大数据技术在电子商务中的应用分析

尹伟伟

摘要：互联网、科学技术的发展，推动大数据时代的到来，大数据已经成为一种先进的技术手段被应用在各行业、生产生活中，为我国互联网企业指明了发展方向。当前，我国互联网企业将大数据技术应用在了电子商务决策和运营中，以此为电子商务行业提供个性化的服务，也促使电子商务商品研发和营销工作向着个性化、高端化、服務化的方向发展。为了更好的挖掘和利用大数据技术优势、价值，本文重点探讨大数据技术在电子商务中的应用情况，旨在为大数据技术的现代化发展提供参考。

关键词：大数据技术;电子商务;应用分析

引言：

进入到大数据时代下，数据信息呈现爆炸式增强，人们的需求也不断变化，采用传统的数据分析和应用方法已经无法满足社会发展需求，对此需要对大数据进行深度挖掘和应用，并同理论和实践研究有效解决大数据技术应用中的不足。本文主要以电子商务行业为代表，探讨大数据技术在电子商务行业中的应用情况，旨在提高电子商务的信息化水平，加强信息化平台建设。

一、大数据技术的作用

当前，大数据技术已经渗透到了我国社会经济发展、企业发展、科学研究、工业商业中，大数据中含有丰富的价值模式、价值信息，在传统的数据中，一般需要耗费大量的时间和成本才可以获取需要的信息。为了提高效率、缩减成本，一些互联网企业利用大数据技术处理海量化数据信息，以此明确用户行为，且大数据技术也可以帮助数据资产丰富、数据分析能力强的企业有效进行内部数据管理，避免处于不稳定发展状态。对于信息行业而言，需要把握大数据技术优势，重构运营模式、管理模式，利用大数据技术手段进行内部管理、优化运营流程，以此改变企业性质，推动企业向着数据化、信息化的方向发展。比如，麦当劳和肯德基等联锁企业和一些旗舰店也都利用大数据分析技术进行选址、投资，尤其是一些零售企业，利用大数据技术制定发展计划，在挖掘和应用数据价值的基础上，完善营销供应链，为用户提供更加个性和专业的服务。且信用卡组织机构也利用大数据技术进行跨国合作，搜索全国乃至全世界的用户交易信息，在此基础上把握商业发展趋势、用户消费趋势、市场商品信息，以此提高营销价值，有效发挥大数据价值[1]。

二、大数据技术在电子商务中的应用问题

（一）应用效果不佳

受到传统体制和模式的影响，电子商务系统还不够完善，系统数据模块呈现异构和分离特点，其主要原因是当前操作系统的多元化发展和传统的结构体系不对等，导致业务系统之间无法有效进行资源共享、信息共享。此外，如果技术人员对电子商务系统进行新开发，也会导致大数据技术在应用的过程中，无法有效进行数据信息的转化和控制，最终促使大数据技术在电子商务应用中存在较大问题。

（二）数据存在安全问题

当前，不同的电子商务平台内部的信息安全技术和信息安全程度各不相同，对此，在电子商务平台上进行数据共享和转换时，会存在各种数据安全风险，企业现有的安全措施无法有效应对，究其原因主要有两方面：第一，电子商务企业缺乏对特殊数据的分析和处理能力，且对重点数据所用权的使用能力也不足，导致在应用大数据的过程中无法精准处理各种隐私问题，最终导致用户隐私权力受到威胁。第二，当前，电子商务企业工作人员将工作重心没有放在产品交易和产品信息保护上，导致数据转换过程中安全程度低，最终也影响存储数据的安全[2]。

三、大数据技术在电子商务中的具体应用

（一）营销定位

互联网公司可以通过大数据技术获取市场信息、用户信息、产品信息，并通过大数据分析技术建立营销体系，精准的反馈用户整体情况，以此面向用户进行个性化推荐，有效实现市场营销定位和市场广告投放，提高企业整体效益。在此基础上，用户在使用网站时可以通过系统获取产品信息，此外商家可以直接根据系统反馈，从商品库中选出商品，及时推荐给用户。总之，大数据技术可以促使企业业务在固定时间内，选择有利的载体，通过科学的方式将产品推荐给用户，具体表现如下所示：第一，大数据具有一定的时效性。在大数据时代下，用户的消费习惯和心理都发生了较大的变化，对此根据用户需求变化特点制定并实施大数据营销策略。第二，进行个性化、差异化营销。大数据技术可以分析用户的喜好、需求、习惯，确保在同一时间、同一平台中对用户进行针对性营销，以此根据用户体验效果，及时调整营销策略。第三，精准营销。电子商务企业需要将大数据技术应用到市场营销活动中，降低市场因素对企业人力、物力、财力的影响，且企业也可以利用大数据技术精准分析市场现状、企业需求、用户需求，以此建立层次化的存储系统，对市场营销涉及的各领域数据进行挖掘。以此为企业产品生产和营销、服务提供数据依据。

