大数据时代的电商市场格局
大数据时代的电商市场格局_数据分析师考试
大数据电商发展探究摘要 大数据电商发展探究摘要怎么写
大数据电商发展探究摘要 大数据电商发展探究摘要怎么写
电子商务在的快速发展正改变着消费者的购物行为，线上线下的碰撞和融合为企业带来了新的机遇，还有挑战。激烈的市场竞争和无处不在的大数据，企业面临的问题不是是否利用平台，而是如何借力平台，即便是传统实体零售商，也需要充分利用线上资源，进一步了解消费者需求；线上线下并非竞争关系，有效整合电商与线下双渠道才是正确的决策。结合2015尼尔森美国消费者资讯，以及《全球电商和新零售报告》，森森为您深度解读大数据时代，电商市场格局。
“新环境下的电商时代，企业需要了解如何利用数字平台更好地了解消费者，业务思路由B2C向C2B转型。”阿里巴巴CEO张勇提出。
在2015美国消费者上，张从企业的角度来看，大数据的价值在于零售策略与大数据技术相结合。目前，由于消费者对于他们所希望的购物时间与购物方式的要求越来越高，现代零售业已变得愈发复杂。因此，零售商需要更加聪明地来服务顾客，更加灵活地选用库存和配送订单的地点，更加明确如何使用搜集到的顾客数据进行线上线下的交叉销售和追加销售。为了达成这一目的，零售商需要借助一个定制软件来制定以顾客为导向、基于数据的策略，以便于为顾客提供个性化服务。勇与尼尔森全球CEO马祺展开深度对话；张提出，企业需要善用数字平台，更好地了解消费者，改变传统的企业内部自主研发—上市营销的流程，借用电商平台大数据，精准预测消费需求，做到更高效的供应，这也是阿里巴巴所做的C2B(customer-to-business)业务，而非B2C(business-to-customer)。
即便是传统的线下实体店，也不应当局限于进店购买的人群，而是展开线上线下交互，互补优势，完成销售、营销、供应、售后等一系列过程，提升客户的忠诚度和返店率。电子商务应该是电子与商务两部分的完美结合。在，50%人口在低线城市或农村地区，电商平台能够帮助品牌完成渠道下沉，并通过数据精准定位，释放消费需求。
根据尼尔森《全球新零售和电商报告》，1/4的被访者表示他们会在电商平台购买日用品，55%表示未来将会如此；15-34岁年轻人是网上购物的主要驱动力，、非洲以及中东、拉丁美洲等发展家和区域是电商消费意愿的区域。对于线下实体店而言，借用线上或移动端优惠券，是实现数字化互动的最常用形式。
“Who谁4. 社交化：社交媒体将与电商融合，社交电商模式将成为重要的趋势。在线上购物？”
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电子商务的发展趋势
52、电子商务经济下江苏省淘宝村发展特征及其动力机制分析电子商务最近一年面临巨大拐点:1.以马云主导的淘宝系,以及京东这些以产品为主要形式的实物型电商;2.以马化腾为主导的腾讯系,以及美团等,这些以服务为主要形式的服务型电商.
从全球范围来看，80/90后以及00后的年轻人是主力军；同样如此。根据尼尔森报告，被普遍使用的六种线上购物形式，即网络购物、网络订购店内自取、开车经过取货、指定站点取货、虚拟超市和自动定制，最受年轻消费者的欢迎，他们也是未来最希望完全使用网上购物的一代人。调查显示，9%的老年人(65岁以上)、17%的中老年(50-64岁)、22%的中青年(35-49岁)、30%的青年群体(21-34岁)、28%的青少年(15-20岁)已经使用了网络购物的服务形式。其中，年轻受访者表示他们未来愿意使用各种线上购物方式。个趋势,移动购物.大家知道去年年底时候,手机用户已经达到了五亿,而PC用户是5.9亿,而手机的渗透率增速是远大于PC的渗透率的.也就是说在2017年,手机用户将超过PC用户,也就是说电子商务将来的主战场不是在PC,而是在移动设备上.而移动用户有很多的特点,首先购买的频次更高、更零碎,购买的高峰不是在白天,是在晚上和周末、节日.而移动购物将会革PC电子商务的命,我们要做好准备,我们要迎接这场新的革命.而做好移动购物,不能简简单单的把PC电子商务搬到移动上面,而要充分的利用这种移动设备的特征,比如说它的扫描特征、图象、语音识别特征、感应特征、地理化、GPS的特征,这些功能可以真正的把移动带到千家万户.
