生鲜电商大数据
生鲜电商大数据
市场规模：生鲜电商仍处成长期，渗透率较低，潜力巨大
生鲜电商发展空间大，呈低渗透、高增速态势；从用户来看，网购过生鲜的用户认可度较高；此外，蔬菜等传统生鲜市场占比较高的品类互联网化程度仍较低，生鲜电商仍有大量拓展空间。
农产品市场稳增，生鲜电商基础牢靠
●2015年中国农产品交易规模达4.8万亿元，同比增长24.8%
在国家惠农政策的扶持下，我国农产品交易规模逐年增长。2015年农产品市场交易总额达4.8万亿元，同比增长24.8%，预计未来仍将保持稳步增长。
生鲜市场潜力大，未来几年仍高速发展
●2015年中国生鲜电商市场交易规模达497.1亿元，增长80.8%
中国生鲜电商市场发展迅速，平均每年保持80%以上的增长率。占农产品零售总额的比例仅3.4%。未来仍有较大空间。预计2017年，中国生鲜电商市场交易规模将突破1000亿元，渗透率达7%。
水果、乳品类生鲜互联网化较为成功
●传统生鲜市场中占比较高的蔬菜类，网络购买率较低
2015年最畅销的生鲜网购品类Top3分别为：水果、乳品、肉类。作为生鲜产品大类的蔬菜在网购中占比偏低，产量较少的乳制品由于市场需求而大量进口，成为网购热销品类之一。网购过生鲜产品的用户对这种购物方式的认可度较高。进口生鲜购买率较高。
省时和便宜是用户网购生鲜产品主因
●品质尚未成为生鲜电商主要优势，超半数生鲜物流可当日达
随着人们生活富足和工作节奏加快，对于多数产品为生活必需品的生鲜品类而言，价格已不是电商最主要优势，而省去了超市采购时间成为多数网购用户选择线上购买生鲜产品的原因。
由于品类的特殊性，生鲜电商行业的火热也不断促进生鲜配送的进步，生鲜配送当日达率为52.5%，两天内到达率超2/3。
产业链：品质把控难度高，需分环节、分品类把控
不同于其他品类的商品，品质把控是生鲜产品销售的重要环节。生鲜产品保鲜期短、易损腐，需要分环节把控，从上游的货源采购就须制定标准、严格甄选，中间的仓储和物流更需要全程控温、防挤压等措施。
产品标准化低、保鲜困难是行业特点
●生鲜在产品、用户、物流三个方面与其他行业不同
生鲜产品品质和供应链管理是生鲜电商必须关注的两个问题。中国农业现代化程度低，产地管理、冷藏技术、上市的周期管理以及销售端的信息不通畅，相关源头上的产品质量难以保证。企业要想做好终端工作提供优质产品，必须参与中上游的工作，与上游有能力的企业合作。
生鲜电商产品采购不断向上游溯源
●单一货源模式能力有限，生鲜电商多采用混合采购模式
目前生鲜电商大多采用混合模式进行产品采购，不断向上游产业链顶端延伸，最大程度降低成本，把控品质。
品控是生鲜电商的关键，需全程把握
●生鲜产品保鲜期短，需要分环节、批次把控，成本较高
在中国，食品安全的问题，受到全国人民的关注，从毒牛奶，地沟油，苏丹红等一系列食品安全问题，消费者越来越重视产品的质量。因此，产品的品质控制对于生鲜产业格外重要，一旦出售不合格的产品，商家口碑会随之坍塌，几乎没有反转的局势。产品品控的目标是保证用户收货时的体验和满意度，据此来倒推各个流程中应该做什么事情。
生鲜商品易同质化，品类拓展成本高
●生鲜电商主要根据质量与品类布局选品，逐步向全品类发展
生鲜电商根据一定的质量标准，从地域资源和SKU两个方面考量进行选品和品类拓展，但面临拓展成本增加和同质化问题。
客户服务是生鲜电商运营的关键环节
●置前、置后双向提升产品服务质量，改善用户体验
食品安全越来越得到社会的关注，任何食品行业对此丝毫不敢怠慢。作为2015年兴起的生鲜电商，各家企业更是如履薄冰，坚决执行国家各项关于食品安全的政策和法规，积极树立行业的良好形象，让百姓放心的在网上选购自己心仪的生鲜产品。为此各大生鲜电商，建立了一系列的食品标准化的安全体系，和及时专业的售后服务。
生鲜电商产业链图谱
冷链物流：冷链物流是生鲜电商的重要基础，成本和技术是主要难点
我国冷链物流起步较晚，且此前发展较为成熟的是2B冷链，生鲜电商所需的2C宅配冷链仍处于发展早期阶段。目前，电商自建的冷链质量相对好，但成本较高。多数第三方冷链的发展还不够完善，跨区域配送还有较高难度。
冷链是影响生鲜电商发展的重要因素
●时效保障、多温层协调、成本控制是冷链物流发展难点
生鲜产品的易腐需要低温物流以保证产品品质。我国冷链物流起步较晚，发展较为滞后，但随着生鲜电商的发展和大量资金投入，基于互联网的面向末端宅配的冷链物流企业逐渐发展，为生鲜电商提高物流效率、减少产品损耗做出重要贡献。
我国冷链物流起步晚，但发展速度较快
●基础设施建设和资金注入推动冷链物流发展
我国冷链物流相比欧美发达国家有巨大差距，但我国市场容量较大，需求较高。随着我国基础设施日臻完善、资金不断注入，冷链物流将快速发展，并助力生鲜电商的发展。
传统冷链以2B为主，2C业务待发展提升
●生鲜电商发展推动2C宅配行业发展，跨区域业务仍较困难
虽然B2C已经起步，但需求仍集中于少数大城市，同城配送和最后一公里开始发展。
早期电商多自建物流，第三方持续发展
●自建物流质量可控、消费者体验佳，第三方物流成本较低
自建物流有自身配套的仓库和自成体系的标准，体验好、易把控，并能够成为生鲜电商的竞争力，并在未来带来盈利。不过，由于建立成本过高，中小规模企业往往没有能力自建物流，在使用第三方物流的时候，应做好前期的筛选和后期的把控，以保障服务质量。
生鲜电商仓储模式分为集中、分布仓储
●集中式仓储能够统一操作，分布式仓储配送速度更快
集中式仓储要提升末端宅配效率和服务质量，完善仓储标准和品质控制标准；分布式仓储要建立好统一的备调货系统。
集中式温控能力强，分布式配送时间短
●分布式仓储+本地配送，是冷链物流模式的趋势
分布式仓储模式其实是中间形态，长期来看与线下店的合作能够趋向及时送。从成本、时效和服务质量控制等角度考虑，在拥有足够的订单量以及商家对于自身供应链布局的谋划具有掌控与管理能力的前提下，“商家商品的分布式仓储（离买家最近）+同城或本地配送（减少递送环节）”是冷链物流模式的趋势。
冷链物流亟待解决“最后一公里”问题
●到户配送+配送前置，自提柜将成未来趋势
随着双职工夫妻增多，自提柜成为冷链物流解决最后一公里问题的发展趋势。一方面，物流配送时间家里没人，而单位多无冰箱或不方便储存；另一方面，生鲜产品比较重，从单位拿回家耗费时间精力。未来市场需求会倒逼技术的发展，自提柜的性能将得到提升。
需求/监管/设施/人才是冷链发展痛点
●企业须着重解决这些痛点，推动冷链物流进一步发展
冷链物流目前取得了一定发展，但是从长远来看，冷链物流要实现突破式发展，必须解决需求、监管、基础设施、人才等方面的约束。
