大数据分析在电子商务订单管理中的应用

电子商务大数据的发展现状与应用

随着互联网、云计算和物联网的迅速发展，无所不在的移动设备、RFID、无线传感器每分每秒都在产生数据，数以亿计的用户的互联网服务时时刻刻都在产生巨量的交互数据信息。而基于这些，电子商务产业所产生的大量结构化和半结构化的可视化数据，通过数据挖掘和数据分析等手段，经过过程性和综合性的考量，从而帮助电商企业做全局性、系统性的决策，寻找最优化的解决方案和运营决策，这被称为电商大数据。而与电子商务相关的大数据应用均归属于此概念范畴。

电商产业一般可按照交易方式分为：商业机构对商业机构的电子商务B2B(businesstobusiness)，商业机构对消费者的电子商务B2C(businesstocustomer)，商业机构对政府管理部门的电子商务B2G(BusinesstoGovernment)，消费者对政府管理部门的电子商务C2G(customertoGovernment)，消费者对消费者的电子商务C2C(customertocustomer)。也可按照其主要细分领域分为B2B电子商务、网络购物、在线旅游、O2O。而目前为电商大数据带来庞大的数据来源主要是B2B电子商务和网络购物，如2014年年底电子商务的交易规模达12.3万亿元,电子商务的数据量与日俱增的同时，电商大数据产业从最初的阶段逐渐进入高速发展期。

1.产业政策及发展现状

（1）产业政策

中国大数据发展的宏观政策环境不断完善。2012年以来，科技部、发改委、工信部等部委在科技和产业化专项陆续支持了一批大数据相关项目，在推进技术研发方面取得了积极效果。《电子商务“十二五”发展规划》、《工业和信息化部关于推进物流信息化工作的指导意见》等相关政策无不在鼓励电商大数据的快速发展，国务院总理李克强在十二届全国人大二次会议上作政府工作报告时，提出要促进互联网金融健康发展、扩大跨境电商试点、加快4G发展等，推进城市百兆光纤工程和宽带乡村工程，大幅提高互联网网速，在全国推行“三网融合”，鼓励电子商务创新发展。

电商行业大数据分析的重要性和应用

随着互联网时代的到来，电子商务逐渐成为了一个全球流行的商业模式，其巨大的市场规模和高效的交易模式逐渐被人们所青睐。而在电子商务发展和运营的过程中，对于大数据的运用和分析，往往可以帮助企业实现数据驱动决策，提高效率并保持竞争优势。本文将探讨电商行业大数据分析的重要性以及应用。

一、电商行业大数据的来源

电商行业大数据涵盖了多个方面的数据来源，比如客单价、订单量、流量数据等等。针对这些数据，可以通过各种方式进行分析，从而实现对企业运营和市场环境的深度了解，并据此制定相应的决策方案。

以顾客数据为例，大数据来自于顾客订购信息、支付方式、地址与收货人信息、退换货信息、客户留言、咨询陈述、投诉、评价、售后等各个方面。同时，行业趋势、营销方式及营销效果也是电商大数据的重要来源。销售数据是每个电商企业的核心数据，通过它可以了解商品热卖程度、香港特别行政区、节假日、促销活动等各个因素对销售的影响，帮助企业有效把握市场。

二、电商行业大数据分析的重要性

电商行业大数据分析的重要性在于能够提供最有价值的信息，据此制定战略和策略。同时，大数据分析还能提高企业的工作效率、节约成本并提升竞争力。下面分别进行讨论：

1. 提供有价值的信息

通过对电商行业大数据的分析，企业可以清楚地了解顾客的行为和偏好，提供最符合顾客需求的商品和服务。例如通过分析顾客的购买记录，识别高频次顾客购买的商品种类、价格区间及购买时间等，帮助企业更加清楚了解顾客的需求，精准地做出商品和服务的选择。

2. 提高企业工作效率

在电商行业中，数据分析工作通常需要手动去完成每一个环节，如对数据进行清洗、整合、正确加工、分析处理，并进行有效展示数据。但是，如果有一套完整且稳定的自动化解决方案，可以有效降低人工操作所需的时间和成本，提升生产效率。

3. 节约成本

电商企业需要具备精准地把握市场、提供最符合顾客需求的商品和服务、跟随全球经济和社会趋势和数据人口的动向，只有通过大数据分析才能实现企业的全面精准运作，并有效地减少不必要成本。

