企业客户数据分析报告

根据工作的内容与性质，报告划分为不同的写作格式，加上报告的内容较多，很多人不知道怎么写报告。以下是小编整理的关于《企业客户数据分析报告》，欢迎大家借鉴与参考，希望对大家有所帮助！

第一篇：企业客户数据分析报告

招商加盟客户数据

1、拥有信息就等于拥有财富。本人这里有全天更新的招商加盟信息资料，全天24小时不间断统计。

2、招商企业黄金季节，还在为没有加盟商发愁吗?

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第二篇：电商企业如何做好数据分析

关于数据，很多电商企业在做网络营销的时候都知道分析数据的重要性，却不清楚要如何做好数据分析。有两种情况是常见的。一种是数据太多，不知道怎么分析;而另一种就是数据少得可怜，没有办法进行分析。这两种情况都很极端，那么，电商企业如何做好数据分析呢?答案是：需要想清楚以下3个问题。

1、我为什么要看数据?

看数据的理由有很多，有不少PM看数据纯粹为了在吵架中能占上风，也有的人是为了炫技，还有一些人是因为老板要他们这样做。但实际上，看数据最好的理由是“你真的渴望持续改进自己的产品，而数据能给你客观的建议”。如果你没有这个渴望，觉得“我已经做的很好了，没有几个人能比我做得更好”，不但可以不看数据，连用户都可以不要。

2、数据由哪些成分组成?这些成分会发生什么变化?

分析数据的构成可以更精确的知道是哪些产品、运营方案在发挥着作用，数据的变化可以知道某个方案起了多大的作用。

拿PV来说，分析PV的地域结构，可以知道适合的推广渠道;分析用户的年龄结构可以知道活动策划偏向什么主题;分析用户的职业结构可以知道用户的使用习惯。

3、这些数据为什么发生了这些变化?

分析数据为什么变化，可以找到关键的原因，或者洞悉用户真正的需求，最终形成产品的改进。

拿微博来说，假如某一天，微博的转发数量比前一天下降了20%。

如果不找出变化的原因，PM给出的解决方案极可能是：放大转发按钮，鼓励用户多转发。

如果换个思路，找变化的原因，PM也许就可以发现到：登陆用户比前一天下降了30%，为什么登陆用户下降了这么多呢?因为首页改版了。那么PM解决问题的方向是：首页哪些方面没改好才导致用户活跃度下降，找到原因之后再实施改进方案。

分析数据的时候，每天问自己这3个问题，持续一段时间之后，将会意想不到的惊喜在等着你。

第三篇：利用海关数据找客户

看到坛子里面大家都对如何找客户感到头痛，真是感同身受!

目前一些流行的方法，虽然都有各自的用途，但是，也有其致命之处!

比如说参展，虽然收集了名片，建立了联系，但是，对方有多大的意愿?经济实力如何?能接受多少价格?一次能消化多少进货量?等等，都无法搞清楚。

又比如说企业名录数据库之类的，虽然成本很低，但是效果却非常差，广交会的光盘号称有几十万买家，300元就能买到，能找到客户吗?

那么，如何全面地掌握某地区的买家资源?监测老客户?开发新客户?掌握竞争对手分布?监控其经营状况?如何判断相应产品的直观价格?如何分析买家的采购行为，以针对性地开发潜在客户?如何了解市场需求量?同行销售情形?如何分析产品的淡旺季以及买家的采购周期?

我认为，有针对性地购买海关数据是一条很好的途径。很多人一听购买海关数据，首先会认为成本很高昂，代价很高，事实不然。懂得如何和数据公司谈价钱，你就一定能以非常低的成本买到你需要的数据。

目前市场上能够提供的海关数据包括美国进口商、英国进口商、韩国进口商、俄罗斯进口商、拉美7国(阿根廷、智利、哥伦比亚、厄瓜多尔、秘鲁、巴拉圭、乌拉圭)进口商报告。 国外进口商报告可以直接联系潜在客户，了解其交易的细节(包括价格、数量等)，可以用来开发新客户和了解对方的真实经济状况。这种报告是来自海关的真实记录，一般开价上万，但是，经过还价，几千元就可以买到一个国家一个编码一年的数据。

