大数据技术在B2C电子商务精准营销中的应用研究

PAGE10PAGE标题:大数据技术在B2C电子商务精准营销中的应用研究中文摘要随着中国互联网的快速发展，网上购物的快速发展和网民数量的急剧增加，上网人数越多，就越有可能提供有效的数据。这意味着大数据已经成为最具决定性的资源。网上购物的兴起给人们带来了很多便利，同时也给社会带来了一种新的经济模式。如今，随着互联网的广泛应用，在大数据的背景下，互联网企业也面临着很多机遇和挑战。本文以京东商城为例，来分析大数据技术在B2C电子商务精准营销中的运用策略。【关键词】精准营销；B2C电子商务；大数据技术【引言】大数据时代已经到来，许多企业也开始使用大数据技术。在各种网络背景下，大数据技术的作用也得到了充分的发挥。利用大数据技术，不仅可以提高营销的准确性，还可以为企业未来的发展提供较好的条件。大数据被广泛应用于网络营销。以基本的大数据为背景，网络营销已经成为现代营销的核心内容，正确的营销也在大数据领域升华。利用大数据技术不仅可以有效提高营销的准确性，而且可以为企业未来的发展提供良好的条件。

目录一、大数据技术概述及其特点 4（一）大量性 4（二）多样性 4（三）高速性 4（四）价值性 4二、B2C电子商务的概况和发展趋势 4（一）B2C电子商务的概念 4（二）B2C电子商务的特点 51、生活化 52、透明化 53、个性化和统一化并存 5（三）B2C电子商务的发展现状与趋势 5三、基于大数据技术下的B2C商业模式的精准营销 6（一）大数据下精准营销的优点 61、广告的精准投放 62、实现交叉销售 63、满足顾客个性化需求 64、改善营销途径 6四、大数据技术对B2C电子商务精准营销的有效策略 7（一）利用消费者数据库的建立，加强对营销市场精准定位 7（二）提高电子商务广告投放传播的准确性 7（三）改善消费者增值服务 7（四）构建良好的基础设施条件 7（五）营销管理 81、用户行为与特征分析 82、企业重点客户的筛选 83、客户层次管理 84、改善用户体验 85、竞争对手监测与品牌传播 8五、大数据技术在京东商城精准营销中的应用研究 9（一）大数据信息的收集与处理 9（二）大数据运用 9六、大数据技术在B2C电子商务精准营销的进一步发展 9（一）多平台数据库协同整合 9（二）数据深度计算 10结论 10致谢 10参考文献： 10一、大数据技术概述及其特点大数据是VictorMeyer——Schornberger在其2008年的书《大数据时代》中提出的概念。维基百科将大数据定义为数据集。由于涉及大量数据，因此无法使用当前的传统软件工具在合理的时间内检索，管理，处理和组织有用的信息。大数据的主要特征是大量，多样性，速度和价值。（一）大量性它涉及许多大数据。在大数据时代，随着计算机，移动电话和平板电脑等网络工具的使用以及高度发达的网络技术的普及，数据源的范围不断扩大，数据测量单位越来越多从PB到EB再到ZB。数据量急剧增加。（二）多样性是指数据类型繁多。大数据不仅包括关注传统文本资料的结构化数据，还包括信息时代关注于半结构化和非结构化数据的所有半结构化和非结构化文本，图像，语音和视频。（三）高速性可以快速生成大数据，可以在短时间内显示关键信息并节省时间。在处理大量数据之前，我们首先要处理有效数据，因此我们必须能够从大量复杂数据中快速有效地提取重要信息。（四）价值性大数据意味着价值，但价值密度低。虽然大量数据包含反映人们的生产，生活，业务和其他方面的有用信息，但大量数据却庞大，数据会不断更新和更改，并且这些重要信息会立即消失。二、B2C电子商务的概况和发展趋势（一）B2C电子商务的概念电子商务的出现是短暂的，而且随着贸易活动的发展，其实际情况也在发生变化，因此对电子商务没有明确的定义。