大數據分析在電商營銷發展中的應用研究

基金項目：江西科技學院校級 2020 年度人文社科項目，名稱：基于 ANP 的南昌特色農產品電子商務發展模式與路徑選擇研究，編號：RW2019

摘 要：隨著經濟的不斷發展，大數據分析在電商營銷發展中的應用也日益廣泛，大數據分析能夠幫助電商更加明確消費者定位，精準營銷核心，而目前的大數據分析正是在轉化的過程中，逐漸推動電商系統走向成熟。本文章主要闡述大數據分析與電商營銷的含義，探討大數據分析在電子商務營銷中的應用，以及該應用存在哪些不足及相關對策。

關鍵詞：大數據分析；電子商務；營銷

引言：近年來，大數據成為熱門詞匯，大數據分析隨著互聯網技術的發展愈加深入電商營銷之中，越來越多的電商企業利用大數據分析技術，利用信息化對產業發展營銷方向進行確定，對電子商務行業大數據的特性和背后價值進行深入挖掘和分析，打破傳統營銷的空間、人群等限制，在電商場景、渠道客戶等各個方面洞察用戶精準營銷，從而實現個性化營銷與服務等，為企業發展注入新的活力。對于現階段的電子商務企業來說，以大數據分析的收集為基礎，可以有效地發現電子商務企業在實際發展運營之中存在的多種問題，分析其所具備的不同優勢，充分利用大數據從整體結構上提升核心競爭力以及運營工作效率。

一、大數據分析及電商營銷相關概念

1.電商營銷下的大數據分析

大數據分析是指對規模巨大的數據進行分析，通過對數據收集、存儲、處理之后對數據進行分析和預測，為行業的決策提供判斷的依據。它是信息技術發展的重要產物，在電商這個大平臺上，通過對廣大用戶的信息進行分析處理后，將處理結果與電商營銷相結合起來，幫助決策者對當前以及未來的發展方向進行有效判斷，解決實際問題，提升產業升級能力。

大數據分析在電商營銷中可以在識別目標群體和預測消費者偏好，消費者在電子商務平臺上生成大量的消費者行為數據，通過對消費者生成的這些數據的統計、比較和分析，平臺可以分析消費者的購買意向和消費習慣，構建用戶畫像，對群體進行目標分類識別，對消費者的偏好進行有效預測。借助大數據分析，電商企業可以實時地根據消費者的喜好調整產品的各個方面，價格、包裝等，通過得出的大數據分析結果去實現消費者日益變化的消費需求，從而更好地進行電商營銷，達到更好的經濟效益。

2.電子商務營銷

電子商務營銷是依托于互聯網進行的一系列營銷過程，消費者與電商企業都在互聯網上進行消費、溝通等活動。傳統的電子商務營銷模式已經不符合互聯網的快速發展，在傳統的模式下，所進行的消費者行為分析相對滯后且不夠全面，無法完整地反映市場的綜合情況，達不到預期的營銷效益。行業的劃分越來越精細化，通過大數據分析可以精準地洞察用戶需求，在大數據分析與電商營銷融合過程中，對消費者們心理上的動態特征以及行為上等方面的分析，把營銷與消費者關系作為紐帶連接起來，通過得出的有效數據，對電商營銷的整個過程進行實時監控，同時分析和預測，適當合理地調整庫存，降低庫存管理成本，合理優化庫存，提高效率。在消費者下單后，利用大數據分析來制定更適合消費者的配送方案，實現智慧物流，有效地優化營銷流程，使整個營銷流程更加緊密。

利用大數據分析技術，結合靈活的電商營銷策略，用真實的數據加上科學的算法，幫助電商企業實現市場的精準定位，實時制定有效的電子商務營銷計劃，幫助企業把握時代發展方向，對促進企業經營效益穩步提升具有重要的意義。

