大数据技术在O2O电子商务中的运用

王一翔

摘 要：目前，我国已正式进入互联网时代，互联网在人们日常生活的地位和作用愈来愈明显，进而转变其生活方式和环境。同时，其消费理念在大数据环境中也渐渐被改变，推动电子商务的进一步发展。本文将主要围绕大数据技术和O2O电子商务模式的基础认知展开分析，并提供前者在后者中的应用对策以供参考。

关键词：大数据技术；O2O电子商务；互联网

伴随人们生活水平的提高，其对消费中的服务要求也越来越高。而怎样满足此种消费要求，单纯依靠人力是无法有效解决的，这便需要人们开发出全新的技术和途径。O2O电子商务模式和大数据技术的应时而生，怎样融合二者让其发挥出最大优势和作用，成为现阶段急需解决的首要问题。

一、O2O电子商务模式与大数据技术的基础认知

1.O2O电子商务模式

所谓O2O（Online to offline）电子商务模式，具体是指一种线下、线上联合消费方式，利用无线或者有线网络为商家供应营销信息，把网络和线下商务契机融合起来，汇集高效的消费集体，完成在线付款，然后依靠不同方式的凭证，到实体店或者供货商处结束消费。

此形式属于传统电子商务发展到一定阶段的衍生物，利用这一消费行为能满足消费人员不同实际需求，为用户供应更便捷的服务。并且，商家可以利用网点信息传递范围广、速度快的特征，把大量消费能力迅速汇集起来，并能同时满足买家和卖家两方的要求。伴随电商的不断发展，O2O为店家的运营带来了诸多发展机遇，提高线下店家的核心竞争力，并且其不单单是把线上消费人员带到真实世界中，还能实现线下和线上的完美对接，为客户提供最大便利。

现阶段，在消费方式中当地消费依然占据较大占比，O2O形式能良好的把电商优势体现在当地消费过程中，推动线下店家向着更加健康、良好、可持续的发展。在此种背景下，企业要想提升本身服务水平，必须要时刻观察用户行为，了解其真实所需，加强和用户间的紧密联系，不断满足消费者的个性化要求，以此高效展现出O2O电子商务模式的推动性作用。

2.大数据技术

伴随科技的发展与网络的不断优化，大数据这一词在人们平常生活的出现率越来越高。最开始确定大数据时代来临的是世界知名企业麦肯锡，此企业在相关报告中说明：数据现已融入到目前各个行业与业务职能之中，变成一种不容小觑的生产要素。人们对大量数据的开发与利用，代表着一场新生产率提升与购买者盈余势头的崛起。将大数据界定成：实际尺寸远大于一般的数据库用具获得、储存、监管与剖析能力的数据集。并且提出，并非必须要大于规定的TB级别的数据集才可成为大数据。对人们来讲，这是一个抽象的定义，截至目前都没有一个统一的界定。大家较为认同的大数据说法从之前的3V发展到4V，再到如今的5V，从其具备的基础特点中不难发现（海量volume、迅速velocity、真实性veracity、价值value、多样variety，简称5V），伴随社会的迅速发展，巨大繁杂的数据资源也迅速的充斥在生活中的各个角落。在庞大的数据面前，以往的数据剖析也肩负着较大压力，怎样剖析处置变成一大难题。

而大数据技术，一般涵盖以下几点：数据可视化、数据剖析、文件体系、数据获得、云计算、数据库体系。所谓数据剖析，具体是指数据处置环节的关键之处。数据的价值形成于剖析进程中，对大量、不同样式、增长迅速、内容有效的数据展开剖析，在其中挖掘协助决策的潜在形式与未知的有关联系和其余真实信息的进程。和以往大量数据的处置环节相仿，大数据的处置同样涵盖获得和规定的运用有关的有效数据，且把数据整理成有利于储存、剖析、检索的方式；剖析数据的关联性，找出有关的性质；通过正确的形式把数据剖析的结果呈现出来等进程。完成数据剖析的最终目标是为了在与目标有关的数据信息中开发出大量数据信息，这些目标涵盖：预测解释数据，且明确怎样应用数据，检测数据的有效性，推断将来有可能出现的问题等等。

二、大数据技术在O2O电子商务中的运用

1.基于大数据挖掘下的精准营销

O2O电子商务模式作为一种线上与线下有机结合的营销模式，在实践应用过程中，需要企业对消费者需求、消费者行为习惯等具有更为精准的掌控，实现营销过程中主动权的有效掌握，以满足消费者实际需求，进行市场空间的拓展与市场份额的占领。这在一定程度上要求O2O电子商务对客户信息具有充分的了解，实现客户信息的深度挖掘与利用。而大数据挖掘技术则能够在大规模的数据中进行数据潜在价值的挖掘，从而为O2O电子商务企业提供充分、完整、有效的客户信息，实现企业对客户的精准营销。

通常情况下，在应用大数据挖掘技术时，O2O电子商务企业需从来两方面出发：（1）数据收集。即O2O电子商务企业为提升数据利用率，增强数据分析质量与效率，需要对所要收集的数据进行科学区分，确定数据类别与作用；（2）数据分析。数据分析是数据价值挖掘与应用的关键，在此过程中，O2O电子商务企业不仅需要对用户喜好、用户购买习惯等进行分析，也需要采用科学的研究方法进行相似群体的探究，了解相似群体消费行为，以为企业进行市场空间拓展提供信息支持，保證新用户、新业务、新产品研发质量。例如，O2O电子商务企业采用社交网络分析法，对用户关系进行研究，从中得到有价值的信息。并在此基础上，采用分类法进行数据进一步处理，明确数据之间存在的共同点、差异点，了解不同用户群体的消费行为特征与需求，从而使企业能够根据用户群体消费行为特征与需求，制定有针对性的营销方案，实施个性化营销方法，增强营销精准性。而这种精准营销，可有效提高消费群体在企业活动中的参与性，提升用户对企业的忠诚度，使企业获得属于自己的忠诚客户。并在此基础上，进一步进行数据挖掘，依据数据挖掘结果，掌握客户实际需求，为用户提供优质的个性化服务，形成良好品牌形象。例如，银泰网在实体店内构建了线上线下会员管理体系，并利用大数据挖掘技术，对会员信息进行深入分析，了解会员喜好、掌握会员消费习惯，并在线上线下交流中建立良好互动关系，实现精准营销。

