淘宝电商必备的大数据应用

      在日常生活中，大家总能听到“大数据”“人工智能”的说法。现在的大数据技术应用，从大到巨大科学研究、社会信息审查、搜索引擎，小到社交联结、餐厅推荐等等，已经渗透到我们生活中的方方面面。到底大数据在电商行业可以怎么用？说到电商大数据我们必须要了解的就是电商API接口，让我慢慢告诉你！

大数据如何应用于电商行业中呢？简单来说，通过大数据分析目标消费群体提炼各种特征，在全网中通过云计算进行特征匹配，挖掘符合消费群体特征的人群，清洗挖掘出来的数据，并使用可视化技术显示数据亮点并分析，进而针对人群做出各种精准营销。

通过上述几个逐步实现精准营销的方法，无论从销售以及品牌效应推广的效果上来说，都能做到有的放矢，效果显著。那么现在就跟学员分享一下在电商行业里大数据技术可以应用到的案例。

一、大数据可视化分析

在各种各样的大数据应用中，通常会遇到三种在数据处理中急需解决的挑战：

（1）    数据调用时，效率低下

（2）    数据集合时，响应缓慢

（3）    数据罗列时，关系复杂

除了上述三种挑战之外，细化到电商企业下面，也有四种关于执行的挑战：

（1）    临时数据需求过多

（2）    需求执行时间太长

（3）    数据零散现象严重

（4）    数据专业人才紧缺

如何解决上面所说的挑战呢？其实在目前的互联网企业中，已经衍生出一部分针对电商企业进行大数据分析工作的解决方案或者应用。如各种知名云平台中所推出的提升数据处理效率的软硬件解决方案，使用交互式操作、拖拽式数据联动、在线数据表格、在线函数计算等等的自助分析方法，降低对数据专业人员的依赖。这些方法可以协助支撑各种如数据汇报、数据考核、业务稽核、营销分析、行业分析等场景的实现，从而帮助电商企业提升相关业务人员的服务能力。亦可以根据现实业务需求或业务目标，整合数据并进行建模，提供不同的分析方向、分析维度，对更深层次的应用作数据准备。

二、大数据画像分析

数据通过第一个应用可视化分析之后，可以做出更深一层的大数据应用--画像分析。画像分析是通过机器学习技术，根据不同分析维度、特征统计、样本抽取出的数据执行打标和记录，打标后将各项分析维度汇集起来，勾勒出特征画像的应用；也可以通过打标记录，机器进行自我优化模型和深度学习。典型的画像分析案例包括：

（1）    用户消费行为与需求画像

（2）    用户偏好画像

（3）    地理分析画像

（4）    设备管理画像

      以用户偏好画像举例，目前用户偏好画像常常应用在购物平台、新闻媒体中，通过用户的浏览偏好或者购买偏好，推送曾浏览、收藏过的关联商品或者推送平行消费等级的多媒体广告。而电商企业也可以通过同样的用户偏好了解方法，可推进出下一步的应用：精准营销广告投放或者个性化智能推荐。

三、大数据精准投放

在大数据精准营销的业务目标下，利用了画像分析的应用，精准地圈定出可营销的用户人群，供电商企业进行广告投放使用。如果电商企业对用户的投放时间越长，那么所获得的用户特征就越明显；机器通过精准投放的自我学习，优化出更准确的用户特征；通过更准确的用户特征组合出来的人群再次加深投放，效果也会越来越好。

精准投放最重要的效果在于增大电商企业业务曝光率的同时，也增强了新用户、新客户的增长速度，可以快速提高电商企业业务的知名度，获取更多有效的资源。主要场景体现在搜索引擎广告投放、淘宝平台广告投放、微信朋友圈/文章的广告投放等等。

四、大数据智能推荐

除了精准投放之外，大数据精准营销的业务目标还可以有另一种应用方向--智能推荐，智能推荐可以通过画像分析中的结果，识别和预测各种用户的兴趣或偏好，从而有针对性地、及时地向用户主动推送所需信息，以满足不同用户的个性化需求。毕竟在信息推送的过程中，成本和风险并存，而且容易同步增长，如果想降低成本和风险的话，智能推荐应用就是最合适的解决方案之一。

传统上，用户的很多消费行为，需要通过搜索引擎查找、电商查找鉴别等等方法，然后还要花费大量的时间自己去鉴别真假，挑选好坏等等，十分耗时并让用户觉得有干扰使用的情况，降低使用热度。

这种模式可以颠覆很多原有的客户体验和消费者的消费模式。智能推荐一般体现在的新闻媒体的广告/精品文章推送、直播平台的偏好推送、音乐软件的偏好推送等等场景中。给合适的用户在合适的时间、合适的场景下推荐合适的内容，达到有效的信息推荐，大幅度提升信息点击率、用户活跃度和留存率，也可以激活沉默的用户群体。

总结

在互联网内有很多广泛的应用，都离不开大数据技术的支撑，而大数据也需基于各种生活数据的整合。大数据技术本身并不神秘，而且随着时间、信息和技术的积累，大数据技术也在不断的更新拓展。我们相信随着互联网、O2O、物联网等交互应用信息越来越多，大数据技术能够为电商企业甚至更多的行业、政府去了解、认知、营销等行为起到更加重要的积极的作用。大数据分析及其相关应用在现代研究中也会越来越突出。目前来说，文中所讲述的可视化分析、画像分析、精准投放、智能推荐这四种大数据应用案例，是电商行业最可以充分利用的大数据应用。