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大数据时代背景下电子商务服务模式分析摘要:电子商务拉近了消费者与生产厂家的距离和关系消费者可通过互联网联系厂家并完成交易大大缩减了中间环节因此也就减少了费用开支。大数据的出现进一步放大这一功能供应商、电商更以及用户之间的信息交流更加便捷。该文将对当前大数据时代背景下的电子商务服务模式革新进行分析并在此基础上谈一下个人的观点和认识仅供参考。关键词:电子商务;大数据;服务模式;研究较之于传统的营销市场而言电子商务发生了非常大的改变其主要是基于互联网进行商业交易原有数据分法已经无法有效满足现代商务需求。电子商务可对各环节数据进行分析和存储改进企业不足之处增加企业交易量。在当前大数据时代背景下电子商务服务模式革新主要表现在以下几个方面。1强化信息检索提供个性化服务作为公共信息平台互联网上有海量信息消费者通过网络可以购买所需的商品、服务检索是一种较为常用的方法。然而大数据技术方法的运用大大提高了信息检索精度从而让用户可在海量信息中快速找到所需的信息资源。在此过程中电商企业应当不断创新业务提供服务定位准确度并对产品进行细分、细化从而使消费者在浏览网页时精准定位服务节省检索时间。同时还要为广大消费者提供个性化服务及时引导客户立足于个性化服务水平提高与提供第三方服务的有机结合深挖导购型服务模式。需大数据集合体比如消费者浏览、购买以及消费喜好等历史记录。电子商务本身也有短板仅靠视觉、服务以及搜索引擎等营销工具进行消费。比如在销售香水时用户不闻气味是难以做出购买决定的。对于这一交易瓶颈电商企业应当抓住大数据竞争特点针对大数据深挖数据以此来创造商机。通过挖掘大数据可导出个性化服务和导购方式。一是个性化广告。在浏览网页时看到某公司发布的广告而且该产品或者服务正是自己所需的。该种现象背后的主要原因在于利用了大数据通过对消费者的网页浏览分析给用户推荐广告。以Google为例之所以Adsense业务可以很好地提高所做广告成效究其原因主要是对消费者或者潜在消费者进行搜索并且深挖他们对网站的关注度并在网上追踪消费者的浏览动向在联盟网站上为消费者提供兴趣匹配的产品和服务。二是个性化推荐。以京东网、淘宝网等较大的电商平台网站为例诸多产品使消费者举棋不定消费者常做的事情就是反复对比产品、服务的优缺点在查看买家评论以后做出是否选择购买的决定。然而在此过程中用户非常痛苦若后台可以对海量消费者行为信息数据及时、全面地进行分析并且推荐阶段性产品或者服务则可以有效增加销售额。从实践来看常用的推荐算法是物品相似度、用户相似度基础上的推荐而多数电商平台和网站上采用的是物品相似度推荐如何对用户兴趣进行准确度量是一个非常难的课题。用户相似度推荐多应用在新闻评论上比如根据女性客户所填写的相关受孕信息美国WebMD就会定期给这些准妈妈们邮寄EDM并且提醒她们在各个孕期需要注意的相关事项比如产前思想准备、心理和生理变化、需摄入哪些营养成分以及产后如何尽快恢复和婴儿育养等内容。从国内市场来看推荐业务的网站有“当当”“亚马逊”等网站主要针对的是消费者所需给予他们动态的信息推荐。比如亚马逊网站的核心推荐引擎是消费者在过去某段时间内行为总结其中包括消费者的收藏商品、喜欢商品以及浏览足迹等。2降低流通环节成本细化领域服务大数据时代背景下的电子商务技术应用使人们不再局限于时间、空间的约束也不会出现传统购物过程中的诸多限制可按照个人的意愿网上购物商家与消费者之间的交流就会比较多。大数据时代网络成了一个“地球村”商家可直面全球各地的消费者。对于各地区、各类型的消费者而言商家可收集其信息资料通过数据分析快速找到与之相匹配的消费者或者消费人群大大缩减了产品、服务的中间流通环节和成本。同时还要进一步细分领域服务并且立足于专业服务、中间服务之间的有机结合深挖细分品牌电子商务服务模式。从国内限制来看可用多头垄断来形容国内电商比如京东、淘宝以及当当和亚马逊等电商企业它们占据了大半个市场而中小型电商企业的崛起非常困难。之所以会出现这样的问题很大程度上是因为物流、营销成本之间不匹配。在当前大数据时代背景下我们应当准确把握住垂直细分领域的各个环节做精、做专才有机会赢得一席之地。值得一提的是行业垂直细分的电商网站规模一般都比较小而且成本相对较低可以有效发掘和分析消费者的信息资料从而使之更加专注于为特定群体提供高质量的服务而且也更能够有效了解产业链上的客户所需。以服装行业为例麦包包、凡客等在网上已经找到了自己的垂直细分领域并且与上下游企业共同打造产业链从而实现了短周转率、零库存大大降低了运营成本提高了效率。再如服务行业最近一段时间名声大噪的“嘀嘀打车”即为一个典型的案例。这款打车软件与手机联系起来正在孕育一个细分市场在前3个月时间里就积累