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生意參謀出租平臺(tái),生意參謀出租是怎么租?

互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)擁有大量的線上數(shù)據(jù),而且數(shù)據(jù)量還在快速增長(zhǎng),除了利用大數(shù)據(jù)提升自己的業(yè)務(wù)之外,互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)已經(jīng)開(kāi)始實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化,利用大數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)新的商業(yè)價(jià)值。

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以阿里巴巴為例,它不僅在不斷加強(qiáng)個(gè)性化推薦、“千人千面”這種面向消費(fèi)者的大數(shù)據(jù)應(yīng)用,并且還在嘗試?yán)么髷?shù)據(jù)進(jìn)行智能客戶服務(wù),這種應(yīng)用場(chǎng)景會(huì)逐漸從內(nèi)部應(yīng)用延展到外部很多企業(yè)的呼叫中心之中。

在面向商家的大數(shù)據(jù)應(yīng)用中,以“生意參謀”為例,超過(guò) 600 萬(wàn)商家在利用“生意參謀”提升自己的電商店面運(yùn)營(yíng)水平。除了面向自己的生態(tài)之外,阿里巴巴數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化也在不斷加速,“芝麻信用”這種基于收集的個(gè)人數(shù)據(jù)進(jìn)行個(gè)人信用評(píng)估的應(yīng)用獲得了長(zhǎng)足發(fā)展,應(yīng)用場(chǎng)景從阿里巴巴的內(nèi)部延展到越來(lái)越多的外部場(chǎng)景,如租車(chē)、酒店、簽證等。

因?yàn)榭蛻舻乃行袨槎紩?huì)在互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)上留下痕跡,所以互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)可以方便地獲取大量的客戶行為信息。由互聯(lián)網(wǎng)商務(wù)平臺(tái)產(chǎn)生的信息一般具有真實(shí)性和確定性,通過(guò)運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,可以幫助企業(yè)制定出具有針對(duì)性的服務(wù)策略,從而獲取更大的效益。近年來(lái)的實(shí)踐證明,合理地運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠?qū)㈦娮由虅?wù)的營(yíng)業(yè)效率提高 60% 以上。

大數(shù)據(jù)在過(guò)去幾年中已經(jīng)改變了電子商務(wù)的面貌,具體來(lái)講,電子商務(wù)行業(yè)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用有以下幾個(gè)方面:精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)、個(gè)性化服務(wù)、商品個(gè)性化推薦。

精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)

互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)使用大數(shù)據(jù)技術(shù)采集有關(guān)客戶的各類(lèi)數(shù)據(jù),并通過(guò)大數(shù)據(jù)分析建立“用戶畫(huà)像”來(lái)抽象地描述一個(gè)用戶的信息全貌,從而可以對(duì)用戶進(jìn)行個(gè)性化推薦、精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)和廣告投放等。

當(dāng)用戶登錄網(wǎng)站的瞬間,系統(tǒng)就能預(yù)測(cè)出該用戶今天為何而來(lái),然后從商品庫(kù)中把合適的商品找出來(lái),并推薦給他。圖 1 顯示了用戶畫(huà)像會(huì)包括哪些用戶基本信息和特性。

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圖 1 用戶畫(huà)像

大數(shù)據(jù)支持下的營(yíng)銷(xiāo)核心在于,讓企業(yè)的業(yè)務(wù)在合適的時(shí)間,通過(guò)合適的載體,以合適的方式,推送給最需要此業(yè)務(wù)的用戶。

首先,大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)具有很強(qiáng)的時(shí)效性。在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,用戶的消費(fèi)行為極易在短時(shí)間內(nèi)發(fā)生變化,大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)可以在用戶需求最旺盛時(shí)及時(shí)進(jìn)行營(yíng)銷(xiāo)策略實(shí)施。

其次,可以實(shí)施個(gè)性化、差異化營(yíng)銷(xiāo)。大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)可以根據(jù)用戶的興趣愛(ài)好、在某一時(shí)間點(diǎn)的需求,做到對(duì)細(xì)分用戶的一對(duì)一的營(yíng)銷(xiāo),讓業(yè)務(wù)的營(yíng)銷(xiāo)做到有的放矢,并可以根據(jù)實(shí)時(shí)性的效果反饋,及時(shí)調(diào)整營(yíng)銷(xiāo)策略。