模式分析：早期生鲜电商以B2C为主，O2O解决传统模式痛点
近年来，O2O模式及C2B、C2F等定制化模式逐渐发展。其中O2O模式在体验、配送两方面解决了传统生鲜电商的痛点。体验方面，通过自建或合作门店满足用户的体验需求。配送方面，分仓模式，提高效率，降低成本。
生鲜电商商业模式具有多种分类维度
●生鲜电商模式选择需与企业资源、目标市场保持契合
生鲜电商商业模式主要包括网络购物模式/O2O模式、平台模式/联营模式/自营模式、B2C/B2F和定制模式C2B/C2F、与互联网巨头合作模式。其中，联营模式属于平台模式。
网购规模效应明显，O2O适合即时需求
●网购模式在非本地品种有优势，O2O模式消费体验更佳
生鲜电商网络购物模式是指用户在线上下单，商家仓库发货，通过自建或第三方物流将货物送达；O2O的商业模式中，前端是客户在线下单，服务商收到订单后整合供应链，通过多种终端（快递包裹、自提柜、便利店或商超）将商品交接到客户手中。
垂直类生鲜电商多从自营模式起步
●生鲜产品平台化运作难度较高，平台更严格的商家监管机制
根据生鲜电商是否介入运营，其商业模式可以分为平台模式、联营模式和自营模式。其中，联营模式也属于平台模式的一种。
定制化模式是生鲜电商发展的方向之一
●规模化、数据的消化和转化能力是定制化发展的关键
借助于互联网把用户对生鲜产品的需求定制化，满足消费者个性化需求。同时以销定采，保证仓库内存储的商品比较少，损腐率比较低。
垂直生鲜电商与互联网巨头合作创共赢
●互联网巨头在生鲜行业的拓展需借助垂直电商的行业经验
互联网巨头拥有巨大的资金和流量优势，具有布局生鲜市场的需求，但缺少专业人才和供应链管控；垂直生鲜电商具有高专业性和供应链优势，但缺少资金和流量支持。垂直生鲜电商与互联网巨头合作是优势互补，共赢的选择。
电商平台如何利用大数据做好用户体验
电商平台如何利用大数据做好用户体验
电商平台如何利用大数据做好用户体验
电商平台如何利用大数据做好用户体验 互联网上信用消费的兴起，是一个标准的跨界现象，以场景为桥梁，涉及电商和金融供应链的交叉点。电商发展至今，积累了丰富而宝贵的大数据;金融平台通过分析和利用大数据，挖掘新的价值增长点。6月12日，第三方消费金融服务平台闪钱包举办了跨界沙龙，易观、去哪儿、美丽说、瑞丽网、银泰网现身说法，带来对“电商大数据变现”的深入讨论。 从B2C到B2B,大数据变现成主流 说起“电商大数据”，离不开几个关键词：移动互联网、电商物流、互联网金融、用户管理和精准营销。易观流通产业分析师谭乃洵认为：讨论该背景下的产业升级，一个切入点是：回顾近几年电商产业发生了哪些重大变化，再看大数据在背后扮演怎样的角色。 B2C 领域。电商与生俱来就带着大数据光环。相比传统零售和渠道商，B2C平台可以通过获取消费者行为数据、购物偏好、地位位置、联系信息
等，对用户进行精准的身份识别和定位。平台上的第三方服务商，比如物流公司、支付公司，也在贡献着包括运营状况、产品服务记录、消费者评论等在内的重要数据。不具备大数据优势的传统商家，一方面自建电商平台，同时跟互联网合作，打造自己的客户管理或会员体系，另一方面借助O2O风口，运用WIFI等技术营造室内交互体系，从而完成数据收集。 物流领域。大数据对电商物流的提效。两年前，阿里、银泰、富春集团共同启动了中国智能物流骨干网，即“菜鸟网络”，体量庞大，计划在5-8年内，实现全中国任何一个区域的24小时配送。打造社会化的物流平台，背后少不了大数据的支持。阿里巴巴2014年“双十一”的包裹数量达到了2.78亿，任何一个独立或松散的物流体系都无法承担。 互联网金融。从去年开始，京东、天猫、苏宁、唯品会等等，一方面向平台上的供应商和卖家推出
电子商务大数据的发展现状与应用
电子商务大数据的发展现状与应用 随着互联网、云计算和物联网的迅速发展，无所不在的移动设备、RFID、无线传感器每分每秒都在产生数据，数以亿计的用户的互联网服务时时刻刻都在产生巨量的交互数据信息。而基于这些，电子商务产业所产生的大量结构化和半结构化的可视化数据，通过数据挖掘和数据分析等手段，经过过程性和综合性的考量，从而帮助电商企业做全局性、系统性的决策，寻找最优化的解决方案和运营决策，这被称为电商大数据。而与电子商务相关的大数据应用均归属于此概念范畴。 电商产业一般可按照交易方式分为：商业机构对商业机构的电子商务B2B(businesstobusiness)，商业机构对消费者的电子商务B2C(businesstocustomer)，商业机构对政府管理部门的电子商务B2G(BusinesstoGovernment)，消费者对政府管理部门的电子商务C2G(customertoGovernment)，消费者对消费者的电子商务C2C(customertocustomer)。也可按照其主要细分领域分为B2B电子商务、网络购物、在线旅游、O2O。而目前为电商大数据带来庞大的数据来源主要是B2B电子商务和网络购物，如2014年年底电子商务的交易规模达12.3万亿元,电子商务的数据量与日俱增的同时，电商大数据产业从最初的阶段逐渐进入高速发展期。 1.产业政策及发展现状 （1）产业政策 中国大数据发展的宏观政策环境不断完善。2012年以来，科技部、发改委、工信部等部委在科技和产业化专项陆续支持了一批大数据相关项目，在推进技术研发方面取得了积极效果。《电子商务“十二五”发展规划》、《工业和信息化部关于推进物流信息化工作的指导意见》等相关政策无不在鼓励电商大数据的快速发展，国务院总理李克强在十二届全国人大二次会议上作政府工作报告时，提出要促进互联网金融健康发展、扩大跨境电商试点、加快4G发展等，推进城市百兆光纤工程和宽带乡村工程，大幅提高互联网网速，在全国推行“三网融合”，鼓励电子商务创新发展。 ①国务院日前印发《关于大力发展电子商务加快培育经济新动力的意见》部署进一步促进电子商务创新发展。《意见》要求，各地区、各部门要认真落实本意见提出的各项任务，于2015年底前研究出台具体政策。 ②《电子商务“十二五”发展规划》。电子商务是降低成本、提高效率、拓展市场和创新经营模式的有效手段，是满足和提升消费需求、提高产业和资源的组织化程度、转变经济发展方式的重要途径，对于优化产业结构、支撑战略性新兴产业发展和形成新的经济增长点具有重要作用。为全面贯彻《2006-2020年国家信息化发展战略》、《国民经济和社会发展第十二个五年规划纲要》和《国务院办公厅关于加快电子商务发展的若干意见》，工业和信息化部制定了《电子商务“十二五”发展规划》。 ③《国务院办公厅关于转发商务部等部门关于实施支持跨境电子商务零售出口有关政策意见的通知》印发后，各地方和相关部门正积极落实，并取得阶段性成效。目前，杭州市、广州市和苏州市已实现全流程跨境电子商务零售出口；北京、天津、江苏、浙江、福建、河南、重庆等省级地区已形成工作方案或实施意见，处于实施前的准备阶段。商务部积极开展政策宣传，密切跟踪各项政策措施制订和实施，帮助各地更好地理解和落实相关政策；海关总署向各地海关下发通知，积极研究设立跨境电子商务海关代码及新型监管模式；质检总局下发了《关于支持跨境电子商务零售出口的指导意见》，要求各直属检验检疫局贯彻执行；财政部和税务总局正联合起草跨境电子商务零售出口税收政策；人民银行、工商总局和外汇