具体来说，是一种以各地区网络交易为基础，通过快递方式进行货物流通，以银行等金融机构的电子支付结算为手段，将传统贸易的各个方面数字化，最终实现产品流通贸易模式的极其电子商务贸易模式。随着企业的发展，物流和资本交易的趋势越来越频繁和复杂。交易内容不限于实物，服务等也包含在交易范围内。因此，基于互联网的交易都是电子商务。B2C电子商务是电子商务模式之一。这是一种直接在线向个人客户销售产品和服务的商业零售模式。（二）B2C电子商务的特点1、生活化B2C电子商务在传统的购物行为形式、虚拟化、网络化和便利化方面实现了飞跃。由于购物的日常性和互联网的高度普及，B2C将凭借其独特的优势迅速渗透到人们的日常生活中，改变人们生活的方方面面，成为日常行为中不可或缺的一部分。2、透明化过去，由于各种限制，离线商品交易在双方获得的信息中存在很大的不对称性。通常，消费者很难及时获得产品信息。但是，这种情况将在B2C电子商务平台（例如在线商店）上得到极大改善。3、个性化和统一化并存只有保证个性化和统一化并存，才能够满足消费者的多样化消费需求，保持电子商务行业的竞争力，从来获得更多的效益。（三）B2C电子商务的发展现状与趋势经过20多年的发展，电子商务产业已从特定的基础应用向相关产业发展，融入过敏经济的各个组成部分。随着互联网和移动互联网技术的普及，网络消费团队正在壮大。越来越多的企业和品牌意识到网络业务的发展和投资在电子商务中至关重要。许多企业不仅通过各种网络渠道进行品牌宣传，提高品牌认知度，还以网上官方旗舰店为促销前沿阵地。数据显示，仅在2018年11日，天猫购物嘉年华的交易量就突破2000亿，京东商城全球美食节的订单量接近1600亿，苏宁的采购订单较2017年同期增长10倍以上。从交易量、区域和产品类别来看，我国B2C电子商务市场呈现国际化和消费群体化趋势扩散化、品牌优势明显、业态模式灵活、配送效率提升等特点。在我国移动电商用户的规模逐步增长的状况下，B2C电商模式成为移动电商的主流模式，如何准确营销客户图像，提高资源配置效率是电商企业未来发展面临的新问题和重要问题。三、基于大数据技术下的B2C商业模式的精准营销（一）大数据下精准营销的优点1、广告的精准投放广告的作用是什么？提高品牌和产品的知名度以及在消费者中的声誉。当潜在客户对公司产品有需求时，广告将引导消费者选择公司的相关产品。因此，在分析企业通过关联和其他算法收集的数据时，可以将消费者希望消费的产品推向公司，以满足消费者的刻板需求，直接激发消费者的购买欲望。消费并实现潜在客户到潜在客户的转化。正确交付的可能性很高。同时，根据客户是否消费促销产品的反馈数据，数据库进行扩展，提高了算法结果的准确性，提高了客户满意度。正确的投资面对有限的特定用户范围，这可以降低公司的营销成本并提高广告的反馈率。2、实现交叉销售交叉销售的成功实施还必须基于大数据。交叉销售是指一种销售模型，在该模型中，卖方在达到既定目标后会积极开拓市场，利用潜在客户的需求并使用CRM来销售更多产品和服务。具体来说，公司会分析客户支出数据以研究其支出习惯。对于具有高消费相关性的产品，可以将它们分组或均匀放置，从而使消费者更容易一起购买并产生更多的购买。在大数据的支持下，只要公司对客户数据进行彻底的调查，就可以从两个方面提取流行的消费习惯，轻松实现从一个客户扩展到多个客户的目标，优化产品结构。3、满足顾客个性化需求“四次消费”理论是日本社会学家詹三普提出的。在第三个时代，个人消费是首选，在第四个时代，共享是重点。中国正处于从第三消费时代向第四消费时代转变的过程中。消费者在寻求满足个人需求的同时，也追求简单、环境保护、共享、人与人、人与环境的关系。在这个时代，许多消费者希望为个性化服务付出高昂的代价。在营销活动中，公司可以通过收集消费者数据并制定符合目标的科学营销计划来获得更多收益。