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电子商务营销中大数据分析的应用

时间:2020-07-30 15:15作者:李国章
本文导读:这是一篇关于电子商务营销中大数据分析的应用的文章,电商营销在当前阶段已经步入较为成熟的阶段,大数据分析为其提供了从量到质的品质提升的可能性,商家必须对目标受众群体的消费行为、消费习惯、消费心理进行针对性的分析,调整营销策略,实现营销目标的同时提升电商

  营销策划论文第四篇

  题目:电子商务营销中大数据分析的应用

  摘要:近年来,我国在商贸领域基于大数据分析技术进行的实践活动日益增多,大数据作为现代科学技术高度发展下对消费者复杂、多样的消费行为及心理的观测工具,利用覆盖面广泛的数据网络体系完成消费者行为记录的收集整理,并通过科学统计方式完成分析。本文以大数据分析的理论为基础,探讨了其在电商营销活动中的应用可能性,并进一步提出了可行度较高的具体方案。

  关键词:电商营销; 营销策划; 大数据分析;

  大数据分析存在的根基在于现代社会已然成熟的商业体系与日渐成熟的电子贸易系统,在这一整个电子商贸的社会体系中,消费者将逐步完成从传统消费行为到理解并热衷于电子商贸的转化。而大数据分析正是在这一过程中,进行对消费者心理的特征、行为的逻辑等方面的统计分析并形成相关结论,电商营销要在未来商业发展中取得进一步发展,必须把握大数据分析的特性并实现合理运用。

  1 电商营销发展的关键所在

  电商的出现对于传统商业的冲击不言而喻,在2019年的天猫“双11”购物狂欢节中,淘宝网电商平台全球消费者购物总量在11月11日的凌晨仅过96秒钟的时间就完成了百亿元人民币的成交额。在这一数据背后,折射出了电商营销对于现代消费者心理的准确把握及消费行为引导,在中国电子商务发展的历程中,已经逐步完成了对第一代进入电商平台的消费者的培养。这意味着我国电商平台的建设已经进入了一个相对稳定的发展期,当“量”不再成为电商营销所应当担忧的着眼点时,如何确保电商平台提供的商品及服务的“质”便成为了下一个潜在的风口。

  毫无疑问,中国电商平台近年来突破之大、发展之快是值得惊叹的,但在这样的发展背后,电商平台提供的商品质量、服务精准性以及对消费者需求的把控仍然存在提升的余地。在国内电商普遍进行对自身营销质量的反思与策略优化的情境下,大数据分析便成为了当前时代背景下在电商营销领域具备高度适用性的应用性技术。

  2 大数据分析对电商营销的促进作用

  2.1 实现目标受众形象细分

  在传统电商营销过程中,电子商务的模式往往被认定为从单一商家到巨量消费者的扩散式销售,然而在一模式判断中,却容易忽视电子商务本身对产品的质量、价格、销售组合等方面的调控的灵活性,形成“电商营销就是粗放型销售、盲目追求销售额的代表”的错误认知。大数据分析能够帮助电商实现对各类型的消费者在平台上搜索、收藏、浏览、购买以及售后等全过程中的行为信息的细节比照,使电商平台能够完成对平台上的庞大消费者流量的宏观调查,最终完成需要行销的商品的目标受众形象的确定。

  2.2 促进服务的精准投放

  电商营销活动中,最为重视的是售后服务链条的优化,如何提升用户对产品的满意度,使用户降低对电商营销的戒备心理,并有效降低用户的产品退换率正是传统电商营销策划者在电子商贸中的末端所执着的目标。而大数据分析则从源头的视角给出了另一解决方案,即通过对消费者心理的预设以及消费习惯的分析,明确各个消费者分别适合的产品、服务类型,实现电商平台上的产品和服务与消费者之间对应性的上升,这也意味着降低消费者“试错”所需的时间成本,实现电商平台服务质量的提升。
 


 

