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    基于大數(shù)據(jù)的線上線下電商用戶數(shù)據(jù)挖掘研究

    2016-03-07 11:47:17黃文樂
    電腦知識(shí)與技術(shù) 2015年34期
    關(guān)鍵詞:大數(shù)據(jù)

    黃文樂

    摘要:隨著互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,電子商務(wù)已經(jīng)成為國家商務(wù)發(fā)展的重要組成部分。在電子商務(wù)的發(fā)展中,海量化的數(shù)據(jù)逐漸發(fā)揮了其商業(yè)價(jià)值,這種價(jià)值是否能夠被完全挖掘出取決于數(shù)據(jù)的挖掘方式和數(shù)據(jù)的利用方式。在線上線下的商業(yè)發(fā)展中,如何對數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和管理,成為了電商發(fā)展的重要問題。該文研究了大數(shù)據(jù)背景下線上線下數(shù)據(jù)的特點(diǎn),對數(shù)據(jù)挖掘和應(yīng)用方面進(jìn)行了闡述。

    關(guān)鍵詞:大數(shù)據(jù);線上線下電商;用戶數(shù)據(jù);挖掘研究

    中圖分類號(hào):TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1009-3044(2015)34-0010-02

    隨著電子商務(wù)的發(fā)展,數(shù)據(jù)的價(jià)值得以體現(xiàn),企業(yè)內(nèi)部管理的數(shù)據(jù)和各種社交網(wǎng)絡(luò)下的數(shù)據(jù),使得電子商務(wù)所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)爆炸式的發(fā)展。用戶數(shù)量的增加使得企業(yè)對于用戶數(shù)據(jù)的管理增加了難度。大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)來臨,電子商務(wù)正在經(jīng)歷著多樣化、大規(guī)模的數(shù)據(jù)發(fā)展,龐大的數(shù)據(jù)資源使得數(shù)據(jù)處理的難度和代價(jià)增加,如何對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行捕捉和挖掘就成為電子商務(wù)發(fā)展的重要問題。O2O電子商務(wù)模式是一個(gè)聯(lián)系線下商家和線上用戶的商業(yè)平臺(tái),其能夠?qū)?shí)體經(jīng)濟(jì)與虛擬用戶相結(jié)合,為商務(wù)發(fā)展提供了全新的發(fā)展模式。用戶數(shù)據(jù)的大規(guī)模增加遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了傳統(tǒng)商務(wù)所能夠處理的數(shù)據(jù)范圍,復(fù)雜的數(shù)據(jù)充斥使得商家難以挖掘數(shù)據(jù)的價(jià)值,從研究中發(fā)現(xiàn),電子商務(wù)的數(shù)據(jù)利用率僅有5%,因此在大數(shù)據(jù)環(huán)境下,商家對O2O用戶數(shù)據(jù)的挖掘非常重要。

    1 在大數(shù)據(jù)背景下O2O的用戶數(shù)據(jù)特點(diǎn)

    相比傳統(tǒng)的數(shù)據(jù),O2O用戶數(shù)據(jù)除了交易平臺(tái)的數(shù)據(jù)之外,還帶有社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)、用戶終端數(shù)據(jù)等,因此O2O用戶數(shù)據(jù)符合大數(shù)據(jù)的基本特點(diǎn)。

    1)數(shù)據(jù)體量大

    隨著電商企業(yè)發(fā)展的日漸成熟,很多O2O企業(yè)產(chǎn)生的用戶數(shù)據(jù)已經(jīng)達(dá)到了TB級(jí),加入了社交網(wǎng)絡(luò)和移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)后的O2O用戶數(shù)據(jù)不僅僅是用戶交易的數(shù)據(jù),其涵蓋了更加廣闊的數(shù)據(jù)源,未來O2O用戶數(shù)據(jù)的規(guī)??梢赃_(dá)到PB級(jí)或是更高的EB級(jí),因此在未來的電子商務(wù)發(fā)展中,會(huì)有更多TB級(jí)的數(shù)據(jù)應(yīng)用在決策分析中。

    2)數(shù)據(jù)的類型多

    O2O用戶數(shù)據(jù)的類型比較復(fù)雜,除了用戶的基本數(shù)據(jù)資料交易記錄,還帶有企業(yè)的內(nèi)部交易服務(wù)信息等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),用戶的交易反饋、平臺(tái)的數(shù)據(jù)機(jī)構(gòu)和終端信息等非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù),可以說O2O用戶數(shù)據(jù)不是由單一化的數(shù)據(jù)構(gòu)成,其更多涉及過程化的數(shù)據(jù)。

