? ? ? 在日常生活中，大家總能聽到“大數(shù)據(jù)”“人工智能”的說法。現(xiàn)在的大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用，從大到巨大科學(xué)研究、社會(huì)信息審查、搜索引擎，小到社交聯(lián)結(jié)、餐廳推薦等等，已經(jīng)滲透到我們生活中的方方面面。到底大數(shù)據(jù)在電商行業(yè)可以怎么用？說到電商大數(shù)據(jù)我們必須要了解的就是電商API接口，讓我慢慢告訴你！

大數(shù)據(jù)如何應(yīng)用于電商行業(yè)中呢？簡(jiǎn)單來說，通過大數(shù)據(jù)分析目標(biāo)消費(fèi)群體提煉各種特征，在全網(wǎng)中通過云計(jì)算進(jìn)行特征匹配，挖掘符合消費(fèi)群體特征的人群，清洗挖掘出來的數(shù)據(jù)，并使用可視化技術(shù)顯示數(shù)據(jù)亮點(diǎn)并分析，進(jìn)而針對(duì)人群做出各種精準(zhǔn)營(yíng)銷。

通過上述幾個(gè)逐步實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷的方法，無論從銷售以及品牌效應(yīng)推廣的效果上來說，都能做到有的放矢，效果顯著。那么現(xiàn)在就跟學(xué)員分享一下在電商行業(yè)里大數(shù)據(jù)技術(shù)可以應(yīng)用到的案例。

一、大數(shù)據(jù)可視化分析

在各種各樣的大數(shù)據(jù)應(yīng)用中，通常會(huì)遇到三種在數(shù)據(jù)處理中急需解決的挑戰(zhàn)：

（1）????數(shù)據(jù)調(diào)用時(shí)，效率低下

（2）????數(shù)據(jù)集合時(shí)，響應(yīng)緩慢

（3）????數(shù)據(jù)羅列時(shí)，關(guān)系復(fù)雜

除了上述三種挑戰(zhàn)之外，細(xì)化到電商企業(yè)下面，也有四種關(guān)于執(zhí)行的挑戰(zhàn)：

（1）????臨時(shí)數(shù)據(jù)需求過多

（2）????需求執(zhí)行時(shí)間太長(zhǎng)

（3）????數(shù)據(jù)零散現(xiàn)象嚴(yán)重

（4）????數(shù)據(jù)專業(yè)人才緊缺

如何解決上面所說的挑戰(zhàn)呢？其實(shí)在目前的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)中，已經(jīng)衍生出一部分針對(duì)電商企業(yè)進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析工作的解決方案或者應(yīng)用。如各種知名云平臺(tái)中所推出的提升數(shù)據(jù)處理效率的軟硬件解決方案，使用交互式操作、拖拽式數(shù)據(jù)聯(lián)動(dòng)、在線數(shù)據(jù)表格、在線函數(shù)計(jì)算等等的自助分析方法，降低對(duì)數(shù)據(jù)專業(yè)人員的依賴。這些方法可以協(xié)助支撐各種如數(shù)據(jù)匯報(bào)、數(shù)據(jù)考核、業(yè)務(wù)稽核、營(yíng)銷分析、行業(yè)分析等場(chǎng)景的實(shí)現(xiàn)，從而幫助電商企業(yè)提升相關(guān)業(yè)務(wù)人員的服務(wù)能力。亦可以根據(jù)現(xiàn)實(shí)業(yè)務(wù)需求或業(yè)務(wù)目標(biāo)，整合數(shù)據(jù)并進(jìn)行建模，提供不同的分析方向、分析維度，對(duì)更深層次的應(yīng)用作數(shù)據(jù)準(zhǔn)備。

二、大數(shù)據(jù)畫像分析

數(shù)據(jù)通過第一個(gè)應(yīng)用可視化分析之后，可以做出更深一層的大數(shù)據(jù)應(yīng)用--畫像分析。畫像分析是通過機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，根據(jù)不同分析維度、特征統(tǒng)計(jì)、樣本抽取出的數(shù)據(jù)執(zhí)行打標(biāo)和記錄，打標(biāo)后將各項(xiàng)分析維度匯集起來，勾勒出特征畫像的應(yīng)用；也可以通過打標(biāo)記錄，機(jī)器進(jìn)行自我優(yōu)化模型和深度學(xué)習(xí)。典型的畫像分析案例包括：

