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大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在跨境電商中的應(yīng)用研究

2016-07-08 03:57:20廣東輕工職業(yè)技術(shù)學(xué)院陳智永藍(lán)韻柯暢黃國梅
中國商論 2016年7期
關(guān)鍵詞:可視化消費(fèi)者模型

廣東輕工職業(yè)技術(shù)學(xué)院 陳智永 藍(lán)韻 柯暢 黃國梅

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大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在跨境電商中的應(yīng)用研究

廣東輕工職業(yè)技術(shù)學(xué)院陳智永藍(lán)韻柯暢黃國梅

摘 要:本文以ebay為例,探索中小企業(yè)在跨境電商中利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)預(yù)測市場需求的問題,并提出大數(shù)據(jù)預(yù)測模型,大數(shù)據(jù)預(yù)測需求包括四個(gè)階段:數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理與集成、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)解釋,最后指出該模型的特點(diǎn),包括可以更科學(xué)、更有預(yù)見性地開展境外營銷工作。

關(guān)鍵詞:ebay大數(shù)據(jù)分析技術(shù)大數(shù)據(jù)預(yù)測模型

1 引言

2014年3月1日晚的《新聞聯(lián)播》,就商務(wù)部發(fā)布的年度數(shù)據(jù)報(bào)告作了報(bào)道,其中提到我國進(jìn)出口跨境電商貿(mào)易發(fā)展速度非常快的情況報(bào)道原文如下:一份大數(shù)據(jù)報(bào)告勾勒出未來全球貿(mào)易格局,傳統(tǒng)外貿(mào)年均增長不足10%,跨境電子商務(wù)卻保持30%以上的增速,我國20多萬家小企業(yè)在各類網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上做買賣,年交易額超過2500億美元。中國正在和美國一起成為全球跨境電子商務(wù)的中心,在由互聯(lián)網(wǎng)重塑的國際貿(mào)易格局當(dāng)中,中國不僅搶得了先機(jī),而且為貿(mào)易增長增加了新的支點(diǎn)。”

數(shù)據(jù)已經(jīng)非常明顯,跨境電商貿(mào)易已成為我國進(jìn)出口貿(mào)易中增長最快的領(lǐng)域,這是我國中小企業(yè)開拓國外市場一個(gè)很好的機(jī)會(huì)。但由于政治、法律、文化等因素不盡相同,外國的市場需求也完全不一樣,對于中小企業(yè)來說,這是其必須跨越的障礙。本文從市場需求預(yù)測的角度出發(fā),重點(diǎn)探討大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在出口跨境電商中的應(yīng)用。

2 ebay的探索:為消費(fèi)者“畫像”

作為全球最大的拍賣網(wǎng)站,早在2006年,eBay就意識到大數(shù)據(jù)所帶來的影響,并開始組建大數(shù)據(jù)技術(shù)分析平臺(tái)。該平臺(tái)定義了成百上千種類型的數(shù)據(jù),并以此對顧客的行為進(jìn)行跟蹤分析,現(xiàn)在,eBay每日要處理100PB以上的數(shù)據(jù)[1],通過分析這些數(shù)據(jù),eBay足以準(zhǔn)確判斷消費(fèi)者的購物行為,這就如同在每個(gè)消費(fèi)者面前安裝了攝像頭一般。eBay對顧客的了解非常細(xì)致,可以毫不夸張地說,“eBay比你還了解你自己。”

eBay擁有全球近2億的用戶,其不僅記錄消費(fèi)者的日常交易信息,還記錄消費(fèi)者每一次探索瀏覽的過程,從其設(shè)定的成百上千種情景模型中計(jì)算出用戶可能的需求。這個(gè)模型甚至還區(qū)別消費(fèi)者的年齡,以及其瀏覽的時(shí)間、地點(diǎn)及當(dāng)時(shí)的天氣等因素,在智能機(jī)器人的學(xué)習(xí)和分析下,適時(shí)地推送給用戶最想要的商品,或者給商家提供各式各樣的“情報(bào)”,還能做到向商家提出銷售建議。

比如,某個(gè)消費(fèi)者一登錄瀏覽eBay網(wǎng)站,eBay能很快地推斷出這位用戶潛在的需求,并在綜合各種考量因素后,向他推送商品信息。

3 跨境電商企業(yè)的新價(jià)值:大數(shù)據(jù)預(yù)測模型

大數(shù)據(jù)分析技術(shù)對跨境電商企業(yè)的影響是革命性的。有了大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的支持,跨境電商企業(yè)可以很容易地從海量的數(shù)據(jù)中分析出消費(fèi)者的需求,進(jìn)而推出更符合消費(fèi)者需求的產(chǎn)品或服務(wù),這中間還能夠進(jìn)行針對性地調(diào)整和優(yōu)化,這就是大數(shù)據(jù)賦予跨境電商企業(yè)的新價(jià)值。

