《大数据在中国B2C电子商务精准营销中的应用研究.doc》由会员分享，可在线阅读，更多相关《大数据在中国B2C电子商务精准营销中的应用研究.doc（47页珍藏版）》请在taowenge.com淘文阁网|工程机械CAD图纸|机械工程制图|CAD装配图下载|SolidWorks_CaTia_CAD_UG_PROE_设计图分享下载上搜索。
1、Four short words sum up what has lifted most successful individuals above the crowd: a little bit more.-author-date大数据在中国B2C电子商务精准营销中的应用研究大数据在中国B2C电子商务精准营销中的应用研究大数据在中国B2C电子商务精准营销中的应用研究 摘 要：进入21世纪，网上购物已经成为一种潮流和时尚，也刺激和带动了中国B2C电子商务的快速发展，京东商城就是一个典型的代表企业。大数据的出现为电子商务的进一步发展带来了新的契机，因此研究大数据时代电子商务企业的精准营销策略具有很
2、高的实际应用价值。 本论文的研究方法为定性研究，通过深度访谈的方法，以京东商城为具体研究对象进行研究。通过对京东商场的具体研究分析，理清B2C电子商务企业收集、整理、存储和分析大数据的流程；分析用户多次的购物记录形成关系网，知悉更多用户的购买习惯和喜好；将客户分为不同的类型，将个性化的信息推荐给客户，以客户为中心，进行实时营销和精准营销。但本文仍存在诸多不足之处，希望在后续研究中能使研究对象进一步细化，并且将案例研究进一步地深入。 关键词：大数据；电子商务；精准营销；京东商城 1 绪论 从20世纪互联网出现至今，互联网已经越来越融入人们的生活，不得不说，网购已经成为了一种潮流和趋势，已经成为了
3、相当一部分人生活中不可或缺的部分，同时，也带动了中国电子商务的发展进程。 网络交易规模的不断扩大和增长，对于电子商务行业来说是一个难得的发展机会，但机遇与挑战永远是并存的。过去传统的粗放式营销方式开始逐渐转变为精准式营销，精准营销就是在精准定位的基础上，依托现代信息技术手段建立个性化的顾客沟通服务体系。这种精准式营销方式主要特征就是以客户为核心，营销的目的就是实现与客户之间的交易，只有制造出令客户满意的产品，充分满足客户的个性化需求，才能够实现交易，与客户保持良好的合作关系，充分实现收益，获得较高的投资回报。 随着网络的发展和技术的进步，从2009年开始大数据这个词语越来越多地被人们所提及。不
4、可否认，“大数据”一词在整个世界范围内也越来越热， “大数据”时代已经来临。2013年也被中国媒体广泛称之为 “大数据元年”。不得不说，大数据的时代已经来临了。京东（JD.com）是中国最大的自营式电商企业， 2014年5月，京东在美国纳斯达克证券交易所正式挂牌上市，是中国第一个成功赴美上市的大型综合型电商平台，与腾讯、百度等中国互联网巨头共同跻身全球前十大互联网公司排行榜。2014年，京东市场交易额达到2602亿元人民币，净收入达到1150亿元人民币。 最近两年，大数据在电信、医疗和公共交通方面已有应用，但在B2C的电子商务网站方面还未得到广泛的运用，所以本论文的研究问题可以归纳为两个方面：
5、 如何通过大数据技术获得有利于对B2C电子商务企业的顾客信息挖掘？ 如何将大数据技术分析处理后的数据运用于B2C电子商务企业的精准营销中？ 本文的研究目的总体可以分为以下三个方面： 对于B2C类型的电子商务企业而言，收集的大数据主要包括消费者的购买行为，对其进行整理和分析，可以预测消费者的下次购买行为，可以为企业在精准营销过程中节省大量的人力、财力和物力，减少成本扩大收益。此外，通过精准营销能够很好地维护企业和客户之间的关系，提高客户满意度，真正做到以客户为中心。京东商城就是通过大数据的分析，来维护与网购客户的关系，提高客户在京东商城购买产品的频率和次数，最终提高客户对京东商城的忠诚度。 对于