    3)數(shù)據(jù)留流動(dòng)速度快

    電子商務(wù)發(fā)展對數(shù)據(jù)處理的速度要求很高,特別是用戶數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理有著極高的要求。用戶的數(shù)據(jù)隨著用戶的行為而產(chǎn)生,這些數(shù)據(jù)在交易的過程中會(huì)轉(zhuǎn)變?yōu)楦咚賯鬟f的數(shù)據(jù)流,比如用戶的消費(fèi)情況和反饋等,如果交易時(shí)間縮短,那么就要求數(shù)據(jù)的處理速度快,傳統(tǒng)查詢式的數(shù)據(jù)處理很難適用。

    4)商業(yè)價(jià)值高

    在電子商務(wù)的發(fā)展中,用戶數(shù)據(jù)有著非常大的商業(yè)價(jià)值,可以說用戶是O2O發(fā)展的核心,對用戶進(jìn)行分析和預(yù)測,對于電商企業(yè)的發(fā)展有著重要意義。但是由于數(shù)據(jù)種類繁多,越來越多與用戶無關(guān)的數(shù)據(jù)充斥其中,使得數(shù)據(jù)的價(jià)值密度降低,這也更好的說明了大數(shù)據(jù)背景下O2O用戶數(shù)據(jù)的重要價(jià)值。

    2 大數(shù)據(jù)環(huán)境下O2O用戶數(shù)據(jù)挖掘流程和方法

    1)數(shù)據(jù)挖掘的流程

    O2O用戶的數(shù)據(jù)挖掘?qū)儆谝粋€(gè)自動(dòng)發(fā)現(xiàn)的過程,在收集數(shù)據(jù)時(shí)并沒有明確的目標(biāo),只需要從不同的數(shù)據(jù)來源中更多的獲取數(shù)據(jù),并且對數(shù)據(jù)進(jìn)行簡單的預(yù)處理即可,預(yù)處理后通過各種數(shù)據(jù)的計(jì)算方法對大規(guī)模的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。在大數(shù)據(jù)的挖掘中,首先要解決這樣一個(gè)問題,就是如何區(qū)分各個(gè)用戶群的特點(diǎn),進(jìn)而分析其個(gè)人的特點(diǎn),從而獲得有用的商業(yè)價(jià)值,數(shù)據(jù)挖掘流程見圖1。

    數(shù)據(jù)收集:O2O用戶的數(shù)據(jù)除了平臺(tái)交易的數(shù)據(jù),還包括社交網(wǎng)絡(luò)、設(shè)備終端中的數(shù)據(jù),這些用戶以“流”的形式存在,這三種數(shù)據(jù)流之前存在著內(nèi)容交叉,可以根據(jù)其交易、互動(dòng)情況進(jìn)行分類,從而對數(shù)據(jù)進(jìn)行收集。數(shù)據(jù)預(yù)處理:數(shù)據(jù)的預(yù)處理由三個(gè)部分組成,分別是數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備、轉(zhuǎn)化和抽取,數(shù)據(jù)的預(yù)處理情況直接關(guān)系的數(shù)據(jù)挖掘的質(zhì)量,并且在一定程度上決定了數(shù)據(jù)挖掘的成功和失敗。原始數(shù)據(jù)中有很多冗余、噪聲數(shù)據(jù),在預(yù)處理中需要對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行整理和清晰,從而提升數(shù)據(jù)挖掘的質(zhì)量。通過結(jié)構(gòu)和半結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)處理方法對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行過濾,提取出重要數(shù)據(jù),要提升數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性,從而體現(xiàn)出更多的用戶數(shù)據(jù)特征,采用數(shù)據(jù)融合方法可以讓關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)聯(lián)合在一起,從而形成新的數(shù)據(jù)形式。數(shù)據(jù)的挖掘和應(yīng)用:在數(shù)據(jù)挖掘的過程中根據(jù)商家的需要選擇數(shù)據(jù)挖掘的模型,從而針對性的進(jìn)行深度挖掘。深度數(shù)據(jù)挖掘的主要模型有:關(guān)聯(lián)分析、類型分析和聚類分析等,比如根據(jù)用戶的性別、年齡、興趣等進(jìn)行分類挖掘,并且進(jìn)行解釋和應(yīng)用。數(shù)據(jù)挖掘后主要應(yīng)用在大數(shù)據(jù)的可視化分析和計(jì)算等。