二、大數據分析在電商營銷應用中的問題

1.傳統電商的營銷難題

傳統電商是在互聯網上通過基礎電商平臺來進行企業或個人的交易活動。隨著互聯網技術的日益發展，消費者需求的日益增長變化，傳統的電商營銷模式已經無法滿足當前增長的需求變化，刻板的營銷策略也需要跟著時代不斷變化，傳統的電商對產品和服務的認識還處于初級階段，以對產品的主觀推廣為主，并沒有對消費者的需要進行實時有效地分析。

在傳統的電商營銷中，以產品為核心，主要致力于在電商平臺推廣產品為主，根據營銷人員的經驗，將大量資金投入到電商平臺，將產品的排名和銷量數據美化，制定營銷策略也相對盲目，并沒有對真實的數據進行分析處理，所以營銷的效果也稍顯遜色。具體來說，電商商家常用的方式是將自家的產品詞條花較大代價放在搜索前列，和搜索引擎營銷有異曲同工之處，這種做法并沒有深入去分析消費者對產品的真實需求，無法做到精準營銷，在傳統電商營銷模式中，商家是賣方市場，掌握較大的主動權，但是隨著互聯網的發展和消費者需求的日益變化，電商環境出現了較大改變，跨境電商、直播電商等新型電商層出不窮，新型電商模式都是基于互聯網的傳統電商的衍生體，互聯網技術的重要性愈發明顯。商家必須要清晰定位自己與消費者直接的關系，對消費者的瀏覽習慣、消費數據等進行有效分析，才能在大數據時代為自己爭得一席之地。

相比較傳統電商的經驗之談更具有客觀性的數據依據，同時還可以對未來的發展方向進行預測，預測是大數據分析的核心應用，消費者在電子商務平臺上生成大量的消費者行為數據，消費者行為可以分為搜索行為、瀏覽行為、比較行為和購買行為，這些行為會由電商平臺保存記錄，各種行為都產生相對應的編號數據，再通過對這些數據處理，比較分析，可以得出消費者的購買意向、消費習慣等，重構用戶畫像，再對消費者進行目標群體劃分，甚至對消費者打上各式各樣的標簽，讓營銷人員更好的分析后制定營銷計劃。這樣給電商企業帶來的技術型便利可以創造更多的商業價值，同時降低發展風險。

2.電商數據整合能力相對較弱

電商企業數量巨大且中小企業較多，大企業如淘寶、京東等擁有較先進的數據處理硬件、軟件以及相關專業數據處理人才，可以有效地處理收集相關數據，及時制定相關對策，明確企業發展方向，但是大多數中小型企業積累的大數據有限，數據分析能力在軟硬件以及人才上無法與大企業相比，難以多維度、多渠道、實時有效地收集數據，更難有效地去進行整合，使得大數據分析的優勢無法完全地被利用。

企業對數據整合能力差異較大，且大數據分析在電商中的應用還處于轉化過程中，如何將其有效地運用在電商營銷中對中小企業來說難度較大，有些數據比如刷單等人為造成的數據，中小企業在數據清洗過程中可能會對其整個的數據分析造成影響，然而不同企業的數據無法進行統一、共享，目前電商大數據平臺還未完善的建立，這使得各個企業獲取數據的渠道也五花八門，不標準甚至不合法，相關機制無法對其進行有效管理，數據的整合能力除電商巨頭外，整體都較弱，這對整個電商行業營銷會產生影響。

3.用戶隱私問題存疑

互聯網技術的迅速發展，讓人們在享受電商便利的同時，也給消費者帶來了數據隱私的保護困擾。大數據分析是建立在數據的基礎之上，數據的來源必須要合規合法，電商平臺在消費者登錄時給消費者提供了隱私相關的條款，在獲得消費者的同意后方可采集相關數據，但是大部分消費者并不會閱讀相關條款，同時平臺的數據分析處理建立在消費者的隱私之上，這對電商企業之后的營銷方式確有幫助，但也極有可能侵犯了消費者的隱私。