  2.3 有利于产品效果长期跟踪

  在较长的时期里,电商产品一度被认定为“效果夸大”“长期价值低”的代表,电商营销也被认为只看重诱惑、招揽而忽视后期产品质量跟踪。大数据分析恰恰为电商平台提供了追踪产品效果的工具,在消费者完成了购买行为后,通过消费者在各类平台的活动行为的变化,分析消费者对于产品效果的满意程度,并根据对消费者满意度的量化评估,完成对产品效果的审核以及完成下一步的迭代计划制定,有助于电商经济的长期发展。

  3 大数据分析在电商营销中的应用优化方案

  3.1 注重对消费者留存率的统计

  在传统的传播营销策划中,往往重视对某一链接或广告的点击率及点击转化率的统计,认为电商经济是通过对互联网用户群体的大规模引流从而实现的贸易优化。然而,随着消费者的网络购物经验的加深,单次点击与最终购买的直接联系性正在逐步弱化,消费者越发重视电商平台的商品的质量,这也意味着大数据分析的方向需要挖掘消费者购买行为背后的新型逻辑关系。消费者留存即消费者在完成一次点击进入电商产品后,选择二次点击进入商家店铺或进入同商家另一商品的链接,并最终完成关注或收藏的过程。这一过程意味着消费者经过自身的经验判断,对电商平台的营销给予了认可,并完成了对相关商品的价值感知。在对消费者留存率的统计中,必须以大数据统计,对消费者在各页面的审阅喜好、不同图片及信息的浏览时间进行对照统计,从而评判消费者是否成功理解并认同了电商预设的营销策略。在这一过程中,大数据分析不仅充当了商家了解目标受众特征的工具,更成为了电商审视自我营销策略优劣性的工具,有助于电商营销策略的进一步调整。

  3.2 分析消费者喜好,挖掘潜在消费热点

  消费者在电商平台上的操作基本上能够以时间为单位进行切割分析,例如以闲鱼APP的舵式UI设计为例,电商平台已经完成了对各功能区块的内容划分,消费者在进入或退出某一功能模块的时间记录,就能够作为消费者对该类型产品的喜好程度的有效参照。而同时,结合搜索引擎在电商平台数据库中的应用,能够对消费者输入的关键词进行相对应的记录,使电商能够进一步完成对消费者在某一类型下产品特性的需求方向的把控,例如一名二十五岁的白领,在进入电子设备类别的商品区后,输入保暖、隔音、办公等关键词,电商平台就能够得到“白领-隔音办公、保暖作业、性价比高-隔音盖耳式耳机”的行销思路,通过同类型消费群体的行为对比,就能够推演出该消费者群体未来的消费需求发展方向,为电商营销策略及产品迭代开发提供可靠的依据。

  3.3 明确消费者个性需求的重要性

  大数据分析绝非一刀切式的“数据网络-整体考量”,其本质在于无限次的个体数据分析的有效叠加,再通过各数据间的比照完成宏观分析。这也决定了大数据分析在应用至电商营销后,商家必须重视消费者个性需求,避免趋利心理导致的盲目调节行为的出现。例如当数据分析得出存在较高数量的消费者在购买保温杯的同时也购买了晾衣架时,不可僵硬化地将二者进行捆绑促销,以期诱导新性消费热点的产生。消费者的购买行为是复杂的,商家越是利用大数据分析进行消费者行为的统计,就越要客观地看待消费者在消费过程中展现出的各类特点,要在分析同类消费者群体的共性的同时,进行对消费者个体的个性需求的分析,避免对群体消费需求的误判导致错误营销策略的出现,使大数据分析指导下的电商营销保持灵活、变通的营销状态。

  4 结语

  电商营销在当前阶段已经步入较为成熟的阶段,大数据分析为其提供了从量到质的品质提升的可能性,商家必须对目标受众群体的消费行为、消费习惯、消费心理进行针对性的分析,调整营销策略,实现营销目标的同时提升电商品牌的口碑,实现商家与消费者的双赢。

  参考文献

  [1]徐丽新.大数据背景下电子商务的CRM分析与展望[J].现代营销(下旬刊),2017(06).
  [2]王振江.大数据环境下电子商务的精准营销策略探析[J].特区经济,2018(06).
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  [5]王龙.大数据背景下市场营销的机遇与挑战[J].商业经济,2019(06).

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