当然，也有一些免费的网站：trade6.net 这是美国的进口提单查询平台，

bmb.pl波兰最大的免费在线进出口名录。

当然，这个世界上还有很多很准确的数据库，准确到某家公司一年的广告量多少都能统计出来。信息年代，越是准确的信息越昂贵。信息年代，是有很多“免费”的信息，如果时间对你来说没有成本的话，确实如此，问题是，时间是可以不计成本的吗?

第四篇：数据库营销4:如何收集客户数据库信息？

数据库营销里面，如何收集数据库信息，并能够有效的利用到实战的数据库营销当中去，是一个难点，也是一个重点。呵呵 说到这里，我自己感觉这点像高中学校老师说的话，不过这也是事实，我想也不是一家两家企业不知道如何收集有效的用户信息，或者不知道如何利用身边的有用信息，今天就先说说几种常用的收集客户数据库信息的方式，对于一些特殊的客户信息收集方式我们在另作交流! 淘宝客推广论坛http://

1、注册信息：对于线上互联网产品的推广，利用注册信息来进行收集数据库客户信息是常见的一种信息收集方式，因为这样的比较简单，也比较方便，直接利用了原有的注册信息。鉴于数据库营销需要尽可能多的客户信息，这样对于后面具体的营销策略也就越有利，所以也有不少B2C网站，甚至企业网站，门户网站，地方论坛在注册的时候也都需要填写必要的信息，应该可以发现，有时候还要填写身份证之类的个人信息。好处是自己手机的信息，一般情况下比较真实。

在这里顺便提下，如何提高客户注册率，在同样的ip来访情况下，如何提高客户注册率，是一种技术更是一种艺术，技术上，比如获得一定的信息资料须要先注册才能获得信息，也可以诱导的方式来进行。在艺术上，让大家注册须要给他们一个理由让他们去努力，比如，在大家都比较懒惰的情况下，你的赠品只能通过邮件来赠送获取，也就是说他们必须要留下信息才能拿到赠品，这当然仅仅是一个简单的例子，以后的实战中，大家还会遇到更多的稍微复杂的，比较有技巧性的提高注册率的方式方法，以后也会和大家一起交流。

2、购买数据库：这也是很多企业负责人不知道如何获得大量信息，最终想要群发类似短信，邮件的时候，就去购买大量的数据库信息，来进行“轰炸”。也就成了后面的垃圾短信，垃圾邮件。之前曾经曝光过的知名企业信息数据库外流的有比如拉手王客户信息，客户支付宝邮件客户信息等等。缺点是大多数信息不属于 自己行业的客户，转化率很低。

3、异业合作：异业合作多数都是有利的，通常能够起到非常好的营销效果。比如一个做英语培训的话想获得新客户可以和新华书店购买购买英语书的客户信息合作，不过，至于如何能够找到这样的异业合作，又让他们能够和你合作，是另外一种水平能力，我们以后会慢慢说。

4、RSS方式订阅，此部分客户较为精准，一般都是意向客户。

5、线下市场信息填写获得的客户数据，此处包含广告宣传的电话咨询，填信息获得赠品等方式。 以上几种方式，是在数据库营销中常见的客户信息收集方式，当然还有一些单页面来专门的获取客户信息，比如赠品页面，邀请页面等等，对于不同的行业、产品来看，只要是能够帮助我们获得客户信息，尤其是精准信息的方式都是值得我们提倡的，当然前提是合法的。既然说到了合法性，这里也提醒大家一点，曾经在网络上存在很多的黑客攻击留下来的客户信息，也有专门的黑客来做这样的爆企业网站信息数据库的任务，但是我建议各位不要去拿这样的客户信息，这样的数据库不是害了自己就是害了企业。

本文由嗨推论坛http://原创，希望可以与大家多多交流，欢迎拍砖。

第五篇：大数据下电商企业经营变革分析-(修改)

