“大数据下的电商新运营思路”互动论坛(实录)
电商平台的大数据分析与运营策略分享
电商平台的大数据分析与运营策略分享【导语】随着网络技术的不断进步，电商平台正成为新零售时代的中心。
而在这个数字世界里，大数据分析与运营策略将成为电商市场的关键。
本文将分享一些电商平台的大数据分析与运营策略，希望对您有所启发。
一、什么是电商平台的大数据分析在电商平台上，大数据分析是指运用大数据技术和方法对电商平台上的海量数据进行分析和挖掘，以提取关键信息、洞察消费者需求和市场趋势、支持运营决策和营销策略优化的过程。
具体来说，电商平台的大数据分析可以包括以下几个方面：1.用户数据分析。
从每个用户的浏览、收藏、购买和评价等行为数据中挖掘出用户的兴趣偏好、消费行为和购物习惯等信息，以便更好地为用户提供个性化的产品、服务和推送。
2.商品数据分析。
从商品的销售、评价、退货等数据中挖掘商品的市场需求和趋势、价格弹性、竞争分析和品类热点等信息，以支持商品运营和库存管理。
3.流量数据分析。
从流量来源、流量量、转化率等数据中挖掘流量趋势、入口分析、引流效果和流量成本等信息，以优化流量运营和营销策略。
二、如何运用大数据分析提升电商平台运营1.精细化用户画像用户画像是指对用户行为和属性进行分析和梳理，抽象出一组典型的用户特征和行为画像，并分析这些画像的离群点和矛盾点。
通过大数据分析技术，电商平台可以更精准地进行用户画像，进而为不同画像群体提供个性化的服务和营销策略。
比如，对于喜欢运动、健康和美容的女性用户，电商平台可以通过大数据分析技术发现她们的消费习惯和购物偏好，推荐相应的商品和促销活动，提升用户购物体验和忠诚度。
2.优化个性化推荐个性化推荐是指通过大数据分析技术，将用户画像和商品画像进行匹配，为用户推荐符合其个性化需求的商品和服务。
个性化推荐不仅可以提高用户购买转化率和留存率，而且可以提高用户购买频率和客单价。
比如，电商平台可以根据用户购买历史、浏览行为和搜索关键词等数据，自动向用户推荐符合其兴趣和需求的商品和促销活动，提升用户购物体验和满意度。
如何利用大数据技术进行电商运营
如何利用大数据技术进行电商运营随着互联网技术的不断进步，电子商务成为了现代商业领域中的重要组成部分。
然而，电商运营的复杂性和激烈的竞争给商家带来了许多挑战。
为了更好地满足消费者需求并实现商业增长，大数据技术逐渐成为了电商运营中的关键要素之一。
本文将探讨如何利用大数据技术来提升电商运营效果。
数据收集与整合为了利用大数据技术进行电商运营，首先需要进行数据收集与整合。
电商平台通过购物车、会员系统和数据分析工具等，收集用户的行为数据、交易数据和用户画像等信息。
同时，也可以从其他来源如社交媒体、市场调研等获取外部数据。
将这些数据进行整合，建立全面且准确的用户画像，为后续的数据分析和决策提供基础。
数据分析与预测通过大数据技术进行数据分析和预测，可以揭示用户行为和市场趋势，帮助电商企业做出更明智的决策。
例如，通过分析用户的购买记录和浏览行为，可以了解用户的偏好和需求，从而优化产品推荐和个性化营销。
同时，借助数据分析工具，电商企业可以预测产品的需求量和销售趋势，有针对性地进行库存管理和供应链优化，从而节省成本和提升效率。
个性化营销与推荐大数据技术为电商企业提供了个性化营销和推荐的可能性。
通过分析用户的历史数据和行为特征，电商平台可以向用户提供个性化的商品推荐和营销信息，提高用户的购买转化率和用户满意度。
例如，当用户浏览某个商品时，电商平台可以根据其历史购买记录和兴趣偏好向用户推荐相关的产品，从而引导用户进行购买。
风险控制与安全防范在电商运营中，风险控制和安全防范是至关重要的方面。
大数据技术可以帮助企业识别潜在的风险和安全威胁，并及时采取措施进行预防和应对。
例如，通过对用户的交易行为和支付记录进行分析，电商企业可以检测和预防欺诈行为和网络攻击，保护用户信息的安全。
同时，借助大数据技术，电商企业还可以对供应链和物流进行监控和优化，减少潜在的风险和延迟。
用户体验优化提升用户体验是电商运营中的一个关键目标。
大数据技术可以帮助企业更好地了解用户需求，并根据数据分析的结果进行网站和应用程序的优化。
大数据应用改变电子商务运营模式
大数据应用改变电子商务运营模式随着数字经济和互联网技术的快速发展，电子商务已经成为现代商业的主要形式之一。
而近年来，随着大数据技术的发展，电子商务也逐渐开始转变其运营模式。
在本文中，将详细探讨大数据技术如何改变电子商务运营模式，以及这种改变对于企业和消费者带来的影响。
一、大数据技术给电商带来了哪些改变1.优化商品推荐通过分析消费者的历史购买记录、浏览记录等数据，大数据技术可以为电商提供基于个性化需求的商品推荐服务。
通过数据挖掘和机器学习算法，电商可以更好地了解消费者需求，从而提高消费者的购物体验。
例如，当消费者浏览某个商品时，大数据技术可以根据以往购买记录和浏览记录为其推荐相关商品，从而达到提高购物转化率的目的。
2.细分人群通过对消费者数据的挖掘和分析，电商企业可以更好地了解消费者的需求和偏好，并根据这些信息制定相应的营销策略。
例如，在营销活动中，可以根据不同的消费者群体进行定向营销，从而提高广告投放的效果。
3.优化库存管理通过对销售数据的分析，电商企业可以更好地了解产品的销售情况，从而优化库存管理。
例如，当某个商品的销售量不足时，企业可以通过大数据技术及时调整库存量，避免库存积压或缺货的情况。
二、大数据技术带来的影响1.带来更好的消费体验通过大数据技术，电商企业可以更好地了解消费者需求，从而提供更贴近消费者需求的服务和产品。
例如，当消费者购物时，可以根据其历史浏览记录为其推荐相关商品，从而提高购买的便利性和准确性。
2.提高企业竞争力大数据技术可以帮助企业更好地了解市场需求和竞争状况，从而制定更准确的营销策略、优化供应链管理和增强品牌形象。
通过这些方式，企业可以提高自身的竞争力，更好地与竞争对手竞争。
3.加强数据保护由于大数据技术涉及到消费者的个人信息，所以隐私问题一直是备受关注的问题。
因此，电商企业需要加强对数据的保护，避免消费者个人信息的泄露，保障消费者的隐私权益。
三、电商大数据技术的应用案例1.京东京东是一家中国最大的电商平台之一，通过大数据技术，京东可以为消费者提供个性化的购物体验。
电商行业运营思路
电商行业运营思路在电商行业中，运营是一个至关重要的环节，它涉及到产品推广、用户关系管理、供应链管理等多个方面。
