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电子商务企业的大数据营销困境与优化策略

作者:本站管理员时间:2019-08-08 14:23

随着现代信息技术越来越多地融入人们的日常生活中,人们的行为每时每刻都被记录和保存,人类生成的数据呈指数倍增。谷歌,百度,腾讯和阿里巴巴等电子商务公司在拥有大数据资源方面具有天然优势。他们不仅在公司内部拥有大量的累积数据,而且还通过股权收购获得公司外的大数据。大数据被广泛视为未来经济发展的“石油”。电子商务企业作为新时期经济发展的新动力,应重视大数据的挖掘和盈利能力。随着大数据的开发和利用,电子商务公司的营销方式和盈利模式可以转化和升级。因此,在大数据时代,研究电子商务企业的大数据营销困境和优化策略具有重要意义。

1大数据营销的基本特征

大数据可以解决企业发展的趋势和方向。利用大数据思考来看待企业的发展,可以为企业决策提供参考和帮助。大数据营销是企业决策的重要组成部分。通过收集和分析大数据,有针对性地识别客户,根据客户特征做出企业营销决策,从而帮助企业实现利润最大化。因此,大数据营销有可能颠覆传统的营销模式,这与传统的营销模式完全不同。大数据营销具有以下三个基本特征。

从字面上看,大数据与普通数据不同,数量存在数量限制。一定数量的数据将突出其商业价值。传统的营销模式只关注当地样本的抽样调查。抽样调查的缺陷和不足通过后者的权重来补偿。传统的营销调查具有强烈的主观色彩和准确性不足。

电子商务企业的大数据营销困境与优化策略

此外,传统的营销模式只看到“为什么”,并专注于分析事物之间的因果关系。事实上,因果关系的确定非常困难。调查人员将根据主观经验推断和确定原因,导致调查的客观性不足。相比之下,大数据营销侧重于调查样本的无限扩展,试图通过用户的网站点击,消费记录,售后评估等形式和方式收集完整的样本数据,并通过大数据挖掘和分析工具,对整个样本数据进行深入处理和处理,试图通过大数据的相关性分析找到海量数据之间的相关性,找出企业营销的突破性和针对性。

1.2强调营销对象的行为属性

传统营销关注基本的个人人口统计属性,例如年龄,性别和营销对象的职业。营销调查分析并确定营销目标群体的比较模型。潜在的消费群体不太可能预测购买商品的可能性。数据调查带来的营销效果并不明显。大数据营销关注营销对象的行为属性。在关注个体的基本属性的同时,特别关注营销对象的消费行为和消费行为,试图通过了解消费者的行为轨迹来预测消费者的消费需求,然后调整营销策略。消费者使用电脑,手机客户端和其他工具购物,刷微信,刷微博,看新闻等,每天留下大量的行为数据。这些行为数据记录了消费者的购买意愿,购买态度,购买周期,品牌评估等,可以清楚地识别忠诚的消费者和潜在的消费者。1.3重视营销效果的准确性

传统营销具有很强的模糊性,无法准确识别潜在的消费群体,也无法分析现有消费者的行为数据,也无法判断消费者在线行为的变化。基于完整的样本行为,大数据营销可以根据用户的在线浏览记录和网民之间的互动评估来识别潜在的消费者群体。在分析数据后,预测潜在消费者购买产品的概率。然后推送购买信息并以有针对性的方式链接广告,以达到说服购买的目的。

现有消费者可以使用大数据营销来了解他们对使用过的产品的基本评估和他们再次购买的意愿,然后改进产品并进行一对一的定制产品推送。亚马逊就是这方面的一员。成功的典范。大数据营销可以识别不同人群的消费行为,然后对群体进行细分和标记。商家可以根据组标签定制产品。通过大数据挖掘和分析做出的营销决策应通过微信,微博,电子邮件,私信等提醒消费者,以便让消费者及时了解产品变化。

从大数据营销的三个基本特征来看,大数据营销为电子商务营销提供了前所未有的机遇。然而,大数据营销仍处于起步阶段和探索阶段。没有新东西可以完善和顺利。电子商务公司的大数据营销也面临困难。事实上,数据并不是越大越好,数据质量是关键,精准营销有望运作良好,但也很难做到,大数据收集很容易,但数据泄露会侵犯隐私消费者。

2.1大数据是错误的

由于数据量大但样本数据收集全部,数据中包含大量干扰信息和负面信息,不利于企业营销。例如,电子商务平台的用户ID不是唯一的。一个人可能会打开几个微博,有几个微信号和QQ号码,并且可能有多个商家注册ID,这可能导致重复收集数据;一些商家被迫寻求买家的赞扬。一些网站对水有评论和评论。这是故意的。经过严格的背景审查后,可以发布。在背景中选择性删除后,这些人为干预会产生影响。大数据的真实性和客观性。另外,干扰信息大数据识别技术尚未发展,人工识别工作量过大,导致数据错误。因此,大数据营销需要消除这些错误数据并提高收集的大数据的质量。