电商运营大数据分析
电商2015年运营大数据分析 一、代运营商基本情况汇总 从事淘宝运营服务的服务商大约1500多家，其中，天猫平台聚集了大约400家运营服务商，主要来源于上海、浙江和广东，而福建、北京次之，为大约2000家天猫店铺提供运营服务。运营服务商达成的交易额，按照店铺数量平均，约为天猫店铺整体平均值的2倍；按照服务商数量平均的交易额均值，约为倍。目前，从业人员大约3万人，20%为专业店铺运营人员。42%的服务商选择聚焦优势类目发展。 按照品牌商对于供应链整合的不同需求，运营服务商可以分为流程型、运营型和技术型。 未来，专业服务市场的专业化发展将推动运营服务市场的规范化。 二、天猫代运营商分布情况汇总 上海86家 广东70家 浙江81家 江苏16家 北京26家 福建28家，厦门12家 其他57家
三、代运营商创始人背景和团队现状 服务商深度调研中，服务商创始人的背景分类按照以下三个分类标准： ①大卖家背景：包括经营过卖家店铺（或独立B2C网站），或者有全面负责卖家店铺运营的经验。 ②传统服务背景包括：包括线下贸易背景，以及传统企业的运营、管理以及投资等背景。 ③IT以互联网从业背景（简称IT互）：包括IT技术背景，广告公司从业（含网络推广），以及电子商务公司的渠道转型 四、天猫核心类目分布情况汇总 五、人员结构比例不同，服务效率也不同。 运营能力和技术能力说明服务效率差异： 具备整体托管能力的运营服务商，以运营团队为核心打造“端到端”流程。然而，自建系统（技术和仓储人员占30%以上）推动了运
营服务商的服务规模扩大，立足于平台的精细化运营，从数据的视角，运营服务商的核心能力源于平台层、中间件层和商务层。目前从业人员约3万人，运营人员占20%。 六、在五个专业服务环节有不同程度的外包? 运营服务商与专业服务不同：运营服务基于开放平台，制定和执行店铺的经营策略。专业服务围绕供应链节点的经营策略提供专业化服务。 专业服务外包： 目前，营销推广和视觉设计仍是运营服务的核心能力，运营服务商将IT系统、仓储和客服等环节进行不同程度的外包。 七、运营服务商提供“端到端”的供应链整合服务? 传统的渠道管理：
大数据技术在电子商务中的应用
龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/474952060.html, 大数据技术在电子商务中的应用 作者：朱永滔 来源：《电脑知识与技术》2017年第08期 摘要：通过分析数据，能够了解客户的真实情况，便于将客户分文别类，从而为客户提供具有针对性的服务，真真正正地将个性化服务落实到实处。因此，该文探究了大数据技术在电子商务中的应用。 关键词：大数据技术；电子商务；应用 中图分类号：TP3 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2017）08-0280-01 在大数据时代背景下，电子商务竞争可以看作大数据的竞争。有电子商务平台产生的信息往往具有真实性、确定性，而运用大数据技术能够进一步分析这些数据，从而制定出具有针对性、服务性的营销策略，促使电子商务能够取得更为理想的经济效益。实践证明，科学、合理的运用数据，能够将电子商务的营业效率在原有基础上提升60%，因此笔者在文中分析了大数据技术在提升电子商务业绩方面的做法，具体如下： 1洞察客户 通过分析以往客户的历史数据，能够更好地了解客户的购物习惯、兴趣爱好以及购买意愿等方面的特点，从而将客户进行分文别类，有助于准确把握客户对产品的需求，同时还能够为媒体网站、广告主、企业及广告公司充分认知群体用户的差异化特征，根据族群的差异化特征，帮助客户找到营销机会、运营方向，全面提高客户的核心影响力。 2规划营销 2.1精准的广告 通过网络数据的搜集成本低廉，并且用户在访问网页时以自身的真实需求作为出发点，也更具备真实性。此外，网络上所产生的海量星系是实时的，能够很好地反映用户的情绪以及其关注的热点。这些信息对于企业广告决策相当重要。因为垫子商务企业通过搜集、分析和整合相关数据，能够抓住企业受用群体的特征，从而根据受用群体的特征制定具有针对性的广告，还能够选择出较为恰当的时间，投放广告，这样一来，提高了广告的针对性，还提高了广告的有效性。 2.2消息的及时推送 实现消息额及时推送囊括的范围很广泛，包括在用户需要时提供信息，或者电商企业推送性吸引导用户进行购买等。很多电商企业利用大数据挖掘客户的周期性购买习惯，在临近客户
大数据营销在电商领域的应用案例
大数据营销在电商领域的应用案例 在电商产业如火如荼的今天，电商已成为互联网经济的主要力量，并不断发展升级。618年中大促、双十一、双十二等一系列的购物狂欢节引爆了一个又一个的互联网经济热点。随着互联网新技术的出现，尤其是互联网大数据在电商领域的应用将给电商企业带来诸多利益，跟不上时代的企业将会处于弱势并最终被淘汰。 大数据正在给互联网带来翻天覆地的变化，尤其是在大数据营销运用方面。以大数据为基础的互联网广告改变了传统的以媒体为主广告形式，将互联网广告转变为针对精准受众的广告推送形式。随着数据碎片化时代来临，大量的数据散布在互联网上的各个平台角落，如果将这些数据整合并挖掘其中的价值，那么大数据精准分析技术的必要性就凸显出来。这里分享一则大数据大数据营销在电商领域的应用案例。 方案背景 这是一家经营法国某品牌进口化妆品的电商平台。该平台想在互联网上推广一款当时新出的产品，将高端化妆品兴趣人群引流至官网，提高产品曝光量和市场占有率，实现销售转化。该电商采用小蜜蜂大数据营销平台的DSP广告投放功能进行实时竞价推广，广告形式采用banner广告、信息流广告和视频贴片形式。 投放方案 一、精准投放媒体 精选高度符合品牌形象和广告环境的媒体名单，作为白名单进行投放，并在实施过程中根据多维数据排除表现差的媒体，将投放重心向效果表现较好的媒体。
