探究大数据下电商平台的价值实现路径

探究大数据下电商平台的价值实现路径

王志豪

浙江农业商贸职业技术学院 310056

摘要：在大数据时代，电商平台充分利用大数据技术带来的机遇，实现了更精准的运营管理、个性化的营销推广和优质的用户体验。通过对用户行为数据的深度分析，电商平台实现了个性化推荐和精准营销，提高了用户购买转化率和忠诚度。文章首先分析了大数据背景下电商平台的发展趋势，然后提出了大数据下电商平台价值提升的对策，旨在为新时期电商行业的发展奠定基础。

关键词：大数据；电商平台；数据治理；供应链管理

随着信息技术的快速发展和互联网的普及，大数据已经成为电商平台的重要支撑之一，对于电商行业的发展起到了至关重要的作用。大数据技术的应用不仅极大地提升了电商平台的运营效率，更为用户提供了更加个性化、精准的购物体验。在这个信息爆炸的时代，电商平台汇聚了海量的用户数据、商品信息以及交易记录，这些数据蕴含着巨大的商业价值。

1.大数据背景下电商平台发展趋势

大数据背景下，电商平台的发展趋势呈现多元化和复杂化的特点。一方面，内容驱动的购物体验。电商平台正在积极融合内容与电商，通过短视频、直播等形式，为消费者提供更加直观、生动的购物体验。这种趋势不仅吸引了更多用户在平台上花费时间，还直接促进了购买行为，从而提升了电商平台的用户粘性和转化率。同时，呈现多元化的竞争格局。随着新兴电商平台的崛起，传统电商平台需要寻找新的增长点和差异化策略来维持市场地位。各大平台在服务、产品、技术等方面进行创新，以吸引和留住用户[1]。同时，社交电商的发展也进一步推动了电商行业的多元化竞争格局。其次，体现出个性化和定制化服务。利用大数据和人工智能技术，电商平台能够更准确地分析消费者行为，提供个性化推荐和定制化服务。这种服务方式能够更好地满足消费者的个性化需求，提升购物体验，进而增加用户忠诚度和复购率。以绿色环保和可持续发展为目标。在全球环保意识日益增强的背景下，电商企业也开始关注包装减量、绿色物流等可持续发展的实践。这不仅有助于提升企业的社会形象，还能够降低运营成本，实现经济效益和环境效益的双赢。另一方面，注重技术创新的应用。包括AR/VR试衣、区块链技术在供应链管理中的应用等前沿科技将逐步在电商领域得到应用。这些技术的应用将进一步提升用户体验和运营效率，推动电商行业的创新发展[2]。

2.大数据下提升电商平台价值的对策

2.1建立科学合理的电商大数据管理框架

加强数据采集与存储优化。确保从多个渠道收集数据，并使用适当的技术（如云存储、分布式数据库）进行存储，以应对海量数据的挑战。采用高效的数据清洗和预处理技术，确保数据质量，消除噪音和不准确性。强化数据分析与挖掘。建立完善的数据分析体系，包括数据仓库建设、数据挖掘算法应用等，以实现对数据的深度分析和洞察。使用机器学习和人工智能技术，发现数据中的潜在模式和规律，为业务决策提供支持。实现个性化营销与服务。基于用户画像和行为分析，实施个性化推荐和营销策略，提高用户满意度和购买转化率。提供多渠道、多维度的客户服务，如在线客服、智能问答系统等，提升用户体验和忠诚度。持续创新与优化。建立持续改进的机制，不断优化电商大数据管理框架，适应市场和技术的变化。鼓励团队创新思维，积极尝试新的技术和方法，提升电商平台的竞争力和创新能力[3]。

2.2建立健全电商数据治理机制

建立健全电商数据治理机制是一个复杂而必要的过程，它涉及多个层面和维度的考量。首先，完善数据分类管理制度。根据数据的不同属性，如关键数据、敏感数据和一般数据，制定有针对性的管理措施。对关键数据和敏感数据实行更严格的保护，确保只有授权人员能够访问和处理。其次，强化数据备份和恢复机制。定期进行数据备份，并将备份数据存储在安全的地方。建立完善的备份管理制度，确保在数据丢失或损坏时能够及时恢复。然后，加强数据安全管控。采用多层次的安全措施，包括防火墙、入侵检测系统等，防止黑客攻击。

