工欲善事，必先利器：電商企業(yè)的大數(shù)據(jù)管理

田曉燕

隨著電子商務(wù)企業(yè)的不斷發(fā)展，大數(shù)據(jù)管理在運(yùn)營(yíng)中的重要性愈發(fā)凸顯。我們需要深入了解電子商務(wù)企業(yè)的大數(shù)據(jù)管理能力，即對(duì)其大數(shù)據(jù)收集能力、大數(shù)據(jù)分析能力以及大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)能力進(jìn)行全面分析。通過研究實(shí)際案例，電子商務(wù)企業(yè)可以提升大數(shù)據(jù)管理能力，增強(qiáng)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。

企業(yè)大數(shù)據(jù)管理能力的構(gòu)成

大數(shù)據(jù)收集能力。數(shù)據(jù)是開展大數(shù)據(jù)分析的前提條件，企業(yè)需要從多渠道獲取用戶行為數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)、偏好定位、市場(chǎng)定位等數(shù)據(jù)，才能進(jìn)行精準(zhǔn)化和個(gè)性化的廣告投放。企業(yè)應(yīng)當(dāng)建立全面系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集體系，設(shè)置合理數(shù)據(jù)采集頻率，為后續(xù)分析數(shù)據(jù)和應(yīng)用數(shù)據(jù)提供有力支持。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)已經(jīng)無法滿足存儲(chǔ)海量數(shù)據(jù)的需求，可以采用分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)和云存儲(chǔ)技術(shù)提升數(shù)據(jù)的可擴(kuò)展性和高可用性。數(shù)據(jù)安全性和隱私保護(hù)也是存儲(chǔ)過程中需要考慮的內(nèi)容，通過建立健全數(shù)據(jù)安全管理機(jī)制，保證敏感信息不被泄露。數(shù)據(jù)的來源不同，其格式和質(zhì)量可能存在差異，數(shù)據(jù)清洗和整合能夠排除異常數(shù)據(jù)和錯(cuò)誤信息，進(jìn)一步提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。

大數(shù)據(jù)分析能力。電子商務(wù)企業(yè)應(yīng)該選擇滿足自身需求的分析工具和技術(shù)，例如，數(shù)據(jù)挖掘工具、機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)、可視化分析工具等，能夠?qū)崿F(xiàn)更快速、更準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)分析。大數(shù)據(jù)分析能力的提升在于深入挖掘數(shù)據(jù)背后的價(jià)值，分析用戶行為、市場(chǎng)趨勢(shì)等信息，對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行回顧，并對(duì)未來趨勢(shì)進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè)，才能更好地制定戰(zhàn)略計(jì)劃。數(shù)據(jù)可視化也是大數(shù)據(jù)分析重要組成內(nèi)容，采用直觀、清晰的可視化圖表，將復(fù)雜的數(shù)據(jù)信息以更為直觀的方式呈現(xiàn)給決策者，能更容易地理解和分析企業(yè)經(jīng)營(yíng)過程中存在的問題。

大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)能力。大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)能力在于建立準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)模型，采用先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，以此構(gòu)建準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)模型來預(yù)測(cè)銷售趨勢(shì)、用戶行為等。在電商領(lǐng)域，市場(chǎng)瞬息萬變，用戶行為變化迅速，企業(yè)還需要關(guān)注數(shù)據(jù)的時(shí)效性。提升大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)能力不僅需要分析歷史數(shù)據(jù)，還需要及時(shí)獲取最新信息，這樣預(yù)測(cè)模型才能對(duì)外部數(shù)據(jù)信息更加敏感。大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)不局限于市場(chǎng)趨勢(shì)，也可以對(duì)個(gè)體用戶行為進(jìn)行預(yù)測(cè)，對(duì)用戶歷史行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，深入了解用戶的興趣、偏好，在提高了用戶滿意度的同時(shí)，還增加了交易成功率。

大數(shù)據(jù)技術(shù)在電商領(lǐng)域的應(yīng)用案例

某電商企業(yè)采用KSP（關(guān)鍵業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)戰(zhàn)略）管理方法，積極回饋VOC（Voice?of?Customer，客戶之聲），通過日常用戶滿意度調(diào)查和商業(yè)情報(bào)搜集，KSP團(tuán)隊(duì)在日常工作中進(jìn)行問題搜集、驗(yàn)證和優(yōu)化，同時(shí)每年都會(huì)進(jìn)行對(duì)客戶體驗(yàn)、產(chǎn)品體驗(yàn)和政策體驗(yàn)的深度分析。KSP管理方法是以關(guān)鍵業(yè)務(wù)指標(biāo)為驅(qū)動(dòng)的戰(zhàn)略管理方法，企業(yè)可以集中精力解決最關(guān)鍵的業(yè)務(wù)問題，進(jìn)一步提升整體績(jī)效。通過積極回饋VOC，企業(yè)能夠直接從客戶處獲取有關(guān)產(chǎn)品、服務(wù)、購物體驗(yàn)等方面寶貴信息。再結(jié)合用戶滿意度日常調(diào)查深入了解客戶需求、痛點(diǎn)和期望，可以幫助企業(yè)從海量用戶反饋中提取有價(jià)值的信息，指導(dǎo)產(chǎn)品改進(jìn)和優(yōu)化服務(wù)。