摘要

成都东软学院

毕业论文

论文题目 学生姓名 学

号 专业班级 指导教师 院系名称

大数据下电商企业经营变革分析

年

月

日

摘要

摘要

大数据时代的发展，对电子商务企业的发展造成了一定的影响，其中有积极的影响，也存在一定的负面影响，如何有效的应用大数据对电子商务企业的影响，这是每一个电商企业所必须考虑的重要问题。本文主要是对大数据背景下电商企业所受到的影响和挑战进行分析，在此基础上，对大数据时代的电子商务经营新模式进行阐述，其中包括：强化数据化导购、建立垂直细分服务模式以及强化数据服务模式三种，最后针对电商企业有效运用大数据技术的策略问题提出了一些个人的看法。

关键词：大数据;电商企业;经营

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ABSTRACT

ABSTRACT The development of the era of big data, the development of electronic commerce enterprise caused a certain influence, which have a positive influence, also has certain negative effects, how to effectively the influence of the application of the large data to the electronic commerce enterprise, this is every electricity enterprises are the important issues must be considered. Under the background of this article is mainly to the big data electric business enterprise the impact and challenges were analyzed, and on this basis, the era of big data in the electronic commerce elaborates the new mode of management, including: strengthening digital guides, establishing vertical segment service mode and strengthening three kinds of data service mode, finally based on effective use of big data technology strategy for the enterprise of electricity problems put forward some personal views. Key words: big data; Electric business enterprise; business

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目录

目录

摘要 .................................................................. I ABSTRACT .............................................................. I 引言 .................................................................. I 第一章 大数据的概念 ................................................... I 第二章 大数据时代电子商务发展的特点 ................................... I 2.1 数据化运营发展模式 ............................................. I 2.2 行业应用垂自整合 ............................................... I 第三章 大数据时代给电子商务发展带来的机遇合挑战 ....................... I 2.1 机遇分析 ....................................................... I 2.2 挑战分析 ...................................................... II 第四章 大数据背景下电子商务服务的变革 ................................. I 4.1 个性化和精准的商品推荐 ......................................... I 4.2 优质产品信息的汇总 ............................................. I 4.3 强大的信息检索服务 ............................................. I 4.4 更加细化的服务领域 ............................................. I 4.5 数据云存储服务 ................................................ II 第五章 大数据时代的电子商务企业部分经营新模式研究分析 ................. I 5.1 强化数据化导购 ................................................. I 5.2 建立垂自细分服务模式 ........................................... I 5.3 强化数据服务模式 ............................................... I 第六章 电商企业有效运用大数据的策略 ................................... I 5.1 掌握核心技术 ................................................... I 5.2 个性化的数据处理能力 ........................................... I 6.3 开展跨领域合作 ................................................ II 第七章 结语 ........................................................... I 参考文献 .............................................................. I

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引言

引言

随着企业处理的数据量越来越大，数据处理工具的智能化程度越来越高，处理速度越来越快，价格也越来越实惠。大数据分析不仅仅是一种趋势，而是许多大型电子商务公司必不可少的一项工作内容。在大数据时代的背景下，灵活运用各项数据分析手段提炼商业智能已经成为电子商务企业的一项必修课。所谓的大数据，是涉及到各个行业、各种媒体服务、各个方面的海量数据集成体，大数据在某种意义上也可以理解为数据的收集方法。随着信息时代的不断发展，人们对于移动互联网、物联网、云计算等新兴技术的广泛应用，大家才开始提出大数据的概念。在经济的不断发展过程中，大数据在人们的日常工作和生活中的作用日益显著，全球数据信息量呈指数式爆炸增长之势。

根据国际数据公司IDC发布的研究报告，预计全球数据量大约每两年翻一番，到2020年全球将达到35ZB的数据信息量，可能是2013年数据规模的44倍。由此可见，我们己进入了大数据时代。大数据时代是一个顺应时代潮流而出现的新词汇，大数据时代的产生在为我国的移动电子商务带来新资讯和发展机遇的同时，也带来了新挑战，如何正确认识和把握这一机遇，如何更好地了解和面对这一新的挑战，是我国电商企业现代发展规划中应该思考的问题。