确保系统的完整性，即使部分系统被攻击，整个平台也能保持正常运转。然后，调整和优化数据操作权限。根据员工角色和职责，设置相应的数据访问权限。定期审查和更新权限设置，减少敏感数据的访问和修改机会。最后，引入先进的数据治理技术。利用大数据、人工智能等技术手段，对数据进行深度分析和挖掘，以支持决策和优化业务流程。采用加密技术、数据脱敏等手段，保护数据的机密性和完整性。

2.3合理利用电商大数据应用技术

建立完善的数据收集和清洗机制。确保从多个渠道采集数据，包括用户行为数据、交易数据、甚至是社交媒体数据等，建立全面的数据源。实施数据清洗技术，消除数据中的噪音和错误，确保数据的准确性和一致性。构建大数据平台和技术架构。建设大数据处理平台，采用云计算等先进技术，实现对海量数据的存储和处理，确保系统的稳定性和可扩展性。选择适合业务需求的数据分析工具和技术，如Hadoop、Spark等，以便进行复杂数据分析和挖掘。深入挖掘用户行为和偏好。运用数据挖掘和机器学习技术，对用户行为和偏好进行深度分析，构建用户画像和细分市场，为个性化营销提供支持。借助数据分析，及时发现用户行为的变化趋势，调整营销策略和产品推荐，以满足不断变化的市场需求。实施个性化营销与服务。基于用户数据进行个性化推荐、定制化营销活动和服务，提高用户的购买意愿和忠诚度。引入智能客服系统，基于大数据分析实现更贴近用户需求的人机互动，提升客户服务水平

[4]。

2.4加强电商供应链管理与运营管理

加强电商供应链管理与运营管理的对策对于提高运营效率、降低成本、提升用户体验至关重要。第一，建立供应链协同机制。与供应商建立紧密合作关系，实行信息共享和协同规划，以实现供需平衡、减少库存风险。采用供应链管理软件，实现供应链各环节的实时监控和跟踪，确保物流高效运转。第二，优化库存管理。制定智能化的库存管理策略，根据销售数据和市场需求进行精准预测，避免积压和缺货情况发生。引入先进的库存管理技术，如RFID技术、仓储自动化系统等，提高库存周转率和利用率。第三，提升物流配送效率。与第三方物流合作伙伴密切合作，优化物流网络布局和配送路线，提高配送速度和覆盖范围。

引入智能物流技术，如物流大数据分析、智能调度系统等，提升配送效率和准时率。第四，实施质量管理体系。建立完善的产品质量管理体系，包括原材料采购检验、生产工艺控制、产品质量检测等环节，确保产品质量可控。实施严格的供应商审核和评价机制，推动供应商不断改进产品质量和服务水平。第五，优化采购管理。使用大数据技术对采购数据进行分析和挖掘，优化采购计划和供应商选择，降低采购成本和风险。实施电子采购系统，简化采购流程，提高采购效率，减少人工干预和错误率[5]。

3.总结

总的来说，大数据在电商平台的应用不仅加速了商业决策的智能化和个性化，还推动了整个电商行业的发展和升级。通过大数据技术，电商平台实现了信息全面、决策科学、营销精准、服务个性化的目标，进一步夯实了电商行业的基础，助力企业更好地适应市场变化，提高竞争力。而在不断迭代更新的大数据时代，电商平台也面临着信息安全、隐私保护等方面的挑战。因此，电商企业需要建立完善的数据管理制度和技术防护体系，既能确保数据的安全性和可靠性，又能充分发挥大数据的潜力，实现电商平台的可持续发展。通过不断探索与创新，电商平台将更好地实现大数据下的商业智能与用户满意。

参考文献：

[1] 王佳璇.大数据背景下电商企业价值链成本管理分析——以京东集团为例[J].支点, 2023(9):86-88.

[2] 彭赓,张蕾,韩晨阳.用户与电商平台"大数据杀熟"的演化博弈[J].科技促进发展, 2022(3):367-374.

[3] 杨昌慧.大数据背景下电商平台的数据伦理问题及应对措施[J].老字号品牌营销, 2022(009):000.

[4] 楼晨昕.大数据背景下电商企业价值链成本管理研究[J].现代营销:下, 2022(4):3.

[5] 李吴杰,江骏风,王慧杰.打造数字化供应链:电商大数据平台建设与应用[J].上海信息化, 2023(5):36-39.

作者简介：王志豪 2002年8月4日 男 浙江省金华市 汉 专科 学生 浙江农业商贸职业技术学院研究方向: 电商