對于跨境電商企業(yè)來說,可以自己開展大數(shù)據(jù)的研發(fā)和應(yīng)用,也可以利用第三方機(jī)構(gòu)來實(shí)現(xiàn)對大數(shù)據(jù)的應(yīng)用,比如GOOGLE和eBay在這方面做得很專業(yè)。消費(fèi)者在使用搜索服務(wù)時(shí),他們在無形中就把自己個(gè)人的行為、愛好、消費(fèi)等數(shù)據(jù)傳給GOOGLE和eBay。基于用戶搜索行為、瀏覽行為、評論歷史和個(gè)人資料等數(shù)據(jù),通過大數(shù)據(jù)的挖掘和匹配,它們可以分析消費(fèi)者的整體需求,進(jìn)行針對性地產(chǎn)品生產(chǎn)、改進(jìn)和營銷。

與企業(yè)經(jīng)營相關(guān)的大數(shù)據(jù)來源非常廣泛,除了各類研究單位發(fā)布的大量的數(shù)據(jù)外,互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)、各種傳感器收集的數(shù)據(jù)等都是重要的來源。不同類型的大數(shù)據(jù),其處理方面有所不同,但其處理流程基本上是一樣,主要步驟包括“數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理與集成、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)解釋”四個(gè)過程,如圖1所示,采集到的數(shù)據(jù)經(jīng)處理和集成后,轉(zhuǎn)換成統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)格式,然后用相應(yīng)的數(shù)據(jù)分析方法將其進(jìn)行分析處理,最后用可視化的技術(shù)將結(jié)果展現(xiàn)出來。

圖1 大數(shù)據(jù)預(yù)測模型

3.1階段一:數(shù)據(jù)采集

如前所述,目前大數(shù)據(jù)來源非常廣泛,常用的采集方法有:百度和谷歌等搜索引擎的數(shù)據(jù)檢索工具、各類傳感器、RFID以及條形碼掃描技術(shù)等。隨著手機(jī)和平板電腦等移動(dòng)終端設(shè)備的迅速普及、各類APP軟件的大量下載使用,數(shù)據(jù)采集的數(shù)量和精度不斷提升。

3.2階段二:數(shù)據(jù)處理與集成

數(shù)據(jù)的處理與集成階段的主要任務(wù)是對數(shù)據(jù)采用合適的方法進(jìn)行適當(dāng)?shù)靥幚怼⑷ピ牒瓦M(jìn)一步地集成存儲(chǔ)。

由于數(shù)據(jù)來源廣泛,注定了大數(shù)據(jù)的多樣性特征(即 Varicty),這就決定了如果這些數(shù)據(jù)不經(jīng)過初步處理,進(jìn)行高質(zhì)量的數(shù)據(jù)分析將會(huì)非常困難。因此,在采集數(shù)據(jù)后,一般還要進(jìn)行數(shù)據(jù)的處理與集成將這些多樣化的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為便于處理的較為單一結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)。當(dāng)然,并不是所有數(shù)據(jù)都是有效的和相關(guān)性高的,這些數(shù)據(jù)還需要“去噪”,才能保證數(shù)據(jù)的有效性和可靠度。

3.3階段三:數(shù)據(jù)分析

大數(shù)據(jù)預(yù)測模型最核心的步驟是數(shù)據(jù)分析,因?yàn)榱銇y的數(shù)據(jù)是沒有價(jià)值的,只有通過數(shù)據(jù)分析步驟,才能挖掘到大數(shù)據(jù)的真正價(jià)值。在數(shù)據(jù)分析階段,根據(jù)不同的應(yīng)用需求,數(shù)據(jù)分析各有不同,常用的方法有數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、智能算法、統(tǒng)計(jì)分析等。

在數(shù)據(jù)分析技術(shù)方面,Google公司無疑是做得最先進(jìn)的一個(gè),其于2006年率先提出了“云計(jì)算”的概念,其內(nèi)部各種數(shù)據(jù)的應(yīng)用都是依托Google自己內(nèi)部研發(fā)的一系列云計(jì)算技術(shù),例如分布式文件系統(tǒng)GPS、分布式數(shù)據(jù)庫BigTable、批處理技術(shù)MapReduce,以及開源實(shí)現(xiàn)平臺(tái)Hadoop等,這些技術(shù)平臺(tái)的產(chǎn)生,提供了對大數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、分析的很好的手段[2]。

3.4階段四:數(shù)據(jù)解釋

從數(shù)據(jù)的質(zhì)量來說,數(shù)據(jù)的處理與分析過程是保證最終數(shù)據(jù)高質(zhì)量的關(guān)鍵步驟,但對于最終的數(shù)據(jù)用戶而言,如何獲得直觀的和有用的數(shù)據(jù)才是其最關(guān)心的。因此,如何通過數(shù)據(jù)解釋步驟,對大數(shù)據(jù)分析結(jié)果進(jìn)行解釋與展示也非常重要。