    2)數(shù)據(jù)挖掘的方法

    通過對數(shù)據(jù)的挖掘,利用數(shù)據(jù)對商家的未來趨勢進(jìn)行分析和判斷,依靠數(shù)據(jù)做出準(zhǔn)確的決策。常見的數(shù)據(jù)挖掘方法主要有關(guān)聯(lián)規(guī)則分析、聚分類分析、社交網(wǎng)絡(luò)分析等。關(guān)聯(lián)規(guī)則分析可以分為簡單的關(guān)聯(lián)、因果關(guān)聯(lián)等,通過對用戶行為規(guī)律進(jìn)行挖掘,可以發(fā)現(xiàn)其中的關(guān)聯(lián)關(guān)系,從而找出影響用戶行為的主要因素。聚類分類分析:分類四根據(jù)數(shù)據(jù)的共同點(diǎn)將數(shù)據(jù)分為不同的種類,比如用戶屬性、滿意度分析、購買力等,聚類分析主要用于發(fā)現(xiàn)不同的客戶群,其可以應(yīng)用在用戶的購買預(yù)測方面。社交網(wǎng)絡(luò)分析:通過分析用戶的不同社會(huì)關(guān)系和屬性,從而分析用戶中潛在的關(guān)系和資源。用戶的社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系著用戶之間的關(guān)系和屬性,有助于商家擴(kuò)充客戶源。

    3 基于大數(shù)據(jù)背景下用戶數(shù)據(jù)挖掘后的應(yīng)用途徑

    1)精準(zhǔn)用戶定位實(shí)施針對性的營銷

    在O2O發(fā)展模式中,對用戶數(shù)據(jù)的挖掘表示著對市場的細(xì)化和精確定位,從而選擇有針對性的用戶進(jìn)行營銷。通過收集、處理和加工大量的用戶交易信息,確定用戶群體的消費(fèi)興趣和習(xí)慣,進(jìn)而推斷用戶的下一個(gè)消費(fèi)行為,從而對這些用戶制定針對性的營銷策略。根據(jù)用戶的特點(diǎn)進(jìn)行營銷,與傳統(tǒng)的營銷相比會(huì)節(jié)約了營銷成本,提升了營銷的價(jià)值,鎖定忠誠度較高的消費(fèi)者,能夠拓展更加優(yōu)秀的消費(fèi)資源。利用對用戶數(shù)據(jù)的挖掘,商家可以區(qū)別用戶價(jià)值的高低,針對不同價(jià)值的用戶采用不同的營銷策略,可以讓商家獲得更好的收益回報(bào)。

    2)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)優(yōu)化

    電商營銷中網(wǎng)站平臺(tái)的頁面設(shè)置非常重要,網(wǎng)站的內(nèi)容直接影響著用戶的訪問交易情況,因此在用戶登錄和瀏覽平臺(tái)上進(jìn)行用戶數(shù)據(jù)挖掘能夠了解用戶的訪問相關(guān),從而為網(wǎng)站平臺(tái)優(yōu)化提供參考。電商網(wǎng)站可以通過用戶的訪問、下單習(xí)慣來更改網(wǎng)站的結(jié)構(gòu)和內(nèi)容,比如將用戶點(diǎn)擊量高和交易量高的產(chǎn)品放置在首頁吸引用戶的點(diǎn)擊。通過對用戶瀏覽數(shù)據(jù)的挖掘,可以利用網(wǎng)頁的關(guān)聯(lián)性與用戶的期望值相結(jié)合,在用戶期望的界面上多添加導(dǎo)航鏈接,合理的安排服務(wù)器緩存,減少服務(wù)器的響應(yīng)時(shí)間,從而提升用戶的滿意度。

