沈秋雅
廣東省理工職業技術學校 廣東廣州 510500
在移動電商時代環境中,消費者通過APP實現移動化的購物。在各種購物應用中,消費者能夠參與并融入到營銷、購買、物流、售后、分享等多個流程中,在簡化操作環節的同時大大延長了消費者應用的使用時間,提升了用戶粘性。移動電商幫助商家整合了各類的信息和資源,能夠系統化、綜合化的提供服務,提升整體的服務質量和效率。
在電子商務發展中,營銷始終是聯系買家和賣家的重要環節。在對外營銷的過程中,消費者能夠感知到產品、品牌的優勢和價值,從而產生購買欲望,逐漸形成對品牌以及產品的忠誠度。但是在傳統電商發展中,商務營銷是初級的,沒有個性化、精準化的定位不同用戶的營銷需求,只追求規模化的營銷效應。對此,在移動營銷中,營銷逐漸走向了精細化,能夠根據不同用戶群體的需求和偏好,制定個性化、精準化的營銷方案以及內容,提升營銷的品牌程度以及宣傳效率。
借助移動設備,移動電商能夠隨時隨地開展,突破了原有的時間和空間上的約束。在移動電商時代,人們不需要在電腦終端上登陸,能夠使用零散化、碎片化的時間拿起手機、平板等設備開始購物體驗。并且由于購物APP的發展和完善,人們能夠更加方便和全面地找到更豐富、更有效的購物信息。綜上所述,移動電商相比較傳統電商在技術以及硬件設備上實現了突破,使得電子商務能夠實現移動化,突破了時間和空間的限制[1]。
數據挖掘技術主要有五種最常見的分析法,首先是分類技術,科學合理的分配,能夠有效抓住客戶的屬性特征,對客戶購買能力、購買趨勢、購買的滿意度等進行專業的分析。其次是聚類分析,聚類分析和分類有所不同,沒有建立統一的小組,主要是分析現有的群體,從中找出具有相似目的性且盡可能比較多的客戶來構建群體。接著是關聯規則,在電子商務當中找到事物間的相互聯系,并能夠得到有效的利用。還有時間序列分析,這一分析法適合一些在時間上、在周期上比較規律的客戶。最后是偏差檢測,在對數據進行分析的過程當中,一般會出現一些不太符合整理出來相關規律的數據,這些數據屬于比較另類的數據,但是并不矛盾于整理出來的數據模型等構建出來的系統
數據收集主要有一類是能夠直接獲取的數據,這類數據通常稱為內部數據,還有一類是經過加工整理后才得到的數據,這類數據被稱為外部數據。經過數據清洗后把有真正價值的數據進行保留,能夠有效減少數據分析當中的障礙。接著是數據對比,數據分析通過對比來進行切入,數據若是缺失參照就無法進行定量評估標準的確定。分析通常采用橫向對比和縱向對比來進行數據對比分析。最后是數據細分,在通過數據對比之后,發現了相關的問題,針對問題需要利用數據細分確定問題數據的范圍,根據移動產品的差異,來分析數據異常范圍和精度,之后進行相應的測試和修正。
對數據進行分析通常采用比較和統計的方法,促使數據在開發利用中能夠實現最大化。移動產品平臺有很多獲取用戶信息的渠道,開發者能夠通過多個維度來進行不同渠道數據對比效果,如用戶的使用頻率,用戶的使用時長等多角度來對不同來源的用戶進行對比。用戶在移動電子商務平臺當中會對平臺、產品貢獻多少價值,這就是用戶屬性價值進行分析。用戶營收最大化的方法需要根據用戶頻率來制定不同定價的方案,對于低頻率的用戶可采用單次收費的模式,而對于高頻率的用戶可以通過精品內容、廣告等來收費。產品轉化率對于移動電子商務而言能夠有效增加開發者的收入,有效了解用戶的情況和滿意度有利于優化產品,提高產品的轉化率[2]。
無線網絡是支撐電子商務持續發展的必要條件,當前,雖然4G網絡和5G網絡技術不斷完善,但是普及率相對于發達國家仍然較為滯后,針對這一問題,政府部門需要給予高度重視,并協調中國移動、中國聯通、中國電信加快推廣速度,大力建設4G基站,從而完善網絡質量。
密碼是移動電子商務發展中最大的安全隱患問題。想要有效提高移動電子商務安全系數,就要從移動設備安全支付、隱私保護、病毒入侵等方面進行分析,通過創新技術提高安全防范措施,并廣泛推廣加密技術,保證客戶和商家的權益,與此同時,需要重視培養和引進專業技術強、綜合能力高的復合型人才,為完善移動電子商務的改革和升級儲備人才。
物流是電子商務發展中的重要組成部分,主要負責貨物的輸送,能夠直接反映移動電子商務的服務水平和服務質量,現代企業在運用過程中,大型企業普遍自己建有物流配送中心,以此為前提,商家還要優化和完善“最后一公里”服務,盡量實現送貨上門服務。而沒有自己建設物流配送中心能力的小型企業,可以積極與第三方物流企業合作,并在保證質量的前提下盡量減少成本,從而提高服務質量,獲得經濟效益[3]。
綜上所述,移動電子商務近年來發展迅速,已經成為帶動我國經濟持續發展的重要產業之一,在發展過程中,由于缺乏大量專業人才、安全方面存在隱患,為用戶和商家帶來了巨大的影響和威脅,因此,需要企業加強重視創新技術、引進人才、制定健全法律體系,推動移動電子商務持續發展。