二、大数据圈定用户兴趣属性 根据历史投放数据，从亿万网民的网络行为轨迹中总结出行为特征，为本次推广匹配的兴趣人群有：个体美妆、时尚潮流、休闲娱乐、品质生活。 三、重定向人群 若用户点击过品牌广告，则说明用户对此品牌感兴趣，且点击次数越频繁，浏览时间越长，说明兴趣度越高。我们只对这类高兴群人群进行广告追踪投放，并提高广告溢价，当用户再次访问可竞价媒体时，争取将品牌广告第一时间展示给他们，吸引用户重回品牌活动页面，促进成交转化。 投放效果 此次投放结束后对投放数据结果统计，优化推广后该电商网站的点击率比优化前提升48%，优化后的投资回报率比优化前提升60%。 通过数据整合，电商就能知道将预算投入到哪个互联网媒体平台，通过数据了解消费者的兴趣和需求并从中筛选出精准受众。基于大数据的DSP广告投放平台将成为电商主流的广告投放渠道，给电商行业注入新的增长动力，实现效益最大化。
大数据应用案例分析
在如今这个大数据得时代里,人人都希望能够借助大数据得力量:电商希望能够借助大数据进一步获悉用户得消费需求，实现更为精准得营销;网络安全从业者希望通过大数据更早洞悉恶意攻击者得意图，实现主动、超前得安全防护;而骇客们也在利用大数据,更加详尽得挖掘出被攻击目标信息，降低攻击发起得难度。 大数据应用最为典型得案例就是国外某著名零售商,通过对用户购买物品等数据得分析,向该用户——一位少女寄送了婴儿床与衣服得优惠券,而少女得家人在此前对少女怀孕得事情一无所知.大数据得威力正在逐步显现,银行、保险公司、医院、零售商等等诸多企业都愈发动力十足得开始搜集整理自己用户得各类数据资料.但与之相比极度落后得数据安全防护措施,却让骇客们乐了：如此重要得数据不仅可以轻松偷盗,而且还就是整理好得,凭借这些数据骇客能够发起更具“真实性”得欺诈攻击.好在安全防御者们也开始发现利用大数据抵抗各类恶意攻击得方法了。 扰动安全得大数据 2０14年IDＣ在“未来全球安全行业得展望报告”中指出,预计到202０年信息安全市场规模将达到500亿美元。与此同时，安全威胁得不断变化、ＩＴ交付模式得多样性、复杂性以及数据量得剧增,针对信息安全得传统以控制为中心得方法将站不住脚。预计到２0２0年,６０%得企业信息化安全预算将会分配到以大数据分析为基础得快速检测与响应得产品上。 瀚思(ＨａnSiｇht)联合创始人董昕认为,借助大数据技术网络安全即将开启“上帝之眼”模式。“您不能保护您所不知道得”已经成为安全圈得一句名言，即使部署再多得安全防御设备仍然会产生“不为人知”得信息,在各种不同设备产生得海量日志中发现安全事件得蛛丝马迹非常困难。而大数据技术能将不同设备产生得海量日志进行集中存储,通过数据格式得统一规整、自动归并、关联分析、机器学习等方法,自动发现威胁与异常行为,让安全分析更简单。同时通过丰富得可视化技术,将威胁及异常行为可视化呈现出来，让安全瞧得见. 爱加密CEＯ高磊提出，基于大数据技术能够从海量数据中分析已经发生得安全问题、病毒样本、攻击策略等,对于安全问题得分析能够以宏观角度与微观思路双管齐下找到问题根本得存在.所以,在安全领域使用大数据技术,可以使原
电商平台如何利用大数据做好用户体验
电商平台如何利用大数据做好用户体验 互联网上信用消费的兴起，是一个标准的跨界现象，以场景为桥梁，涉及电商和金融供应链的交叉点。电商发展至今，积累了丰富而宝贵的大数据;金融平台通过分析和利用大数据，挖掘新的价值增长点。6月12日，第三方消费金融服务平台闪钱包举办了跨界沙龙，易观、去哪儿、美丽说、瑞丽网、银泰网现身说法，带来对“电商大数据变现”的深入讨论。 从B2C到B2B,大数据变现成主流 说起“电商大数据”，离不开几个关键词：移动互联网、电商物流、互联网金融、用户管理和精准营销。易观流通产业分析师谭乃洵认为：讨论该背景下的产业升级，一个切入点是：回顾近几年电商产业发生了哪些重大变化，再看大数据在背后扮演怎样的角色。 B2C 领域。电商与生俱来就带着大数据光环。相比传统零售和渠道商，B2C平台可以通过获取消费者行为数据、购物偏好、地位位置、联系信息等，对用户进行精准的身份识别和定位。平台上的第三方服务商，比如物流公司、支付公司，也在贡献着包括运营状况、产品服务记录、消费者评论等在内的重要数据。不具备大数据优势的传统商家，一方面自建电商平台，同时跟互联网合作，打造自己的客户管理或会员体系，另一方面借助O2O风口，运用WIFI等技术营造室内交互体系，从而完成数据收集。 物流领域。大数据对电商物流的提效。两年前，阿里、银泰、富春集团共同启动了中国智能物流骨干网，即“菜鸟网络”，体量庞大，计划在5-8年内，实现全中国任何一个区域的24小时配送。打造社会化的物流平台，背后少不了大数据的支持。阿里巴巴2014年“双十一”的包裹数量达到了2.78亿，任何一个独立或松散的物流体系都无法承担。 互联网金融。从去年开始，京东、天猫、苏宁、唯品会等等，一方面向平台上的供应商和卖家推出小额信贷业务，另一方面对消费者推出京东白条、任性付(苏宁)、天猫分期购等服务，也是基于对大数据的分析和利用，电商才敢大胆切入互联网金融。
大数据应用案例分析
在如今这个大数据的时代里，人人都希望能够借助大数据的力量：电商希望能够借助大数据进一步获悉用户的消费需求，实现更为精准的营销;网络安全从业者希望通过大数据更早洞悉恶意攻击者的意图，实现主动、超前的安全防护;而骇客们也在利用大数据，更加详尽的挖掘出被攻击目标信息，降低攻击发起的难度。 大数据应用最为典型的案例是国外某著名零售商，通过对用户购买物品等数据的分析，向该用户——一位少女寄送了婴儿床和衣服的优惠券，而少女的家人在此前对少女怀孕的事情一无所知。大数据的威力正在逐步显现，银行、保险公司、医院、零售商等等诸多企业都愈发动力十足的开始搜集整理自己用户的各类数据资料。但与之相比极度落后的数据安全防护措施，却让骇客们乐了：如此重要的数据不仅可以轻松偷盗，而且还是整理好的，凭借这些数据骇客能够发起更具“真实性”的欺诈攻击。好在安全防御者们也开始发现利用大数据抵抗各类恶意攻击的方法了。 扰动安全的大数据 2014年IDC在“未来全球安全行业的展望报告”中指出，预计到2020年信息安全市场规模将达到500亿美元。与此同时，安全威胁的不断变化、IT交付模式的多样性、复杂性以及数据量的剧增，针对信息安全的传统以控制为中心的方法将站不住脚。预计到2020年，60%的企业信息化安全预算将会分配到以大数据分析为基础的快速检测和响应的产品上。 瀚思(HanSight)联合创始人董昕认为，借助大数据技术网络安全即将开启“上帝之眼”模式。“你不能保护你所不知道的”已经成为安全圈的一句名言，即使部署再多的安全防御设备仍然会产生“不为人知”的信息，在各种不同设备产生的海量日志中发现安全事件的蛛丝马迹非常困难。而大数据技术能将不同设备产生的海量日志进行集中存储，通过数据格式的统一规整、自动归并、关联分析、机器学习等方法，自动发现威胁和异常行为，让安全分析更简单。同时通过丰富的可视化技术，将威胁及异常行为可视化呈现出来，让安全看得见。 爱加密CEO高磊提出，基于大数据技术能够从海量数据中分析已经发生的安全问题、病毒样本、攻击策略等，对于安全问题的分析能够以宏观角度和微观思路双管齐下找到问题根本的存在。所以，在安全领域使用大数据技术，可以使原