第二个趋势,平台化.大家可以看到大的电商都开始有自己的平台,其实这个道理很清楚,就是因为这是最充分利用自己的流量、自己的商品和服务效益化的一个过程,因为有平台,可以利用全的资源弥补自己商品的丰富度,增加自己商品的丰富度,增加自己的服务和地理覆盖.
第三个趋势,电子商务将向三四五线城市渗透.一方面来源于移动设备继续的渗透,很多三四五线城市接触互联网是靠手机、Pad来上网的,而且这些城市首先经济收入提高,再加上本地的购物不便,加上商品可获得性,加上零售比先进落后.
随着一二线城市渗透率接近饱和,电商城镇化布局将成为电商企业们发展的重点,三四线城市、乡镇等地区将成为电商"渠道下沉"的主战场,同时电商在三四线欠发达地区可以更大的发挥其优势,缩四线城市、乡镇与一二线城市的消费别.阿里在发展菜鸟物流,不断辐射三四线城市;京东IPO申请的融资金额大约为15亿美元到19亿美元之间,但是京东在招股书中表示,将要有10到12亿美元用于电商基础设施的建设,似乎两大巨头都将重点放在了三四线城市.事实上,谁先抢占了三四线城市,谁将在未来的竞争中占据更大的优势.
第四个趋势,我认为是物联网.大家可以试想一下这些可穿戴设备和RFID的发展,将来的芯片可以植入在皮肤里面,可以植入在衣服里面,可以在任何的物品里面,任何物品状态的变化可以引起其他相关物品的状态变化.你可以想象,如果你放一个牛奶放进你的冰箱,进冰箱的时候自动扫描,自动的知道这个保质期,知道什么时候放进去,知道你的用量,当你要完的时候,马上可以自动下订单,这个订单作为商家接到订单马上给你送货,刚好下订单可能又会触发电子商务,从供应商那里下订单,而那个订单触发生产,也就是说所有的零售、物流和的生产可以全部结合起来.
第五个趋势,我认为是社交购物.希望听到亲人、朋友、意见的意见,作为参考,我们.社交购物可以让大家在社交网络上面更加精准的去为顾客营销,更个性化的为顾务.
第六个趋势,O2O.很有意思,线上线下相结合,那有三个功能,是集货的区域,由那个地方集散到顾客手中;第二那个地方是顾客取货的点;第三个那个地方是营销的点,展示我们的商品,为社区的居民进行团购,帮助他们上网,帮助他们使用手机购物,起了三个作用.但很感叹的是什么呢?传统零售在往线上走,电子商务往线下走,一定是O2O的融合,为顾客提供多渠道、更大的便利.
第七个趋势,云服务和电子商务解决方案.大量的电子商务的企业发展了很多的能力,这些能力包括物流的能力、营销的能力、系统的能力、各种各样为商家为供应商为合作伙伴提供电子商务解决方案的能力,这些能力希望效率的发挥作用.比如说我们推出一个SBY,这里面有营销服务、数据服务、平台服务、物流服务.刚刚又推出了金融服务,还会有更多的服务.也就是说我们把自己研发出来的,为电子商务本身提供的能力,提供给全.
第八个趋势,大数据的应用.大家知道实际上从电子商务的盈利模式逐渐作为一个升级.低级的,盈利是靠商品的价.下一个能力是为供应商商品做营销,而做到返点,营销所带来的盈利.下一个盈利方面是靠平台,有了流量、顾客,希望收取平台使用费和佣金提高自己的盈利能力.下一个能力是金融能力,也就是说为我们的供应商、商家提供各种各样的金融服务,得到的能力.下一个能力是数据,也就是我们有大量电子商务顾客行为数据,利用这个数据充分产生它的价值,这个能力也是为电子商务盈利的层次.而数据,我们知道也是一个逐渐升级的过程,原始的数据是零散的,价值非常小,而这些数据经过过滤、分析而成为了信息,而在信息的基础之上建立模型,来支持决策,成了我们的知识,而这些知识能够做预测,能够举一反三,能够悟出道理,成了我们的智慧.所以在整个升级,数据升级,和我们数据价值的升级,我们从中就充分的体现这个大数据的价值.