4、改善营销途径营销信息存在各种各样的传播渠道，不同类型的产品或服务的营销效果可能会有很大差异。运用成熟的归因模型，营销人员可以对其投入大量营销成本的活动的效果进行评价，找出对收入贡献较大的方式。然后我们可以切断那些促销效果不是很理想的方式，以及通过集中企业资源来帮助企业获得更高利润的方式。四、大数据技术对B2C电子商务精准营销的有效策略（一）利用消费者数据库的建立，加强对营销市场精准定位精准营销和目标群体的精准定位是精准营销的本质。但要保证这一目标的实现，必须对消费者的消费倾向做出相应的分析。从B2C电子商务消费的角度来看，一般分为三个阶段，从寻找购买产品到购买产品，再到售后服务。每个阶段都隐藏着大量消费者的消费信息。B2C电子商务企业应从各个环节检索电子商务领域消费者的所有消费信息，并建立相应的数据库。在精准营销的过程中，消费者数据库的建设主要是为了创造更多的价值。对于数据库的各种信息，B2C电子商务企业应当非常重视，特别是在理解消费者数据的倾向的基础上，正确细分和定位营销市场。（二）提高电子商务广告投放传播的准确性在现代电子商务领域中，广告对提升电子商务产品和服务的竞争力是非常重要的。广告是现代市场营销的重要手段。正确的广告可以有效地吸引消费者。在准确定位市场之后，电子商务企业还需要对广告进行准确定位，向喜欢这类广告的人推荐不同类型的广告，以便目标客户收到的B2C电子商务企业的产品和服务信息更加准确。（三）改善消费者增值服务B2C电子商务营销为取得最大效果，必须为消费者提供有目标的电子商务营销服务，根据消费者个性化和差异化设计产品和服务。但个人化和服务成本高，而且难以实现规模化效果，电子商务企业应该尽量从自己提供的产品实际情况中提供。根据以往的营销实践，开发新消费者的成本高于老消费者的维护成本。因此，加强现有消费者忠诚度，加强老顾客忠诚度，引导老顾客反复购买是电子商务正确营销的关键。对于这些老客户来说，后期服务的改善是比较重要的，因此，电子商务企业需要进一步完善消费者的增值服务体系，在保留消费者更多有价值服务的同时，提高营销的准确性。（四）构建良好的基础设施条件B2C电子商务企业必须根据其实际发展选择合适的物流模式。事实上，B2C电子商务企业应该选择相应的物流模式，在良好的物流基础条件下，有效提高电子商务正确营销的准确性和效率。企业形成规模后，可以选择自营物流。相反，可以选择第三方物流作为支撑，提高物流服务水平的正确营销效率。（五）营销管理1、用户行为与特征分析在大数据时代，企业能够以前所未有的速度收集用户的大规模行动数据，分析、洞察、预测消费者的喜好，从而提供对消费者最满意的产品、信息和服务，向他们传达准确的广告信息。2、企业重点客户的筛选大数据时代，企业可以通过用户访问的各种网站来判断自己感兴趣的问题是否与企业有关。从用户在社交媒体上发布的各种内容和与其他用户交互的内容中发现大量信息，利用一些规则进行关联和集成，帮助企业选择重要的目标用户。3、客户层次管理在大数据和新媒体不断变化的时代，企业可以通过分析粉丝的开放内容和互动记录，以将其转化为潜在用户，激活社交资产价值，为潜在用户创造多维度的形象。大数据分析活跃粉丝的传播内容，设定消费者角色和不同规则，将潜在用户与会员数据连接起来，将潜在用户与客户数据连接起来，选择适当的营销目标群体并使用社交数据来优化传统客户的关系管理。4、改善用户体验提高用户体验，准确了解用户和企业产品的状态，并能够及时提醒他们是非常重要的。比如，在用户使用的汽车关键零部件出现问题之前，汽车厂商应该提前对用户或45家店进行预警，这对保障生命有很大的好处。事实上，2000年前，美国UPS快递公司利用这一基于大数据的预测分析系统，实时测量了美国6万辆汽车的状况，实时进行了防御性维修。