中国电商行业大数据分析报告
2016年中国电商行业大数据分析报告
研究背景：放眼当下，恰逢互联网购物的大好时代，在国家信息网络战略实施、几大移动运营商快速发展、各大电商网络平台百花齐放的大背景下，年轻消费群体购买力突飞猛进，网上零售市场份额不断提升，网购渗透率正逐年增加。中商产业研究院预计，到2016年，我国网上零售额将突破5万亿，占社会消费品零售总额的%，网购用户渗透率达到%。 2014-2020年中国网上零售额规模情况 数据来源：国家统计局、中商产业研究院 2014-2020年中国网购渗透率情况
数据来源：国家统计局、中商产业研究院休闲食品电商 1、产业综述 2、发展现状
随着经济的发展和消费水平的提高，休闲食品正在逐渐升级成为百姓日常的必需消费品。现阶段，我国休闲食品电商三足鼎立格局初现,龙头优势明显。三只松鼠、百草味、良品铺子已牢牢占据了休闲食品电商前三,其他品牌竞争难度加大。 3、市场规模 中国经济快速发展，居民生活水平和消费能力不断提高，消费习惯也随之改变。从吃饱到吃好，消费者对食品的需求和兴趣从必须消费品逐渐向可选消费品转移，零食不再是儿童、青少年的专属，不再和不健康划上等号，和正餐之间的界限也日渐模糊。因此，休闲食品线上销售规模也在逐年增长，2015年，我国休闲食品电商销售规模约为450亿元。 2014-2020年中国休闲食品电商市场交易规模 数据来源：中商产业研究院 4、消费特点
女性消费者是绝对购买主力：休闲零食消费在性别的差异性放点明显，女性消费者是绝对购买主力。根据尼尔森，在全球范围内，女性比男性消费更多零食且女性对葛洪零食的消费意愿高于男性。根据易观智库，女性消费者不仅在购买人数上超过男性消费者（购买力%%）。 80后、90后为零食网购主力：从休闲零食网购消费者年龄分布来看，28-38岁消费者占比%，18-28岁消费者占比%，年轻人成为绝对多数。80后基本步入职场，消费能力也已承受。即将进入社会的90后，消费更具冲动型、超前性，见识未来的生力军。 白领为零食电商消费的主要人群：休闲零食电商的手中人群职业分布较广，不仅有白领人士、事业机关人员，还有自由职业者，家庭主妇及退休人员等。因此，市场对食品电商的产品需求多元化，长尾效应明显。其中，白领人士是零食电商的最主要消费者（47%），性价比高、有个性有腔调、方便快捷是他们的诉求特征。 生鲜电商 1、产业综述
数据为王,服务为本——谈B2B电商平台与大数据
数据为王，服务为本——谈B2B电商平台与大数据 2013-06-27 作者：@吾为暮斯 导读：大数据、云计算、O2O曾被我个人评价为目前最有前景但又最易被玩概念的三个新兴领域。从电子商务发展周期来说，数据为王的时代已初露端倪，这种时代不是单指几个有实力的互联网巨头去做SaaS 或分布式服务器，而是越来越多的行业客户认识到碎片化数据的潜在价值。当年以IBM为代表的跨国巨头把云计算基础服务概念带入时，国内电子商务企业尤其是B2B类平台还在挤兑信息撮合机制的红利，而现在从政府、企业、市场都在高喊大数据，但真正理解其本质、懂得大数据产品设计精髓的实务性应用并不多。数据为王，服务为本，云计算、O2O、物联网、金融支付、资信认证等各服务环节其实都是大数据的采集架构组成，近期各电商大佬的众多动作也能看出其构建数据闭环的真正用意。笔者曾长期负责阿里集团及美国运通的众多战略项目，两个月
前也发表过一篇“B2B电子商务第二春”的文章，在文章结尾设置了多模块集成所产生的价值这一问题，引发各位朋友的热烈讨论，其实这个答案即在本篇文章中所阐述。 大数据，其本质核心并非是数据量“大”才称为大数据，从产品技术角度略微提一些关于大数据的概念，让大家了解一下其技术发展过程。如果把众多的信息碎片比喻为撒哈拉大沙漠，每一粒沙子所携带的数据内容可能仅是一个数字、名称、点击、时间、性别等单一内容，看似平淡无奇，但通过正确的分析算法可以将所需的沙子自由组合，变成比黄金还要宝贵的数据资源，所以大数据的核心是数据处理分析能力，其数据容量、分析加工、数据真实性、数据特性是Big Data的关键要素，即经常被提及的4V：Volume（数据量）、Velocity（分析速度）、Variety （特性）、Veracity（真实性）。以往众多电商平台及网站的数据库架构是基于关系模型建立的关系型数据库，如MySQL、Oracle、Microsoft Access等，但关系型数据库就远不能满足大数据的处理需求了。Apache （阿帕奇）基金会开发了一款名为Hadoop的分布式基础架构，Google 以此为基础提出了Map-reduce系统可进行大规模的数据并行计算，至此奠定了以Hadoop为主流的分布式计算系统在全球的快速应用，专注于批处理。但值得一提的是，像SNS社交这样高数据动态的平台，对数据处理速度有着更高要求，为此Nathan Marz推出了Storm系统，在Twitter内部被称为BackType，并被广泛应用。产品技术概念点到即止，只是想说明大数据在技术层面配合着不断开发出的应用插件，已基本满足不同需求的数据分布式处理。互联网平台尤其是B2B电商平台
大数据营销在电子商务中的应用
目录 大数据营销在电子商务中的应用......................... - 1 - 一、研究背景......................................... - 2 - 二、大数据的概念和特征............................... - 2 - 三、大数据在电子商务中的应用......................... - 3 - 四、数据分析如何帮助电商行业提升绩效................. - 7 - 五、大数据在电子商务应用中面临的挑战................ - 11 - 六、基于大数据应用的电子商务创新发展................ - 12 - 七、总结............................................ - 14 - 参考文献.......................................... - 14 -