一个成功的电商运营策略可以帮助企业提升竞争力，实现可持续发展。
本文将探讨几个电商行业运营的关键思路。
1. 用户导向思维在电商行业中，用户是最重要的资源。
因此，运营策略应该以用户为中心，满足用户需求。
首先，需要进行用户画像，了解用户的特点、偏好和购买行为。
然后，根据用户的需求和反馈，调整产品定位、优化页面设计和提升服务质量。
通过持续改进，提升用户体验，增加用户粘性和忠诚度。
2. 数据驱动思维在电商行业中，数据是非常重要的资源。
通过分析用户行为数据、交易数据和市场数据，可以了解用户需求、产品热度和市场趋势，从而指导运营决策。
因此，电商企业应建立健全的数据采集和分析体系，运用数据驱动思维进行运营决策。
同时，还可以通过数据分析来评估运营策略的效果，及时调整和优化。
3. 多渠道推广思维电商行业的竞争非常激烈，为了吸引更多的用户，需要进行多渠道推广。
除了传统的线上推广（如搜索引擎优化、搜索引擎营销、社交媒体推广等），还可以考虑线下推广（如线下门店、展会、合作推广等）。
同时，可以利用社交媒体、内容营销等方式增加品牌曝光度，吸引更多的潜在用户。
4. 强化供应链管理供应链是电商行业的核心环节之一。
通过与供应商建立紧密的合作关系，可以确保产品的质量和供货的及时性。
此外，还可以通过优化供应链管理，减少物流成本，提高效率。
比如，采用仓储合作、物流外包等方式来降低成本；利用物流技术和大数据分析来提升物流效率和准确性。
5. 建立良好的用户关系在电商行业中，用户关系管理是非常重要的。
通过建立良好的用户关系，可以增加用户的忠诚度和复购率。
可以通过多种方式来建立用户关系，如提供个性化的产品推荐、定制化的服务、优惠券、会员积分等。
此外，还可以通过定期沟通和回访，了解用户的需求和反馈，及时解决问题，提升用户满意度。
6. 创新思维电商行业发展迅速，市场竞争激烈，需要不断进行创新。
大数据时代下的电子商务运营模式
大数据时代下的电子商务运营模式随着互联网的不断发展，电子商务已经成为现代经济中不可或缺的一部分。
而在大数据时代的到来之后，电子商务的运营模式也不断得到了升级、优化和改变。
如何在大数据时代下进行电子商务运营，以最高效的方式提升企业的市场份额和竞争力，成为了电商企业必须要面对和解决的问题。
一、大数据时代下的电商运营大环境大数据分析的出现，为电商行业提供了更多的数据支撑，大数据时代下的电商运营也就成为了各个电商平台争相实践和推广的一项重要策略。
除了数据分析以外，云计算等新技术的出现也为电商平台的运营提供了更多全新的思路。
不过在进行电商运营时，也要面对着传统思维的束缚和行业的困难。
二、基于大数据的电商运营模式对于大数据时代下的电商平台而言，基于大数据的电商运营模式已经成为了一种趋势和趋向。
同样，不同的电商企业也会有不同的基于大数据的电商运营模式。
比如说，基于大数据的精准营销、基于大数据的供应链管理、基于大数据的商业智能等等。
通过这些不同的方式，电商平台可以更好地优化自身的运营和提升其竞争力。
三、电商数据的采集与处理作为一个以数据为驱动的行业，电子商务平台的数据采集和处理显得十分重要。
而在大数据时代下，电商平台更需要将各种不同来源的数据进行整合和加工，以保证数据的准确性和实用性。
电商平台不仅需要采集用户行为数据和交易数据，还需要将来自第三方的数据进行整合，开发出更加多样化的数据分析工具和软件。
四、基于大数据的商业决策在电商平台运营的各个环节中，商业决策是不可避免的一个环节。
然而，在大数据时代下，商业决策的过程中，数据分析显得尤为重要。
通过数据分析工具和算法，电商平台可以更加准确地判断用户的需求和行为，为商业决策提供更加有力的依据。
五、用户画像与个性化推荐系统对于电商平台而言，了解用户需求和行为是尤为重要的。
而在大数据时代下，用户画像和个性化推荐系统则成为了实现这一目标的关键步骤。
通过收集和整理用户数据，电商平台可以更好地了解用户的需求和习惯，从而针对性地推荐商品和服务。
电子商务平台如何利用大数据提升运营效率
电子商务平台如何利用大数据提升运营效率随着电子商务行业的迅速发展，电子商务平台已经成为了商家与消费者之间连接的桥梁，也是企业运营的重要组成部分。
随之而来的是大量的数据产生，而运用好这些海量的数据将会为电子商务平台带来巨大的运营效率提升。
本文将探讨电子商务平台如何利用大数据提升运营效率，并介绍相关的实践案例。
一、数据的收集与整理首先，电子商务平台需要从各个环节收集来自不同渠道的数据。
这包括用户在平台上的浏览记录、购买行为、支付信息等等。
同时，还可以通过用户调研、市场分析等手段获取更多的数据。
收集到的数据需要经过整理和清洗，去除冗余和错误，以保证数据的准确性和可信度。
二、数据分析与挖掘接下来，电子商务平台需要运用大数据分析技术对收集到的数据进行深入挖掘。
通过数据分析，可以发现用户的偏好、需求和消费行为等关键信息。
例如，可以通过购买记录和浏览行为分析用户的兴趣爱好，从而为用户个性化推荐商品；还可以通过用户画像分析，了解不同用户群体的特点，为不同群体设计针对性的营销策略。
三、精细化运营和服务通过大数据提供的洞察，电子商务平台可以对运营和服务进行精细化管理。
例如，可以根据用户的购买历史和需求预测，进行库存管理和供应链优化，避免过量的库存和断货现象的发生；还可以通过数据分析来优化物流配送路径，提高配送效率；同时，还可以实时监测用户的行为和反馈，及时调整产品和服务策略，提升用户满意度。
四、风险控制和安全保障除了提升运营效率，大数据还可以帮助电子商务平台进行风险控制和安全保障。
通过对用户数据的分析，可以识别出异常交易行为和潜在的欺诈风险，及时采取措施进行预警和防范；同时，还可以对平台数据进行加密和备份，保护用户隐私和信息安全。
五、案例分析阿里巴巴集团是一个成功运用大数据的典型案例。
阿里巴巴通过对海量数据的深度分析，为商家提供了精准的用户画像和市场洞察，帮助商家更好地了解用户需求，进行精细化运营。
此外，阿里巴巴还利用大数据技术进行供应链管理和仓储优化，实现了高效的物流配送。
大数据驱动的电子商务平台运营模式创新
大数据驱动的电子商务平台运营模式创新随着信息技术的发展和互联网的普及，电子商务平台成为了人们购物的主要渠道之一。
而在电子商务平台的运营中，大数据的应用日益重要。
本文将探讨大数据驱动的电子商务平台运营模式创新。
一、大数据在电子商务平台中的作用在传统的电子商务平台中，商家通过产品推广和广告投放来吸引用户。