6、消费者而言，B2C企业推送的产品信息更具有针对性，更符合自己所需购买产品的期望，减少搜索和寻找相关产品的时间，能及时快速地了解B2C企业的产品信息，帮助消费者做出购买决策，指导其消费行为。消费者收到京东商城发送的产品信息之后，直接就去京东商城的网站上面进行挑选和选购，节省许多时间和精力。 精准营销研究的侧重点大多在于客户关系管理方面的营销策划研究，基于行业的精准营销也大多集中于银行、图书、消费品等相关领域，但是随着大数据时代的来临，电子商务网站的精准营销研究相对来说就比较匮乏，这就使得本论文的研究更加具有创新性和实用性。 本论文主要以在B2C电子商务企业中非常有代表性的京东商城为研究对象，探索
7、大数据在电子商务精准营销中的应用。 2013年可以称为中国的“大数据元年”，以此计算，中国在大数据领域内的研究还处于最初的起步阶段，且处于宏观研究的层面，对于应用涉及的更加少。而且大数据的显著4V特征：（规模（Volume）、快速（Velocity）、多样（Variety）和价值（Value）由于数据的海量化，规模巨大化和多样化，单个数据的价值密度就显得较低，如何将大数据的海量化、多样性的特点与精准营销的精准性看似矛盾对立的两个方面在营销过程中充分完美地结合起来，最终成功实现营销，这将是本文的研究创新点。 2 文献综述 本章节通过对电子商务、大数据、精准营销等概念进行文献研究，然后通过大数据在
8、电信行业和公共交通行业的应用提供借鉴意义，为大数据能够更好地服务于电子商务行业的后续应用研究奠定基础。 2.1 电子商务 电子商务这一提法最初是由欧洲、美国等西方发达国家提出的，但是经过多年的发展和推广，电子商务已经在全世界的范围内遍地开户，占领了相当大的市场份额，基于这种情况，世界上的众多学者都开始针对电子商务进行了大量而细致的研究工作。 联合国经济合作组织（2007）把电子商务定义为：“电子商务是用开放式的网络作为交易的基础，并且依靠这一基础开展企业与企业之间、消费者与消费者之间、企业与消费者之间的商业上的往来”。 Daniel Amor （2012） 在电子商务：变革与演进一书中提出的看
9、法是：立足于电子商务带来的机遇和挑战，对电子商务涵盖的技术进行了评论，同时全是电子商务的核心理念，对于电子商务未来的发展前景进行了展望和评估。该书在对于电子商务的发展给予一定肯定的同时，也毫不避讳的提出了电子商务在发展过程中出现的诸多问题。 中国的电子商务企业相对于国外企业来说起步较晚，但是发展速度却不慢，而且劲头十足，但是，由于受到种种条件的制约，现阶段中国电子商务企业的研究大多还只是停留在理论层面。 张婷，朱邦毅（2014）针对中国当前B2C电子商务市场进行研究的同时，总结了B2C电子商务的三种模式：垂直型、平台型和综合型。并在此基础上，深入解析了各种模式的优缺点和利弊后，得出以下结论：传
10、统的大中型企业开拓销售渠道时比较适用于垂直型的模式；大中型企业在获得企业长远经营利益方面比较实用综合型模式；而平台型的模式则是中小企业最初进入网络交易市场的不二选择。 截至目前为止，针对电子商务企业在理论与实践方面的研究还非常少，这一领域还非常地薄弱，这就更加迫切地需要针对电子商务在B2C企业领域的实践进行更加系统的研究。 2.2 大数据 20世纪互联网出现，特别是进入21世纪以来，互联网的发展势头锐不可挡，无处不在的移动设备每时每刻都在产生着大量的数据，信息的交互更是时时刻刻都在处理大量的数据。此时，对于数据处理的实时性和实效性都提出了更高的要求，传统的处理手段已经不能胜任。因此，大数据技术
11、当之无愧地成为了一个最新的技术热点，并引起了世界单位内的广泛关注。 维基百科对于大数据的定义是“大数据是一个常规软件无法在一定时间内对其内容进行获取、整理和分析的数据集合”。大数据与海量数据相比，在数据体量、复杂性和产生速度这三个方面相较于传统数据的形态有了很大的超越，此外，也超越了传统技术处理手段的范围，还能够带来巨大的经济效益。 IBM公司将大数据的特征总结成为三个“V”：规模（Volume）、快速（Velocity）和多样（Variety），但是更多的人则将其概括为四个“V”，即规模（volume）、快速（Velocity）、多样（Variety）和价值（value）。 依据一般的信息处