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第一章 大数据的概述

第一章 大数据的概述

1.1 大数据的内涵

目前，对于大数据的定义仍未达成共识。维基百科将大数据定义为所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理并整理成为帮助企业经营决策更积极的资讯。布赖恩·霍普金斯和鲍里斯·埃韦尔松在《首席信息官，请用大数据扩展数字视野》报告中指出，大数据包涵以下四个特征：一是规模，即数据量基数庞大并在持续增民;一是快速，即处理速度快，响应时间短;三是多样，即数据种类繁多，如结构化数据、半结构化数据、非结构化数据等;四是价值高，即数据蕴含巨大社会价值和商业价值。大数据时代电子商务发展的特点

1.2 大数据时代电子商务发展的特点

1.2.1 数据化运营发展模式

在大数据的时代背景下，电子商务在经济活动中其运营模式由传统的管理运营转变为数据化运营模式，电子商务企业的管理流程与经济活动环节的表现行为为数据活动，数据化的运营发展理念贯穿于企业的原料采购、产品制造与产品营销的整个活动流程当中。电商在运用过程中通过利用专业的数据分析技术，就能够对消费者的消费习惯与消费心理进行一定的归纳综合与预测，从而巧妙地利用市场供求调整产品的分配，从而最大限度地满足消费者的消费需求，降低产品生产和销售的成本。

1.2.2 行业应用垂自整合

行业应用垂自整合主要体现在大数据时代背景下，电商企业能够有效利用数据整合与处理技术，通过供应链上下游的协调规划以实现数据信息与数据资源之间的及时共享。电商企业在经济活动中的重点与核心在于如何吸引用户，这就使得电商企业在摸索中逐渐总结出了一套行业应用垂自整合标准，通过涵盖企业的文化战略、产品营销、市场管理、技术开发等多方面内容，从而实现电商企业产业结构的转型升级。

1.2.3 社会广泛性特点

大数据从字面意思就可以看出，它包含着巨大数量的资料信息，大数据是信息

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第一章 大数据的概述

技术科技飞速发展的产物。大数据时代的发展具有社会性和广泛性的特点，它可以使移动电子商务变为一个全球都可以进行信息交流的大团体，将工业的劳动模式演变为信息化的劳动，在这种劳动模式下产品可以通过计算机电子技术进行大量的复制和传播，大数据时代是以互联网技术的发展为依托的，人们的生活以及工作基本上都可以转换为数据的形式呈现，它革新了人们的工作方式，融人到人们社会生活的各个领域中去。 1.2.4 动态公开性特点

互联网是一个进人大数据时代的媒介，人们通过计算机与它联系在一起，大数据不是历史的产物也不是因为严格的环境控制而产生的内容，这充分体现了它是在互联网基础上发展起来的及时动态数据内容，大数据的信息可以在任何时刻生成，不仅仅在数据信息的收集过程中是动态的，数据资料的保存科技以及数据资料的处理技术都会不断地变化，因此可以说，数据处理的设施也是动态的。同时，信息的公开性是大数据时代的又一特色，在这一时代特色下，将会有大多数的信息资料被公开使用，人们可以通过互联网技术获得别人的数据信息，数据的交叉流动是常态，在保护个人隐私的同时，大部分的数据信息还是会在一个相对开放的公开环境下产生，在公共的互联网络中传播交互，这样的大数据的公开性是在许多的开放的网络平台受法律保护的前提下产生的。

II 第二章 大数据时代给电子商务带来的机遇和挑战

第二章 大数据时代给电子商务发展带来的机遇与挑战

2.1 机遇分析

2.1.1 有利于促进电商市场营销

在传统的“小数据”背景下，用户数据相对匮乏，数据分析效率偏低，据统计：过去一个销售人员为准备交易而寻找相关信息所花费的平均时间占工作时间的24%可以转化为26亿元的收入。而大数据时代电商可以分析更多的数据，甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机抽样。企业基于大数据的分析和优化，可以节约成本、提高市场竞争力，做到“低成本、高效率”的营销，实现利润最大化。

