大數據技術在O2O電子商務中的運用

王一翔

摘 要：目前，我國已正式進入互聯網時代，互聯網在人們日常生活的地位和作用愈來愈明顯，進而轉變其生活方式和環境。同時，其消費理念在大數據環境中也漸漸被改變，推動電子商務的進一步發展。本文將主要圍繞大數據技術和O2O電子商務模式的基礎認知展開分析，并提供前者在后者中的應用對策以供參考。

關鍵詞：大數據技術；O2O電子商務；互聯網

伴隨人們生活水平的提高，其對消費中的服務要求也越來越高。而怎樣滿足此種消費要求，單純依靠人力是無法有效解決的，這便需要人們開發出全新的技術和途徑。O2O電子商務模式和大數據技術的應時而生，怎樣融合二者讓其發揮出最大優勢和作用，成為現階段急需解決的首要問題。

一、O2O電子商務模式與大數據技術的基礎認知

1.O2O電子商務模式

所謂O2O（Online to offline）電子商務模式，具體是指一種線下、線上聯合消費方式，利用無線或者有線網絡為商家供應營銷信息，把網絡和線下商務契機融合起來，匯集高效的消費集體，完成在線付款，然后依靠不同方式的憑證，到實體店或者供貨商處結束消費。

此形式屬于傳統電子商務發展到一定階段的衍生物，利用這一消費行為能滿足消費人員不同實際需求，為用戶供應更便捷的服務。并且，商家可以利用網點信息傳遞范圍廣、速度快的特征，把大量消費能力迅速匯集起來，并能同時滿足買家和賣家兩方的要求。伴隨電商的不斷發展，O2O為店家的運營帶來了諸多發展機遇，提高線下店家的核心競爭力，并且其不單單是把線上消費人員帶到真實世界中，還能實現線下和線上的完美對接，為客戶提供最大便利。

現階段，在消費方式中當地消費依然占據較大占比，O2O形式能良好的把電商優勢體現在當地消費過程中，推動線下店家向著更加健康、良好、可持續的發展。在此種背景下，企業要想提升本身服務水平，必須要時刻觀察用戶行為，了解其真實所需，加強和用戶間的緊密聯系，不斷滿足消費者的個性化要求，以此高效展現出O2O電子商務模式的推動性作用。

2.大數據技術

伴隨科技的發展與網絡的不斷優化，大數據這一詞在人們平常生活的出現率越來越高。最開始確定大數據時代來臨的是世界知名企業麥肯錫，此企業在相關報告中說明：數據現已融入到目前各個行業與業務職能之中，變成一種不容小覷的生產要素。人們對大量數據的開發與利用，代表著一場新生產率提升與購買者盈余勢頭的崛起。將大數據界定成：實際尺寸遠大于一般的數據庫用具獲得、儲存、監管與剖析能力的數據集。并且提出，并非必須要大于規定的TB級別的數據集才可成為大數據。對人們來講，這是一個抽象的定義，截至目前都沒有一個統一的界定。大家較為認同的大數據說法從之前的3V發展到4V，再到如今的5V，從其具備的基礎特點中不難發現（海量volume、迅速velocity、真實性veracity、價值value、多樣variety，簡稱5V），伴隨社會的迅速發展，巨大繁雜的數據資源也迅速的充斥在生活中的各個角落。在龐大的數據面前，以往的數據剖析也肩負著較大壓力，怎樣剖析處置變成一大難題。

而大數據技術，一般涵蓋以下幾點：數據可視化、數據剖析、文件體系、數據獲得、云計算、數據庫體系。所謂數據剖析，具體是指數據處置環節的關鍵之處。數據的價值形成于剖析進程中，對大量、不同樣式、增長迅速、內容有效的數據展開剖析，在其中挖掘協助決策的潛在形式與未知的有關聯系和其余真實信息的進程。和以往大量數據的處置環節相仿，大數據的處置同樣涵蓋獲得和規定的運用有關的有效數據，且把數據整理成有利于儲存、剖析、檢索的方式；剖析數據的關聯性，找出有關的性質；通過正確的形式把數據剖析的結果呈現出來等進程。完成數據剖析的最終目標是為了在與目標有關的數據信息中開發出大量數據信息，這些目標涵蓋：預測解釋數據，且明確怎樣應用數據，檢測數據的有效性，推斷將來有可能出現的問題等等。