然而，这种传统的方式缺乏针对性和个性化，无法满足消费者的需求。
而大数据技术的应用使得电子商务平台能够更好地理解用户需求，为用户提供更加个性化的购物体验。
首先，大数据可以通过分析用户的购物行为和偏好来准确定位用户需求。
电子商务平台通过收集用户的浏览记录、购买记录等数据，通过大数据分析可以了解用户的兴趣爱好、消费习惯等信息，从而为用户推荐更加符合其需求的产品。
其次，大数据可以帮助电子商务平台实现精准营销。
通过大数据分析，平台可以对用户进行细分，将广告、优惠券等个性化的推广信息发送给用户。
这种个性化的营销方式，能够提高用户的购买意愿，增加销售额。
另外，大数据还可以帮助平台进行库存管理和供应链优化。
通过分析销售数据和库存量，平台可以更好地预测商品需求，减少库存积压，提高商品周转率。
同时，通过分析供应链数据，可以找出供应链中的瓶颈和问题，并进行优化，提高商品的供应效率。
二、大数据驱动的电子商务平台运营模式创新1. 数据驱动的运营决策大数据的应用使得电子商务平台能够更加科学地进行运营决策。
平台可以通过对用户数据的分析，了解用户需求的变化和趋势，从而调整产品策略、价格策略等。
同时，通过对营销数据的分析，可以评估营销活动的效果，并做出相应的调整。
2. 个性化推荐系统大数据的应用使得电子商务平台能够为用户提供更加个性化的推荐服务。
平台可以通过对用户数据的分析，了解用户的兴趣爱好和购买习惯，从而推荐符合用户需求的商品。
这种个性化推荐系统能够提高用户的购买意愿，增加销售额。
3. 实时数据监控和预警系统大数据的应用使得平台能够实时监控和分析运营数据。
电子商务平台如何利用大数据分析优化运营
电子商务平台如何利用大数据分析优化运营随着信息技术的飞速发展，电子商务平台已经成为了现代商业运营的重要组成部分。
然而，随着竞争的加剧，电子商务平台面临着越来越大的挑战，如何利用大数据分析来优化运营成为了摆在每个销售人员面前的重要课题。
一、大数据分析的意义大数据分析是指通过对大规模数据集进行收集、管理和分析，从中挖掘出有价值的信息和模式。
对于电子商务平台来说，大数据分析的意义不言而喻。
首先，大数据分析可以帮助平台了解用户的需求和行为，从而优化产品和服务的设计。
其次，大数据分析可以帮助平台进行精准的市场定位和目标用户的细分，提高销售效率。
最后，大数据分析可以帮助平台预测市场趋势和消费者行为，从而及时调整运营策略。
二、数据收集与整合要进行有效的大数据分析，首先需要进行数据的收集与整合。
电子商务平台可以通过多种途径收集数据，如用户注册信息、购买记录、浏览行为等。
同时，还可以整合来自第三方数据提供商的数据，如社交媒体数据、地理位置数据等。
通过将不同来源的数据进行整合，可以得到更全面、准确的数据集，为后续的分析提供基础。
三、数据清洗与处理在进行大数据分析之前，需要对数据进行清洗和处理。
这是因为原始数据往往存在噪声和缺失值，如果不进行处理，会对分析结果产生不良影响。
数据清洗的过程包括数据去重、数据填充、异常值处理等。
同时，还需要对数据进行规范化和标准化，以便后续的分析和比较。
四、数据分析与挖掘在数据清洗和处理之后，可以进行数据分析和挖掘的工作。
数据分析的方法有很多种，如统计分析、机器学习、数据挖掘等。
通过这些方法，可以从数据中挖掘出有价值的信息和模式，如用户的购买偏好、用户的行为路径、用户的购买决策等。
这些信息和模式对于电子商务平台来说非常重要，可以帮助平台优化产品和服务，提高用户满意度和忠诚度。
五、运营优化与个性化推荐通过大数据分析，电子商务平台可以进行运营优化和个性化推荐。
首先，通过对用户的购买行为和偏好进行分析，可以为用户提供个性化的产品和服务，从而提高用户的购买意愿和满意度。
大数据技术在电商平台运营中的应用与优化
大数据技术在电商平台运营中的应用与优化随着互联网技术的飞速发展，电子商务成为当今社会的一个重要组成部分。
大数据技术的应用给电商平台带来了巨大的变革和机遇。
本文将探讨大数据在电商平台运营中的应用，并分析如何优化其使用。
一、大数据技术在电商平台运营中的应用1.精准营销大数据技术可以通过分析用户的消费行为、浏览记录、购买偏好等数据，从而实现精准的用户定位和个性化推荐。
通过深入了解用户需求，电商平台可以提供更加个性化的商品推荐，从而提高用户转化率和购买意愿。
2.库存管理电商平台经营大量商品，传统的库存管理方式已不能满足需求。
大数据技术通过分析历史销售数据、用户购买周期等信息，可以实现精细化的库存管理，避免过高的库存成本和缺货现象的发生。
通过数据分析，电商平台可以准确预测商品需求量，同时降低库存风险。
3.价格优化大数据技术可以通过监测市场行情、竞争对手的定价策略、用户购买行为等数据，对商品价格进行实时调整。
根据市场供求关系和用户价格敏感度，电商平台可以制定灵活的定价策略，提高销售额和利润。
4.用户体验优化大数据技术可以追踪用户在平台上的行为轨迹，从而提供个性化的用户体验。
通过分析用户的点击量、访问时间、购买路径等数据，电商平台可以优化网站的布局和设计，提高用户的满意度和购物体验。
二、大数据技术在电商平台运营中的优化1.数据质量保证大数据技术要求数据的准确性和完整性，必须确保数据源的可信度和数据的正确性。
电商平台应建立完善的数据质量检测机制，及时修复和清理数据源的错误和冗余。
2.数据安全保护大数据技术的应用需要面对大量敏感数据，涉及用户隐私和商业机密。
电商平台应加强数据安全保护，建立严格的权限管理和数据加密机制，确保用户信息的安全和合法使用。
3.数据分析能力提升电商平台应加强数据分析的人才队伍建设，培养专业的数据分析师和数据科学家。
同时，采用先进的分析工具和算法，提高数据分析的效率和准确性。
4.技术创新和应用拓展电商平台应积极跟踪和应用最新的大数据技术和应用案例。
大数据背景下电子商务营销分析与优化建议
大数据背景下电子商务营销分析与优化建议随着大数据时代的到来，电子商务营销已经成为了企业获取用户、推
广产品、提升销售的重要手段。
然而，由于大数据带来的海量信息，使得
电子商务营销面临着更高的挑战和机遇。
下面是我对电子商务营销在大数
据背景下的分析与优化建议。
一、数据分析与挖掘
在大数据背景下，企业应该充分利用数据分析和挖掘技术，从海量数
据中获取有价值的信息，并将其用于电子商务营销的决策中。
具体建议如下：
1.客户行为分析：通过对用户的购买行为、浏览行为、点击行为等数