首先，一个行业的发展前景要考虑的因素有很多。在一定程度上，严格来说，电商并不是一个行业，而是一个平台或是一个资源。通过百度，行业的概念是指从事国民经济中同性质的生产或其他经济的经营单位或者个体的组织结构体系。电商也有很多的形式，比如淘宝、京东，很多人可以入驻进去，为那些想要做电商提供一个平台和流量资源。还有微信的社交平台，新兴出一批微商和人员，微信的社交平台也为这些提供了平台和资源。所以电商并不是一个行业，而是一个平台和资源。
电商卖的东西很多，服饰类、化妆品类、食品类、电器类等等，其实这才是行业细分，所以不能单独的去说电商行业。服饰现在竞争力较大，所以这个行业前景不太大，就看运营如何来运营，而我们新出的一些产业，服务行业和养生系列的行业前景是很大的。现在的宠物用品市场却很大，不管是线上还是线下。行业发展前景好，不管是做线上还是线下，都会好，所以不能单独的去定义电商的这个行业发展前景。电商是现在这个给大众提供的的资源和平台。
目前主流的平台主要是传统电商平台，比如淘宝、京东、拼多多，还有就是社交类的电商平台，比如、快手等
对于新手首先肯定要选择门槛比较低的平台，这样起步会容易一点，像京东、天猫入驻费就很高，对于新手来说，如果资金不是很充足的话不建议去做;
目前拼多多是一个比较火的平台，但是过去做的基本上都是在淘宝上做了很多年的，还有就是去处理尾货的，大家也都了解拼多多基本上都是一些低价产品，打价格战，对于新手来说，竞争环境过于恶劣，是不太建议去做的;
剩下就是淘宝，这个平台发展到现在，规则也比较完善，市场的包容性也很强，低端、中高端都有，用户信赖度也比较高，如果从淘宝入手，也更能掌握一些电商的核心，后期想做其他平台也会容易一点。
所以传统电商平台来看，选择淘宝会更好一点
但是社交电商的门槛相对来说也会高一点，不是所有人都适合做，什么样的人适合做呢?
和传统电商可以选择网上的批发网站相比，社交电商更需求一手货源。
首先相对于大主播有固定的合作方，一些小卖家没有经验和带货基础是很难谈合作的，而淘宝联盟、精选联盟这些高佣平台也没有那么好做，价格没有什么优势，利润空间也很小，所以不建议选择。
而且就直播带货来说，货源的稳定性也很重要，这些平台的库存，包括发货时间、售后等都是不可以把握的，一旦直播间爆了，库存跟不上，就是一个很大的问题，直播带货最重要的就是。
虽然传统电商也会烧直通车，但是只要一个款爆了，权重上去，后面即使不推广的销量也是比较稳定的。
而社交电商对流量需求更大一些，我见过不少卖家都是靠信息流推广砸钱硬堆上去的，多的一天就能烧个几十万，只要投入产出比可以，有多少砸多少，所以你没有充足的资金，这种你是玩不了的。
一个好的主播对于社交电商来说很重要，这也是社交电商的特性，但是好的主播并没有那么容易找，每天开直播的人很多，但是流水多的主播并不多，还是看主播的能力。
大数据时代电商怎样做好运营数据分析
核心指标：UV、转化率、客单价、毛利率、推广ROI、重复购买率。
在核心指标的基础上，逐步对媒体、用户、商品、营销等对象做详细指标；同时在内部运营绩效方面进行：、商品、仓储物流等。
，网站数据分析，针对产品来说。(用Taste Analytics Signals平台对Amazon某热销汽水的分析结果)
就围绕产品如何运转，做封闭路径的分析。得出产品的点击是否顺畅、功能展现是否完美 。
同时收集并分析出目前销售占比的几款产品的转化率、流量情况、库存情况、补货周期、价格、及打折方式等等信息。
第二、研究客户的访问焦点，挖掘客户潜在需求。
如果是以交易为导向的电子商务网站，就是要研究如何高效的促成交易，是否能出现联单！自己的能抓取到的原始数据有多少呢？
你要做好趋势分16、电子商务背景下企业营销策略析
在电商行业如何进行大数据分析的