（二）个性化服务、个性化产品

大数据技术在电子商务中的有效应用可以企业提供个性化服务、个性化产品。前者主要通过大数据技术对用户在线记录、浏览信息、购买记录等进行分析和提取，便于商家和厂家及时制定个性化服务方案。此外，电商平台也可以利用大数据整合客户信息、进行客户信息管理，以此完善用户首页功能，及时在首页上为用户提供个性化的商品服务信息。随着电子商务运营领域的扩展，商品数量和类型也越来越多样化，商品信息也越来越复杂，用户一般需要通过较少时间、多个途径才可以搜索到符合自己需求的商品。对此，电子商务企业可以利用大数据技术对用户习惯、偏好、需求等信息进行挖掘和处理，整合用户体验意见、购买记录、社交信息等，以此把握商品和用户之间的关系。在此基础上，电子商务企业可以利用大数据服务平台为用户推荐个性化产品，并完善个性化推荐系统，最终有效提高电子商务系统的服务水平，留住客户[3]。

（三）提升用户购物体验

电子商务企业想要确保商品顺利上市，增强用户的认可和欢迎，就需要科学应用大数据技术，以此完善各种运营服务平台，实践研究发现，用户交易体验满意度和用户的消费习惯和消费行为有着直接的关系，对此电子商务企业可以直接利用大数据技术建立用户消费模型。在此基础上设置关键词检索系统，用户在网站系统上直接输入关键词就可以获取自己满意的商品，企业自身也可以通过此方法检索商品信息，对商品进行分类、存储，以此有效提高商品管理效率。比如，我国淘宝网，在页面制作过程中，利用大数据进行广告排版和布局，后台人员只需要依据用户浏览记录、访问记录、用户群体特点来制作商品广告页面，以此提升广告投入资金回报率。另外，电子商务企业也可以利用大数据技术分析用户的个性化需求，以此优化用户购物流程，增强用户购物体验感，以此提升用户购物满意度。

（四）加强库存管理

对于电子商务零售行业，必须要确保指标的精确性，便于整合零售信息，帮助企业、商家明确商品销量和库存量，确保商品供需比例的科学合理。对此企业需要利用大数据技术开展库存管理工作，确保工作人员第一时间把握库存商品的流动情况，以此帮助生产人员制定精准的生产计划，避免出现库存积压问题，确保电子商务企业资金的稳定周转[4]。

四、大数据技术在电子商务中的应用策略

（一）完善商务数据处理体系

第一，輸入用户实时数据。实时数据主要包括服务器日志、用户浏览日志、网络数据包;第二，建立数据处理程序;数据处理程序可以对输入的实时数据进行分析、整理、存储、提取，以此形成规范化的数据格式;第三，利用文件系统存储数据;第四，用户直接进入到可视页面中，对商品数据进行查询、检索。

（二）建立广告推荐系统

传统电子商务网页广告系统单方面将广告信息传输给用户，无法针对性用户需求和兴趣进行信息筛选，且传统广告系统也是大规模式的投放，收益不高，对此需要采用大数据技术建立广告推荐系统，利用核心板块对用户行为进行全面分析。比如用户以往浏览信息、使用信息、各种社交习惯、分享和收藏信息、购买情况，以此建立系统模型，有选择、有目的的投放广告，为用户提供有价值的商品信息，以此提高投放效益。比如，我国百度网站，当用户搜索某一地名时，广告页面会出现和该地名相关的所用信息，其主要是因为日常用户在搜索、浏览时留下的记录被识别，通过广告推荐系统自动为用户提供广告信息。

五、结束语

总之，在大数据时代下，大数据技术在电子商务中的应用范围越来越广，应用深度也越来越强，这和大数据技术的发展有着直接的关系，对此各个企业、领域都需要有效把握大数据时代技术优势、数据优化，根据自身实际有效应用，以此提高电子商务服务质量和水平。

参考文献

[1]仲蓬.大数据技术在电子商务中的应用分析[J].花炮科技与市场，2020，No.102（01）：236-236.

[2]张艺萌，王友青.大数据技术在电子商务C2B模式中的应用分析[J].营销界，2019（28）：95+97.

[3]陈艳.大数据技术在电子商务中的应用分析[J].市场周刊·理论版，2019（32）：1.

[4]张红.大数据技术在电子商务中的应用[J].电子技术与软件工程，2019，No.164（18）：179-180.