数据分析在电商行业中的应用

随着互联网的普及，电子商务行业得到了快速发展。随之而来的是海量的数据，其中包括消费者的行为、产品的销售情况、市场的趋势等等，这些数据都是电子商务企业的宝贵财富。而数据分析在这个行业中的应用，成为了一个不可忽视的重要环节。

一、数据分析的重要性

作为一种基于数据的业务，电子商务需要大量的数据，以便深入了解消费者的需求、市场趋势和对商品的销售情况等等。电子商务企业通过数据分析，能够获取更多的信息，然后根据这些信息，制定更好的业务决策。这种信息的价值和质量对于企业的成功非常重要。

数据分析可以帮助企业：

1. 更好地理解消费者的需求：通过深入了解消费者的购买行为以及对不同商品的评价和反馈，企业可以更好地了解消费者的喜好和需求，并调整自己的商业模式以更好地满足消费者的需求。

2. 更好地进行市场调研：市场研究可以帮助企业了解市场上的竞争格局，分析竞争对手的市场策略，以便更好地发展自己的业务模式。 3. 更好地进行营销活动：数据分析可以帮助企业了解消费者的购买周期和偏好，这样就可以制定更有针对性的市场营销活动，促进销售增长。

4. 更好地分析商品销售情况：企业可以通过数据分析来了解自己的产品销售情况，以便能够更好地调整生产计划和销售策略。

二、数据分析在电商行业中的应用

1. 消费者数据分析

在电商行业中，消费者数据分析是非常重要的。消费者数据可以帮助企业深入了解消费者的需求和偏好，进而发现潜在需求，更好地制定商业决策。

消费者数据可以分为两种类型：一种是结构化数据，例如购买历史、订单和浏览历史等等；另一种是非结构数据，例如商品评价和社交媒体评论等等。结合这两种数据，企业可以建立消费者画像，细致了解消费者的行为特点和购买需求。

2. 市场趋势分析

市场趋势分析是在电商行业中最重要的数据分析之一。这种分析可以帮助企业了解市场上的竞争格局、消费趋势、业态变化等等，从而找到潜在的业务增长点。 市场趋势可以通过多种数据源来分析，例如搜索引擎、社交媒体、销售数据等等。通过对大数据进行分析，企业可以更好地了解市场需求、行业经济情况和竞争压力等等。

电子商务网站数据分析

一、网站分析&电子商城的业务运营的问题

对于电子商务来说，网站分析表现为研究客户对于在线商品进行的浏览行为特征，以及购买的行为特征。其中关于电子商务的客户购物行为的多样化特征可以参考下图:

为了反映电子商城实际运营的中问题,网站分析应该主要体现为如下的几个方面：

市场部门需要知道不同的广告活动带来的客户的实际效果（浏览&购买）——需要具体到不同的市场活动的推广渠道，新老客户，以及地域分布；

产品部门需要知道在架商品的“绩效”表现（浏览&购买）——需要具体到在架商品的类别，品牌，以及款式等等；

销售部门需要知道销售订单的来源组成——直接登录的客户购买的订单,广告渠道生成的销售订单,以及搜索引擎生成的销售订单等等;

二、电子商城业务运营问题的解决方法和手段

针对网站分析已经得到的相关结论,电子商务的实际问题的解决可以通过以下三种方式进行解决:

纯人工的方式——通过手动的调整电子商城的相关的功能和页面；

营销规则（引擎）的方式——通过网站分析得到的相关业务问题，人工的制定业务相应的营销规则通过商务智能的方式形式来实现（如下图）

推荐引擎的方式——通过数据挖掘和机器学习的方式，计算得到每一个客户的购物偏好，进而推荐其喜好的商品和促销活动；

备注：关于规则引擎和推荐引擎的区别如下：

规则引擎是针对的是电子商城的某一个或者多个客户群；推荐引擎则是精准到单个用户的偏好

规则引擎是需要电子商城的实际业务的运用人员进行相关的调整和设置；推荐引擎虽然能够根据实际的业务进行相关的人工干预，但是其实现是系统自动化的。

三、规则引擎&推荐引擎

针对营销规则（引擎）的实际运用的分析

对于登陆页面的管理（或者说，高跳出页面）——通过网站分析得到不同的广告来源的效果不一样（来源，新老客户，地域等等），可以通过规则引擎控制不同的广告来源，以及新老客户等参数显示不同的促销活动，这样可以大大的提高市场活动的转化率。