具体来看，目前越来越多的企业已经把大数据上升到战略资产这样一个位置，从大数据市场整体规模来看，今年我们预计整体增长的速度应该会超过30%，预计到2016年，整个市场规模会突破100亿这样一个规模。从整个零售企业数据的应用来看，应用率还不到5%，零售业大数据蕴藏潜力是无限的。零售大数据目前整体还属于市场启动的一个前期，零售大数据是从2011年在开始出现的，马上就受到市场很大的关注。这里我们可以看到像阿里巴巴在2011年底的时候推出了淘宝指数，帮助买家卖家第三方用户群体分析自己的产品走向，或者搜索的一些热点，或者一些销售数据的趋势等等。这个是在2011年底的时候出现的，而大数据目前我们判断是属于市场的启动前期。为什么?虽然说已经有很多应用出现，但是主要是在企业内部，进行企业内部资源优化配置这样一个过程当中，或者说资本市场虽然很关注，但是以大数据为核心竞争力来进行上市的企业还没有出现，所以我们判断未来三到五年，零售业大数据发展情况还是会从探索期慢慢步入到快速发展这样一个阶段，但是时间还需要三到五年。当用户在电商网站上有了购买行为对比分析和细分分析之后，就从潜在客户变成了价值客户。
我们一般都会将用户的交易信息，包括购买时间、购买商品、购买数量、支付金额等信息保存在自己的数据库里，所以对于这些客户，我们可以基于网站的运营数据对他们的交易行为进行分析，以估计每位客户的价值，及针对每位客户扩展营销的可能性。
大数据改变零售业 电商加紧布局产业发展
31、电子商务环境下财务管理信息化建设的研究大数据改变零售业 电商加紧布局产业发展
2013年国消费品零售总额的增长速度喂13%，虽然保持了增长的态势，但整体增长速度趋于放缓。而相对于整个网上零售来看的话，增长50%，虽然相较于过去几年，网上零售速度已经放缓了，但是还是高于整体的消费品零售的增长速度。另一组数据，我们可以看到2014年上个季度的时候，网上零售占零售总额的超过10%创历史新高，在这样一个大的背景下，传统实体的零售是受到很大的冲击。
零售业大数据应用应运而生
首先从产业发展的需求来看，大数据可以帮助零售企业来洞察消费需求，零售企业在面临市场的变化，消费需求变化这样一个大的背景下，需要根据消费者需求的变化来调整我的战略。而这个时候就需要大数据技术来做支撑，在充分了解消费者需求的前提下，企业要重新定义自己的价值，这个时候也需要大数据来做支撑。第三个我们看到目前线上线下趋同这样一个趋势已经非常明显了，线上企业通过电商平台或者移动平台来发展线上的业务，线上电商企业来开展线下的业务，全渠道零售这种模式离不开大数据的支撑。从产业创新模式来看，一个是C2B，会把原来以卖方为主的模式转移到以买方为主，而由用户的购买来驱动企业的生产，在这个过程中需要三个支撑体系。一个是需要非常个性化的营销，第二个需要非常柔性化的生产，第三个需要化的供应链。而这三个支撑体系对大数据的要求和大数据的处理提出了更高的要求，这都离不开大数据的一个支撑。
第二个是一个O2O的例子，线上线下融合发展这是未来一个趋势，而在O2O过程中不可避免会产生大量的数据，怎么利用这些数据更的为消费者提供服务，让消费者快速的精准的找到自己想要的商品，以及如何帮助消费者购买到质量有保证的商品，这些背后都需要有大数据支撑。这是整个零售业大数据发展的一个契机。
接下来我们看一下整个零售业大数据的类型，按照企业的界限，我们可以把零售业大数据分成内部数据和外部数据这两种类型。而从线上企业和线下企业看，在企业发展信息化的初期，其实这个数据的量级，应该是从兆B到TB的级别，类型主要包括交易数据，比如运营数据，比如供应链的数据，比如用户的数据，这是零售企业数据主要的类型。而进入大数据时代以后，零售企业数据的类型从企业的内部扩展到企业的外部，而这个量级也从TB发展到ZB这样一个量级。数据的类型也从刚才提到的一些用户数据、运营数据、交易数据，目前已经发展到了外部一些交互的数据，直到我们的大数据，是这样一个走向。而现在我们来看线上企业和线下企业，从这边这个图可以看到，比如像店铺或者渠道这样一些数据，是具有线下这些属性的，是属于线下范畴。而像流量、转化率等等这些，是线上零售所特有的数据属性。这是整个零售业大数据的类型。