最后,大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)對(duì)目標(biāo)用戶的信息可以進(jìn)行關(guān)聯(lián)性分析。大數(shù)據(jù)可以對(duì)用戶的各種信息進(jìn)行多維度的關(guān)聯(lián)分析,從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)項(xiàng)集之間有趣的關(guān)聯(lián)和相關(guān)聯(lián)系。

例如,通過(guò)發(fā)現(xiàn)用戶購(gòu)物籃中的不同商品之間的聯(lián)系,分析出用戶的其他消費(fèi)習(xí)慣。通過(guò)了解哪些商品頻繁地被用戶同時(shí)購(gòu)買(mǎi),幫助營(yíng)銷(xiāo)人員從用戶的一種商品消費(fèi)習(xí)慣,發(fā)現(xiàn)用戶另外的商品消費(fèi)規(guī)律,從而針對(duì)此用戶制定出相關(guān)商品的營(yíng)銷(xiāo)策略。圖 2 顯示了網(wǎng)站會(huì)根據(jù)用戶畫(huà)像為不同客戶推薦不同商品。

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圖 2 精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)

例如,某電子商務(wù)平臺(tái)通過(guò)客戶的網(wǎng)絡(luò)瀏覽記錄和購(gòu)買(mǎi)記錄等掌握客戶的消費(fèi)模式,從而分析并分類(lèi)客戶的消費(fèi)相關(guān)特性。如收入、家庭特征、購(gòu)買(mǎi)習(xí)慣等,最終掌握客戶特征,并基于這些特征判斷其可能關(guān)注的產(chǎn)品與服務(wù)。

從消費(fèi)者進(jìn)入網(wǎng)站開(kāi)始,網(wǎng)站在列表頁(yè)、單品頁(yè)、購(gòu)物車(chē)頁(yè)等 4 個(gè)頁(yè)面,部署了 5 種應(yīng)用不同算法的推薦欄為其推薦感興趣的商品,從而提高商品曝光率,促進(jìn)交叉和向上銷(xiāo)售。從多個(gè)角度對(duì)網(wǎng)站進(jìn)行全面優(yōu)化后,商城下定訂單轉(zhuǎn)化率增長(zhǎng)了 66.7%,下定商品轉(zhuǎn)化率增長(zhǎng)了 18%,總銷(xiāo)量增長(zhǎng)了 46%。

在美國(guó)的沃爾瑪大賣(mài)場(chǎng),當(dāng)收銀員掃描完顧客所選購(gòu)的商品后,POS 機(jī)上會(huì)顯示出一些附加信息,然后售貨員會(huì)根據(jù)這些信息提醒顧客還可以購(gòu)買(mǎi)哪些商品。沃爾瑪在大數(shù)據(jù)系統(tǒng)支持下實(shí)現(xiàn)的“顧問(wèn)式營(yíng)銷(xiāo)”系統(tǒng)能夠建立預(yù)測(cè)模型,例如,如果顧客的購(gòu)物車(chē)中有不少啤酒、紅酒和沙拉,則有 80% 的可能需要買(mǎi)配酒小菜、作料。

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個(gè)性化服務(wù)

電子商務(wù)具有提供個(gè)性化服務(wù)的先天優(yōu)勢(shì),可以通過(guò)技術(shù)支持實(shí)時(shí)獲得用戶的在線記錄,并及時(shí)為他們提供定制化服務(wù)。

許多電商都已經(jīng)嘗試了依靠數(shù)據(jù)分析,在首頁(yè)為用戶提供全面的個(gè)性化的商品推薦。海爾和天貓?zhí)峁┝俗層脩粼诰W(wǎng)上定制電視的功能,顧客可以在電視機(jī)生產(chǎn)以前選擇尺寸、邊框、清晰度、能耗、顏色、接口等屬性,再由廠商組織生產(chǎn)并送貨到顧客家中。這樣的個(gè)性化服務(wù)受到了廣泛歡迎。

類(lèi)似的定制服務(wù)還岀現(xiàn)在空調(diào)、服裝等行業(yè)。這些行業(yè)通過(guò)滿足個(gè)性化需求使顧客得到更滿意的產(chǎn)品和服務(wù),進(jìn)而縮短設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、運(yùn)輸、銷(xiāo)售等周期,提升商業(yè)運(yùn)轉(zhuǎn)效率。