2.基于大数据技术下的用户体验

大数据技术在O2O电子商务平台中的应用，可有效增强用户体验，促进企业与用户之间良好关系的构建。通常情况下，O2O电子商务系统为一个闭环系统，即通过线上宣传、营销、推广，调动客户消费兴趣，将其引导到线下体验店中进行体验，通过体验提升客户满意度，从而达成交易；并在此基础上，将线下用户体验情况进行收集，引导用户返回线上通过线上体验与交流，形成以用户为中心的服务闭环系统，一方面满足用户实际需求，另一方面帮助企业积累更多用户信息，便于企业对用户实际情况与需求的掌握，以便企业进行营销方案调整，进一步增强用户体验，实现潜在用户挖掘，实现企业增效增值。

而在此过程中，皆可利用大数据技术进行实践。以O2O跨境电子商务广告宣传与推广为例，企业可依据数据，如“艾瑞咨询研究显示，2014年与2015年跨境进口电商平均增长率超过了42%，2016年跨境电商跨境在进口总额中的占比超过11%，2017年中国跨境电商交易规模超过7.6亿元，预计2018年将达到9亿元。”以及客户页面浏览情况，进行数据挖掘，从中探寻用户访问页面存在的相关性，明确用户实际需求，并在此基础上进行宣传广告、推广信息的针对性投放。并根据用户广告类型点击率分析，获取用户反馈信息，进一步确定宣传内容，吸引用户进行线下体验，以增强交易额，降低退货率。又如，企业在与客户进行交流与沟通的过程中，可利用大数据技术改善企业与客户之间的关系。即根据客户在平台中的行动规律，掌握客户平台行动特征，了解客户真正需求，并根据市场变化情况，为不同客户提供不同类型的服务，以增强客户线上线下体验，提升客户满意度、认同感。

3.基于大数据技术下的物流流通

物流流通质量与效率是O2O电子商务企业，尤其是O2O跨境电子商务企业进行可持续竞争发展的关键。根据O2O电子商务模式特征可知，O2O电子商务主要是通过“线上下单，线下体验”进行商品交易的。因此，企业在进行物流管理时，可以实体店为商品流通的“中转站”与“仓库”。对此，合理选择实体店地址对企业优化发展存在重要的影响。而利用大数据技术可有效提升实体店选址的准确性与科学性。即，通过对本地经济发展情况、交通运输水平、消费者消费水平进行调研分析，获取有价值的数据，结合产品属性，遵循经济性、通畅性等原则，进行实体店地址科学选择。与此同时，为进一步提升物流服务质量，应明确认知物流“最后一公里”的重要性。对此，可利用大数据技术建立数据库，构建数据分析管理系统，对消费者消费信息进行收集与整理，并在此基础上，根据消费者收货地址、時间等进行科学分类，选择经济、便利、高效的配送方式将货物配送到消费者手中，以提升物流“最后一公里”服务质量与效率。值得注意的是，在应用大数据技术进行物流流通优化的过程中，应保证数据的真实性、充足性，并做好数据安全管理工作，增强大数据技术在O2O电子商务应用中的实用性、安全性、有效性。

4.基于大数据技术下的库存管理

库存管理是企业管理体系中的重要组成部分，不仅关系着企业的经营决策，也关系着企业生产管理。随着“互联网+”计划的不断推进，线上市场营销规模得到大幅度提升，营销产品类型呈现出多元化发展态势，电子商务竞争日渐激励。企业，尤其是中小微企业为寻求生存与发展，与第三方电子商务平台建立合作，形成产业链条进行线上线下营销。而在此过程中，在保证产品质量的同事，需做好商品生产与库存管理工作，降低库存过低或过高问题对企业经济效益的影响。而利用大数据技术，通过构建数据仓库，可有效提升商品库存管理质量，对商品流入与流出情况具有明确、清晰、全面的掌握。与此同时，根据库存流出与流出情况，可对线上市场供求关系具有明确的掌握，为企业经营决策提供数据依据，以制定产品生产与仓储规划，降低企业生产风险、库存管理风险，提升企业资金与资源利用率。与此同时，就淘宝平台而言，企业可利用大数据技术，对淘宝平台交易情况进行分析，并根据交易时间、交易商品类型、交易数额以及交易者基本特征（性别、年龄、喜好、地质等）进行库存管理的优化。并在此基础上，根据库存实际情况，制定生产规划，以提升企业库存管理质量与水平，提高企业在线上与线下市场发展中的竞争力。

三、结论

总而言之，在信息化、大数据时代背景下，大数据技术在电子商务中的应用已经成为社会与市场对电子商务经济建设提出的必然需求。本文以O2O（在线离线/线上到线下）电子商务为例，对大数据技术的应用进行了简要分析。分析显示，大数据技术能够为商务决策与管理提供强有力的数据支持，在市场营销、用户体验、物流管理、库存管理等方面具有重要价值，是推动O2O电子商务革新，促进其可持续竞争发展的重要手段。因此，认知与掌握大数据技术在O2O电子商务中的运用，现实意义重大。

参考文献：

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