二、大數據技術在O2O電子商務中的運用

1.基于大數據挖掘下的精準營銷

O2O電子商務模式作為一種線上與線下有機結合的營銷模式，在實踐應用過程中，需要企業對消費者需求、消費者行為習慣等具有更為精準的掌控，實現營銷過程中主動權的有效掌握，以滿足消費者實際需求，進行市場空間的拓展與市場份額的占領。這在一定程度上要求O2O電子商務對客戶信息具有充分的了解，實現客戶信息的深度挖掘與利用。而大數據挖掘技術則能夠在大規模的數據中進行數據潛在價值的挖掘，從而為O2O電子商務企業提供充分、完整、有效的客戶信息，實現企業對客戶的精準營銷。

通常情況下，在應用大數據挖掘技術時，O2O電子商務企業需從來兩方面出發：（1）數據收集。即O2O電子商務企業為提升數據利用率，增強數據分析質量與效率，需要對所要收集的數據進行科學區分，確定數據類別與作用；（2）數據分析。數據分析是數據價值挖掘與應用的關鍵，在此過程中，O2O電子商務企業不僅需要對用戶喜好、用戶購買習慣等進行分析，也需要采用科學的研究方法進行相似群體的探究，了解相似群體消費行為，以為企業進行市場空間拓展提供信息支持，保證新用戶、新業務、新產品研發質量。例如，O2O電子商務企業采用社交網絡分析法，對用戶關系進行研究，從中得到有價值的信息。并在此基礎上，采用分類法進行數據進一步處理，明確數據之間存在的共同點、差異點，了解不同用戶群體的消費行為特征與需求，從而使企業能夠根據用戶群體消費行為特征與需求，制定有針對性的營銷方案，實施個性化營銷方法，增強營銷精準性。而這種精準營銷，可有效提高消費群體在企業活動中的參與性，提升用戶對企業的忠誠度，使企業獲得屬于自己的忠誠客戶。并在此基礎上，進一步進行數據挖掘，依據數據挖掘結果，掌握客戶實際需求，為用戶提供優質的個性化服務，形成良好品牌形象。例如，銀泰網在實體店內構建了線上線下會員管理體系，并利用大數據挖掘技術，對會員信息進行深入分析，了解會員喜好、掌握會員消費習慣，并在線上線下交流中建立良好互動關系，實現精準營銷。

2.基于大數據技術下的用戶體驗

大數據技術在O2O電子商務平臺中的應用，可有效增強用戶體驗，促進企業與用戶之間良好關系的構建。通常情況下，O2O電子商務系統為一個閉環系統，即通過線上宣傳、營銷、推廣，調動客戶消費興趣，將其引導到線下體驗店中進行體驗，通過體驗提升客戶滿意度，從而達成交易；并在此基礎上，將線下用戶體驗情況進行收集，引導用戶返回線上通過線上體驗與交流，形成以用戶為中心的服務閉環系統，一方面滿足用戶實際需求，另一方面幫助企業積累更多用戶信息，便于企業對用戶實際情況與需求的掌握，以便企業進行營銷方案調整，進一步增強用戶體驗，實現潛在用戶挖掘，實現企業增效增值。

