大數據技術在電子商務中的應用分析

尹偉偉

摘要：互聯網、科學技術的發展，推動大數據時代的到來，大數據已經成為一種先進的技術手段被應用在各行業、生產生活中，為我國互聯網企業指明了發展方向。當前，我國互聯網企業將大數據技術應用在了電子商務決策和運營中，以此為電子商務行業提供個性化的服務，也促使電子商務商品研發和營銷工作向著個性化、高端化、服務化的方向發展。為了更好的挖掘和利用大數據技術優勢、價值，本文重點探討大數據技術在電子商務中的應用情況，旨在為大數據技術的現代化發展提供參考。

關鍵詞：大數據技術;電子商務;應用分析

引言：

進入到大數據時代下，數據信息呈現爆炸式增強，人們的需求也不斷變化，采用傳統的數據分析和應用方法已經無法滿足社會發展需求，對此需要對大數據進行深度挖掘和應用，并同理論和實踐研究有效解決大數據技術應用中的不足。本文主要以電子商務行業為代表，探討大數據技術在電子商務行業中的應用情況，旨在提高電子商務的信息化水平，加強信息化平臺建設。

一、大數據技術的作用

當前，大數據技術已經滲透到了我國社會經濟發展、企業發展、科學研究、工業商業中，大數據中含有豐富的價值模式、價值信息，在傳統的數據中，一般需要耗費大量的時間和成本才可以獲取需要的信息。為了提高效率、縮減成本，一些互聯網企業利用大數據技術處理海量化數據信息，以此明確用戶行為，且大數據技術也可以幫助數據資產豐富、數據分析能力強的企業有效進行內部數據管理，避免處于不穩定發展狀態。對于信息行業而言，需要把握大數據技術優勢，重構運營模式、管理模式，利用大數據技術手段進行內部管理、優化運營流程，以此改變企業性質，推動企業向著數據化、信息化的方向發展。比如，麥當勞和肯德基等聯鎖企業和一些旗艦店也都利用大數據分析技術進行選址、投資，尤其是一些零售企業，利用大數據技術制定發展計劃，在挖掘和應用數據價值的基礎上，完善營銷供應鏈，為用戶提供更加個性和專業的服務。且信用卡組織機構也利用大數據技術進行跨國合作，搜索全國乃至全世界的用戶交易信息，在此基礎上把握商業發展趨勢、用戶消費趨勢、市場商品信息，以此提高營銷價值，有效發揮大數據價值[1]。

二、大數據技術在電子商務中的應用問題

（一）應用效果不佳

受到傳統體制和模式的影響，電子商務系統還不夠完善，系統數據模塊呈現異構和分離特點，其主要原因是當前操作系統的多元化發展和傳統的結構體系不對等，導致業務系統之間無法有效進行資源共享、信息共享。此外，如果技術人員對電子商務系統進行新開發，也會導致大數據技術在應用的過程中，無法有效進行數據信息的轉化和控制，最終促使大數據技術在電子商務應用中存在較大問題。

（二）數據存在安全問題

當前，不同的電子商務平臺內部的信息安全技術和信息安全程度各不相同，對此，在電子商務平臺上進行數據共享和轉換時，會存在各種數據安全風險，企業現有的安全措施無法有效應對，究其原因主要有兩方面：第一，電子商務企業缺乏對特殊數據的分析和處理能力，且對重點數據所用權的使用能力也不足，導致在應用大數據的過程中無法精準處理各種隱私問題，最終導致用戶隱私權力受到威脅。第二，當前，電子商務企業工作人員將工作重心沒有放在產品交易和產品信息保護上，導致數據轉換過程中安全程度低，最終也影響存儲數據的安全[2]。

三、大數據技術在電子商務中的具體應用

（一）營銷定位

互聯網公司可以通過大數據技術獲取市場信息、用戶信息、產品信息，并通過大數據分析技術建立營銷體系，精準的反饋用戶整體情況，以此面向用戶進行個性化推薦，有效實現市場營銷定位和市場廣告投放，提高企業整體效益。在此基礎上，用戶在使用網站時可以通過系統獲取產品信息，此外商家可以直接根據系統反饋，從商品庫中選出商品，及時推薦給用戶。總之，大數據技術可以促使企業業務在固定時間內，選擇有利的載體，通過科學的方式將產品推薦給用戶，具體表現如下所示：第一，大數據具有一定的時效性。在大數據時代下，用戶的消費習慣和心理都發生了較大的變化，對此根據用戶需求變化特點制定并實施大數據營銷策略。第二，進行個性化、差異化營銷。大數據技術可以分析用戶的喜好、需求、習慣，確保在同一時間、同一平臺中對用戶進行針對性營銷，以此根據用戶體驗效果，及時調整營銷策略。第三，精準營銷。電子商務企業需要將大數據技術應用到市場營銷活動中，降低市場因素對企業人力、物力、財力的影響，且企業也可以利用大數據技術精準分析市場現狀、企業需求、用戶需求，以此建立層次化的存儲系統，對市場營銷涉及的各領域數據進行挖掘。以此為企業產品生產和營銷、服務提供數據依據。

