性,Decide.com每天都會選擇10個交易,如果它預測的價格在兩個星期內降價,Decide.com將會自動通知買方,并支付價格下降的金額(最多200美元)。
Decide.com于2011年6月成立,2013年9月被eBay收購,同時對外關閉。
案例:
Iron Maiden,這個頗有爭議的英國重金屬樂隊從1976年出道火到現在。其通過對用戶上網數據的分析,定位于歌迷分布密度最大的區域——圣保羅,并在此舉辦了一場演唱會,取得了空前的成功。
市場定位對電商行業市場開拓非常重要。但是,要想做到這一點,就必須有足夠的信息數據來供電商行業研究人員分析和判斷,數據的收集整理就成為了最關鍵的一步。在傳統分析情況下,分析數據的收集主要來自于統計年鑒、行業管理部門數據、相關行業報告、行業專家意見及屬地市場調查等,這些數據多存在樣本量不足、時間滯后和準確度低等缺陷,研究人員能夠獲得的信息量非常有限,使準確的市場定位存在著數據瓶頸。
互聯網時代,借助數據挖掘和信息采集技術,不僅能夠給研究人員提供足夠的樣本量和數據信息,還能夠建立基于大數據的數學模型對企業未來市場進行預測。
1.2 借助大數據優化市場營銷
今天,從搜索引擎、社交網絡的普及到人手一機的智能移動設備,互聯網上的信息總量正以極快的速度不斷暴漲。每天在Facebook、Twitter、微博、微信、論壇、新聞評論、電商平臺上分享的各種文本、照片、視頻、音頻、數據等信息高達幾百億甚至幾千億條,涵蓋著商家信息、個人信息、行業資訊、產品使用體驗、商品瀏覽記錄、商品成交記錄、產品價格動態等海量信息。這些數據通過聚類可以形成電商行業大數據,其背后隱藏的是電商行業的市場需求、競爭情報,閃現著巨大的財富價值。
在電商行業市場營銷工作中,無論是產品、渠道、價格還是顧客,可以說每一項工作都與大數據的采集和分析息息相關,以下兩方面內容是電商行業市場營銷工作的重中之重。
·對外:通過獲取數據并加以統計分析來充分了解市場信息,掌握競爭者的商情和動態,知曉產品在競爭群中所處的市場地位,達到“知己知彼,百戰不殆”的目的。
·對內:企業通過積累和挖掘電商行業消費者數據,有助于分析顧客的消費行為和價值趨向,便于更好地為消費者服務和發展忠誠顧客。
以電商行業對顧客的消費行為和趨向分析為例,企業平時善于積累、收集和整理消費者的消費行為方面的信息數據,如:
·消費者購買產品的花費。
·選擇的產品渠道。
·偏好產品的類型。
·產品使用周期。
·購買產品的目的。
·消費者家庭背景。
·工作和生活環境。
·個人消費觀和價值觀等。
如果企業收集到了這些數據,并建立了消費者大數據庫,便可通過統計和分析來掌握消費者的消費行為、興趣偏好和產品的市場口碑現狀;再根據這些總結出來的行為、興趣愛好和產品口碑現狀制定有針對性的營銷方案和營銷戰略,投消費者所好,那么其帶來的營銷效應是可想而知的。
1.3 大數據助力電商企業的收益管理
收益管理是起源于20世紀80年代的一種謀求收入最大化的新經營管理技術,意在把合適的產品或服務,在合適的時間,以合適的價格,通過合適的銷售渠道出售給合適的顧客,最終實現企業收益最大化目標。要達到收益管理的目標,需求預測、細分市場和敏感度分析是此項工作的3個重要環節,而這3個環節推進的基礎就是大數據。
·需求預測是通過對建構的大數據進行統計與分析,采取科學的預測方法,通過建立數學模型,使企業管理者掌握和了解電商行業潛在的市場需求、未來一段時間每個細分市場的產品銷售量和產品價格走勢等,從而使企業能夠通過價格的杠桿來調節市場的供需平衡,并針對不同的細分市場來實行動態定價和差別定價。需求預測的好處在于,可提高企業管理者對電商行業市場判斷的前瞻性,并在不同的市場波動周期以合適的產品和價格投放市場,獲得潛在的收益。
·細分市場為企業預測銷售量和實行差別定價提供了條件,其科學性體現在通過電商行業市場需求預測來制訂和更新價格,使各個細分市場的收益最大化。
·敏感度分析是通過需求價格彈性分析技術,對不同細分市場的價格進行優化,最大限度地挖掘市場潛在的收入。
大數據時代的來臨,為企業收益管理工作的開展提供了更加廣闊的空間。需求預測、細分市場和敏感度分析對數據需求量很大,而傳統的數據分析大多是采集企業自身的歷史數據來進行預測和分析,容易忽視整個電商行業的信息數據,因此難免會使預測結果存在偏差。企業在實施收益管理的過程中,如果能在自有數據的基礎上,依靠一些自動化信息采集軟件來收集更多的電商行業數據,了解更多的電商行業市場信息,將會對制定準確的收益策略、贏得更高的收益起到推進作用。
1.4 大數據協助創新用戶新的需求
差異化競爭的本質在于不停留在產品原有屬性的優化上,而是創造了產品的新屬性。滿足用戶需求是前提,但創造用戶新需求才是行業革命的必要條件。
隨著網絡社交媒體的技術進步,論壇、博客、微博、微信、電商平臺、點評網等媒介在PC端和移動端的創新和發展,公眾分享信息變得更加便捷自由,而公眾分享信息的主動性促進了“網絡評論”這一新型輿論形式的發展。微博、微信、點評網、評論版上成千上億的網絡評論形成了交互性的大數據,其中蘊藏了巨大的電商行業需求開發價值,這些數據已經受到了電商企業管理者的高度重視。很多企業已把“評論管理”作為核心任務來抓,不僅可以通過用戶評論及時發現負面信息進行危機攻關,更核心的是還可以通過這些數據挖掘用戶需求,進而改良企業的產品,提升用戶體驗。