2.1.2 有利于个性化和精准的商品推介

小数据时代电商市场营销的精度有限，不仅浪费资源，还有可能推送无效信息对用户形成干扰，影响消费体验，导致库存过高，物流成本过大，在国内激烈的市场竞争中陷入价格战，自身发展受限。而在大数据时代，个性化和精准的商品推荐成为未来电子商务发展的新方向。大数据为个性化商业应用提供了充足的养分和可持续发展的沃土。电商的互动交易平台本身具有多种功能，能够对用户点击、浏览、评论、收藏、购买等行为进行数据记录。用户在微博、微信、QQ群等社交媒体上的所有网络行为也都会留下“踪迹”，形成包含个人信息的数据。电商广泛获取此类数据，必要时进一步结合第三方交易平台、数据服务机构提供的相关数据，挖掘其需求、偏好、习惯以至情绪特征，从而精确化、智能化地确定在何时、何渠道、以何种方式和终端推送信息和服务，找到具有实效、线路最短的营销接触点，大大提高准确度和实效性。

2.1.3 有利于挖掘数据潜在价值

过去，一旦数据的基本用途实现了，数据就会被删除，认为数据的首要价值已经得以提取，再储存和备份只会增加成本。而在大数据时代，数据之于企业不再是商业活动的附属品，而是极其宝贵的核心资源，对之进行收集、分析、利用等任一环节都能创造出新的价值。亚马逊在挖掘数据潜在价值有个经典案例，其通过收集用户的IP地址，然后从IP地址中破译出用户所处位置的附近多少公里内是否有书店。工作人员从收集到的数据中了解到，一个人是否选择在网上买书，很重要的原因是他附近有没有书店。在大数据时代，数据的首要价值被发掘后仍能不断给予，数据

I 第二章 大数据时代给电子商务带来的机遇和挑战

的价值是其所有可能用途的总和。以利用数据价值为核心，将不断涌现新型盈利模式，电商只要把握机遇、放宽视野，就能找到新的利润增民点。

2.2 挑战分析

2.2.1 在大量数据中甄别、收集真实有用信息

大数据从来都不是免费的午餐，大数据纷繁多样，优劣混杂，这对于电商对数据的收集处理带来了巨大挑战。伴随着大数据热潮的到来，关于大数据的一些新问题层出不穷，比如其中夹杂着虚假信息，真实有用的信息不多，虚假信息会破坏核心信息。因此收集过程对数据进行甄别，确保数据质量是电商不可忽略的关键问题。而对潮水般的数据，如果不加以筛选、甄别，就难以保证数据的完整性与客观性，在此基础上的数据分析与整合必然也会错漏百出，失去了其使用价值。

2.2.2 分析和加工海量数据

据统计，82%的电商正受到处理海量信息的挑战，而且他们花很多时间对其进行研究，89%的电商因超负荷处理数据而失去过销售机会。仅仅坐拥大数据并不够，对大数据的分析和挖掘能力已成为电商的核心竞争力。这表明大数据的关键并不在数据原料的多少，而在于数据加工能力，这才能使大数据产生真正的价值。日前政府信息的公开性不够，开放的、公共的社会网络环境还未形成，权威、可信的第三方数据统计机构缺位，使得很多数据难以获得，影响大数据的完整性和综合性。电商在期待环境改善的同时，唯有尽可能地充分应用社交网站等网络媒体，以合作、购买等方式获得广泛的外部数据，并使之与企业内部运营数据互联互通，以扩大数据采集量，强化多源数据的彼此关联与印证，同时，严格筛选把控数据的质量，为大数据分析打下较好的基础。