据进行分析，了解用户的喜好、需求和购买习惯，从而精确定位目标用户，提供个性化的产品和服务。
2.营销效果分析：通过对推广渠道、营销活动、广告投放等数据进行
分析，了解不同营销方式的效果，找到效果更好的营销策略，并及时调整
和优化营销计划。
3.竞争对手分析：通过对竞争对手的产品、价格、销售等数据进行分析，了解竞争对手的优势和劣势，寻找与竞争对手的差异化竞争策略，并
提供更有竞争力的产品和服务。
二、个性化营销与推荐
大数据可以提供用户行为数据和个人偏好数据，企业可以根据这些数
据实现个性化营销和推荐功能，提升用户体验和购买转化率。
具体建议如下：。
基于大数据技术的电子商务论坛模式创新
基于大数据技术的电子商务论坛模式创新现在，越来越多的人跟随着时代潮流进入了网络时代，而我们也已经意识到，无论是传统的线下商务还是线上电商都已经逐渐失去了吸引力，而电子商务论坛则成为了一种新的商业模式。
我们可以看到，在大数据时代，电子商务论坛作为一种新型的商业模式已经掀起了一股新浪潮。
今天我们就来谈一下基于大数据技术的电子商务论坛模式创新。
一、大数据技术的应用如今的商业模式越来越需要大数据技术的支持，因为大数据技术可以帮助电商企业更好地维护客户关系，实施网络营销和开展数据分析。
电子商务论坛正是在这样的环境下应运而生的一种商业模式。
通过对消费者进行大数据分析，可以收集各种有用的信息，更好地满足和了解客户需求，为客户提供个性化的服务，进而提高客户满意度和忠诚度。
二、电子商务论坛作为一种新型的商业模式电子商务论坛是一种基于Web技术和网络社交化的商业模式，它是一个具有讨论和分享功能的在线网络社区，为用户提供了一个交流互动的平台。
电子商务论坛的主要特点是：用户自主性、互动性、真实性和可修复性，因此它与消费者的交流、互动和合作越来越成为一种趋势。
电子商务论坛相对于传统的电商平台，具有如下优势：1. 传播力更强：电子商务论坛可以通过社交媒体等渠道扩散商家品牌、商品信息，吸引更多的消费者。
2. 用户体验更好：电子商务论坛为消费者提供了一种更为便捷和自由的购物体验，消费者可以通过论坛提问、评论等方式对商品咨询、评价，从而更好地了解商品。
3. 提高品牌知名度：电子商务论坛通过用户反馈和分享，可以提高品牌知名度，进而提升企业的销售和业绩。
三、大数据技术在电子商务论坛中的应用在电子商务论坛中，大数据技术的应用是非常重要的。
通过电子商务论坛上的大数据分析，电商企业可以更好地了解消费者的需求、兴趣和购买行为等数据信息。
同时，通过大数据模型和算法，企业可以更好地预测市场需求、消费行为以及未来走势。
因此，运用大数据技术可以提高企业的竞争力和盈利能力。
大数据技术在电商行业的运营模式优化实践
大数据技术在电商行业的运营模式优化实践一、引言随着互联网和智能设备的普及，电商已成为人们每日生活中不可或缺的一部分。
电商企业如何在激烈的市场竞争中获得竞争优势，提高运营效率，提升顾客体验，一直是电商企业所关注的重点问题。
而大数据技术正是为电商企业提供了一个战略性的机会，利用大数据技术对已有的数据进行分析、挖掘和运营，以便更好地理解消费者的需求，改进产品、增强市场竞争力。
本文将从数据采集、数据分析、营销策略优化等方面，总结大数据在电商行业的运营模式优化实践。
二、数据采集数据采集是大数据应用的第一步，只有充分和高质量的数据采集才能保证后续的大数据分析的准确性。
电商企业可以利用不断增长的交易数据、用户行为数据、消费者生产数据等来获取数据。
1. 交易数据每一笔交易记录都代表了用户的消费行为和喜好，交易数据是电商企业最主要的数据来源。
通过交易数据可以了解有关消费者购物时间、购物次数、购买内容、购买数量、交易总额等各种有关行为的统计信息，从而为电商企业了解其商务环境及消费者提供参数支持。
2. 用户行为数据用户行为数据包括各种与消费者行为相关的数据如：搜索关键词、商品浏览记录、商品点赞、购物车加入和删除等，利用这些数据可以了解客户的需求和兴趣，改进产品和服务。
3. 消费者声音数据消费者声音数据是指从消费者集体中获取真实的反馈信息，用来帮助企业了解自身情况以及消费者的疑虑和建议。
企业可以通过在线调查、客户端下发问卷、社交媒体话题监测、社区讨论板块等方式，将消费者态度与市场趋势直接反映。
三、数据分析数据采集后，接下来必须对数据进行有效分析，提取其中有价值的信息和漏斗。
数据分析可辅助企业找出各种失效点，及时纠正和规避经营决策中的风险。
1. 数据仓库建设数据仓库是从多个数据源结合一起，用于存储、管理和处理数据的仓库。
电商企业可以凭借大数据仓库建设，将各类数据进行统一存储、标准化处理，以及保护和使用。
可以为企业建立一个可靠的数据平台，以更好地建立数据分析应用的基础。
大数据时代下电商营销策略探讨
大数据时代下电商营销策略探讨随着大数据技术的不断发展，电商企业越来越重视数据的价值和运用。
大数据时代下，电商企业的营销策略也需要做出调整，以更好地满足消费者需求并提高销售额。
本文将探讨大数据时代下电商营销策略的思考和实践。
一、数据采集和分析大数据时代下，获取并有效运用数据是电商企业打造有竞争力的营销策略的第一步。
数据采集可以从多个渠道获取，例如网站数据、社交媒体数据、POS数据、用户调查等。
这些数据可以用于了解用户行为和偏好、产品销售情况、竞争对手状况等信息。
同时，通过对数据的深度分析和挖掘，可以发现潜在的商机和问题，并为制定营销策略提供有力的支持。
数据采集和分析需要依托数据科学和分析技术。
随着人工智能和机器学习技术的快速发展，电商企业可以利用这些技术来自动化数据分析、预测用户行为、识别最佳销售渠道等，从而优化营销策略和提高营销效果。
二、消费者画像的建立基于数据采集和分析，电商企业可以构建消费者画像，即了解消费者的背景、需求和行为特征，并根据这些特征为其提供更加个性化的服务和产品。
消费者画像的建立需要如下三个步骤：1. 数据整合：将多源数据进行整合和清洗，包括线上和线下渠道的数据，如购买记录、用户行为数据、调查问卷、社交媒体信息等。
2. 数据分析：通过数据挖掘和分析技术，从数据中提取出消费者的特征和喜好，如购买偏好、兴趣、举止等。
3. 分群和预测：根据消费者特征和喜好进行群体分析和预测，以提供更好的客户体验和个性化服务。
消费者画像的建立有助于电商企业更好地了解消费者需求和行为，提供更加个性化的服务和产品，从而提高消费者的忠诚度和销售额。