而在此過程中，皆可利用大數據技術進行實踐。以O2O跨境電子商務廣告宣傳與推廣為例，企業可依據數據，如“艾瑞咨詢研究顯示，2014年與2015年跨境進口電商平均增長率超過了42%，2016年跨境電商跨境在進口總額中的占比超過11%，2017年中國跨境電商交易規模超過7.6億元，預計2018年將達到9億元。”以及客戶頁面瀏覽情況，進行數據挖掘，從中探尋用戶訪問頁面存在的相關性，明確用戶實際需求，并在此基礎上進行宣傳廣告、推廣信息的針對性投放。并根據用戶廣告類型點擊率分析，獲取用戶反饋信息，進一步確定宣傳內容，吸引用戶進行線下體驗，以增強交易額，降低退貨率。又如，企業在與客戶進行交流與溝通的過程中，可利用大數據技術改善企業與客戶之間的關系。即根據客戶在平臺中的行動規律，掌握客戶平臺行動特征，了解客戶真正需求，并根據市場變化情況，為不同客戶提供不同類型的服務，以增強客戶線上線下體驗，提升客戶滿意度、認同感。

3.基于大數據技術下的物流流通

物流流通質量與效率是O2O電子商務企業，尤其是O2O跨境電子商務企業進行可持續競爭發展的關鍵。根據O2O電子商務模式特征可知，O2O電子商務主要是通過“線上下單，線下體驗”進行商品交易的。因此，企業在進行物流管理時，可以實體店為商品流通的“中轉站”與“倉庫”。對此，合理選擇實體店地址對企業優化發展存在重要的影響。而利用大數據技術可有效提升實體店選址的準確性與科學性。即，通過對本地經濟發展情況、交通運輸水平、消費者消費水平進行調研分析，獲取有價值的數據，結合產品屬性，遵循經濟性、通暢性等原則，進行實體店地址科學選擇。與此同時，為進一步提升物流服務質量，應明確認知物流“最后一公里”的重要性。對此，可利用大數據技術建立數據庫，構建數據分析管理系統，對消費者消費信息進行收集與整理，并在此基礎上，根據消費者收貨地址、時間等進行科學分類，選擇經濟、便利、高效的配送方式將貨物配送到消費者手中，以提升物流“最后一公里”服務質量與效率。值得注意的是，在應用大數據技術進行物流流通優化的過程中，應保證數據的真實性、充足性，并做好數據安全管理工作，增強大數據技術在O2O電子商務應用中的實用性、安全性、有效性。

4.基于大數據技術下的庫存管理

庫存管理是企業管理體系中的重要組成部分，不僅關系著企業的經營決策，也關系著企業生產管理。隨著“互聯網+”計劃的不斷推進，線上市場營銷規模得到大幅度提升，營銷產品類型呈現出多元化發展態勢，電子商務競爭日漸激勵。企業，尤其是中小微企業為尋求生存與發展，與第三方電子商務平臺建立合作，形成產業鏈條進行線上線下營銷。而在此過程中，在保證產品質量的同事，需做好商品生產與庫存管理工作，降低庫存過低或過高問題對企業經濟效益的影響。而利用大數據技術，通過構建數據倉庫，可有效提升商品庫存管理質量，對商品流入與流出情況具有明確、清晰、全面的掌握。與此同時，根據庫存流出與流出情況，可對線上市場供求關系具有明確的掌握，為企業經營決策提供數據依據，以制定產品生產與倉儲規劃，降低企業生產風險、庫存管理風險，提升企業資金與資源利用率。與此同時，就淘寶平臺而言，企業可利用大數據技術，對淘寶平臺交易情況進行分析，并根據交易時間、交易商品類型、交易數額以及交易者基本特征（性別、年齡、喜好、地質等）進行庫存管理的優化。并在此基礎上，根據庫存實際情況，制定生產規劃，以提升企業庫存管理質量與水平，提高企業在線上與線下市場發展中的競爭力。

三、結論

總而言之，在信息化、大數據時代背景下，大數據技術在電子商務中的應用已經成為社會與市場對電子商務經濟建設提出的必然需求。本文以O2O（在線離線/線上到線下）電子商務為例，對大數據技術的應用進行了簡要分析。分析顯示，大數據技術能夠為商務決策與管理提供強有力的數據支持，在市場營銷、用戶體驗、物流管理、庫存管理等方面具有重要價值，是推動O2O電子商務革新，促進其可持續競爭發展的重要手段。因此，認知與掌握大數據技術在O2O電子商務中的運用，現實意義重大。

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