零售业大数据发展趋势
点是交叉串联，零售企业线上线下协同发展或者融合发展是未来一个趋势。怎么样利用大数据来实现线上线下企业交叉串联分析，这是大数据未来需要研究的一个方向。
第二个是价值衍生，可以理解成怎么样实现大数据充分的应用，有两个方向，一个是线上企业，线上企业的方向是把88、湖南农村电子商务的现状与发展策略研究自己整个平台发展成一个数据产品，比如阿里巴巴首先他自己是一个平台，同时他具有自己的技术研发，衍生出来成为一个数据产品，这个产品既包括平台数据产品，也包括后来跨界的金融相关的一些产品。线下企业的做法，如果有多年积累的这些传统的零售企业，做法是我可以开放我的数据资源，比如国美就开放他们的供应链数据，通过与战略合作伙伴的数据共享，让数据价值发挥到。
大数据时代下电商园 怎么样走出创新之路
78、电子商务企业的盈利能力分析大数据时代下电商园 怎么样走出创新之路
随着电子商务持续高速的发展，各地的网商和电子商务服务商集聚和互动，催生出众多电子商务园区，信息、交易、技术等电子商务企业如雨后春笋般不断呈现，电子产业园正在成为电商产业发展的重要载体。
以上是94、大数据环境下电子商务的发展探讨小编为大家分享的关于
电子商务论文课题
24、电子商务的发展对我国贸易的影响电子商务论文课题
1、电子商务对贸易的影响及对策研究
2、中小企业的电子商务发展的现状及对策
3、B2B电子商务的未来趋势--全程电子商务模式研究
4、我国跨境电子商务发展研究
5、完善电子商务税收征管问题的探讨
6、电子商务视角下农村物流配送问题探析
7、电子商务背景下企业营销模式分析
8、物流快递业与电子商务协同发展研究分析
9、电子商务全球化对我国经济的影响
10、电子商务环境下茂名生鲜农产品冷链物流一体化运作模式研究
11、“互联网+”背景下电子商务产业聚集区建设研究
12、跨境电子商务企业绩效影响因素实证分析
14、浅析电子商务网络财务会计发展方向
15、电子商务网络营销平台的安全性分析
17、关于周口农村电子商务发展问题的研究
18、跨境电子商务物流模式创新与发展趋势
20、电子商务O2O模式存在的问题及对策研究
21、电子商务对我国贸易的影响及发展对策研究
22、跨境电商背景下的电子商务人才能力需求调研
23、基于因子分析和聚类分析的我国电子商务发展水平研究
25、浅析我国电子商务税收征管存在的问题另外，当今的所有的用户数据都来自于cookie或是APP使用行为等等，如用户属性，购买行为等，因其数据本身的局限性再从数据本身的一个维度的扩张来看 今天的数据也够不成大数据。因为大数据营销还处在一个概念普及的阶段，所以大数据未来的发展方向是指导整个营销行业趋势化或并不指导实际运用的作用和价值，而真正指导这个行业运用的还是小数据为主。这也是为什么如今的第三方DMP生存并不理想的主要原因。与对策
26、电子商务环境下的税收流失问题及其对策
27、生鲜农产品电子商务供应链优化发展对策研究
28、借鉴国外经验优化我国农产品电子商务发展研究
29、我国电子商务发展面临的问题及对策研究
30、大数据时代下电子商务企业的发展新方向
32、我国电子商务税收征管问题与机制创新研究
33、电子商务中消费者权益的保护
34、黑龙江省农村电子商务发展对策研究
35、跨境电子商务的人才需求与培养策略
36、论“互联网+”的酒店电子商务经营策略
37、大数据时代的电子商务服务模式革新
38、电子商务环境下的品牌资产研究--基于信息不对称的视角
39、基于智能手机的移动电子商务营销模式研究
40、我国旅游电子商务发展的现状、问题与对策
41、基于阿里数据的我国农产品电子商务发展现状及策略探析
42、基于O2O模式的乡村旅游电子商务发展探析
43、电子商务对传统会计影响分析
44、电子商务企业知识型员工流失原因及激励策略研究
45、文化距离、制度距离与跨境电子商务中的感知风险