三、营销策略的优化基于数据采集和消费者画像，电商企业可以制定更加精准的营销策略。
以下是几个值得关注的方面：1. 用户定制化体验：根据用户画像，电商企业可以提供更加定制化的购物体验，例如个性化推荐、个性化营销等。
同时，可以通过多种渠道与用户互动，包括社交媒体、邮件推送等，以提高用户参与度和忠诚度。
电子商务利用大数据分析提升电子商务平台的运营效率和用户购物体验
电子商务利用大数据分析提升电子商务平台的运营效率和用户购物体验随着互联网的快速发展和智能设备的普及，电子商务在当今社会中扮演着越来越重要的角色。
同时，大数据分析也成为电子商务平台提升运营效率和用户购物体验的重要手段。
本文将探讨电子商务如何利用大数据分析来提升平台运营效率和用户购物体验的问题。
一、电子商务平台的运营效率如何提升？1. 大数据分析优化供应链管理供应链管理是电子商务平台的核心环节之一。
通过大数据分析，平台可以实时追踪商品库存和销售情况，准确预测需求，并根据需求及时采取采购和库存管理措施。
此外，大数据分析还可以分析供应商绩效，在评估和选择供应商时提供参考意见，从而提高供应链的效率和可靠性。
2. 大数据分析提升营销策略效果电子商务平台通过大数据分析可以获取用户的消费习惯、购物兴趣和行为特征等信息，进而为用户提供个性化推荐和定制化服务。
通过分析用户数据，电子商务平台可以精准地制定营销策略，提高广告投放效果，并进行个性化推送，提高用户购物体验和购买转化率。
3. 多维度数据分析提高运营决策能力电子商务平台海量的交易数据和用户行为数据可以通过大数据分析技术进行挖掘和分析，从而获取客观、准确的市场趋势和用户需求的信息。
基于这些信息，平台可以制定更加合理和精准的运营决策，如商品定价策略、渠道拓展策略等，以提升运营效率和市场竞争力。
二、电子商务平台的用户购物体验如何提升？1. 大数据分析优化用户界面和体验通过大数据分析，电子商务平台可以了解用户对界面布局、功能设置和商品展示等的偏好和需求。
根据这些数据，平台可以进行相应的界面优化，提升用户的购物体验。
例如，通过分析用户的浏览和购买行为，平台可以智能推荐相关商品，提高用户的浏览和购买便利性。
2. 个性化推荐和营销增加用户满意度大数据分析可以挖掘用户的个性化需求和购买偏好，以制定相应的个性化推荐和营销策略。
通过给用户提供个性化的优惠券、促销活动和推荐内容，平台可以增加用户的满意度和忠诚度，提高用户购物体验。
新电商运营交流发言稿范文
今天，我很荣幸能够站在这里，与大家分享一些关于新电商运营的心得和经验。
在这个信息爆炸、消费升级的时代，电商行业正以前所未有的速度发展。
作为电商运营人员，我们不仅要紧跟时代的步伐，还要不断创新，提升自身的运营能力。
以下是我的一些思考，希望能为大家带来一些启发。
一、新电商运营的核心竞争力1. 内容营销在新电商时代，内容营销已经成为企业品牌建设的重要手段。
通过优质的内容，我们可以吸引用户关注，提升品牌知名度。
以下是一些建议：（1）挖掘用户需求，提供有价值的内容。
了解用户痛点，为他们提供解决方案。
（2）结合热点事件，策划有趣的话题。
例如，借助节日、纪念日等时机，推出相关活动。
（3）优化内容形式，提高用户阅读体验。
如：图文、短视频、直播等多种形式。
2. 社群运营社群运营是电商运营的重要环节。
通过建立社群，我们可以实现用户粘性提升、口碑传播、产品推广等多重目标。
以下是一些建议：（1）明确社群定位，筛选目标用户。
确保社群成员具有共同兴趣或需求。
（2）制定社群规则，营造良好氛围。
鼓励用户互动，提升社群活跃度。
（3）定期举办线上线下活动，增强用户粘性。
如：线上互动、线下聚会等。
3. 个性化推荐随着大数据、人工智能等技术的发展，个性化推荐已成为电商运营的重要手段。
以下是一些建议：（1）收集用户数据，了解用户喜好。
如：浏览记录、购买记录等。
（2）运用算法，实现精准推荐。
根据用户数据，为用户推荐感兴趣的商品。
（3）持续优化推荐算法，提高推荐效果。
根据用户反馈，不断调整推荐策略。
二、新电商运营的策略与方法1. 淘宝、京东等电商平台运营（1）优化标题、关键词，提高商品曝光度。
（2）提升商品质量，提高用户满意度。
（3）开展促销活动，提高销售额。
（4）关注平台规则，规避风险。
2. 社交电商运营（1）选择合适的社交平台，如：微信、微博、抖音等。
（2）打造优质内容，吸引用户关注。
（3）与用户互动，提高粉丝粘性。
（4）开展限时促销、优惠券等活动，提高转化率。
大数据对电子商务平台运营与用户体验的优化与创新
大数据对电子商务平台运营与用户体验的优化与创新在现代社会中，电子商务平台早已成为人们日常生活的重要组成部分。
随着大数据技术的发展和应用，越来越多的电子商务平台开始利用大数据来优化运营和改善用户体验。
本文将探讨大数据在电子商务平台中的应用，以及它对运营和用户体验的优化与创新。
一、大数据在电子商务平台中的应用大数据指的是海量、复杂的数据集合，这些数据通常难以在传统的数据库中进行处理和分析。
然而，大数据技术的出现使得电子商务平台可以更好地利用这些数据，并从中获取有价值的信息。
以下是大数据在电子商务平台中的几个主要应用：1.个性化推荐系统通过分析用户的浏览记录、购买历史和兴趣偏好等数据，电子商务平台可以为每个用户提供个性化的推荐商品或服务。
这种个性化推荐系统能够提高用户的购物体验，同时也能够提高电商平台的销售额和客户忠诚度。
2.精准营销大数据可以帮助电子商务平台了解用户的需求和购买行为，从而进行更加精确的营销活动。
通过分析用户的购物习惯和兴趣爱好，电商平台可以将相应的广告和促销信息准确地推送给目标用户，提高广告的点击率和转化率。
3.库存管理和供应链优化利用大数据分析，电子商务平台可以更好地预测产品的需求和销售趋势，从而合理安排库存和优化供应链。
这样可以避免库存的积压或缺货，并且节约成本，提高运营效率。
二、大数据对电子商务平台运营的优化大数据对电子商务平台的运营有着积极的影响，主要体现在以下几个方面：1.精准决策通过大数据分析，电子商务平台可以获取关于产品需求、用户行为和市场趋势等方面的数据信息，从而使管理者能够做出更加准确的决策。
这将有助于提高运营效率、降低成本，并且能够更好地应对市场竞争。
2.风险预警和防范大数据分析可以帮助电子商务平台发现并预测潜在的风险和问题，提前采取相应的措施进行防范。
例如，通过分析用户的购买行为和支付记录，平台可以发现异常交易和欺诈行为，从而及时采取措施，保护用户的权益。