企業(yè)要為用戶提供理想的個(gè)性化服務(wù),首先必須通過(guò)數(shù)據(jù)充分了解用戶的個(gè)性,其次是合理地掌控和設(shè)計(jì)服務(wù)的個(gè)性。了解用戶個(gè)性是為用戶提供他們想要的產(chǎn)品和服務(wù)的基礎(chǔ)。企業(yè)需要在龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)中,找出最具有含金量的數(shù)據(jù),然后,通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘方法對(duì)用戶進(jìn)行聚類(lèi),再依據(jù)用戶類(lèi)型的特征設(shè)計(jì)針對(duì)性的服務(wù)。

個(gè)性化分散的單位可大可小,大到一個(gè)有同樣需求的客戶群體,小到每一個(gè)用戶都是一個(gè)個(gè)性化需求單位。企業(yè)必須掌握好個(gè)性化服務(wù)的粒度,過(guò)于分散的個(gè)性化服務(wù),會(huì)增加企業(yè)的服務(wù)成本和管理的復(fù)雜程度,所增加的個(gè)性化成本和實(shí)際收益需要成正比。

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圖 3 提供個(gè)性化旅游服務(wù)

攜程的大數(shù)據(jù)應(yīng)用從用戶的角度岀發(fā),分析基于攜程所有用戶的數(shù)據(jù),包括用戶在查詢、瀏覽、預(yù)訂、出行、評(píng)論等一系列旅行前后行為中所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。攜程在剔除無(wú)效數(shù)據(jù)的同時(shí),保證用戶所留下的數(shù)據(jù)的真實(shí)性,然后將大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)篩選、分揀與重新組織并應(yīng)用到用戶的出行前、出行中、出行后的個(gè)性化需求中,如圖 3 所示。

要做到個(gè)性化,明確用戶的目標(biāo)需求是至關(guān)重要的,不僅要看訂單,還要關(guān)心用戶所關(guān)心的內(nèi)容。例如,同樣是預(yù)訂五星級(jí)酒店,有些用戶對(duì)酒店設(shè)施十分敏感,有些看重酒店位置,有些則更在意酒店服務(wù),對(duì)此,攜程會(huì)根據(jù)用戶的需求推薦不同的酒店。

美國(guó)塔吉特(Target)百貨設(shè)立了一個(gè)迎嬰聚會(huì)登記表,并對(duì)登記表中顧客的消費(fèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模分析。他們發(fā)現(xiàn),許多孕婦在第二個(gè)妊娠期的開(kāi)始會(huì)買(mǎi)許多大包裝的無(wú)香味護(hù)手霜,在懷孕的最初 20 周會(huì)大量購(gòu)買(mǎi)補(bǔ)充鈣、鋅之類(lèi)的保健品。

塔吉特最終選出了 25 種典型商品的消費(fèi)數(shù)據(jù),構(gòu)建了“懷孕預(yù)測(cè)指數(shù)”。通過(guò)這個(gè)預(yù)測(cè)指數(shù),塔吉特能夠在很小的誤差范圍內(nèi)預(yù)測(cè)到顧客的懷孕情況,從而就能在合適的時(shí)間把孕婦優(yōu)惠廣告寄發(fā)給顧客。

“Nike 跑鞋或腕帶傳感器”使耐克逐漸成為大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)的創(chuàng)新公司。運(yùn)動(dòng)者只要穿著 Nike 的跑鞋運(yùn)動(dòng),與之關(guān)聯(lián)的 iPod 就可以存儲(chǔ)并顯示運(yùn)動(dòng)日期、時(shí)間、距離、熱量消耗值等數(shù)據(jù)。

Nike 通過(guò)跑步者上傳的跑步路線掌握了主要城市最佳跑步路線的數(shù)據(jù)庫(kù),而且組織城市的跑步活動(dòng)效果更好。目前,Nike 的運(yùn)動(dòng)網(wǎng)上社區(qū)有超過(guò) 500 萬(wàn)名活躍用戶每天不停地上傳數(shù)據(jù),Nike 借此與消費(fèi)者建立了前所未有的牢固關(guān)系。同時(shí),海量的數(shù)據(jù)對(duì)于 Nike 了解用戶習(xí)慣、改進(jìn)產(chǎn)品、精準(zhǔn)投放和精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)也起到了不可替代的作用,Nike 甚至掌握了跑步者最喜歡聽(tīng)的歌是哪些。個(gè)性化服務(wù)離不開(kāi)顧客的主動(dòng)參與和分享,來(lái)源于客戶的數(shù)據(jù)也能更精準(zhǔn)地服務(wù)于客戶。