46、消费者剩余视角的电子商务发展内驱力研究
47、基于数据挖掘的电子商务交易风险评估
49、我国电子商务B2C企业的发展趋势和经营策略体会
50、“互联网+”背景下电子商务服务外包企业经营生态链研究
51、电子商务物流管理的现状与发展
53、移动电子商务互动营销及应用模式
54、网络对电子商务物流消费行为的`影响研究
55、电子商务发展与促进新农村建设的辩证关系
56、B2C电子商务环境下鲜肉类食品物流配送模式的研究
58、基于电子商务环境下农产品网络营销策略浅析
59、现阶段电子商务的发展特点
60、国内电子商务发展问题研究与对策
61、物联网技术在电子商务物流中的应用
62、农村电子商务发展：现状与趋势
63、电子商务背景下我国货运模式的转型研究
64、我国跨境电子商务发展现状及政策创新研究
65、我国化电子商务研究现状分析--基于CNKI的文献研究
66、我国电子商务快递绿色包装策略研究
67、经济全球化视角下B2C跨境电子商务创新发展探析
68、我国电子商务物流发展的SWOT分析与对策研究
69、基于灰色关联模型研究电子商务与物流业联动发展
70、外贸企业凭借跨境电子商务提升竞争力的策略研究
71、O2O电子商务顾客满意度影响因素探究
72、移动电子商务时代的末端物流协同配送模式分析
73、低碳经济型电子商务的发展与研究
74、电子商务企业成本控制研究
76、浅析我国农村电子商务风险因素
77、我国农村电子商务发展与对策研究
79、旅游移动电子商务个性化服务设计
80、试论电子商务对贸易的影响及应用现状
81、日本农产品电子商务发展实践及借鉴
82、“互联网+”背景下我国电子商务发展研究
83、农村电子商务中的空间压缩与价值
84、电子商务环境下财务管理创新探讨
85、我国电子商务合同法律问题探析
86、电子商务背景下外贸企业发展路径研究
87、论电子商务对反避税原则的冲击
89、电子商务交易风险评估模型仿真分析
90、推进云南农村电子商务发展的对策建议
、“互联网+”背景下电子商务人才培养策略研究
92、旅游电子商务在旅游业中的应用前景展望
93、电子商务对制造企业供应链绩效的影响：基于信息整合视角的实证研究
95、互联网+背景下跨境电子商务人才培养策略浅析
96、电子商务环境下会计发展的新趋势
97、电子商务和传统商务之融合
98、B2B电子商务模式下的商务经济效率研究
99、浅谈农村电子商务产业发展中存在的问题及对策
100、大数据环境下的电子商务安全问题及对策
电子商务未来的发展会是怎样的？
电子商务未来的发展趋势将会是以下几个方面：
1. 移动化：随着移动互联网的普及和5G网络的到来，电子商务将更加移动化，移动端的交易量将会不断增长。
2. 数据化：数据将成为电商的重要资源，通过大数据分析、人工智能等技术，将更好地了解消费者需求，提供更精准的产品和服务。
3. 视频化：视频将成为电商的重要内容形式，视频购物、直播带货等模式将会越来越普及，提供更直观、电子商务通常是指在全球各地广泛的商业贸易活动中，在因特网开放的网络环境下，基于浏览器/应用方式，买卖双方不谋面地进行各种商贸活动，实现消费者的网上购物、商户之间的网上交易和在线电子支付以及各种商务活动、交易活动、金融活动和相关的综合服务活动的一种新型的商业运营模式。以下是电子商务论文课题，欢迎大家阅读。更生动的购物体验。
5. 跨境化：跨境电商将成为未来电商的重要发展方向，随着全球化的推进，跨境电商将为消费者提供更多元化的选择。
6. 个性化：消费者对个性化产品和服务的需求将不断增加，电商将通过大数据和人工智能等技术，提供更符合消费者需求的个性化产品和服务。
7. 绿色化：环保和可持续发展将成为电商的重要议题，电商企业将更加注重物流和包装等环保问题。
总的来说，未来电子商务将75、我国C2C电子商务模式下的税收法律制度探究更加移动化、数据化、视频化、社交化、跨境化、个性化和绿色化，随着技术的不断创新和消费者需求的变化，电商的发展将会不断迎来新的机遇和挑战。