大数据营销在电子商务中的应用【摘要】随着网络信息化时代的日益普遍，电子商务大大拓展了互联网的疆界和应用领域，我们正处在一个数据爆炸性增长的“大数据”时代，大数据在社会经济、政治、文化，人们生活等方面产生深远的影响，本文主要阐述了电商企业应如何在这样的时代发展的潮流中，抓住机遇，把握住“大数据”的本质，从而为企业创造出新的利润增长点。 【Abstract】 With the increasing popularity of the network information age, e-commerce has greatly expanded the boundaries and applications of the Internet, we are in a data explosion of the "big data" era, large data in the social economy, politics, culture, people's lives This article mainly elaborated on how the electric business enterprises should seize the opportunity and grasp the essence of "big data" in the trend of development of such times, so as to create new profit growth points for enterprises. 【关键词】大数据；电子商务；大数据营销 【Key words】 Big Data; E - commerce; Big Data Marketing
电商大数据平台排名 电商大数据平台哪家好
电商大数据平台排名电商大数据平台哪家好 一直以来，科技行业都是创新的代名词。不论是个人电脑还是智能手机，抑或社交媒体、共享经济、VR、大数据等，科技行业的一代代创新改变了全世界。令人瞩目的是，电商持续在热门行业中位列第一，最受大众青睐。而长三角地区可谓是电商行业的摇篮。那么，在信息化的互联网时代，到底有哪些知名的电商大数据平台呢？鹿豹座平台小编对比了数十家，最终选出以下十家可靠的电商大数据平台。 鹿豹座 鹿豹座，是一家专注“互联网+产业转型升级”、高新技术、高端资源、创意内容的高端营销推广平台，在网络推广领域有10年资源累积。鹿豹座前身即襟抱堂网络传媒机构（2007年始创），10年深耕互联网高端推广领域。依托互联网大数据和丰富的资源，鹿豹座致力于为高端市场提供原创内容策划、网络推广解决方案、优质网媒资源、品牌推广、上市宣传、娱乐营销、软文营销、影视节目推广、大数据营销、公关优化等专业服务。 怒蛙网络 怒蛙网络，2010年成立于杭州，中国互联网协会会员单位；2017年浙江省科技型企业；2017年余杭国家高新园区官方合作伙伴；2016年杭州市高新技术企业；2015年湖南卫视/天娱广告战略合作伙伴。怒蛙网络操作过的知名节目互联网宣传包括《我是歌手》《爸爸去哪儿》
《鲁豫有约》等。怒蛙网络对所有客户都抱着严谨负责的态度，严格控制项目数量，不断提升服务质量。怒蛙网络在网络推广领域有丰富的操作经验和实力。 微数网络 杭州微数网络科技有限公司是一家专业网络文化传播公司。微数网络一直致力于为品牌提供媒体传播一站式服务解决方案。现已在行业中脱颖而出，服务于汽车、手机、IT等多个行业的诸多国内知名企业。微数网络以专业化、精细化、全面化的完美服务为品牌开辟电子商务新方向。 阿里云 阿里云数加提供了大量的大数据产品，包括大数据基础服务、数据分析及展现、数据应用、人工智能等产品与服务。这些产品均依托于阿里云生态，在阿里内部经历过锤炼和业务验证，可以帮助组织迅速搭建自己的大数据应用及平台。 GrowingIO GrowingIO 是基于用户行为的新一代数据分析产品，无需埋点即可采集全量、实时用户行为数据，数据分析更精细，帮助管理者、产品经理、市场运营、数据分析师、增长黑客等提升转化率、优化网站/ APP，实现用户快速增长和变现。 赛百威 广东赛百威信息科技有限公司成立于1996年，是领先的互联网+服务提供商。作为最早从事软件开发的企业之一，赛百威迄今已有20年经验积累，为宝洁、玛氏、屈臣氏等世界500强企业及政务部门成功提供了互联网化服务，并赢得广泛好评和信赖，成为客户长期的合作伙伴。 网易大数据 网易大数据，着眼于大数据管理与应用开发、大数据可视化分析等层面，帮助企业一站式解决大数据落地的难题，助力企业的数字化创新。
电商大数据采集系统建设方案
电商大数据采集分析系统建设方案 V1.0-20200610 重庆炙迅科技有限公司 一、建设背景 数据是国家基础性战略资源，是21世纪的"钻石矿"。党中央、国务院高度重视大数据在经济社会发展中的作用，党的十八届五中全会提出"实施国家大数据战略"，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，全面推进大数据发展，加快建设数据强国。"十三五"时期是我国全面建成小康社会的决胜阶段，是新旧动能接续转换的关键时期，全球新一代信息产业处于加速变革期，大数据技术和应用处于创新突破期，国内市场需求处于爆发期，我国大数据产业面临重要的发展机遇。抢抓机遇，推动大数据产业发展，对提升政府治理能力、优化民生公共服务、促进经济转型和创新发展有重大意义。 二、建设内容 坚持“统一规划、分步实施，整合资源、协同共享，突出重点、注重实效”的原则，打造集约、开放、共享的平台体系，平台主要包括一下内容： 1、大数据采集系统。可以实现与县电商平台、物流平台等无缝对接，实现县乡村三级物流体系数据全部汇
总上报。同时采集系统与第三方数据采集平台对接，抓取淘宝、京东等数据。同时也可以定制开发与本地第三方平台对接，研制数据适配接口，对接各应用系统获取各类异构数据，并采用大数据主流的框架和系统对数据进行统一存储，为数据的挖掘和分析打好基础。
2、大数据分析加工系统。实现大数据的效果呈现，可实现县电子商务上行、下行，产品类别，日交易额及相关流水等数据多重风格形式展示。采用数据挖掘、数理统计等相关技术，构建大数据分析框架，提取数据中隐含的、未知的、极具潜在应用价值的信息和规律，通过数据报表工具，根据需求制定多样的，针对性的数据报表。
大数据在电子商务企业的应用
计算机信息管理学院 本科学年论文登记表 姓名鞠宏伟 学号142100733 专业软件工程 班级 1 4软件工程 指导教师张巨萍 导师职称 最终成绩 计算机信息管理学院 学年论文写作指导记录
