邱鈺
摘 要:隨著我國社會經濟蓬勃發展,電子商務獲得了相當龐大的數據資源,為市場營銷數字化發展奠定了堅實基礎。在信息化時代,為了能夠提高電子商務經營管理效率,增強市場營銷創新能力,許多電子商務企業開始深入研究數據挖掘技術。本文通過基于市場營銷與風險分析電子商務進行分析,詳細介紹工具設計主要流程和具體應用案例,為電子商務市場營銷風險分析提供更多參考。
關鍵詞:工商管理;市場營銷;電子商務
在數字化時代,數據信息處理對行業的發展具有非常重要的影響,無論是市場營銷還是風險分析都需要數據支持。為了能夠進一步提高市場營銷的效率和水平,必須要加強對數據展現工具進行升級與創新,這樣才能夠滿足龐大的需需求。通過對數據預處理結果的判斷,能夠保障數據標準化,信息立體化分析主題化,建立豐富的數據集市,為市場營銷與風險分析提供充足的依據。
一、電子商務的設計流程
(一)挑戰分析
電子商務設計之初,必須要明確數據工具的具體功能。筆者根據市場營銷和風險評估的相關要求,將工具設計為四個層次,包括基礎層、匯總層、應用層和交互層,通過四個層次的設計能夠有效避免數據之間相互耦合,提高數據存儲的效率?;A層是整個數據來源的重要基礎,涉及到的數據種類繁多,數據質量非常高。匯總層則是數據加工處理的區域,對所有收集到的數據按照不同的主題進行分類,最終形成不同的數據集合。應用層可以根據不同模塊進行存儲,包括所有數據模型以及指標。交互層則能夠為數據分析人員、業務人員管理人員等不同用戶提供不同的數據展現模型,方便數據支持。
(二)應用流程
在設計應用流程時,必須要對用戶所需要的業務進行確定,業務人員根據自身活動需要以及活動目標進行深入判斷,從而最終確定數據工具所服務的對象,其次,要針對度量指標進行識別,最終評判業務績效的標準,而且整個度量指標包括百分比和比率從而為市場營銷提供判斷依據。在數據分析的過程中,必須要根據指標層次順序進行全方位調整,充分挖掘數據所隱含的信息和條件,對不同年份的經營機構開展成果進行重點判斷,通過不同的維度進行全方位的分析而且還可以將結果以不同的報表形式展現給用戶,發揮多維數據展現功能。
二、工商管理在市場營銷與電子商務中的具體應用
(一)對電子商務與市場營銷的市場環境進行優化
在數字化時代,人們的生活方式和思維習慣發生了顯著的變化,也直接影響了人們的消費觀念。依托互聯網,許多產品信息公開化,消費者不僅能夠直觀了解產品的具體信息,而且還能夠對產品的具體使用情況進行評論。如果企業不能夠根據消費者的反饋意見進行分析與判斷,而是按照傳統的營銷策略進行宣傳,很容易引起消費者的反感。通過大數據技術,能夠幫助企業開拓市場、挖掘用戶,提高市場營銷的整體質量。
在大數據市場營銷開展的過程中,最主要的就是對數據采集與處理。傳統的數據采集主要依靠人工操作,所以采集數據結果存在有限性、有意識性、有結構性的問題,導致數據采集過于片面。例如,如果市場調研主要通過問卷調查的形式,那么所采集到的數據信息一定是數據分析人員所設想到的情況,整體的數據結構比較好。通過大數據信息采集,能夠保障數據結構模型更加合理,在數據采集完畢之后必須對數據據進行深入挖掘、分類、聚類、關聯等,這一過程與傳統數據采集差別不大。對于電子商務來說,能夠充分運用消費者屬性和行為數據,對風險進行準確識別,判斷其付費的可能性,但由于數據量的急速擴張,最終也會影響算法的效率。在新時期應該針對數據展現工具,算法進行優化,提高市場營銷的效果。
(二)對企業內部的管理進行適當的革新
由于電子商務企業自身在貸款業務中存在著巨大的信貸風險問題,所以要想有效的開展營銷工作,必須要對公賬戶中存款余額較大而貸款結清的客戶進行風險判斷,業務人員能夠直接運用電子商務,對客戶的實際信息進行準確判斷,在鎖定目標客戶群體以后,開展相應的數據分析,按照不同的資本計量方法,能夠最終獲得定量結果,進一步評估信用風險等級。在本次數據展現工具應用的過程中選取的主題為貸款主題貸款余額為度量值,為了能夠方便市場營銷人員更好的制定數據營銷方案,靈活的獲取數據信息。在實際應用的過程中,必須要提高數據解讀質量。營銷最重要的就是對數據解讀,傳統數據營銷采集到相應數據之后,可以建立相關模型和分析框架,對數據信息進行全方位解讀。大數據則提供了一種全新的模式,根據營銷問題封閉性的挖掘對應的數據進行檢驗,也能夠進行開放性的探討,最終可以獲得與常識或經驗判斷完全相背離的結論,使得數據信息解讀非常的豐富。例如,很多中小企業為了能夠提高辦事效率,往往會針對業務量較多的小微企業開展營銷電子商務,大多數的業務人員都可以按照電子商務進行處理,首先根據中小企業的實際需求確定數據檢索主題,并且明確數據排查范圍。根據。小微企業的度量值,進行比較鎖定經營機構的有效客戶,從而最終判斷目標客戶群體,深入挖掘目標客戶,提高電子商務的營銷水平。
三、結語
對于電子商務來說,要想全面增強服務效率,必須要積極運用現代化數據信息處理技術,構建完善的多維數據結構處理工具,滿足用戶需求,提高金融數據交易的保密性和安全性。
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