准确性是大数据营销的基本特征,所有公司的营销都在不断努力提高准确性。对于商家而言,准确性意味着用户的产品推荐可以快速转换为购买率,至少大大增加了购买的可能性。但事实上,许多消费者并不习惯于定制推销业务,甚至将商家的电子邮件和社交网络推送行为视为骚扰行为,这导致无聊并极大地影响了商家的形象。因此,经过大数据营销分析后,如何灵活推动大数据营销的应用结果是商家应该考虑的问题。 2.3数据泄露威胁到用户隐私当收集消费者的个人特征数据和行为数据时,数据泄漏的风险突然增加。一旦综合大数据泄露,不仅会给商家带来经济损失,还会暴露大量公民的个人隐私和严重威胁。消费者生命和财产安全。现代化进程继续滋生现代性的风险。大数据营销为企业带来便利,也给用户带来了困难。许多电子商务公司未经用户同意私下收集和购买用户数据。用户数据是私下交易的。由于许多电子商务公司的技术防御措施不到位,数据很容易泄露,导致用户的生活受到干扰。物业安全受到威胁,因此大数据营销应用中的个人隐私和安全性也是当前关注的焦点。

3.1改进大数据处理技术

数据存在错误的可能性,主要是因为数据处理技术无法跟上。对于大量数据,电子商务公司应密切关注大数据处理技术的发展,尤其是数据处理技术。数据处理是大数据营销的第一步。如果数据处理技术强烈依赖于其他公司,则无法保证营销的自主性。因此,电子商务公司应该使用自己的力量来处理和处理数据。例如,阿里巴巴在大数据营销方面处于领先地位的能力是,其自主开发的海量数据离线处理服务ODPS可以根据需要扩展和处理海量数据,主要用于数据分析,海量数据统计,数据挖掘和业务等领域。情报。因此,中小企业应学习阿里巴巴的成功经验,并独立开发大数据分析工具,以提高数据质量。

3.2培养大数据分析师

数据本身已经死亡,需要进行识别和分析。大数据营销还需要能够洞察市场需求的大数据分析师。然后,大数据分析师不是一目了然,这导致中国电子商务行业目前大数据分析师的短缺,而大数据分析师基本上存在差距。毕竟,数据专家只是少数几个,就业成本高,竞争激烈。因此,一方面,电子商务公司应根据自己的实际情况,对具有专业背景和数据处理能力的员工进行内部数据分析培训。另一方面,电子商务公司可以聘请外部大数据分析师,甚至可以聘请外国大数据分析师。当然,更重要的是企业应建立规范化的大数据人才培养机制,从核心数据的分析,到数据分析的可视化,到数据分析报告的修复,再到数据分析报告的分析。最后。为了整合大数据分析和业务,我们需要一支具有强大功能和梯队的大数据分析师团队。

3.3提高精准营销的有效性

电子商务公司的大数据营销遇到了阻力,迫切需要改变现有的产品推广模式,以改善用户的厌恶情绪。具体而言,电子商务公司应首先关注营销的及时性。在分析了消费者的行为后,他们可以在第一时间做出正确的信息推送和购买计划,并且他们可以快速抓住机会,不仅不会导致用户反感,而且还会立即生效。其次,改变向购买者反复销售他们购买的产品的习惯,这种销售只会让人更烦,电子商务公司可以改变营销思路,将同质销售变成互补产品销售,从而唤起消费者的兴趣注意创造潜在的购买需求。

最后,精准营销不会影响用户的生活和工作。因此,善于利用用户的通勤时间来推广产品,提高精准营销的效果。

3.4增强数据隐私防御

大数据营销需要获得用户的个人同意。只有在用户同意后才能获取和收集用户的个人特征数据和行为数据,否则将侵犯个人隐私。最重要的是,电子商务公司应加强大数据安全防御,加强安全技术的开发,建立高性能的数据分析系统,确保用户数据不被盗。消费者还需要了解数据安全性,并在发现数据被泄露后立即维护个人隐私。

电子商务企业的大数据营销困境与优化策略

此外,作为大数据使用监管机构的政府应该在数据监管中发挥监管作用。应鼓励电子商务公司利用大数据,同时严厉惩罚非法交易和窃取用户数据的公司。因安全问题而泄露安全性的公司受到纪律处分。电子商务公司只做好大数据处理技术研发,大数据分析培训,提高精准营销效果,增强数据隐私防御能力。将突出大数据的商业营销价值。