（1）????用戶消費(fèi)行為與需求畫像

（2）????用戶偏好畫像

（3）????地理分析畫像

（4）????設(shè)備管理畫像

? ? ? 以用戶偏好畫像舉例，目前用戶偏好畫像常常應(yīng)用在購(gòu)物平臺(tái)、新聞媒體中，通過用戶的瀏覽偏好或者購(gòu)買偏好，推送曾瀏覽、收藏過的關(guān)聯(lián)商品或者推送平行消費(fèi)等級(jí)的多媒體廣告。而電商企業(yè)也可以通過同樣的用戶偏好了解方法，可推進(jìn)出下一步的應(yīng)用：精準(zhǔn)營(yíng)銷廣告投放或者個(gè)性化智能推薦。

三、大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)投放

在大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營(yíng)銷的業(yè)務(wù)目標(biāo)下，利用了畫像分析的應(yīng)用，精準(zhǔn)地圈定出可營(yíng)銷的用戶人群，供電商企業(yè)進(jìn)行廣告投放使用。如果電商企業(yè)對(duì)用戶的投放時(shí)間越長(zhǎng)，那么所獲得的用戶特征就越明顯；機(jī)器通過精準(zhǔn)投放的自我學(xué)習(xí)，優(yōu)化出更準(zhǔn)確的用戶特征；通過更準(zhǔn)確的用戶特征組合出來的人群再次加深投放，效果也會(huì)越來越好。

精準(zhǔn)投放最重要的效果在于增大電商企業(yè)業(yè)務(wù)曝光率的同時(shí)，也增強(qiáng)了新用戶、新客戶的增長(zhǎng)速度，可以快速提高電商企業(yè)業(yè)務(wù)的知名度，獲取更多有效的資源。主要場(chǎng)景體現(xiàn)在搜索引擎廣告投放、淘寶平臺(tái)廣告投放、微信朋友圈/文章的廣告投放等等。

四、大數(shù)據(jù)智能推薦

除了精準(zhǔn)投放之外，大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營(yíng)銷的業(yè)務(wù)目標(biāo)還可以有另一種應(yīng)用方向--智能推薦，智能推薦可以通過畫像分析中的結(jié)果，識(shí)別和預(yù)測(cè)各種用戶的興趣或偏好，從而有針對(duì)性地、及時(shí)地向用戶主動(dòng)推送所需信息，以滿足不同用戶的個(gè)性化需求。畢竟在信息推送的過程中，成本和風(fēng)險(xiǎn)并存，而且容易同步增長(zhǎng)，如果想降低成本和風(fēng)險(xiǎn)的話，智能推薦應(yīng)用就是最合適的解決方案之一。

傳統(tǒng)上，用戶的很多消費(fèi)行為，需要通過搜索引擎查找、電商查找鑒別等等方法，然后還要花費(fèi)大量的時(shí)間自己去鑒別真假，挑選好壞等等，十分耗時(shí)并讓用戶覺得有干擾使用的情況，降低使用熱度。

這種模式可以顛覆很多原有的客戶體驗(yàn)和消費(fèi)者的消費(fèi)模式。智能推薦一般體現(xiàn)在的新聞媒體的廣告/精品文章推送、直播平臺(tái)的偏好推送、音樂軟件的偏好推送等等場(chǎng)景中。給合適的用戶在合適的時(shí)間、合適的場(chǎng)景下推薦合適的內(nèi)容，達(dá)到有效的信息推薦，大幅度提升信息點(diǎn)擊率、用戶活躍度和留存率，也可以激活沉默的用戶群體。

總結(jié)

在互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)有很多廣泛的應(yīng)用，都離不開大數(shù)據(jù)技術(shù)的支撐，而大數(shù)據(jù)也需基于各種生活數(shù)據(jù)的整合。大數(shù)據(jù)技術(shù)本身并不神秘，而且隨著時(shí)間、信息和技術(shù)的積累，大數(shù)據(jù)技術(shù)也在不斷的更新拓展。我們相信隨著互聯(lián)網(wǎng)、O2O、物聯(lián)網(wǎng)等交互應(yīng)用信息越來越多，大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠?yàn)殡娚唐髽I(yè)甚至更多的行業(yè)、政府去了解、認(rèn)知、營(yíng)銷等行為起到更加重要的積極的作用。大數(shù)據(jù)分析及其相關(guān)應(yīng)用在現(xiàn)代研究中也會(huì)越來越突出。目前來說，文中所講述的可視化分析、畫像分析、精準(zhǔn)投放、智能推薦這四種大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例，是電商行業(yè)最可以充分利用的大數(shù)據(jù)應(yīng)用。