“三只松鼠”近幾年的快速發(fā)展,一方面是依靠品牌推廣,另一方面是在數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上不斷完善細(xì)節(jié),包括個(gè)性化的稱(chēng)呼、“三只松鼠”的卡通形象、贈(zèng)品的差別化、不同的顧客標(biāo)簽分類(lèi)以及用戶體驗(yàn)等。“三只松鼠”通過(guò) ERP 系統(tǒng)能夠了解所有顧客在商城的購(gòu)買(mǎi)記錄,通過(guò) CRM 系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確抓取用戶的評(píng)價(jià),一些不經(jīng)意的留言和評(píng)級(jí)會(huì)反映出他們的需求。

通過(guò)分析顧客過(guò)去在商城的購(gòu)買(mǎi)習(xí)慣,用戶的購(gòu)買(mǎi)評(píng)價(jià),來(lái)判斷哪種口味的產(chǎn)品在哪個(gè)地區(qū)賣(mài)得最好,哪種產(chǎn)品是消費(fèi)者最樂(lè)于接受的,從而進(jìn)行更有針對(duì)性的產(chǎn)品首頁(yè)推薦。同時(shí),他們會(huì)對(duì)顧客進(jìn)行個(gè)性化、人性化的標(biāo)簽分類(lèi)和細(xì)化分析,從而根據(jù)這些分類(lèi),推送不同的產(chǎn)品類(lèi)型。例如,愛(ài)老婆型顧客購(gòu)買(mǎi)的產(chǎn)品主要是以老婆食用為主的,“三只松鼠”會(huì)在包裹里放上書(shū)信,以“松鼠”的口吻代替顧客給他老婆寫(xiě)一封信。

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商品個(gè)性化推薦

隨著電子商務(wù)規(guī)模的不斷擴(kuò)大,商品數(shù)量和種類(lèi)快速增長(zhǎng),顧客需要花費(fèi)大量的時(shí)間才能找到自己想買(mǎi)的商品。

個(gè)性化推薦系統(tǒng)通過(guò)分析用戶的行為,包括反饋意見(jiàn)、購(gòu)買(mǎi)記錄和社交數(shù)據(jù)等,以分析和挖掘顧客與商品之間的相關(guān)性,從而發(fā)現(xiàn)用戶的個(gè)性化需求、興趣等,然后將用戶感興趣的信息、產(chǎn)品推薦給用戶。

個(gè)性化推薦系統(tǒng)針對(duì)用戶特點(diǎn)及興趣愛(ài)好進(jìn)行商品推薦,能有效地提高電子商務(wù)系統(tǒng)的服務(wù)能力,從而保留客戶。

1)電子商務(wù)網(wǎng)站

隨著電子商務(wù)的蓬勃發(fā)展,推薦系統(tǒng)在互聯(lián)網(wǎng)中的優(yōu)勢(shì)地位也越來(lái)越明顯。

在國(guó)際方面,Amazon 平臺(tái)中采用的推薦算法被認(rèn)為是非常成功的。在國(guó)內(nèi),比較大型的電子商務(wù)平臺(tái)網(wǎng)站有淘寶網(wǎng)(包括天貓商城)、京東商城、當(dāng)當(dāng)網(wǎng)、蘇寧易購(gòu)等。

在這些電子商務(wù)平臺(tái)中,網(wǎng)站提供的商品數(shù)量不計(jì)其數(shù),網(wǎng)站中的用戶規(guī)模也非常巨大。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì),天貓商城中的商品數(shù)量已經(jīng)超過(guò)了 4 000 萬(wàn)。

在如此龐大的電商網(wǎng)站中,用戶根據(jù)自己的購(gòu)買(mǎi)意圖輸入關(guān)鍵字查詢后,會(huì)得到很多相似的結(jié)果。用戶在這些結(jié)果中也很難區(qū)分異同,難于選擇合適的物品,推薦系統(tǒng)能夠根據(jù)用戶興趣為用戶推薦一些用戶感興趣的商品。電子商務(wù)網(wǎng)站利用推薦系統(tǒng)為用戶推薦商品,方便了用戶,從而也提高了網(wǎng)站的銷(xiāo)售額。

2)電影視頻網(wǎng)站

個(gè)性化推薦系統(tǒng)在電影和視頻網(wǎng)站中的應(yīng)用也很廣泛,能夠幫助用戶在浩瀚的視頻庫(kù)中找到令他們感興趣的視頻。在該領(lǐng)域成功使用推薦系統(tǒng)的一家公司就是 Netflix。