3.运营效率提升大数据技术可以帮助电子商务平台优化业务流程和运营模式，提高工作效率。
大数据时代下的电商平台运营优化
大数据时代下的电商平台运营优化随着互联网和移动设备的普及，电子商务行业的规模不断扩大，越来越多的商家在电商平台上开店。
与此同时，数据技术也得到了很大的发展，大数据时代已经来临。
在这样的背景下，如何通过运用大数据分析和处理技术，优化电商平台的运营效率，成为了电商行业不可回避的难题。
一、大数据时代的电商行业形势在电商行业中，大数据已经成为最为重要的竞争力之一。
随着互联网技术的飞速发展，越来越多的人们习惯了在网上购物，电商行业的增长势头十分迅猛。
同时，消费者对于个性化和定制化的要求也越来越高，这就需要电商平台能够根据用户的需求和行为，为他们提供更为精准的服务。
而大数据分析和处理技术，则能够帮助电商平台实现这种精准化服务。
通过数据分析，可以了解用户的购买行为和兴趣爱好，从而更加精准地推荐商品和服务。
同时，大数据技术还可以帮助商家更好地管理和协调供应链，降低企业的成本，提升运营效率。
二、大数据分析在电商平台中的应用1、客户行为分析通过数据分析技术，电商平台可以了解客户在平台上的行为，包括搜索、点击、购买、评论等信息。
通过对这些数据的分析和处理，可以了解客户的购买偏好、兴趣爱好、使用习惯等信息，为商家提供更为精准的销售策略和服务。
2、精准营销通过对客户行为数据的分析和处理，商家可以为每一个客户量身定制营销策略。
例如，在客户浏览某一商品时，系统会自动分析客户的兴趣爱好，以及其在平台上的购买历史。
同时，商家可以通过特殊的优惠券或者促销活动，激励用户购买，提高销售转化率。
3、供应链管理在一个电商平台上，不同的商家和供应商之间存在很多协调和配合的问题。
大数据技术可以帮助商家更好地管理供应链，包括供应商的选择、订单的处理、仓储管理、运输和配送等。
通过数据分析，商家可以掌握供应链中的缺陷和瓶颈，并及时做出调整，提高运营效率。
4、风控与安全在电商平台上，存在很多不良商家和欺诈行为。
大数据技术可以通过对订单行为、交易行为和用户数据的分析，进行风控和安全检测，及时发现欺诈行为和异常交易，并采取相应的措施。
大数据时代的电商平台运营与管理
大数据时代的电商平台运营与管理随着大数据技术的逐渐发展，电子商务已经成为了当今社会中的一个不可或缺的部分。
在这个领域内，以淘宝、京东等为代表的电商平台已经成为了人们购物的主要方式。
在如此高度竞争的市场中，如何进行好电商平台的运营与管理是一个非常重要的问题。
下面，本文将详细讨论大数据时代的电商平台运营与管理，希望对相关从业者和参与者有所启示。
一、大数据对电商平台的意义1、提高销售额首先，电商平台的核心就是销售额的提升。
通过大数据技术，电商平台可以更好地了解不同客户的购物兴趣、需求、习惯等等，从而有的放矢地开展商品推销、广告分发等活动，以增加销售额。
同时，电商平台还可以通过大数据挖掘与分析技术，更好地识别和追踪高价值客户，以及对产品进行更细致的定价和分销策略。
2、提高用户体验感在电子商务中，除了销售额，用户体验感也非常重要。
而大数据技术在这方面也发挥着重要的作用。
通过对不同用户进行个性化推荐、优惠券推送、搜索优化等等，电商平台可以不断提高用户的购物体验，从而提升用户满意度。
3、防范风险和欺诈最后，电商平台也需要面对风险和欺诈的威胁。
大数据可以帮助电商平台更好地识别和防范潜在欺诈风险，以保障客户感受到更加安全、可靠的购物体验。
二、电商平台运营和管理中的大数据应用1、商品推荐和广告分发针对不同客户的购物兴趣，电商平台可以利用大数据技术，进行精准地商品推荐和广告分发。
通过对不同客户的实时搜集和挖掘，电商平台可以更好地了解和识别客户排序，从而更好地进行商品推荐和广告分发，提高销售额。
2、个性化进口不同客户在购物时会表现出不同的购物需求和生活方式，针对不同的客户，电商平台通过大数据的分析和挖掘将进一步效文用户体验。
通过分析不同客户的购物历史、搜索历史等等，电商平台可以在相应需求上进行相应的商品推荐和定价，从而提高用户转化率和销售额。
3、风险管理在电商平台运营管理中，风险防范不容忽视。
通过大数据的应用，电商平台可以对用户、合作方、商家等进行风险评估和监控，及时识别和防范潜在的欺诈、违规风险。
大数据时代下的电商运作
大数据时代下的电商运作在大数据时代，电商运营的方式与传统时代有很大的不同。
大数据的应用使得电商平台能够更好地了解消费者需求、优化商品推荐、提升用户体验，并在供应链管理、营销决策等方面取得更好的效果。
大数据应用让电商平台能够更准确地了解消费者需求。
通过对用户历史购买数据、浏览数据、搜索数据等的分析，电商平台可以洞察消费者的购物习惯、兴趣爱好、购买意愿等信息，并根据这些信息进行个性化推荐。
通过精准的推荐，电商平台可以让用户更容易找到自己感兴趣的商品，提高转化率和用户满意度。
大数据能够帮助电商平台优化供应链管理。
通过对供应链各环节的数据进行分析，电商平台可以实现对库存、销售、物流等方面的实时监控和管理。
通过大数据技术，电商平台可以预测销售需求、优化库存配置，降低库存压力和损失。
还可以通过分析用户的地域分布、购买习惯等数据，优化物流配送路线和时间，提高配送效率和准确性。
大数据还可为电商平台提供更准确的营销决策依据。
通过对海量的购物行为数据进行分析，可以了解不同用户群体的消费习惯、价值属性等信息，有针对性地制定营销策略。
根据用户的购买记录和偏好，可以推送个性化的优惠券、促销活动等，提高用户复购率和忠诚度。
大数据还可以帮助电商平台进行市场分析、竞争对手监测等，为决策者提供更全面的信息支持。
在大数据时代，电商平台也面临一些挑战与难题。
首先是数据的采集与处理。
要有效利用大数据，电商平台需要收集和整理大量的用户数据、商品数据、销售数据等，进行有效的清洗和加工。
还需要确保数据的安全性和隐私保护，避免泄露和滥用。
其次是数据分析与利用能力的提升。
电商平台需要拥有强大的数据分析团队和技术支持，能够对大数据进行深入的挖掘和分析，为业务决策提供准确的洞察和建议。
这需要投入大量的人力、物力和财力，并不是每个电商平台都能轻松实现的。
在大数据时代，电商平台可以通过科学的数据分析及应用，更好地满足消费者需求、优化供应链管理、提升营销决策。
大数据时代下的电商运作
大数据时代下的电商运作随着大数据时代的到来，各行各业都在积极应用大数据技术来提升工作效率及业务运营的精度。