指导教师评语 内蒙古财经学院本科学年论文 大数据在电子商务企业中的应用现状及趋势 作者鞠宏伟 系别计算机信息管理 专业软件工程 年级2014 级 学号142100733 指导教师张巨萍 导师职称 内容提要 内容提要:“大数据”近几年来蓬勃发展,它不仅就是企业趋势,也就是一
个改变了人类生活的技术创新。本文综合了我国几个电商企业在大数据领域内的利用现状,得出大数据在营销策划、提升用户体验与服务方面取得了一定成效。指出大数据背景下,电商企业应该认识到创新就是大数据的本质,大数据不能脱离商业逻辑;电商应以高度的责任感应对大数据条件下的信息安全负责,并以开放的心态将大数据的创新成果服务于普通大众。 关键词:大数据电商企业云技术精准营销用户体验 Abstract Content summary:Big data has boomed in recent years、It is not only a corporate trend but also a technological innovation that has transformed human life、This paper combines several electric business enterprise in our country in the field of big data utilization, it is concluded that big data in marketing planning, enhance the user experience and services has obtained certain achievements、In the context of big data, e-commerce companies should recognize that innovation is the essence of big data, and that big data cannot be divorced from business logic、E-commerce should be responsible for the security of information under large data conditions with a high sense of responsibility, and serve the common people with an open mind、 Key words:Big data Electric business enterprise The cloud Precision marketing The user experience 大数据在电子商务企业中的应用现状及趋势 一、引言 “大数据”作为时下最火热的IT行业的词汇,大数据(big data),或称巨量资料(通常以P、E甚至Z作为计量单位),指的就是所涉及的资料量规模巨大到无法透过传统软件工具的信息,就是需要跨视角、跨媒介、跨行业的海量数据,也可以理解为数据的收集方法。电子商务就是利用计算机技术、网络技术与通信技术,对整个业务流程的电子化、数字化与网络化的业务。电子商务就是运用数字信息技术,对企业的各项活动进行持续优化的过程。从上述大数据与电子商务的定义上不难瞧出信息与处理就是两者的交集,当“大数据”遇上电子商务,“一切皆有可能”。 二、大数据的意义与我国电商发展现状 大数据就是一个综合性的概念,包含了技术与商业两个层面。一方面就是技术层面的:近年来,计算机技术的飞速发展,以分布式Hadoop为代表的存储与计算系统,使得数据的存储与计算效率大为提高,因而在商业上使用大量的数据成为可能。另一方面在商业层面:企业利用数据的最大意义就就是获得更多的收益。用户的每一次点击,每一次评论等都就是大数据的典型来源。将各类数据连接在一起,通过相互关联与互动,衍生更大的商业价值,这就是大数据真正的商业意
大数据项目之电商分析平台
大数据项目之电商分析系统
1项目框架 1.1 项目概述 本项目来源于企业级电商网站的大数据统计分析平台，该平台以 Spark 框架为核心，对电商网站的日志进行离线和实时分析。 该大数据分析平台对电商网站的各种用户行为（访问行为、购物行为、广告点击行为等）进行分析，根据平台统计出来的数据，辅助公司中的PM（产品经理）、数据分析师以及管理人员分析现有产品的情况，并根据用户行为分析结果持续改进产品的设计，以及调整公司的战略和业务。最终达到用大数据技术来帮助提升公司的业绩、营业额以及市场占有率的目标。 本项目使用了Spark 技术生态栈中最常用的三个技术框架，Spark Core、Spark SQL 和Spark Streaming，进行离线计算和实时计算业务模块的开发。实 session 分析、页面单跳转化率统计、热门商品离线统计、广告流量实时统计 4 个业务模块。通过合理的将实际业务模块进行技术整合与改造，该项目几乎完全涵盖了Spark Core、Spark SQL 和Spark Streaming 这三个技术框架中大部分的功能点、知识点，学员对于Spark 技术框架的理解将会在本项目中得到很大的提高。 图1-1 Spark 计数框架 户访问 现了包括用
1.1项目框架 1.1.1项目整体框架 图1-2 项目整体框架 本项目分为离线分析系统与实时分析系统两大模块。 在离线分析系统中，我们将模拟业务数据写入Hive 表中，离线分析系统从Hive 中获取数据，并根据实际需求（用户访问Session 分析、页面单跳转化率分析、各区域热门商品统计）对数据进行处理，最终将分析完毕的统计数据存储到MySQL 的对应表格中。 在实时分析系统中，我们将模拟业务数据写入Kafka 集群中，实时分析系统从Kafka broker 中获取数据，通过Spark Streaming 的流式处理对广告点击流量进行实时分析，最终将统计结果存储到MySQL 的对应表格中。
大数据技术在电子商务物流集成应用案例