12、理流程，大数据的处理过程可以划分为以下六个环节，分别是数据收集、数据整理、数据存储及管理、数据分析、数据显化及产业应用： 数据收集。数据收集是大数据处理过程首要的一环，也是基础。 数据整理。每年数据的产生量是非常大的，完成大量数据的收集工作之后，如何才能筛选出有用的数据，并使有用的数据顺利传递到下一环节，是大数据处理过程中必要的并且非常重要的环节。 数据存储及管理。数据存储和数据管理是环环相扣的，采用何种方式进行数据管理直接决定了数据存储的方式，同时数据存储的方式又决定了数据管理的深度和广度。 数据分析。开始比较早的传统数据处理公司具有明显的竞争优势，但是，以Cloudera为代表的基于开源软
13、件基础构架的数据分析公司由于能够较好地满足客户的数据分析需求，在这几年间取得了快速的发展。 数据解读。数据分析这一环节，起步比较早的传统数据处理公司同样具有一定的竞争优势，通过在传统业务之上融入新的知识，很快就成为该领域中的领头羊。 数据展示。这一环节中在一定程度上也可以称之为数据应用，大数据开始帮助管理实践。 2.3 精准营销 20世纪90年代，美国的莱斯特?伟门第一次提出了精准营销的概念。Zabin和Brebach （2004）提出了精准营销的4R法则，亦即正确的顾客（right customer），正确的信息（right message），正确的渠道（right channel）以及正确
14、的时间（Right time），通过把正确的信息在正确的时间通过正确的渠道顺利传递到正确的客户手中，借此真正实现对目标客户的购买决策形成有力影响，并促成营销目标的顺利达成。 刘征宇（2013）在精准营销方法研究中提出精准营销的方法应该分为三大类，分别是基于数据库营销的方法、基于Internet的方法和借助其他渠道的方法三大类。姜何（2014）用精细化营销来形容精准营销，指出所谓的精细化管理是相较于粗放式管理而言的，实施精细化管理，就意味着要开展客户细分，针对不同类型的客户实施不同的营销策略，充分了解客户的个性化需求，为客户提供所需的服务，实现营销目标。曹彩杰（2014）提出，精准营销体系应该以
15、网络和信息技术手段为核心，未来也许会替代传统的营销模式，并逐步发展成为现代企业管理营销发展的新态势。 中国三大电信运营商经过多年的经营，累积了大量的数据。目前大数据在电信行业中的应用主要体现在网络管理和优化、市场与精准营销和企业运营管理。目前面临的问题是，电信行业发展好应用大数据技术面临的最大障碍不是技术能不能实现的问题，而是数据孤岛无法充分共享的问题。所以，对于电信运营商来说，要真正的利用大数据并使其更好地服务于运营商，数据的统一和整合是第一步，也时最为重要的一步。 应用大数据手段可以将海量的数据进行一个集合，通过把离散的数据需求集合成交通管理的体系，来满足以往不能实现的需求。利用大数据技术
16、可以收集来自各方面的信息，这一点同样也可以应用于交通管理方面，可以应用大数据技术提升城市交通管理的水平，有效改善交通状况。在利用大数据技术治理交通方面，美国等西方发达国家最具代表性，在国内而言，深圳可以说是做得比较好的。 在B2C电子商务的精准营销中，首先利用大数据对客户进行“画像”，通过在网上的交易记录和购买情况，可以对客户情况有一个大概的了解，可以算是“素描画”。然后结合之前多次的交易情况，对客户信息进一步的补充和完善，形成关系网或关系链，这样客户的“画像”更加全面和形象，客户的消费行为和消费喜好也有一定的预测和判断。第三步就是制定销售策略，将客户分为不同的类型，通过邮件或短信，将个性化的