（二）個性化服務、個性化產品

大數據技術在電子商務中的有效應用可以企業提供個性化服務、個性化產品。前者主要通過大數據技術對用戶在線記錄、瀏覽信息、購買記錄等進行分析和提取，便于商家和廠家及時制定個性化服務方案。此外，電商平臺也可以利用大數據整合客戶信息、進行客戶信息管理，以此完善用戶首頁功能，及時在首頁上為用戶提供個性化的商品服務信息。隨著電子商務運營領域的擴展，商品數量和類型也越來越多樣化，商品信息也越來越復雜，用戶一般需要通過較少時間、多個途徑才可以搜索到符合自己需求的商品。對此，電子商務企業可以利用大數據技術對用戶習慣、偏好、需求等信息進行挖掘和處理，整合用戶體驗意見、購買記錄、社交信息等，以此把握商品和用戶之間的關系。在此基礎上，電子商務企業可以利用大數據服務平臺為用戶推薦個性化產品，并完善個性化推薦系統，最終有效提高電子商務系統的服務水平，留住客戶[3]。

（三）提升用戶購物體驗

電子商務企業想要確保商品順利上市，增強用戶的認可和歡迎，就需要科學應用大數據技術，以此完善各種運營服務平臺，實踐研究發現，用戶交易體驗滿意度和用戶的消費習慣和消費行為有著直接的關系，對此電子商務企業可以直接利用大數據技術建立用戶消費模型。在此基礎上設置關鍵詞檢索系統，用戶在網站系統上直接輸入關鍵詞就可以獲取自己滿意的商品，企業自身也可以通過此方法檢索商品信息，對商品進行分類、存儲，以此有效提高商品管理效率。比如，我國淘寶網，在頁面制作過程中，利用大數據進行廣告排版和布局，后臺人員只需要依據用戶瀏覽記錄、訪問記錄、用戶群體特點來制作商品廣告頁面，以此提升廣告投入資金回報率。另外，電子商務企業也可以利用大數據技術分析用戶的個性化需求，以此優化用戶購物流程，增強用戶購物體驗感，以此提升用戶購物滿意度。

（四）加強庫存管理

對于電子商務零售行業，必須要確保指標的精確性，便于整合零售信息，幫助企業、商家明確商品銷量和庫存量，確保商品供需比例的科學合理。對此企業需要利用大數據技術開展庫存管理工作，確保工作人員第一時間把握庫存商品的流動情況，以此幫助生產人員制定精準的生產計劃，避免出現庫存積壓問題，確保電子商務企業資金的穩定周轉[4]。

四、大數據技術在電子商務中的應用策略

（一）完善商務數據處理體系

第一，輸入用戶實時數據。實時數據主要包括服務器日志、用戶瀏覽日志、網絡數據包;第二，建立數據處理程序;數據處理程序可以對輸入的實時數據進行分析、整理、存儲、提取，以此形成規范化的數據格式;第三，利用文件系統存儲數據;第四，用戶直接進入到可視頁面中，對商品數據進行查詢、檢索。

（二）建立廣告推薦系統

傳統電子商務網頁廣告系統單方面將廣告信息傳輸給用戶，無法針對性用戶需求和興趣進行信息篩選，且傳統廣告系統也是大規模式的投放，收益不高，對此需要采用大數據技術建立廣告推薦系統，利用核心板塊對用戶行為進行全面分析。比如用戶以往瀏覽信息、使用信息、各種社交習慣、分享和收藏信息、購買情況，以此建立系統模型，有選擇、有目的的投放廣告，為用戶提供有價值的商品信息，以此提高投放效益。比如，我國百度網站，當用戶搜索某一地名時，廣告頁面會出現和該地名相關的所用信息，其主要是因為日常用戶在搜索、瀏覽時留下的記錄被識別，通過廣告推薦系統自動為用戶提供廣告信息。

五、結束語

總之，在大數據時代下，大數據技術在電子商務中的應用范圍越來越廣，應用深度也越來越強，這和大數據技術的發展有著直接的關系，對此各個企業、領域都需要有效把握大數據時代技術優勢、數據優化，根據自身實際有效應用，以此提高電子商務服務質量和水平。

參考文獻

[1]仲蓬.大數據技術在電子商務中的應用分析[J].花炮科技與市場，2020，No.102（01）：236-236.

[2]張藝萌，王友青.大數據技術在電子商務C2B模式中的應用分析[J].營銷界，2019（28）：95+97.

[3]陳艷.大數據技術在電子商務中的應用分析[J].市場周刊·理論版，2019（32）：1.

[4]張紅.大數據技術在電子商務中的應用[J].電子技術與軟件工程，2019，No.164（18）：179-180.