大数据能为电商带来哪些转变？
数据分析有两个层次：我们总是说大数据为我们的生活提供了很多便利。大家最直观地理解大数据可能是因为电商行业。因为电商平台大多会给你的都是自己想要的产品，所以可以说很了解你的喜好了。除了这些常见的东西，大数据还能给电商带来什么样的变化呢？ 薯片 科技 通过整理发现了一家基于大数据的零食垂直跨境电气商务平台 -Snackoo。Snackoo通过对垂直细分市场的磨练和数据沉淀，为用户提供更好的服务。那这个电商平台是如何利用大数据的呢？
19、电子商务物流服务业发展现状及对策研究1. 严格控制新产品进入。除了网站上经常缺货的网红零食之外，通过大数据的筛选团队每月挖掘 50种到100种新产品，对新产品的加入控制非常严格。
2.建立稳定的供应链。就是我们常说的断货问题。他们是如何解决这个问题的呢？Snackoo的想法是自建库存。他们在硅谷拥有2万坪的自有仓库，可以保证供应不断。这条供应链能打造起来的原因除了资金能补给得上之外，最重要的就是，Snackoo瞄准的是垂直细分的跨境零食电商。通过大数据分析之后发现垂直细分的市场虽然目标用户人群数量会少，但却更容易把每一个环节打磨好。
线上导流作用。
电商平台如何利用大数据做好用户体验
57、电子商务B2C模式与O2O模式对比分析在，通过大数据人物画像来实现流量个性化已非新鲜事，同时在大洋彼岸的美国，目前已经更进一步，通过的数据分析平台，电商可以通过社交平台等数据对用户个性特征进行分析，从而实现更精准的营销，而且并非“财大气粗”的中小企业也可以享受到这样的。
48、电子商务对经济贸易的影响与应对策略分析不是所有的行为数据都有价值对于电商而言，其对大数据分析的主要需求可以体现在两方面，一是快速反应出问题所在，二是发现新的用户群体
对于备受关注的后者，电商希望通过智能联网分析已有的数据，发掘并预测出用户的兴趣所在，用户购买积极性，并将产品推向特定人群。
目前业界的普通实现方式是，通过用户网络上留下的历史信息、记录，来猜测喜好，例如相关图书、机票航班等，但失算之处可能在于精准度和时机不尽人意，比如用户已经旅行归来，系统还在往返机票。
目前美国有一种研究方向，通过非结构化数据分析技术对用户进行个性化维度分析，包括对用户在网络上更新的个人状态信息进行分析，如Twitter、Facebook，推定用户个性及特征，以精准定义个人并实现标签化，同时反馈给商家并与目标市场用户相匹配，从而实现产品的关联。
对此，美国数据分析科学家、Taste Analytics创始人及全美可视化研究中心的Derek Wang(汪晓宇)博士表示，传统的方式需要基于大量的行为数据进行分析，并相信所有的动作具有价值，但事实却并非这样，容易造成对精准度和时机的把握不尽人意;而通过对人在网络上留下的真实语言、说话方式、评价内容等进行个性化维度分析，更贴近人真实的本性，这当然也包括购买喜好，只有这样才能实现更加准确的产品购买需求挖掘。
电商商户的“”
目前，该分析技术在电商平台上更能直接释放效力的方式，便是针对中小型商户的解决方案：对用户产品评价进行分析，来优化产品、提升用户体验。
Derek Wang举例道，通过Taste Analytics Signals数据分析平台，亚马逊平台上的耳机商户，可以对平台上用户的产品评价及Facebook上的留言进行语义分析，得出对耳机品牌、电池寿命、品种型号的用户反馈，以及不同产品间如Bose与Sony的产品分析。
这对于美国为数众多的亚马逊、新蛋、易贝商户而言无疑十分受用，其可以及时对产品和销售过程进行优化。
另一个典型应用是电商平台本身。美国某着名的大型家居销售企业，在其电商网络平台上，通过网络流量来买卖产品。利用数据分析平台，其不仅发现并解决了用户消费时连刷2次的问题，同时观察到网络流量在一周中的不平均分布，后续通过市场促销，改变了市场营销过程。
决策在数据之上而非数据本身