17、信息推荐给客户。最后就是评估大数据在精准营销中的效果和作用，通过实施精准营销前后的销售额的变化对比，来进行验证和证实。 3 研究方法 本论文采用深度访谈法作为研究方法，主要是基于以下两个方面的考虑： 一是大数据的研究总体来说还是处于探索和研究阶段，尽管很多个行业领域都在提及大数据，但并未得到普及，大数据更多的对人们来说只是一个概念而已。 二是企业出于商业保密的原因，很多企业内部的资料无从查找，为了能够获取更多详实的内部资料和数据，需要对京东企业的内部人员进行访谈。同时为了保证企业的正常利益，访谈内容中关于京东企业的内部资料和信息仅用于论文研究使用，不可用于商业用途。 内容分析法（Content
18、 Analysis）是指来源于新闻传播领域的一种分析方法， 通过定性分析与定量分析相结合的方式，针对传播内容进行系统化的客观分析，并且描述传播内容特征和检验传播研究假设的一种研究方法。 本论文主要通过对访谈的形式，对相关人员进行访问，并对访谈的内容进行分析，将其运用于大数据在B2C电子商务精准营销中的应用研究。 本论文选取京东商城为研究对象，针对京东商城使用大数据在电子商务精准营销中的应用情况进行深入研究。之所以选择京东商城为例，有三方面的原因： 京东商城是中国目前最大的自营式电子商务企业，已经积累了大量的数据信息。京东商城无论从规模还是盈利能力，在B2C电商市场中都是很具有代表性和影响力的，
19、具有研究的价值和意义。 京东商城经过多年的发展，在中国自营式B2C电商中的市场占有率高达一半，具有良好的消费者群众基础，便于进行调查问卷的发放和收取工作，方便进行数据的收集，为后期进行数据分析奠定了基础。 京东商城尽管在行业中处于领先地位，但并非处于龙头老大的地位，希望可以通过借助于大数据的契机来缩小与天猫商城的差距，更加巩固京东商城在B2C电商市场中的地位。 鉴于以上三点，本文特意选择京东商城作为研究对象，重点研究和分析其如何使用大数据在B2C电子商务精准营销中进行应用。 4 研究过程 本章节将针对大数据在B2C电子商务中进行精准营销的具体过程进行研究，这部分内容可以划分为两个阶段和三个过程
20、。第一个阶段是数据的收集和处理阶段，第二个阶段是数据的应用阶段。在数据的应用阶段可以划分为三个过程：第一是运用大数据为客户进行画像，第二是补充完善客户信息，形成关系网或者关系链，第三是制定营销策略，首先将客户分为不同的类型，针对不同类型的客户采取不同的营销策划，确定营销策划后通过邮件或者短信的方式将个性化的信息推荐给客户，真正做到以客户为中心进行实时营销和精准营销。 4.1 大数据收集和处理阶段 结合第二章节中已经提及的数据收集和处理过程，将B2C电子商务中的数据收集和处理过程划分为数据采集、数据清理、数据存储及管理和数据分析四个部分。 对于B2C电子商务公司而言，在决定采集数据之前，必须明确
21、哪些数据有用需要采集，哪些数据没用不需要采集，这些数据必须区分开来，避免进行不必要的数据采集。经过第一阶段的数据收集工作，进入到数据整理的环节。数据整理，顾名思义，就是对收集到的数据进行处理，也可以成为数据预处理。在这个阶段的主要工作就是做好数据处理前的所有准备工作，做好预备工作。 京东商城的用户量每年都在快速递增，大量用户产生了大量的数据信息，所有这些用户数据信息的存储和管理也是至关重要的。现在京东商城主要采用的是并行数据库的方式来存储和管理客户的大数据。并行数据库是高性能和高可用性的数据库系统，高性能体现在进行数据整理过程中，所需用的时间越来越短，处理的数据量也越来越大；高可用性指的就是并
22、行数据库的健壮性，换句话说，也就是并行数据库在进行数据处理过冲的一个节点或多个节点部分失效或完全失效时，整个系统对外持续响应的能力。 然而并行数据库系统的最大缺点就是灵活性不好，弹性差，这种特点对于刚成立的公司企业、对于中小型企业来说运用起来是十分有利的。京东商城通过使用并行数据库的方法，将客户的详细信息进行整理分类，便于后续的存储及管理，同时也为下一步的数据分析奠定了基础。 通过多种多样的渠道收集的各种数据，需要进行后续的整理和分析才能充分体现其价值，通过一定的分析得出的结果才能显示出什么内容是企业发展所需要的，并且使其产生一定的经济效益。对于京东商城而言，不同渠道收集到的数据，数据分析方法