2.2.3 活用大数据

多年来，企业运营数据更多是建立在直觉的判断和分析基础之上。在大数据时代，到处都充斥着碎片化的数据，没有清晰的思路，无从下手，迷失在海量的数据中成为企业而临大数据时代的核心短板。日前，国内诸多电商都在盲日地进行大数据投资，收集越来越多的数据，但这些数据大都是单纯存储在数据库中，没有进行有效的分析和使用，把这些数据激活成为电商企业运营的关键。要“活”用大数据，电商数据运营者要看出这些数据本身的局限。一方面，企业的数据为用户体验改善了什么;另一方面，企业在使用数据时，解决了什么问题或者拓展了什么商机。如

II 第二章 大数据时代给电子商务带来的机遇和挑战

果电商企业能够基于场景和相关的“活”数据将数据应用发挥出最人价值，那么新的商业模式就会成为可能，如果没有找出相关问题的解决方法，企业就会错失发展良机。

2.2.4 解决数据断层问题

大数据实践的先行者车品觉在《决战大数据》中提到，断层才是我们所面临的最严重的问题。收集数据的人不清楚使用数据的人需要做什么，这是目前大数据的一个关键命门。大数据需要更主动的管理，也需要更多的创新。对于电商企业而言，如果处在网站前端的人只知道点击量等数据，却很少去关注后端的商业数据;操作网站后端的交易环节的工作人员只知道卖东西而很少去关注前端数据;行为数据与商业数据没有对接起来。这样，网站决策者不知道网站核心用户群的行为特征，也不知道怎么去扩大核心用户的规模，更不知道从一个用户登录网站之后到离开哪些环节需要疏通，这家电商就离倒闭不远了。然而，今天许多电子商务公司，每天都在做“碰巧”游戏：今天推荐某家的产品，明天撤下某家的产品;今天做低价促销，明天又做线下活动。这些决策的改变，没有行为数据和商业模式之间的逻辑关系的指示或良好的监控，都是闭着眼睛在“碰巧”。

对于电商而言，在了解前端哪一个数据对整个网站后端的交易量有最大影响后，就只需努力提高这个前端数据，必然会刺激后端数据的增加;反过来，后端哪一个交易数据比较高，弄清楚是从哪一个渠道收集的、主要贡献用户是哪些，网站的产品设计就向他们倾斜，如此，才会使渠道前端“转化率”等关键数据得到提升。从而使核心用户群迅速增民，这样，电子商务才能取得民足发展。

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第三章 大数据背景下电子商务运营的变革

第三章 大数据背景下电子商务运营的变革

3.1 个性化和精准化的商品推荐

网络上的信息量越来越巨大，而消费者的精力和对信息的处理能力却是有限的，消费者很难对大量的信息进行筛选和分析。这时电商可通过对数据的采集分析，根据用户的需求，将用户细分为不同的群体，为用户提供个性化的服务。比如，电商可根据用户的购买历史和浏览记录分析出用户的喜好，对其进行个性化的产品推荐或是广告的推送服务，这种有针对性的导购可大大增加促销的成功率，同时节省了大量人力物力的成本，增加了产品销售量。

3.2 优质产品信息的汇总

电商还可根据商品的购买和浏览数据将最热门和最优的商品筛选出来，以吸引跟多的消费者，同时也帮助消费者节省了挑选和比较的时问。例如由淘宝网衍生出的商品推荐网站“蘑菇街”。淘宝网买家将自己喜欢的商品链接到其网页上，或者进行巧妙的搭配，让跟多的消费者进行筛选和评论。还有例如新浪微博的热门微博榜、热门话题等等，这是将微博的转发评论量进行统计，筛选出热门微博，将网民的兴趣点汇集到一处，更增加了微博的浏览量。

3.3 强大的信息检索服务

消费者在面对电商网站上海量的商品信息时往往很难找到自己所需的商品，这时候就需要电商为其提供准确的信息检索服务。电商必须将产品进行归类，在每个大类下又再进行细分，同时消费者在进行检索时，能够将用户所提供的关键词与产品信息快速准确的匹配，进行相应智能检索，得出符合用户需求的信息和产品，最大限度地提升客户满意度。可供消费者进一步依据自身需求进行产品的筛选，将消费者需求与商品迅速匹配起来，极大地节省了购买筛选的时间。