5、竞争对手监测与品牌传播在大数据时代，企业可以使用大数据监控和分析来了解竞争对手的行为和趋势。用于大型数据分析的手段和方法(例如，传播倾向分析、内容特征分析、交互式用户口碑分析、分类分析、负情感产品属性分析等)可以增强品牌传播的有效性。另外，品牌传播策划可以根据竞争对手的传播情况、行业标杆用户规划、用户反馈等方面进行分析。五、大数据技术在京东商城精准营销中的应用研究（一）大数据信息的收集与处理在精准的B2C电子商务营销流程中，大数据技术必须首先收集，组织，管理和分析数据。在收集数据之前，B2C电子商务企业需要区分所需的数据类型，并且避免不必要的数据收集。近来，京东商城的销量大幅增长，用户数量迅速增加。用户在浏览网页的过程中会生成大量数据，但是为了实施正确的营销策略，企业会记住并管理每个用户生成的数据。目前，京东商城采用了很好的数据处理方法来管理客户数据。因为并行数据库系统是高性能数据库系统，所以对数据进行排序需要花费时间，处理数据量庞大。也就是说，井行数据在数据处理过程中主要被数据处理的节点发生故障时，对外也具有持续的影响力。（二）大数据运用大数据应用主要包括三个阶段：客户信息的总体描述、改进和补充、企业精确营销策略的定制。首先，对用户进行粗略的描述，全面展示用户信息，介绍大规模数据技术在B2C电子商务企业应用的基础。京东商城提高了精准营销，广告和搜索引擎的准确性，并提高了信息收集的效率。京东商城在用户购买记录中描述了所有用户信息。在此阶段，用户信息相对模棱两可，因此需要添加和改进更多信息。大数据网络提供了此必要信息。京东商城可以借助大数据技术网络帮助您了解更多有关目标受众的信息。这些数据不仅使京东商城能够更深入地了解其用户，而且还可以发布新产品和服务来确定潜在需求并更快地推向市场。同时，京东商城正在推出使用大数据技术，用户网站访问，点击，购买速度，评论和推荐数据的新产品和服务，以确定哪些新产品受到大多数用户的欢迎。公司也可以根据预测和分析结果做出正确的决定或停止推广新产品。六、大数据技术在B2C电子商务精准营销的进一步发展（一）多平台数据库协同整合由于网络平台的持续发展以及单一介质而导致的多平台问题，用户片段和用户数据库片段不再能够满足业务数据量和多样性的需求。数据库营销与大规模数据库营销之间的区别在于数据样本容量以及数据使用和处理。在所有媒体时代，跨界媒体集成都可以集中分布式用户，而多媒体之间的数据连接可以协调和整合分布式用户数据库。从数据碎片化到数据集成，我们仍处于探索阶段，但未来技术的发展仍在。通过媒体，平台和终端的集成多通道访问使您可以完全重建信息。基于多个媒体网络的客观消费者数据和主观信息的有效组合，以形成一个完整的用户数据库，是未来大规模数据营销的必然趋势。大数据营销基于完整的数据库，因此可以更准确，更有效地提取需求。其他信息的整合可以更好地反映消费者的兴趣，习惯，个性和潜在的商业价值需求。手机，电视和互联网是用户获取信息的渠道。可以客观记录用户的各种人口统计数据和行为数据，而网络社区、社交平台等协同创新传播平台可以作为用户输出数据的渠道，它可以用来创建话题、指导讨论，并积极参与信息反馈和实时利用制作者与制作者的真实内容进行互动共享。通过这种方式，所有媒体大数据营销的关键和基础是通过多媒体之间的有效联系实现消费者信息反馈的全方位和多角度的合作和整合。（二）数据深度计算当前的数据挖掘约束和可视化技术(如云计算)现在可以实时存储和分析交易过程、产品使用和人类行为。然而随着科学技术的不断发展，数据计算的速度越来越快，深度数据挖掘技术也越来越完善。深入的数据分析不仅可以帮助我们更好地了解消费者的“行为”，还可以帮助我们更准确地提取用户的想法。从寻找消费者喜欢的产品到计算他们喜欢的特定物品，消费者的心理需求变得越来越具体，并且以微量元素的形式变得更加具体。