在电商行业，大数据技术也正对电商运作产生着深刻的影响。
电商运作的本质是连接需求与供应，而大数据则为电商提供了更精准的需求定位和供应匹配。
电商平台可以通过对用户的行为进行深度分析，为用户个性化推荐商品，优化用户购物流程，提供更好的购物体验。
同时，大数据技术也可以为电商企业提供市场趋势分析，帮助企业了解市场动向，提供数据支持，制定更科学的运营决策。
下面将从几个方面探讨大数据在电商运作中的作用。
1.精准的用户画像电商平台依靠用户量等运营数据，可以对用户进行深度分析，形成精准的用户画像。
通过对用户姓名、性别、年龄、购物偏好、购买力、购买习惯等大数据进行分析，可以深入了解客户需求，精准推荐商品，提高用户购买率。
同时，企业还可以根据用户画像，制定精准的内容和营销策略，提高用户的忠诚度。
例如，淘宝、京东等大型电商平台在用户偏好方面做得非常好。
用户在浏览商品时，平台可以根据浏览历史、商品收藏及购买历史等数据，给用户推荐与他们兴趣相符的新品。
这些精准的推荐使用户购物更加方便，提高购物的满意度。
2.优化供应链电商平台的核心竞争力在于优质的供应链管理。
大数据技术为电商企业提供了更准确的识别需求，跟踪物流信息，及时响应用户需求等优势，优化电商的供应链结构，提高发货速度，减少库存积压。
同时，还可以对商店的营销活动进行预测和分析，提前准备必要的库存以应对可能的订单激增。
例子有，苏宁易购采用了大数据技术，能够根据用户购买行为数据预测商品需求，优化客户服务等运营环节，让消费者体验更优；不仅如此，苏宁还通过整合供应链资源，优化物流配送系统，降低成本和风险，并实现快速配送，提高购物的满意率。
3.智能风险控制大数据还可以帮助电商企业进行风险控制，降低企业对于不良交易的成本。
例如，在购物平台上，自动化的风险分析可以通过分析异常交易、交易成功率、历史纠纷纪录等数据，将不安全的交易进行预测。
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“大数据下的电商新运营思路”互动论坛(实录)2013年5月28日至6月1日，中国电子商务大会在北京国家会议中心隆重召开。
大会以“竞合·整合·融合”为主题，回顾过去一年国内外电子商务行业的发展状况，展望2013年电子商务行业在新政策法规和移动互联网崛起的局势下的新变化和新突破。
会议论坛围绕中外电子商务发展、传统企业应用电商之路、电商服务生态圈构建、移动改变生活等热点话题进行探讨和对接，共同探索可促进国际化电子商务健康、可持续发展的道路。
艾瑞网作为此次会议的合作媒体，对会议全程进行直播报道。
以下是“互动论坛：大数据下的电商新运营思路”的现场实录：图为“互动论坛：大数据下的电商新运营思路”现场顾建兴：我是一不留神进入了电商的。
刚才刘总讲到一个问题最近大数据非常火热，大数据这三个字现在是滚烫。
最近的活动谁不谈谈大数据这个人好像很OUT一样，因为要参加这次活动或者想在大数据里面自己学到点东西，所以我最近也看一些书，关注一些网上的东西，包括四位嘉宾你们公司的一些信息。
看了以后我觉得蛮振奋的，这四位嘉宾所在的公司实际上是中国大数据的先行者，不看不知道，因为我本身对这个不是很关注。
做过电商的大家都知道，最近有传统行业的跟我们来交流，他说我们现在传统零售业日子不好过，我知道电商日子也不好过，你有什么想法？我说这个想法很简单，第一现在电商日子不好过但并不等于以后不好过，电商就目前情况来讲主要还是跟传统零售业抢，我说电商在中国每年的自身的增长每年60%以上，传统零售业不可能达到这个数据，而且今后会萎缩。
我说你了解不了解电商的优势在电力，跟传统比为什么有巨大的优势。
除了老百姓在客户体验，在便捷性方面等等的需求，电商能够更容易满足，还有一点电商做生意跟你做生意不一样，你占的地方等着钓鱼，我们每天要去看数据，通过这些数据分析他的需求，我们去找到这个人，把东西推送给他，然后让他产生消费，这两种玩法是不一样的。
这两种情况就注定在这个互联网时代电商会越来越强，传统零售业如果自己不做改进的话，你的日子会很难过。
两年以前我每天都看数据，我都吓了一条，要什么有什么数据。
我们请的四位嘉宾都是国内在这个领域比较专业的，我先请在座的各位每个人两分钟左右时间介绍一下自己和公司。
宋向平：我们数云公司专门做数据分析，2011年成立，现在大概有200个人。
韩志勇：百分点是一家专门做推荐引擎的公司，我们听到亚马逊的公司，亚马逊核心的价值每年有30%收入来自推荐引擎创造的价值，现在百分点基于用户的行为能够在提升电商的战略转化，当用户到一个电商怎么能够把网站里面适合他的商品呈现到用户的面前，提高用户在战略转化的效能。
陈涛：E店宝是做电商后台软件解决方案的，传统企业做电商需要在各大平台开店，铺设自己的商品，我们提供一套软件能够把所有的各大平台全部打通，统一处理订单，员工管理，仓储管理的一套后台软件解决方案，我们是一家软件云计算的公司，也是做大数据的处理方面的。
公司成立05年，到现在有500号员工，全国有30个的分支机构，主要是服务于全国大型的企业，传统企业。
在整个电商领域内较大的领域我们市场占有率还是比较高的，近一半的企业都在用我们的产品。
孟凡兴：北联伟业是做电商的代理公司，传统企业进入电商，中国的运营环节会承包给我们，我们给像E店宝还有数云等等第三方服务软件我们一起合作。
顾建兴：都是非常厉害的角色。
如果是传统零售业逐步做电商，这四位就是你将来要找的生态圈里面的朋友，不见得要去找一个操盘手。
除了找操盘手以外，这四位也是你很好的朋友。
如果你的电商生意已经做到一定程度了，这四位所在的公司能够为你提供更多的帮助和支持。
我们刚刚做电商的时候一个比较粗犷的简单的平台，把流程抛弃，但是你要精益化做后面故事就很长，绝对不是你想想的那么简单。
第一什么叫大数据，在座各位可能有相当一部分人对大数据概念还是不大清晰，我个人也看了一些书，我到现在为止还是有点模糊，所以跟在座各位一样向他们请教把大数据的概念给我们讲清楚，而且肯定是跟互联网密切相关的一个数据。
第二我希望四位嘉宾能够给我们介绍一下，他们现在所提供的技术和手段对你的公司往大数据方向推进能够提供什么帮助，以前我们请来的嘉宾都是不允许他们讲自己公司，说你给我讲这个主题，不能讲你们的公司，今天要请你们多讲讲自己的公司。
第一个请教宋向平，什么是大数据，对电商企业来说大数据能提供什么价值？宋向平：对大数据的理解是整个价值链当中不同的企业的角度的理解，我的角度来看首先一个新的概念的提出一定是基于更基础的一些而产生的。
