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基于大數據的線上線下電商用戶的數據挖掘探討

2018-04-29 00:00:00劉文學
大東方 2018年2期

摘 要:電子商務迅猛發展,給電商企業帶來許多數據,如果有效應用這些數據,對促進電商企業的發展起到積極作用,但這些數據價值的發揮依賴于高效的數據挖掘服務模式,因此電商用戶在生產經營中,必須基于大數據下進行線上線下數據挖掘。本文主要分析基于大數據的線上線下電商用戶的數據挖掘,以供參考完善。

關鍵詞:大數據;線上線下;電商用戶;數據挖掘

大數據時代背景下,電子商務的經營發生了翻天地覆的變化,海量數據資源,大大增加了數據處理的難度,如何有效挖掘、分析這些數據,已經成為電子商務發展的關鍵問題。而基于大數據的線上線下電商用戶的數據挖掘是一種線上線下一體化的服務平臺,能夠實現實體經濟和虛擬用戶二者結合,讓商家快速挖掘有價值的數據,為商務穩定發展提供全新的經營模式。

1 大數據的線上線下電商用戶數據分析

大數據時代的帶來,電子商務已經進入到云數據時代,從電子商務企業的內部管理和經營數據,電子商務以爆發式數據量呈現。用戶數據逐年增加,模糊了企業數據的接線,這些因用戶所創造的數據資源,通過人工處理已經無法滿足。而線上線下電商用戶的數據挖掘模式應用,屬于連接線上用戶于線下商家的平臺模式,實現實體經濟和線上資源二者有機融合,讓網絡變成實體經營拓寬服務功能的有效路徑。據IDC調查數據證明,數字領域的GB數據達到1.8萬億,企業數據每年增長率達到60%。可見在這一背景下,大數據已經變成時代的主流。電子商務企業經歷翻天覆地變化,所創造數據容量正在以數百TB與數百PB進行計量,海量數據導致數據冗余、數據挖掘成本迅猛增長、數據價值難以采集和數據過載等變成電子電商用戶面臨的新挑戰[1]。

2 基于大數據的線上線下電商用戶的數據挖掘應用

2.1實現精準營銷

在線上線下營銷模式中,深度挖掘客戶數據,表明需要準確定位市場營銷,為客戶提供精準服務,這就需要企業有效采集、整理、分析客戶數據信息,并對這些信息進行加工,了解消費群體的消費習慣與興趣,依據客戶的特點判斷客戶的下一次消費行為,從而對這些客戶的消費制定有針對性的營銷方案,為客戶提供優質的數據服務。通過對客戶數據挖掘分析,電商用戶能夠用戶價值,依據價值不同客戶采取相應營銷策略,有利于提升自身經濟受益。

2.2豐富頁面的內容

在線上線下的電商營銷平臺應用中,頁面設置具有重要意義,決定了客戶訪問消費情況,因此在線上線下電商用戶的經營中,為了豐富頁面設置,企業必須通過用戶登錄與瀏覽平臺深度挖掘用戶數據,了解客戶的訪問情況與消費習慣,改善頁面的結構與內容[2]。例如通過挖掘客戶瀏覽數據,分析網頁的關聯性和用戶的期望值,在客戶期望的桌面上增加導航檢索功能,對用戶在網頁上點擊率高與下單數量大的商品進行分析,并將這些商品放在頁面的首位,吸引客戶的注意力和購買欲望,同時嚴格控制服務器緩存,縮短服務器響應時間,提升客戶對平臺的滿意度。

2.3拓展自身業務

當線上線下電商用戶平臺具有相應的客戶數據后,就可以建立一個完善的客戶數據庫,通過深層次挖掘客戶數據,了解用戶交易習慣與狀況,根據客戶的習慣提供其他商品,從而提高成功交易量,增加自身收入。現階段許多大型電商用戶都通過應用大數據開發出線上線下商店,拓展自身業務。例如以大眾消費群的營銷為例,通過電信運營商經營政策、未來運營商大金額產品合作銷售模式、目標客戶群分析、數據挖掘尋找目標客戶和銀行個人信貸產品合作模式有機結合,挖掘客戶數據,找出商品的附加價值,開發出新的業務,為客戶提供新的娛樂、通信和商務服務。

2.4提高客戶交易的穩定關系

基于大數據的線上線下一體化服務模式下,挖掘客戶數據,劃分客戶的交易背景、習慣與興趣,了解客戶的喜好與行為習慣,預測客戶行為,挖掘出潛在的消費者,并對已經形成的客戶交易行為加以維護,根據價值高的用戶提供附加服務,通過線上線下一體化服務平臺來挖掘與穩定客戶關系[3]。例如當客戶看到自己喜歡的某種商品,并在線上成功下單后,做出良好的商品評價,就會向身邊的好有進行推薦,關注該商品,并對老客戶給予其他的優惠,這樣的客戶群管理,有利于電商用戶挖掘更多的潛在客戶源,從而提高客戶交易的穩定關系。

結束語

綜上所述,基于大數據的線上線下電商用戶數據挖掘是經濟發展的必然趨勢,是將來電子商務市場的主力軍,通過有效的技術來挖掘、分析客戶數據,有利于實現實現精準營銷,豐富頁面的內容,拓展自身業務,提高客戶交易的穩定關系,為用戶提供數據服務,從而促進電商健康穩定發展。

參考文獻

[1]庚煬.基于大數據的線上線下電商用戶數據挖掘研究[J].中國經貿,2014(18):119-119.

[2]劉昆.大數據模式的數據挖掘研究[J].電腦知識與技術:學術交流,2016,12(12X):19-20.

[3]黃取治.大數據環境下O2O電商用戶數據挖掘探討[J].湖南科技學院學報,2015(5):122-124.

(作者單位:青島酒店管理職業技術學院)

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