3.4 更加细化的服务领域

电商可根据消费人群的不同需求，将营销口标针对某个具体的领域，例如”聚美优品”将目标客户群定为女性，主要销售洗护用品、彩妆、美容产品等等。”酒仙网”瞄准了酒类市场，销售白酒、葡萄酒、洋酒、保健酒等各种酒类。这满足了消费者对某方面的特定需求，为消费者提供了正品保障，将服务领域进一步细分。

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第三章 大数据背景下电子商务运营的变革

3.5 更方便的数据云存储服务

随着数据信息的增加和移动通讯技术的发展，我们每天要处理的信息量也不断增大，为了满足用户对数据处理、存储方面的需求，不少互联网公司推出了“网盘”这种在线存储服务，可以向用户提供文件的存储、访问、备份、共享等文件管理功能。用户可以把网盘看成一个放在网络上的硬盘或U盘，将文件存储在网络的数据库中，不论在任何地方，只要连接到因特网，用户就可以管理、编辑网盘里的文件，这极大地方便了我们的生活。

II 第四章 大数据时代的电子商务经营新模式研究分析

第四章 大数据时代的电子商务经营新模式研究分析

4.1 强化数据化导购

由于大数据时代方便了人们的生活，忠实地记录了人们在日常交易活动中的多种信息，因此电商企业在革新服务模式时可以充分地利用好大数据技术进行数据化导购。互联网的便利为数据化导购的发展应用提供了良好的机遇，人们在网页浏览记录、购买历史与消费习惯在网络数据信息中一应俱全，而电商企业在发展过程中所要做的就是利用大数据进行个性化导购的政策推行。目前所出现的个性化导购方式主要有两种，首先是个性化广告。它指的是当用户在进行网页浏览的同时，数据信息库会自动地调查用户的消费习惯与购买记录，并在相关页而向用户推荐同类型的产品;其次是个性化的推荐。价值的是网站针对用户难以选择的问题，向消费者展示出大量繁多的种类信息，要求消费者进行自主性的比较分析，最后做出自己的选择。相对而言，第二个导购方式容易造成用户心理上的不适，这就要求网站要不断提高后台信息数据的处理能力，以最大限度地降低用户的不良体验。

4.2 建立垂自细分服务模式

针对大数据的电子商务在行业垂自应用整合方面的问题，电商企业在市场活动中应当根据自身发展特点与市场供需要求建立起垂自细分品牌的电子商务服务模式。当前由于国内一些比较大型的购物平台基本上已经占领了市场的大部分份额，其他的中小型电商要想在激烈的市场竞争中脱颖而出，就必须从细节上入手，建立起专属于自己的在某一方面、某一领域的专业性营销策略，走精品化发展道路。垂自细分品牌型电子商务服务模式适用与电商的优势和特点还集中表现在，细分品牌型的电子商务贸易网站一般运营规模较小，成本比较低，电商企业所面临的经济风险也就相对而言比较少，这就给电商企业针对性对根据消费者的消费需求和心理诉求进行深入的发掘和分析，以找准自身营销所要针对的特定客户群体，从而为他们提供专业性质的产品营销与服务。这说明，垂自细分型的品牌电子商务服务模式不仅能够够着眼中市场上某个细节上的领域空自，制造商机，同时还有利于电商在发展壮大过程中不断完善自身的服务水平和营销理念。

4.3 强化数据服务模式

大数据时代下的数据信息是经济活动赖以进行的基础与核心，要想及时准确地

I 第四章 大数据时代的电子商务经营新模式研究分析

了解最新市场信息，就必须掌握第一手资料数据，对营销过程中所得到的顾客的重要数据信息进行整合处理，通过对数据信息进行进一步地研究和解读，而得出顾客的消费习惯、消费诉求、消费建议等一系列的宝贵信息，在此基础上电商“卜台再通过所得到的数据信息充分发展自身电商贸易所具有的优势特点，将大量的数据信息进行产品化的系统营销，将其提供给有相关需求的企业，进而开拓出一条新型的以数据服务模式为基准的电子商务服务模式。

