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随着电商的不断发展,网上购物变的越来越流行,这样让各大电商得到了很大的发展机遇。同样,随着更多电商平台的崛起,对于电商卖家来说增加的不止是人们越来越高的需求,还要面对更多强大的竞争对手。面对这些挑战的时候,就需要能够及时发现店铺经营中的问题,并且能够有效的解决这些实际的问题,从而提升自身的竞争力。所以,根据已有数据对店铺整体运营情况分析,了解运营状况,以及对未来进行预测,已经成为一个电商以及运营等岗位必不可少的技能。
意义:1.有利于电商加强科学管理,提高经营管理水平。
      2. 有利于电商实现简化管理,提高经营管理效率。
3. 有利于电商提高经济效益,增强店铺核心竞争力。
4. 有利于电商完善经济责任制,搞好店铺内部分配。
大数据分析的结果可以给电商带来决策影响,也同时关系到店铺的利益体现,大数据分析正在为各种企业带来了新的变化,主要是帮助店铺分析客户数据,进一步掌握了解客户数据,以便做出有针对性的决策。
研究内容:
大数据是目前比较火热的词汇,在大数据与信息爆炸的时代下,数据规模不断的增多,这些数据有很大的开发利用价值。大数据的发展也为电商发展提供了机遇,可以通过大数据技术为用户推送感兴趣的商品或者是距离用户较近的商品,有利于提高用户对商品的体验感也有效的缩减了商品运输的时间。在越来越快的时代发展节奏里,,开展商业帝国是很艰巨的事情,大数据技术的应用能够为企业的发展起到推动的作用。我的研究内容就是利用电商收集的非结构化的数据,来了解人们的习惯,借助用户数据开展电商自己的事务,进而对电商的销售进行分析预测,给出合理化的销售方案,提升电商的销售额。


研究的基本思路和基本方法:
思路及方法:
1.预测趋势
电商想要在激烈的竞争中让店铺更有竞争力的话,那么就要对需求有较好的了解,要预测市场的向,借助大数据,预测市场的发展趋势,并获取竞争优势,不管是社交媒体,客户的习惯,购买数据甚至是情绪的分析,过大数据分析都能协助电商确认在一段时间内的市场主导商品,获得先机。

2.辨认模式
通过获取用户的各种数据,尝试猜测用户的下一步的需求,这有什么作用呢?就是对销量不好的商品,如果借助于其他商品组合销售,就会有畅销的结果,就好比纸尿裤与啤酒的组合销售。通过我们的日常网上购物可以发现,当你购买商品进行结算时,会有一个”带走它”的选项,是你购买的商品的相关产品,这就是商家根据你的喜好推送的,且价格不会太高,消费者往往会选择性进行购买。这样将会有利于电商的销售额提升。

3.季节性购物
大数据在电商领域还能够协助企业结合预测趋势和辨认模式为用户提供季节性的商品,从而有效的提高商品的销量,这就是为何在节日之前,商家能够领先用户-步,引导购物,减少时间和精力的浪费。

4.更好的为客户服务
当客户对商品或者是服务有顾忌时,会有专门的部门进行处理,该部门已经发成了企业重要的部分之一。凭借大数据技术,电商平台能够更多的为客户提供他们需要的信息,经过客户产生的数据,为他们提供个性化的服务,有助于建立电商与客户的亲密关系。电商更加了解客户,那么就自然能够更好的预测客户的消费习惯,进而对自己的销售能够做出更加准确的预测。

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