23、也略有不同。京东商城通过多渠道和多种途径来分析数据，分析出用户的特征、地域、教育程度、浏览器、网络接入商、操作系统、终端类型等属性，为大数据的运用做好准备。 4.2 大数据运用阶段 在大数据运用阶段主要包含三个过程，分别为：第一，运用大数据技术为客户进行画像；第二，对客户信息进行完善补充，形成关系网或关系链；第三，制定销售策略，将客户分为不同的类型，通过邮件或短信，将个性化的信息推荐给客户，更多地以客户为中心，进行实时营销和精准营销。 用户画像可以很全面地展示一个用户的全部信息，是B2C电子商务企业运用大数据的基础。通过用户画像，京东商城无论是在精准营销领域、搜索引擎领域，还是在广告投放等其他
24、各种应用领域，都在原有的基础上进一步提升精准度，提高了信息获取的效率。京东商城通过一次购物记录描绘出用户的360画像，但这个画像相对来说是模糊的，不清晰的，需要通过更多的信息来核对，来弥补和完胜。大数据的关系网或关系链正好提供了这些数据和信息。 通过大数据的360度画像和关系网，京东商城对自己的客户有了更详细的了解和认识，为下一步大数据的销售策略提供了极大的帮助和支持。通过大数据的分析，京东商城的营销策略一方面以客户为中心，另一方面借助于互联网的优势进行实时营销和精准营销。 以客户为中心，企业能更好地为客户提供服务，满足客户的合理需求，完成企业自身产品的销售，并逐步在客户中塑造出良好的企业信誉
25、和口碑，为企业自身的长远发展有很好的帮助和影响。京东商城对于用户的网络行为数据和用户所发布的内容数据非常重视，因为京东商城认为使用这些数据可以对客户进行更加深入的了解并判断客户的潜在需求。因此京东商城每次推出新的产品或服务的时候，都可以快速的推向市场。而当产品和服务推出之后，京东商城会利用大数据技术对消费者在网站上留下的点击、购买、评论和推荐等数据进行分析，对该款新产品或服务的受欢迎程度进行打分，还可以预测出消费者是否会为该产品或服务买单，根据预测的结果来决定是应该继续推广这款产品或者服务，或者是停止推向市场。 大数据时代用户的多场景、多渠道、多样化的需求已经给传统营销产业带来了影响和冲击，也
26、为营销实时化带来了新的机遇。面对这种机遇，京东商城应该根据自身条件尽快制定有效的实时营销策略，建立高效的实时营销系统，从而提高企业的服务水平，培育客户的品牌忠诚度。 在大数据时代，随着大数据技术的日趋成熟、数据量的日益增长、数据类型的丰富多样使得更加深入的精准营销成为一种可能和必然的发展趋势，因此京东商城在进行营销活动时需要依托大数据，加大精准营销在营销活动中的比重，这样能够大幅降低营销成本，显著提高营销效率。仅仅掌握大量的数据和信息并不具有太大的价值，只有对数据进行专业处理，挖掘出数据中间所隐藏的巨大价值才能体现大数据的战略价值。而对大数据进行专业化处理和分析的最重要的方面就是进行数据挖掘。
27、 通过本章的研究分析，可以看出京东商城在大数据时代下精准营销的具体过程，归纳总结为两个阶段和三个过程。第一个阶段就是京东商城进行数据收集和处理阶段；第二个阶段是京东商城运用大数据进行分析的阶段。在京东商城运用大数据阶段又分为三个过程：第一，京东商城利用大数据为客户进行360度的客户画像；第二，京东商城对客户信息进行完善补充，形成关系网或关系链。第三，京东商城制定销售策略，将客户分为不同的类型，通过邮件或短信，将个性化的信息推荐给客户，更多地以客户为中心，进行实时营销和精准营销。 5 研究总结 本论文主要研究大数据在中国B2C电子商务精准营销中的应用研究，通过第四章的研究分析，本章节主要是从三个
28、方面做出研究总结，分别是研究结论、研究建议、研究局限与展望。 结合本论文第一章节中提出的两个研究问题（如何通过大数据处理技术，得到B2C电子商务企业所需的信息，以及如何将分析处理后的数据运用在B2C电子商务企业的精准营销中），通过本论文的研究总结，得出结论：京东商城主要采用的是并行数据库的方式来对存储和管理客户的大数据；京东商城受到QQ圈子的启发，将在京东商城网购用户的所有购物记录整合起来，形成京东商城网购用户自己的购物圈子；将客户分为不同的类型，将个性化的信息推荐给客户，以客户为中心，进行实时营销和精准营销。 在大数据时代，越来越多的用户行为都会被记录，这些都是数据，而电商企业所拥有的用户数
