從去年起，大數(shù)據(jù)（big data）一詞越來(lái)越多地被提及。在商業(yè)、經(jīng)濟(jì)及其他領(lǐng)域中，決策將日益基于數(shù)據(jù)和分析而作出，而并非基于經(jīng)驗(yàn)和直覺(jué)，有人認(rèn)為“大數(shù)據(jù)”時(shí)代已經(jīng)降臨。
事實(shí)上，現(xiàn)在一般的大型企業(yè)都存儲(chǔ)了200TB（萬(wàn)億字節(jié)）以上的數(shù)據(jù)，企業(yè)擁有綽綽有余的數(shù)據(jù)來(lái)了解誰(shuí)在何時(shí)、何處、以何種方式購(gòu)買(mǎi)了他們的產(chǎn)品。但是，如果企業(yè)能夠了解消費(fèi)者背后的消費(fèi)動(dòng)機(jī)，即為什么會(huì)買(mǎi)或者為什么不買(mǎi)，就可以更好的掌握客戶。而這類(lèi)數(shù)據(jù)被稱為大數(shù)據(jù)，它們來(lái)自于諸如微博、視頻、網(wǎng)貼及其他非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)源。
英特爾公司的創(chuàng)始人之一戈登•摩爾在1965年發(fā)現(xiàn)了一個(gè)驚人的趨勢(shì)，即集成電路芯片上所集成的電路的數(shù)目每隔18個(gè)月就翻一番，該發(fā)現(xiàn)被業(yè)界譽(yù)為摩爾定律。后來(lái)也有被描述為微處理器的性能每隔18個(gè)月提高一倍，或價(jià)格下降一半；或用同等價(jià)錢(qián)能買(mǎi)到的電腦性能(速度和儲(chǔ)存量)每隔18個(gè)月翻一番，等等。
40多年在人類(lèi)滄海桑田的歷史上僅僅是彈指一揮間，摩爾定律卻見(jiàn)證了電腦的數(shù)據(jù)處理和儲(chǔ)存能力從K(Kilobyte)到M(Megabyte)到G(Gigabyte)到T(Terabyte)的變遷。尤其是互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)，讓我們急速地跨入了大數(shù)據(jù)(Big Data)時(shí)代。其主要的驅(qū)動(dòng)力有以下幾點(diǎn)：
1、隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和個(gè)人收入的增加，人們的個(gè)性化需求開(kāi)始凸顯。而企業(yè)要去高效地滿足這些個(gè)性化的需求則需要大量的數(shù)據(jù)支持。
2、互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)和相關(guān)技術(shù)的發(fā)展讓海量數(shù)據(jù)的收集和分析成為可能�；ヂ�(lián)網(wǎng)的特征又導(dǎo)致這些數(shù)據(jù)能夠被高速度和大容量的傳播。
3、互聯(lián)網(wǎng)引入了由用戶產(chǎn)生數(shù)據(jù)的模式。這種模式的特征是多源頭，低成本，更及時(shí)。當(dāng)然，這些數(shù)據(jù)的真實(shí)性和可靠性需要被核證。
4、構(gòu)建在互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)上的電子商務(wù)和傳統(tǒng)零售比較的優(yōu)勢(shì)之一就是數(shù)據(jù)的可獲得性。電子商務(wù)可以實(shí)時(shí)得到顧客的來(lái)訪源頭，在網(wǎng)站內(nèi)的搜索、收藏、購(gòu)買(mǎi)行為，以及購(gòu)買(mǎi)的商品間的關(guān)聯(lián)性。這些數(shù)據(jù)可以幫助企業(yè)更精準(zhǔn)的為顧客服務(wù)。
5、人工智能、信息系統(tǒng)和決策科學(xué)的發(fā)展促進(jìn)了多種分析方法及工具的推動(dòng)，包括數(shù)據(jù)挖掘，顧客行為模型，決策支持，等等。
數(shù)據(jù)(Data)是原始和零散的，經(jīng)過(guò)過(guò)濾和組織后成為信息(Information)，將相關(guān)聯(lián)的信息整合和有效的呈現(xiàn)則成為知識(shí)(Knowledge)，對(duì)知識(shí)的深層領(lǐng)悟而升華到理解事物的本質(zhì)并可以舉一反三則為智慧(Wisdom)。所以數(shù)據(jù)是源頭，是決策和價(jià)值創(chuàng)造的基石。
數(shù)據(jù)的應(yīng)用大致分以下幾個(gè)步驟：a.數(shù)據(jù)采集、核實(shí)與過(guò)濾；b.在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)內(nèi)的分類(lèi)和儲(chǔ)存；c.數(shù)據(jù)挖掘以找到數(shù)據(jù)所隱含的規(guī)律和數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)；d.數(shù)據(jù)模型建立和參數(shù)調(diào)整；e.基于數(shù)據(jù)的應(yīng)用開(kāi)發(fā)和決策支持。下面用實(shí)例來(lái)說(shuō)明。
1、美國(guó)醫(yī)藥網(wǎng)站W(wǎng)ebMD根據(jù)懷孕的女性用戶填寫(xiě)的受孕信息定期給用戶寄EDM，提醒母親在該時(shí)間點(diǎn)的注意事項(xiàng)，需要攝入的營(yíng)養(yǎng)，產(chǎn)前的生理變化和要做好的思想準(zhǔn)備，產(chǎn)后的恢復(fù)，寶寶的育養(yǎng)和健康，等等?