消費者在電商平臺的個人信息、瀏覽信息、網購習慣等數據被分析后可以精準定位用戶畫像，你是一個什么樣的人，經濟水平、性別年齡、家庭住址、生活習慣都可以被分辨出來，一張快遞單上的信息都可以讓不法分子有可乘之機，消費者大部分都不會詳細閱讀電商平臺或者相關App的隱私條款，就算不同意那就無法使用該平臺，這就導致了隱私信息泄漏或者被盜的可能，有時甚至被出賣給詐騙分子，現在電信詐騙花樣百出，一個電話或一個鏈接就能詐騙大額錢款。同時，一些電商平臺為了效益，利用大數據分析后對消費者進行殺熟，同樣的產品服務賣不同的價格，讓消費者為其買單，據統計，2020年我國手機網絡購物用戶規模高達7.81億。與此同時，違規收集個人信息、大數據殺熟等亂象頻發。僅2019年以來，工信部、公安部、網信辦三大主管部門就多次通報或下架違規App，涉及4000余款App。這使得消費者對電商營銷的信任度大打折扣，影響電商企業的口碑形象。

三、大數據分析在電商營銷應用中的對策

1.提供精準數據，革新營銷模式

互聯網技術日益發展迅速，電商傳統的營銷模式已經不能滿足人們日益增長的消費需求，大數據分析能將電商營銷模式的轉變進行精確地分析與處理，進而整合出真實有效的科學數據。隨著大數據時代的發展，電子商務要想轉換傳統的營銷管理工作模式，就要充分地利用大數據對各種數據信息進行有效合理的分析判斷，判斷企業現階段的主要營銷模式，通過創新營銷模式的方式，真正做到經營管理工作之中的精準數據分析。利用大數據分析進行商品的精準營銷，在各類平臺認識到服務需求和多種營銷模式是企業的核心競爭力后，電商企業不再搞內卷，而是提高自身的服務、關注一些用戶的情感體驗。同時在物流方面，大數據可以幫助企業在物流成本、運輸、存儲、分配、包裝等方面進行分析和決策，通過對物流各個環節的數據分析進行有效預測和規劃，建立統一的大數據平臺，可以更好地對電商物流行業產業升級優化提供強有力的幫助。

大數據分析充分融合進電商營銷中，幫助電商商業和營銷模式革新，擯棄以前以產品為中心，經驗為輔助的形式，從客觀的角度出發，重新認識到數據的重要性，并且以消費者為中心，以信息技術為輔助，通過對數據的處理分析，算法的更新，模型的建造，從而更精準地分析消費者的真實需求，精準的營銷能為消費者帶來更好的消費體驗，同時更精準地預測和分析行業發展方向，利用真實的數據來判斷出符合當前企業發展的營銷方案，推動企業的產業更新換代，推動大數據時代電商營銷模式的轉變升級。

2.利用大數據，打造電子商務數據信息平臺

目前的大數據分析技術平臺大多還是掌握在電商龍頭企業的手中，中小企業大數據分析的能力明顯不足，不論是軟件還是硬件，中小企業無法與龍頭企業比肩而立，在數據的收集和整合能力上，中小企業需要相關政策支持去完善數據信息分析能力。這些都需要建立健全大數據平臺的監管或者管理體制，能夠保證數據在被管理和有效保存、更新的同時，更加公平共享。比如云管控系統，或者第三方租賃專屬服務等。同時，電商企業對不同類型的數據進行收集處理時，可能需要針對不同的數據進行不同的篩選處理，靈活地采用真實有效的數據，并匹配不同的算法模型，再根據結果制定相應的營銷策略，這樣可以幫助電商企業有效地預測趨勢，規避風險。這樣也要求整個電商行業需要搭建統一的大數據共享分析平臺，讓各類電商企業都可以參與其中，借助數據共享的力量，充實自己，幫助別人，實現整個產業的升級轉化，豐富的數據源將成為電商行業一股新的力量，企業們在這股力量的幫助下更加蓬勃發展。