比如说什么是大数据，我用今天的场景来看大家看多少数据才觉得是，有没有视频，有没有录像，我们进门的时候有刷这个卡，包括慢慢很多的数据。
实际上它把数据的范畴摸清了，就是因为数据采集的技术的发展才有了这个土壤。
回到电商来主要是互联网电子商务新媒体的发展催生了一些原来我们拿不到的数据或者很费劲拿到的数据，就是因为有了这样的变化产生了这样一个概念，但是大家也会讲这都是一些数据采集的手段，之前也有各种手段在采集，它多大算大数据。
这个说不清楚的，直到前一段数据17.2G算大数据，可能是一个笑话，还没有出来标准。
实际上这个东西因为说不清楚文章就多了，两种类型的大数据，一种就是沾沾边的都是大数据，不管你做什么，前面一个做投资的师弟给我讲他说我一定是做大数据的，他说要不你怎么圈到钱的。
往这个概念去靠沾边的都算。
第二种就是你在做的，在用的都不是大数据，大数据一定是你还没有用起来的。
所以对我来讲，包括大部分来讲大家不要纠结什么是大数据，不和谐，生活也不美好了。
所以我们在座的几位主要是服务商，还有很多卖家，定位更多是大数据的用户，在价值链上我们是用户，我们不是最前沿的研究技术。
同时大数据给我们两点提示抓住就好了，第一种一个新概念的提出往往是具有普遍化，普遍化不一定产生概念，数据的收集利用相应在发生变化，大家理解大数据，不要去纠结什么是大数据的概念，要敏感这种变化。
第二回归到本原，不要从这样一种思路考虑问题，小数据怎么做生意，大数据怎么做，实际上你的生意永远都不变，最本原本质的东西，你保持前面的敏感后面会产生一个有问题的变化，有些原来解决不了的问题可能现在有办法解决，有些以前解决不好的问题现在数据有好的方式，然后愿意去打破自己的一些思维定势回归本原，敏感变化，数据为我所用，不管大数据小数据。
如果是能为我所用，解决问题的这个数据就非常非常重要，用不起来，不能帮助你解决问题再大还没有产生价值的闭环跟你无关。
这是我理解的大数据，和大家怎么对待大数据概念。
顾建兴：第一个问题大家听明白了吧。
我们有的时候可能会停留在这么一个认知上，有这么一个概念我就想了解清楚，但是宋总给了我们一个截然不同的理解。
第二个问题是对电子商务企业来说，大数据这个概念也好，什么东西也好里面包含的内容能够为我们带来什么价值？宋向平：如果从这个角度理解大数据就很好理解了，最本质的做你的定位，品牌的定位，产品选择定价，完了更快的周转，更轻的库存，效率的提高，数据化的运营，客人的管理，最本原的问题因为数据的产生可能会给我们带来很多改变，实际上给我们带来价值就是在这个方面上，要提高我们的效率，要么可以使我们决策更加有依据，减少犯错的成本，最终对零售还是希望通过数据使我们更高效的建立一个平台。
顾建兴：对电商企业来说无论决策和运营等等过程当中都能够提供更加精准的支持和帮助。
我估计现在有些电商日子过得不好，可能也跟大数据没用好有关系。
宋向平：我自己接触的很多企业用得不好，很多原因在数据的参考和考量上，最主要是前面。
比如你在品牌定位的时候，选品的时候，如果你能利用数据把方向定位的话可能后面你的工作会容易非常多。
顾建兴：就是有些公司自己用的系统本身对数据分析有点问题，第二点操盘手有数据不看，拍脑袋。
宋向平：对，还有一点有些数据是有，他不知道有，现在很多的行业统计数据都在进行研究。
我发现现在很多电商在用的过程当中怎么去让我降低更多成本，他蛮关心。
但是在最本原，特别是切入这个行业的时候可能电商跟你传统还是想把原来现成的东西上来就用，所以为什么现在也有很多企业产生了悲剧，转型面临的问题。
原来的零售，传统的零售很多时候还是偏贸易，不解决最终卖给客户的问题。
但是如果这个不去关注这些数据最终风险回过头来还是。
顾建兴：电商日子过的很艰难的电商往往是数据利用方面肯定有问题。
谢谢宋总。
做电商对数据的关注对是非常高的，对数据不敏感的人最好不要玩这个东西。
百分点这个公司大家都听说过，我以前在操盘的时候一年就20个亿，但是我操的是蛮有水平的。
从运营的这块我一直蛮关注，20个亿的生意当时在我印象当中五个仓库库存只有六千万，大概市场推广费用1%都不到，转化率也很高，当然公司现在情况不大清楚。
但是我们因为自身系统原来开发都是自己开发的，我以前不懂，等到我离开了老东家一看就说你们的系统很烂，体验很不好。
所以我一直在想百分点推进引擎。
韩志勇：推进引擎到底是干吗？就是大数据一个巨大的应用在推荐引擎上，在产生的市场里面我们做客户细分，我们针对共性定义我们的产生，定义我们的服务。
在大数据时代完全可以做得更精细，不需要做人为的客户分群，完全可以针对每一个用户呈现完全不同的东西，为什么？因为互联网的信息架构是零成本，边际成本为零，这是个性化的一个前提条件。
我们推荐引擎进入到任何一家网站从他第一眼开始基于大数据的计算猜他今天来的目的是什么，是想看3C的鼠标，还是想挑一件衣服，我们就判断他的需求之后就会从商家里面挑选合适的产品呈现出来。
具体的展现方式大家都看到，猜你喜欢或者买过这个商品的用户还买过什么，通过这样的一套推荐引擎第一让用户的友好度提高，上来之后能够快速发现自己喜欢的东西，所以我们明显可以看到用户跳出率在降低。
第二我们能够快速拓展用户的兴趣点，让用户本来今天想买衣服走，最后捎带一双鞋。
在我们服务这么多家电商里头，全网平均水平能提升20%以上，通过推荐引擎。
顾建兴：这个东西是不是在座各位也用过，在某一个网站上面点了一个鼠标，下面一长条。
有的时候我们经常还会碰到一种就是这个东西站外广告。
这个技术每一个电商公司都需要的，如果在座各位有刚刚如行的朋友我们已经介绍了，关联度的推销我在搜索的时候一条长出来。
韩志勇：猜测用户想要什么把这个东西展现出来，亚马逊做介绍的时候仓储关联算商品的关联度，算什么商品放在一起，这是我们做推荐的时候具体的工作，为什么这两个商品放在一个推荐里面推荐出来，为什么买过一个包包之后推荐一个配饰。
业界流传最广泛的是个性化推荐最有影响力的故事，在尿布的旁边放啤酒，沃尔玛的故事，但是也据传说这是一个假的故事。
顾建兴：完全有可能。
韩志勇：很多商品和商品之间的关联度不是我们人为想象的这样，我们利用大数据给一个电商的客户做品类规划的问题，这是一家非常成功的媒体转型做电商，因为是一个相对高端的白领女性提供的一个平台，所以他认为他的商品是偏奢侈为主，当时定义的单价选品的范围在一千到一千五之间，他认为这是他覆盖的人群。