“电商双超”京东和阿里如何利用大数据,电子商务论文.docx
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1、“电商双超京东和阿里如何利用大数据,电子商务论文在过去几年里,我们国家电子商务交易额一直以 的 2-3 倍的速率持续快速增长。2020 年我们国家电子商务市场交易规模达 10.2 万亿元,同比 2020 年的 8.5 万亿元,增长29.9%.华而不实网络零售市场更是发展迅速,2020 年我们国家网络零售市场交易规模为 1.85 亿美元,超越美国,成为世界第一电子商务大国。而在 2020 年 11 月 11 日天猫双 十一 节当日交易额就高达 571 亿元,更是让人们看到了中国网络零售市场发展的宏大潜力。毫无疑问,电子商务正在成为拉动我们国家国民经济快速可持续增长的重要动力和宏大引擎。那么在大数
2、据备受青睐的今天,我们国家的电商们该怎样主动拥抱大数据,与之来一场华美的起舞呢?我们以 电商双超 的京东和阿里为例来探究一下吧。随着阿里巴巴、京东等电商巨头的相继上市,网上零售市场 双超多强 的格局和竞争态势日渐清楚明晰。淘宝、天猫、京东无论是市场份额、业务创新,还是品类丰富度都位居第一梯队,处于领先地位。其他电商企业则努力在细分市场稳固地位,在品类、形式等方面寻求突破。一、提供千人千面的精准营销过去几年,京东高速发展,用户超过 1 亿,日 PV 量到达 2 亿,SKU保存库存配置的最小可用单位接近千万。在快速发展的经过中,京东积极利用大数据作为其竞争利器。利用大数据进行精准营销就是其利器之一
3、。大数据不仅仅仅是指海量数据的积累,它的另一个重要组成部分就是分析模型。运用大数据进行精准营销的关键是用户建模,即我们常讲的用户画像。几乎所有的电商都会基于用户的购买行为做精准营销, 千人千面 也是他们共同追逐的目的。 基于大数据分析的用户画像技术,一直以来都是京东大数据部的重点研究方向。 京东大数据事业部总经理王晓介绍讲。有别于其他电商平台,京东能够将其拥有的电子商务全经过价值链的所有用户数据引入用户画像的建模经过,进而更为精准地描绘出客户的全方位特征。所谓全经过价值链的用户数据,是指用户从阅读、交易、客服、配送和物流等所有相关的数据。京东当前运用 300 多个标签来定义客户特征,涵盖了诸如
4、用户基本属性、购买能力、行为特征、性格特征、心理特征、兴趣偏好等多个方面。用户画像技术的运用使得推荐、广告和搜索能愈加智能化地服务于用户。例如不同的用户在不同的时点对同一搜索词的搜素,就可能会有完全不同的购买意图。巧妙地针对不同用户的属性特征、性格特征、购买能力和行为习惯,结合用户行为的前后分析,恰当地陈列或推荐符合其消费偏好的商品,能在很大程度上提高用户的购买转化率和重复购买率。二、优化供给链中库存、配送的管理作为电商巨头的京东拥有庞大的商品量,面对成千上万的商品,怎样能够减少缺货,及时补货,显得尤为重要。假如只是依靠后台人工来完成这个任务,挑战太大。京东运用自动补货系统,依靠预测模型,根据
5、商品的销售数据和市场预测,在某些商品的库存量到达设定的预警数值时,就自动发送订单给相应的供货商下单订购,来到达快速及时补货的目的。现货率是商业流通领域的一个重要指标。它通常是指在售商品中,有库存的货品的比例。京东发现,现货率这个指标在电商运用中往往并不能真实反映某些商品实际的有、缺货状况。比方,某些商品在交易繁忙阶段显示的现货率往往大大低于在交易不繁忙阶段的现货率。比方某些商品顾客在白天交易高峰期时期往往很难买到,而在深夜的6 到 8 个小时里通常有货,很容易买到。由于在电商运营中现货率指标往往与时间段有关。而且某些商品在顾客没来的时候显示有货,也不能代表其在顾客来的时候就一定有货。因而,京东
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