29、据也会越来越多，面临技术手段的漏洞，这些数据也同样面临泄露或被滥用的可能，将会对企业的形象、品牌和口碑等带来重大的影响，营销数据的安全和隐私权的保护已经成为一个重要的课题和电商企业必须关注的问题。 随着大数据时代的进一步到来，电商行业的不断发展，新的大数据技术的涌现，营销理念的不断变革，电商企业在大数据时代还会有新的营销理念、营销模式的不断涌现，需要进行更加客观、更加全面的研究。本文的研究还有很多方面有必要做深入研究，可进一步细化研究对象，进一步深入案例研究，这也为笔者下一步进行研究指明了方向。 参考文献： 1Author， Central C.， & Ambiga， Dhiraj D. （2
30、013）. Big Data， Big Analytics： Emerging Business Intelligence and Analytic Trends for Todays Businesses. 2Frank， J. （2012）. Ohlhorst.Big Data Analytics： Turning Big Data into Big Money （Wiley and SAS Business Series）. 3Bill Franks， B. （2012）. Taming The Big Data Tidal Wave： Finding Opportunities in
31、Huge Data Streams with Advanced Analytics. 4Kotler， P. （2003）. Marketing Management （11th ed.）. Pearson Education， Inc. 5Lapis （2012）. Understanding Big Data . USA： The McGraw Hill Companies Viktor， MayerM.-Sch？nberger S. （2012）. Big Data： A Revolution That Will Transform How We Live， Work， and Thin
32、k. 6万后芬.市场营销教程（第2版）M.北京：高等教育出版社，2008. 7王方华.市场营销学M.上海：上海人民出版社，2007. 8王成文.电子商务环境下市场营销的变化J.法制与社会，2007，5. 9王森林，吴志玮.电子商务与企业成本竞争力J.商场现代化，2007，6. 10甘晓，李国杰.大数据成为信息科技新关注点J.中国科学报，2012，3. 11白云川.迎接大数据时代J.中国制造业信息化，2011，12. 12边凌雁.4P营销组合和7P营销组合的比较研究J.商场现代化，2007，2. 13苏兰君.现代市场营销能力培养与训练M.北京：北京邮电大学出版社，2005. 14李鲤.数据挖掘在
33、电子商务网络营销中的应用研究J.广西大学报，2011，2. 15杨涌斌.论精准营销的实现J.河南社会科学报，2012，4. 16张玉祥.对市场营销发展的新趋势的研究J.企业家天地，2007，4. 17陈刚，李丛杉.关键时刻战略：激活大数据营销，2014. 18陈娟.我国电子商务发展趋势J.创新科技，2006（8）. 19青虹宏.电子商务营销M.北京：中国铁道出版社，2012. 20高虹.浅谈电子商务对传统市场营销的影响J.电子商务，2007，50. 21涂子沛.大数据M.广西：广西大学出版社，2012. 22陶雪娇，胡晓峰，刘洋.大数据研究综述J.系统仿真学报，2013，8. 23舒尔茨.SIVA范式：搜索引擎触发的营销革命M.北京：中信出版社，2014. 导师：马书明 副导师：戴友榆-