II 第五章 电商企业有效运用大数据技术的策略

第五章 电商企业有效运用大数据技术的策略

5.1 掌握核心技术

5.1.1 可靠的信息安全服务

数据的安全性是电商能否获得民足发展的重要保证。大数据在成为时代发展的制高点的同时，也成了黑客攻击的活靶子。数据分析技术的反向运用将帮助黑客更为精准地袭击数据漏洞，威胁数据安全。为了防护数据系统的安全，在数据技术开发的伊始就应率先打造严密的安全防卫系统。运用大数据技术实时监控数据安全状况，发现网络异常行为以及任何有攻击性的行为立刻快速拦截处理，并针对各模块的风险状况设置不同的安全等级防护以及精准化的预防措施，全力阻截风险源，避免信息被盗或恶意攀改。

5.1.2 精准的数据检索能力

电商的发展大大提高了同一市场上产品的数量和种类，而而对如此大量且分类冗杂的商品，如何使客户既快又准地找到所需要的商品成了电商需要解决的第一个技术难题。数据检索主要依据是商品的一些常用属性。以淘宝为例，淘宝的用户在进行商品检索是人概可以用到商品的十几种属性，包括商品的品牌、颇色、规格、价格、销量等。精准的数据检索能力能够快速的处理客户的检索要求，提高数据服务的效率和水平，最大程度上满足用户的使用体验。

5.2 个性化的数据处理能力

5.2.1 数据的搜集

利用大数据的第一步就是要有目的的搜集数据。除了电商平台的检索功能搜集数据外，还应该以注册账号为线索和路径，细心筛选、过滤、整合用户在社交网络及其他领域的足迹信息。并对这些数据进行归档存储，以留作信息化发展的基础数据。

5.2.2 数据的分析

一位电商企业家曾经深有感触的说过，这个时代数据并不缺乏，缺乏的是以分析数据盘活其经济效益的能力。仅仅拥有数据，而无法对其进行有效处理，那数据也就失去了意义。数据信息化处理系统的核心也就是数据分析。为提高数据分析能力，电商可以引进先进的技术或向大数据行业寻求合作和技术支持。实力较雄厚的

I 第五章 电商企业有效运用大数据技术的策略

电商建议还是选择自己开发，这样才能更好掌控数据时代的话语权。

5.3 开展跨领域合作

电子商务企业要打破原有的营销格局，获得更全面的数据和服务，就必须加强与其他行业的合作，尤其是大数据行业、金融行业、社交虚拟社区以及物流行业。加强与大数据行业的合作，可以获得最为广泛的技术支持，创新数据挖掘的手段和模式，增强技术实力;加强与金融领域的合作，方便在电商业务的末尾支付上获得更加便捷的服务，并通过数据交换，获得更为深层的客户信息;加强与社交虚拟网络平台的合作，如微博、博客、腾讯等，借其平台更为全而形象的了解用户的最新动态。在第一时间获得第一手资料，是电商在激烈竞争中获得优先权的必要保证;加强与物流行业的合作，实现商品库存信息与商品供应数据的完关对接，实时控制订单状况与库存形态。在大数据的时代里，数据分散在各行各业，仅凭借一个服务商或一个地区是远远不足以应对的，只有各行业各地区联手，才能优劣互补的充分享受大数

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第六章 结语

第六章 结语

在大数据时代，呈爆发式增长的信息资源给电子商务企业既带来了机遇也带来了挑战，通过对数据的分析运用将带来更多服务模式的革新，可以给消费者带来更多更好的服务体验，但是如何运用技术手段挖掘出有价值的信息和如何利用好这些信息还需要不断思考和论证。本文主要是对大数据时代的电商企业的经营变革问题进行了一定的研究分析，在对大数据时代为电商所带来的机遇与挑战分析的基础上，对电商企业目前的一些新的经营方式进行了分析，最后就如何加强电商企业应用大数据的问题

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参考文献

参考文献

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