    3)穩(wěn)定客戶群

    通過對O2O用戶的數(shù)據(jù)挖掘能夠分析用戶的喜好行為,從而利用平臺(tái)來挖掘和穩(wěn)定客戶關(guān)系,在這些數(shù)據(jù)中針對客戶資料資源進(jìn)行分析,將客戶根據(jù)交易背景、興趣、習(xí)慣等進(jìn)行劃分,通過對用戶行為的預(yù)測可以挖掘出潛在的消費(fèi)者,并且對于已經(jīng)形成交易關(guān)系的客戶進(jìn)行維護(hù),針對價(jià)值高的用戶提供額外的服務(wù),從而獲得更加穩(wěn)定的客戶源。利用數(shù)據(jù)分析對客戶進(jìn)行預(yù)測和推薦非常重要,比如當(dāng)一個(gè)用戶購買了某種產(chǎn)品并且評(píng)價(jià)較好時(shí),其會(huì)推薦其好友進(jìn)行關(guān)注,這樣的客戶群體管理有助于商家挖掘更多的潛在客戶,并且提升交易客戶的穩(wěn)定關(guān)系。

    4)擴(kuò)展其他增值業(yè)務(wù)

    當(dāng)O2O的平臺(tái)有著一定的用戶數(shù)據(jù)后,就可以建立完整的用戶數(shù)據(jù)庫,通過對用戶數(shù)據(jù)的分析,可以讓商家針對用戶提供其他的產(chǎn)品,從而增加數(shù)據(jù)的收入?,F(xiàn)階段大型電商網(wǎng)站都在利用大數(shù)據(jù)開發(fā)新的應(yīng)用,比如淘寶網(wǎng)的數(shù)據(jù)魔方等,很多商家由于缺少數(shù)據(jù)難以開發(fā)新的業(yè)務(wù),比如消費(fèi)信貸,而通過對數(shù)據(jù)的挖掘,發(fā)現(xiàn)其附加的價(jià)值,就能夠更好的開發(fā)新業(yè)務(wù),比如阿里集團(tuán)進(jìn)行的小額信貸業(yè)務(wù)。

    5)精準(zhǔn)的開展廣告業(yè)務(wù)

    通過對O2O用戶數(shù)據(jù)的挖掘可以了解用戶的主要消費(fèi)點(diǎn),從而為商家的廣告宣傳提供方向,在用戶消費(fèi)高的地方投入廣告,從而實(shí)現(xiàn)商家希望的個(gè)性化營銷。在用戶數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ)上,建立數(shù)據(jù)庫的概率模型,對用戶的交易情況進(jìn)行概率確定,通過對廣告的獲取信息來確定哪些是真實(shí)的顧客,哪些是潛在的顧客;觀察用戶對于廣告的反應(yīng)程度可以作為商家投放廣告時(shí)間的參考。通過這種概率分析,可以在數(shù)據(jù)中計(jì)算出一個(gè)準(zhǔn)確的關(guān)鍵詞,讓商家依照關(guān)鍵詞進(jìn)行廣告優(yōu)化。

    6)產(chǎn)品管理和服務(wù)

    O2O用戶數(shù)據(jù)的挖掘?yàn)樯碳姨峁?zhǔn)確的營銷提供了方案,通過相應(yīng)用戶的需要促進(jìn)訂單生成,通過用戶的反饋來進(jìn)行產(chǎn)品的改進(jìn);通過對用戶數(shù)據(jù)的分析可以讓商家的營銷發(fā)生改動(dòng),比如價(jià)格和庫存的調(diào)整等。如果商家能夠?qū)τ脩舻臄?shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)分析,就可以通過對用戶需求的分析來尋找更多的商機(jī)。如分析用戶的喜好和相關(guān)的潛在信息,有助于提升商家的產(chǎn)品質(zhì)量和服務(wù),從而讓商家有著更高的市場競爭力。

    4 結(jié)語

    隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展,云計(jì)算和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的成熟,電子商務(wù)中的用戶數(shù)據(jù)必將得到更好的挖掘處理,數(shù)據(jù)中隱藏的用戶價(jià)值也會(huì)被更好地利用。O2O的電子商務(wù)發(fā)展已經(jīng)逐漸從銷售轉(zhuǎn)變?yōu)橛脩糁辽?,企業(yè)在發(fā)展中已經(jīng)意識(shí)到,想要做出最準(zhǔn)確的商務(wù)決策,首先要獲得準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支持,大數(shù)據(jù)的挖掘應(yīng)用會(huì)推動(dòng)電子商務(wù)模式走向新的發(fā)展高度。

    參考文獻(xiàn):

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