借助大數(shù)據(jù)技術(shù)搜集商業(yè)情報(bào)，了解市場(chǎng)動(dòng)態(tài)、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手行動(dòng)以及潛在商機(jī)，對(duì)價(jià)格趨勢(shì)、產(chǎn)品熱度、市場(chǎng)份額等信息進(jìn)行深入分析，能夠從海量數(shù)據(jù)中迅速識(shí)別關(guān)鍵信息，及時(shí)調(diào)整經(jīng)營(yíng)策略以適應(yīng)市場(chǎng)變化。KSP團(tuán)隊(duì)對(duì)問題進(jìn)行搜集、驗(yàn)證和優(yōu)化，以此確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性，通過對(duì)客服體驗(yàn)、產(chǎn)品體驗(yàn)和政策體驗(yàn)進(jìn)行深度分析，企業(yè)可以了解自身優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)，并形成有效的改進(jìn)策略。

某電商企業(yè)通過采用先進(jìn)的大數(shù)據(jù)技術(shù)，重點(diǎn)分析歷史業(yè)務(wù)量、平均處理時(shí)長(zhǎng)以及業(yè)務(wù)處理時(shí)長(zhǎng)和耗損等關(guān)鍵指標(biāo)，從而確定未來業(yè)務(wù)量的趨勢(shì)，為企業(yè)的戰(zhàn)略規(guī)劃和決策提供有力支持。采用大數(shù)據(jù)技術(shù)建立強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，整合交易記錄、用戶行為、庫存信息等多源數(shù)據(jù)，為企業(yè)提供了更全面、細(xì)致的數(shù)據(jù)集。對(duì)歷史業(yè)務(wù)量進(jìn)行深入分析，企業(yè)能夠了解銷售的季節(jié)性、產(chǎn)品熱度、市場(chǎng)趨勢(shì)等信息，從而優(yōu)化庫存調(diào)整策略、改善供應(yīng)鏈管理，更好地應(yīng)對(duì)潛在的消費(fèi)高峰和低谷。企業(yè)分析平均處理時(shí)長(zhǎng)和業(yè)務(wù)處理時(shí)長(zhǎng)，可以深入了解業(yè)務(wù)流程效率制約因素和存在的瓶頸，對(duì)業(yè)務(wù)處理的各個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行精細(xì)化監(jiān)控，及時(shí)發(fā)現(xiàn)可能存在的問題，實(shí)時(shí)調(diào)整措施以提升業(yè)務(wù)處理效率、提升服務(wù)質(zhì)量；對(duì)耗損問題深入分析，可以發(fā)現(xiàn)庫存、物流延誤等造成耗損的原因，以多維度、多角度對(duì)耗損問題進(jìn)行綜合分析，制定相應(yīng)改進(jìn)措施有效控制成本和提升企業(yè)的盈利能力；對(duì)歷史業(yè)務(wù)量、平均處理時(shí)長(zhǎng)和業(yè)務(wù)處理時(shí)長(zhǎng)進(jìn)行分析，再結(jié)合市場(chǎng)趨勢(shì)等因素，企業(yè)可以預(yù)測(cè)未來業(yè)務(wù)量，提前做好資源準(zhǔn)備并調(diào)整運(yùn)營(yíng)策略，確保自身的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。

某電商企業(yè)通過預(yù)測(cè)時(shí)段層面的業(yè)務(wù)量，規(guī)劃人員排班表。同時(shí)，通過預(yù)測(cè)訂單，實(shí)現(xiàn)來訪預(yù)測(cè)，有效地應(yīng)對(duì)了訂單量的波動(dòng)。采用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)歷史時(shí)段內(nèi)的業(yè)務(wù)量進(jìn)行深入分析，考慮到每天、每周、每月不同時(shí)段的業(yè)務(wù)量波動(dòng)，更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)未來每個(gè)時(shí)段的業(yè)務(wù)量，從而合理規(guī)劃人員配備，避免因業(yè)務(wù)波動(dòng)而導(dǎo)致人員不足或冗余?；跁r(shí)段層面的業(yè)務(wù)量預(yù)測(cè)，制定相應(yīng)的人員排班表，在高峰時(shí)段增加人手以應(yīng)對(duì)激增的訂單量，在低谷時(shí)段適度減少人員以節(jié)省用工成本。通過對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行深入挖掘，使得排班表的制定更加合理和靈活，能夠適應(yīng)不同時(shí)段的業(yè)務(wù)需求。采用大數(shù)據(jù)技術(shù)分析預(yù)測(cè)來訪情況，再結(jié)合甲方提供的訂單信息對(duì)未來訂單量進(jìn)行高效預(yù)測(cè)，可以更全面地了解業(yè)務(wù)情況，合理調(diào)整人員、庫存、物流等資源。在面臨突發(fā)事件或市場(chǎng)變化時(shí)企業(yè)可以迅速根據(jù)實(shí)時(shí)的業(yè)務(wù)情況進(jìn)行調(diào)整，確保人員的靈活性和資源的最大化利用。通過大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)不斷進(jìn)行持續(xù)優(yōu)化和學(xué)習(xí)，了解業(yè)務(wù)波動(dòng)的原因，進(jìn)一步提升預(yù)測(cè)模型的精準(zhǔn)度。

案例研究表明，電商企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策、提高效率、滿足客戶需求，提升大數(shù)據(jù)資源收集能力、分析能力和預(yù)測(cè)能力，能夠更靈活地應(yīng)對(duì)市場(chǎng)變化，迎接更嚴(yán)峻的市場(chǎng)挑戰(zhàn)。