此外，大數據分析技術的應用水平也需要穩步提升，同時加強與對相關技術人員的培訓，以此保證數據的可利用率。數據作為電商企業資產的重要價值，在分析技術的幫助下，應用與電商營銷的各個環節，將具體的環節與大數據分析結合起來，多維度地分析和挖掘，有效促進整個電商流程的發展及各項業務的合作，為以后的創新創業打下堅實的基礎。同時，通過新平臺的建設，可以改變目前傳統電商數據復雜的現狀，實現應用建設模式的轉變，提升相關部門的建設與運行效率。數據倉庫需要對電商企業的各個層次的數據重新進行有效的整合、清洗、分析，建立好符合各個層次的算法模型，獲取真實有效的數據處理結果，提升大數據平臺的實用性。電商企業要積極完善整個數據產業及資源，共同建設大數據共享分析平臺，齊心協力推動整個電商行業的產業結構升級。

3.構建安全的電商環境

保護用戶隱私，需要構建網絡的安全環境，在軟件以及硬件上實現技術升級，完善大數據共享分析平臺的建設，保證大數據平臺中數據的安全有效性。同時，將管理與技術相結合，在數據的收集上進一步規范，在使用數據，共享數據，管理數據等方面，制定嚴謹的規章制度，設置好權限范圍，加強統一管理大數據平臺的綜合應用能力，提升數據使用的安全性、科學性。

電商企業應當認真學習和遵守新電子商務法，在經營過程中對商品的信息以及服務都要嚴格按照法律規定條例來進行，保障消費者的消費權益。同時，平臺的相關規定也必須遵守法律法規，不允許以各種巧立名目欺詐消費者，合同的相關條款不能誘導、隱瞞等。在收集消費者相關數據時，企業自身不能利用大數據分析的能力去非法獲取消費者的隱私，以此為基礎進行大數據殺熟等來消耗消費者的信任，不能使用非法手段獲取消費者隱私，堅決打擊違法買賣消費者個人信息的行為，提高防詐騙意識，不去點擊任何有疑問的鏈接，不隨意輸入賬號密碼，不隨意轉賬，信息時代，大數據給生活帶來了更多可能，各種技術都更新迭代，但這不能作為損害消費者利益的武器，要在法律法規允許的范圍內利用信息技術，幫助電商行業更好的發展。

同時也需要提升消費者自身的隱私保護意識，在平臺或各種App進行注冊登記的時候，對合同條款仔細閱讀，對非法或者霸王條款及時進行反饋或舉報，閱讀電子商務法對自己的權利進行了解，大數據殺熟或者在接到詐騙短信及電話后要有警惕意識，及時電話舉報或報警。在個人的隱私保護方面，自己努力保護自己。然而，行業之間的自我監督也必不可少，電商企業在大數據分析平臺共享數據但并不意味著交換消費者的隱私信息數據，更不能以此來謀取經濟利益，相關法律法規作為消費者的有力武器，要切實保護消費者的利益，加大懲治不法商家的力度。

運營者需要守住數據采集、數據存儲、數據流動三條紅線。數據采集要根據法律法規和平臺政策合理合法收集數據；在存儲數據時要遵守相關法律規定，按照流程存儲用戶數據，不能違規操作買賣數據；無論是數據交易、數據處理還是數據的跨境流動，相關組織、服務機構、數據處理者、個人都需要對數據安全承擔相應責任。在這些關鍵環節上保護好消費者隱私，那么消費者一定會更加信任平臺以及相關軟件，豐富了平臺的數據源，共創雙贏局面。

四、總結

綜上所述，大數據分析能通過對電商相關數據的動態技術流程，將海量的數據精準洞察用戶，直擊營銷核心，為電商營銷方向提供數據依據，幫助電商企業提高競爭力。面對傳統電商營銷難題，提供精準數據，革新營銷模式；電商數據整合能力相對較弱，共建電商大數據分析平臺，加強管理機制；用戶隱私問題存疑，構建安全的網絡環境。電商企業需緊抓大數據時代的機遇，面對挑戰不斷革新自己，努力創新營銷模式，打造可持續發展的大數據環境，讓電商行業不斷前行發展。

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作者簡介：李瑾（1992- ），女，籍貫：江西南昌，碩士研究生，助教，研究方向：大數據，電子商務