2、1號(hào)店利用對(duì)大數(shù)據(jù)的分析給顧客發(fā)送個(gè)性化EDM。若顧客曾經(jīng)在1號(hào)店網(wǎng)站上查看過(guò)一個(gè)商品而沒(méi)有購(gòu)買(mǎi)，則有幾種可能：a.缺貨，b.價(jià)格不合適，c.不是想要的品牌或不是想要的商品，d.只是看看? 若在顧客查看時(shí)該商品缺貨則到貨時(shí)立即通知顧客；若當(dāng)時(shí)有貨而顧客沒(méi)有買(mǎi)就很有可能是因?yàn)閮r(jià)格引起的，則在該商品降價(jià)促銷(xiāo)時(shí)通知顧客；同時(shí)，在引入和該商品相類(lèi)似或相關(guān)聯(lián)的商品時(shí)溫馨告知顧客。另外，通過(guò)挖掘顧客的周期性購(gòu)買(mǎi)習(xí)慣，在臨近顧客的購(gòu)買(mǎi)周期時(shí)適時(shí)的提醒顧客。
3、淘寶在2012年推出了淘寶時(shí)光機(jī)? 該應(yīng)用通過(guò)分析顧客自注冊(cè)為用戶以來(lái)的行為，用幽默生動(dòng)的語(yǔ)言告知顧客淘寶的成長(zhǎng)，和該用戶相類(lèi)似喜好的其他用戶的統(tǒng)計(jì)行為，對(duì)該顧客經(jīng)過(guò)分析后對(duì)其喜好的了解和對(duì)其行為的預(yù)測(cè)，等等。用生動(dòng)的文稿和個(gè)性化的數(shù)據(jù)、拉近了和顧客的距離?
4、Google的Adsense對(duì)顧客的搜索過(guò)程和其對(duì)各網(wǎng)站的關(guān)注度進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘? 并在其聯(lián)盟內(nèi)的網(wǎng)站追蹤顧客的去向，在聯(lián)盟網(wǎng)站上推出和顧客潛在興趣相匹配的廣告，精準(zhǔn)化營(yíng)銷(xiāo)，提高轉(zhuǎn)化率?
5、Amazon近幾年推出了FDFC(Forward Deployed Fulfillment Center)的概念，以加快對(duì)顧客配送的速度。Amazon的訂單履行中心分兩個(gè)層級(jí)：FC和FDFC，其中FC品種更齊全，而FDFC在物理位置上更靠近目標(biāo)市場(chǎng)，但品種重點(diǎn)容納針對(duì)目標(biāo)市場(chǎng)的熱銷(xiāo)商品，顧客的大部分需求可以通過(guò)FDFC來(lái)滿足，不能滿足的長(zhǎng)尾商品則由FC來(lái)滿足。這樣顧客急需的商品多數(shù)可以通過(guò)FDFC以更快捷和低成本的物流來(lái)完成。由于熱銷(xiāo)商品是隨著時(shí)間和季節(jié)而改變的，故將什么商品儲(chǔ)存在FDFC的決策是動(dòng)態(tài)調(diào)整的，而此決策的依據(jù)就是對(duì)顧客需求的分析和預(yù)測(cè)。
各種應(yīng)用的例子難以窮舉，但趨勢(shì)十分清楚：大數(shù)據(jù)的應(yīng)用價(jià)值和潛力不再被人低估。但并不是所有企業(yè)都能在大數(shù)據(jù)這個(gè)金礦里真正挖到金子的。只有那些有遠(yuǎn)見(jiàn)有視野，重視系統(tǒng)，舍得投入，吸引了優(yōu)秀的分析和系統(tǒng)人才的企業(yè)才會(huì)有所斬獲。
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本文標(biāo)題：大數(shù)據(jù)時(shí)代，電商該如何用數(shù)據(jù)創(chuàng)造價(jià)值
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