用户的特征来自于文本分析，用户在网络上说的每一句话都将可能成为分析点。无疑更多的数据将有力于对用户行为进行匹配，提高分析准确性，而这方面社交平台则提供了一个很好的非结构化数据的来源。
事实上，美国电商本身已经在开始着手整合社交网络的数据信息，例如闪购网站Myhabit建议用户通过亚马逊账号登陆;电商Macys需要用Facebook账号登陆(这样的整合在国内也并不鲜见)。对于用户，这样的登陆方式更方便快捷;对于商户，可以将个人信息关联起来;而对于大数据技术/服务提供商，数据分析服务便可以由此展开，进行深度数据挖掘。
在Derek Wang看来，此项围绕人的非结构化数据分析平台服务，不仅能提升结果的准确性，更重要的是它建立的不是一个系统，而是一个增强智慧的过程。毕竟仅基于既有行为的数据分析会导致可能的失败，小到上述提及的机票，大到金融领域采用数学模型的危险性在次贷危机中已经暴露无疑。
“由机器提取的数据内涵，通过图像的方法展示给企业决策者，决策者通过与机器互动后做出决定。数据分析平台是辅助企业决策者的工具，也是它的价值所在。” Derek Wang说道。
不谋而合，《》资深撰稿人史蒂夫·洛尔曾着书大数据时评论，虽然决策活动对数据与分析的倚重与日俱增是大势所趋，但同时还要让常识发挥应有的作用，经验与直觉仍然在决策中占有一席之地，而好的直觉又往往建立在大量数据分析基础之上。
机器与人分工合作才更好，更加值得一提的是，直观的图像可视化的呈现方式，使得电商及商户的内部分析师即使没有IT背景，也可以轻松地掌握产品动态，从而帮助其赢得市场。
大数据确有裨益，但并不是所有企业都能成功掘金大数据;只有那些富有远见、重视系统且敢于投资的公司才会有所斩获。对于零售业而言，有三个重要战略可帮助电子商务成功运用大数据。
不必纠结于大数据到底是什么，试图计算出多少数据才算大数据是不明智的。首先，没有确切的数字或数量级可用作数据量的分界线，因为大数据不在“量”，而在“全”。通过对全面数据的分析可以发现相应的趋势，进一步预测未来。想要掌握大数据，必须具备“大数据”的思维模式，即关注于那些已帮助完成了某项任务的数据。从庞大的历史数据中寻找规律，从而预测未来;或者找出有关因素，对搜索数据的系统进行改善，获得正确数据取得利益。
如何获取大数据?
大数据被炒热和巨无霸企业在其中获得的巨大商业价值密不可分，但这并不意味着大数据是只有大公司才买得起的“玩偶”。小公司也能拥有自己的“大数据”。虽然大多数电商企业仍处于起步阶段，但它们也可以收集数据，挖掘人才帮助做出更加明智的决定。数据分析可以从小数据开始、效果立竿见影，随后发展成为大数据。即使一家小咖啡厅也能通过探寻顾客的饮用习惯、记录以及在线定位设置而建立自己的“大数据”。
尽管中小型企业还未完全配备企业先进的大数据线上工具和模式，但他们仍能从本公司历史数据中找出规律。例如，有了一两个月推广促销活动的历史数据后，服装电商公司就可以开始分析各个品类的销售表现情况，掌握一周或一个月内的最畅销和最滞销的销售品类信息，同时清楚了解长期内的平均增长率和复合增长率。这样的数据分析方法能提品销售额和产品销售表现的衡量指标，从而找出产品销售模式和趋势，做出下一步商业决策。这样将帮助企业实现更大的销售额，同时，无论有无市场推广活动，都可以产品的销售表现。
整合零售策略与大数据
此外，企业必须将零售策略与数据分析程度地相匹配，保证销售的实现。大数据的特点之一就是在于能够高速更新和处理信息。根据这一特性，商业数据一旦生成，就可以进行相应策略的制定，帮助公司赢得时间与空间调整市场策略，以最充分地发挥自身优势。这就像防洪预警：上游一旦有所警示，下游就应立即作出回应调整。例如，涉足线上的传统零售商，在一组货品的15分钟促销时间内，往往会准备三套应变策略，以确保商品按销售。 通过整合零售策略和大数据，企业将能够吸引更多消费者、为他们提供定制化服务，从而提升产品销售表现、增加销售额，进而扩大收益。