隨著數(shù)據(jù)量的變大以及用戶對數(shù)據(jù)分析維度的增加,傳統(tǒng)的以文本形式輸出的數(shù)據(jù)展示方式已不能滿足數(shù)據(jù)用戶的需求,一種被稱為“數(shù)據(jù)可視化技術(shù)”數(shù)據(jù)展示方式開始出現(xiàn),常見的方式有基于集合的可視化技術(shù)、基于圖標(biāo)的可視化技術(shù)、基于圖像的可視化技術(shù)等,在數(shù)據(jù)可視化技術(shù)的幫助下,用戶可以很形象地獲得數(shù)據(jù)分析結(jié)果,對結(jié)果的理解和接受也更直觀。

4 大數(shù)據(jù)預(yù)測模型的特點(diǎn)

4.1在大數(shù)據(jù)預(yù)測模型的支持下,跨境電商企業(yè)的境外營銷管理更具“科學(xué)性”

圖2 大數(shù)據(jù)時(shí)代營銷創(chuàng)新的鉆石模型

現(xiàn)代營銷管理既是科學(xué)的,又是藝術(shù)的。其中,“科學(xué)性”體現(xiàn)在營銷管理過程中存在著一些基本的客觀規(guī)律,有一套分析問題和解決問題的方法論,還體現(xiàn)在建立在各種營銷數(shù)據(jù)的搜集與分析的基礎(chǔ)上的營銷管理決策,大數(shù)據(jù)的到來加速了營銷管理的科學(xué)性進(jìn)程,使跨境電商企業(yè)開展“精確化”的營銷管理成為可能,跨境電商企業(yè)對其營銷管理活動(dòng)的各個(gè)環(huán)節(jié)的把握能夠更為精確,使往日紛繁復(fù)雜的和難于決策的境外電子商務(wù)營銷管理活動(dòng)逐漸演變?yōu)橐幌盗械臄?shù)據(jù)挖掘與相關(guān)分析,使?fàn)I銷管理真正成為“建立在科學(xué)基石上的藝術(shù)”[3], 從而真正走進(jìn)科學(xué)的殿堂,如圖2所示。

4.2通過大數(shù)據(jù)預(yù)測模型,跨境電商企業(yè)的境外營銷管理更加有“預(yù)見性 ”

由于境外市場的各種不確定性,比如顧客需求差異、東西方文化的差異、競爭更加激烈等因素,企業(yè)對市場的研判和有效預(yù)測越來越困難。大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的出現(xiàn)改變了這種現(xiàn)狀,通過收集各類數(shù)據(jù)信息,在各種數(shù)據(jù)分析技術(shù)和建模分析技術(shù)的支持下,能夠比較簡單地挖掘出各種看似毫不相關(guān)的數(shù)據(jù)之間的關(guān)系,從而對目標(biāo)國的市場需求和趨勢做出準(zhǔn)確的判斷。因此,大數(shù)據(jù)預(yù)測模型可以提升跨境電商企業(yè)境外營銷管理活動(dòng)的“預(yù)見性”。

5 結(jié)語

基于消費(fèi)者及各種經(jīng)濟(jì)等數(shù)據(jù),大數(shù)據(jù)不僅可以為“消費(fèi)者畫像”,還可以給商家提供各式各樣的“情報(bào)”。比如,國內(nèi)的商家希望將產(chǎn)品賣到加拿大,通過大數(shù)據(jù)分析可以大致預(yù)測到,這種商品一個(gè)月可以賣出多少產(chǎn)品,定價(jià)應(yīng)該在什么范圍內(nèi),市面上還有多少商家在賣同樣的產(chǎn)品,他的市場占有率大概是多少。目前,利用大數(shù)據(jù)預(yù)測需求無論是理論上,還是技術(shù)上,都能夠?qū)崿F(xiàn),但由于各種原因,預(yù)測很多時(shí)候還是會(huì)出錯(cuò),利用大數(shù)據(jù)預(yù)測需求還需要進(jìn)行更深入的研究。

參考文獻(xiàn)

[1] 黃鍇.揭秘大數(shù)據(jù)玩家eBay:猜出你的購買欲[N].21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道,2014-09-08.

[2] 劉智慧,張泉靈.大數(shù)據(jù)技術(shù)研究綜述[J].浙江大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版),2014,6(6).

[3] 李巍,席小濤.大數(shù)據(jù)時(shí)代營銷創(chuàng)新研究的價(jià)值、基礎(chǔ)與方向[J].科技管理研究,2014,9(18).

中圖分類號:F724.6

文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A

文章編號:2096-0298(2016)03(a)-126-03

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