大数据技术在电子商务 物流集成中应用案例 摘要：本文以亚马逊为例，结合大数据技术及电子商务行业的发展现状，分析了大数据技术手段，并通过分析亚马逊在物流集成方面对大数据技术的应用，总结电商物流集成与大数据的关系，对大数据时代电商的未来发展提出可行性建议。 1 大数据及电子商务发展现状 1.1大数据技术及背景 随着信息技术的发展，互联网、社交网络、物联网、移动互联网、云计算等相继进入人们的日常工作和生活中，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，我们已进入了大数据时代。 大数据有如下定义：“大数据是由于规模、复杂性、实时而导致的使之无法在一定时间内用常规软件工具对其进行获取、存储、搜索、分享、分析、可视化的数据集合。”大数据的特点可归纳为“4V”：海量（V olume）、多样（Variety）、快速（Velocity）、价值（Value）。如今数据量级别不断加大，数据类型繁多，可分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，而且数据产生速度快，具有很强的时效性。数据蕴藏着很大的价值，但是其价值密度很低，我们很难从数据的海洋中找到其中有价值的数据，需要技术手段进行数据挖掘。 大数据是继云计算、物联网之后IT 产业又一次颠覆性的技术变革，对于企业将产生巨大的影响。如今，大数据分析已经成为行业研究的热点，大数据正在以多种方式创造着巨大的价值。市场研究公司Gartner 曾预计：大数据今年将直接或间接拉动全球960 亿美元的IT 支出，这一数据在2013 年将达到1200 亿美元，2016 年达到2320 亿美元，2015 年全球将会新增440 万个IT 工作岗位以支持大数据。 1.2大数据背景下电子商务的发展现状 在大数据时代，未来数年数据量将会呈指数爆炸。图灵奖获得者吉姆·格雷（Jim Gray）和IDC 公司曾预测，全球数据量每18 个月翻一番。例如，淘宝
基于大数据的电商平台供应商信用评价
Advances in Social Sciences 社会科学前沿, 2018, 7(8), 1356-1360 Published Online August 2018 in Hans. https://www.wendangku.net/doc/474952060.html,/journal/ass https://https://www.wendangku.net/doc/474952060.html,/10.12677/ass.2018.78200 Credit Evaluation of Supplier Based on Big Data for E-Commerce Platform Ming Yan Logistics Institute, Beijing Wuzi University, Beijing Received: Aug. 1st, 2018; accepted: Aug. 13th, 2018; published: Aug. 20th, 2018 Abstract From the perspective of customers, based on big data analysis, this paper obtains the evaluation value index of supplier credit under the e-commerce platform. Among them, python is mainly used to implement the crawler of the commodity comment of the corresponding supplier on the e-commerce platform, and the after-sales evaluation text is obtained. Finally, data processing and analysis are carried out on the text to construct the supplier credit evaluation index under the e-commerce platform. The evaluation index constructed by this method is more suitable for the credit evaluation of suppliers under the e-commerce platform, so as to effectively manage the cre-dit of suppliers under the e-commerce platform. Keywords Big Data, The Crawler, Python, E-Commerce Platform, Supplier Credit 基于大数据的电商平台供应商信用评价 闫明 北京物资学院物流学院，北京 收稿日期：2018年8月1日；录用日期：2018年8月13日；发布日期：2018年8月20日 摘要 本文从客户的角度，基于大数据分析，得到电商平台下的供应商信用的评价值指标。其中主要运用python 实现对电商平台对应供应商商品评论的爬虫，得到售后评价文本。最后在对文本进行数据的处理与分析，以此作为依据来构建电商平台下供应商信用评价指标。以此构建的评价指标更适用于电商平台下供应商
电商消费大数据应用
电商消费大数据应用 课程背景：全球经济正在经历寒冬，企业经营成本高涨，市场竞争日趋激烈！而互联网行业，如淘宝、百度、腾讯、京东商城却迅猛发展! 余额宝理财、微信营销已经影响人们的生活! 大数据、互联网思维、企业互联网转型，这些2013年最火热的词汇，使得许多企业中高层管理者产生疑问：什么是大数据？什么是互联网思维？企业如何在互联网时代把握大数据下的营销和服务。 课程目标： 1. 了解互联网业务的模式和特点；理解互联网思维理念，认识电子商务带来的商业变革。 2.认识大数据和带来的商务变革；大数据的价值体现、行业应用、行业机遇和挑战。 课程时间：6小时 课程形式：以讲授为主，结合案例分析、体验游戏、视频观赏等形式。 课程对象： 渴望引入电商大数据策略、技术的企业。 课程特点： 1. 案例贯穿课程始终，从案例中，让学员认识电商大数据思维、数据画像等，转变理念。 2. 重点结合行业，剖析如何利用大数据。 主训导师：上海蓝草咨询 课程大纲： 引言部分 移动互联网的大幕已经拉开， 这是一场变革颠覆的盛宴， 无论你是否准备好， 任何人都无处可逃......
一、何谓大数据 1.4V特性 2.数据与大数据区别 3.大数据典型代表 二、大数据分析 1.数据的收集和准备 2.具备哪些大数据技能 3.数据分析的八个极致模型 4.CRISP 三、大数据带来的变革和价值 1.大数据带来的思维变革 2.商业变革和大数据的价值体现 3.大数据带来的管理变革 四、互联网金融消费个体人画像 1.数据画像概述 2.全息人技术 3.标签模型 4.特征分析 5.场景分析
6.消费行为分析 7.互联网消费金融客户画像 8.场景大数据精准营销