Netflix 原先是一家 DVD 租賃網(wǎng)站,后來(lái)開(kāi)始涉足在線視頻業(yè)務(wù)。Netflix 非常重視個(gè)性化推薦技術(shù),并且在 2006 年開(kāi)始舉辦著名的 Netflix Prize 推薦系統(tǒng)比賽,希望研究人員能夠?qū)?Netflix 的推薦算法的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度提升 10%。

該比賽對(duì)推薦系統(tǒng)的發(fā)展起到了重要的推動(dòng)作用:一方面該比賽給學(xué)術(shù)界提供了一個(gè)實(shí)際系統(tǒng)中的大規(guī)模用戶行為數(shù)據(jù)集(40 萬(wàn)用戶對(duì) 2 萬(wàn)部電影的上億條評(píng)分記錄);另一方面,在 3 年的比賽中,參賽者提出了很多推薦算法,大大降低了推薦系統(tǒng)的預(yù)測(cè)誤差。

圖 4 是 Netflix 的電影推薦界面,包含了電影的標(biāo)題和海報(bào)、用戶反饋和推薦理由三部分。Netflix 使用的是基于物品的推薦算法,即給用戶推薦和他們?cè)?jīng)喜歡的電影相似的電影。Netflix 宣稱(chēng)有 60% 的用戶是通過(guò)其推薦系統(tǒng)找到感興趣的電影和視頻的。

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圖 4 Netflix 電影推薦

YouTube 作為美國(guó)最大的視頻網(wǎng)站,擁有大量用戶上傳的視頻內(nèi)容。為了解決視頻庫(kù)的信息過(guò)載問(wèn)題,YouTube 在個(gè)性化推薦領(lǐng)域也進(jìn)行了深入研究,現(xiàn)在使用的也是基于物品的推薦算法。實(shí)驗(yàn)證明,YouTube 個(gè)性化推薦的點(diǎn)擊率是熱門(mén)視頻點(diǎn)擊率的兩倍。

3)網(wǎng)絡(luò)電臺(tái)

個(gè)性化網(wǎng)絡(luò)電臺(tái)也很適合進(jìn)行個(gè)性化推薦。首先,音樂(lè)很多,用戶不可能聽(tīng)完所有的音樂(lè)再?zèng)Q定自己喜歡聽(tīng)什么,而且每年新的歌曲在以很快的速度增加,因此用戶無(wú)疑面臨著信息過(guò)載的問(wèn)題。其次,人們聽(tīng)音樂(lè)時(shí),一般都是把音樂(lè)作為一種背景樂(lè)來(lái)聽(tīng),很少有人必須聽(tīng)某首特定的歌。對(duì)于普通用戶來(lái)說(shuō),聽(tīng)什么歌都可以,只要能夠符合他們當(dāng)時(shí)的心情就可以了。因此,個(gè)性化音樂(lè)網(wǎng)絡(luò)電臺(tái)是非常符合個(gè)性化推薦技術(shù)的產(chǎn)品。

目前有很多知名的個(gè)性化音樂(lè)網(wǎng)絡(luò)電臺(tái)。國(guó)際上著名的有 Pandora 和 Last.fm,國(guó)內(nèi)的代表則是豆瓣電臺(tái)。這 3 個(gè)個(gè)性化網(wǎng)絡(luò)電臺(tái)都不允許用戶點(diǎn)歌,而是給用戶幾種反饋方式:喜歡、不喜歡和跳過(guò)。經(jīng)過(guò)用戶一定時(shí)間的反饋,電臺(tái)就可以從用戶的歷史行為中獲得用戶的興趣模型,從而使用戶的播放列表越來(lái)越符合用戶對(duì)歌曲的興趣。

Pandora 的算法主要是基于內(nèi)容的,其音樂(lè)家和研究人員親自聽(tīng)了上萬(wàn)首來(lái)自不同歌手的歌,然后對(duì)歌曲的不同特性(如旋律、節(jié)奏、編曲和歌詞等)進(jìn)行標(biāo)注,這些標(biāo)注被稱(chēng)為音樂(lè)的基因。然后,Pandora 會(huì)根據(jù)專(zhuān)家標(biāo)注的基因計(jì)算歌曲的相似度,并給用戶推薦和他之前喜歡的音樂(lè)在基因上相似的其他音樂(lè)。

Last.fm 記錄了所有用戶的聽(tīng)歌記錄及用戶對(duì)歌曲的反饋,在這一基礎(chǔ)上計(jì)算出不同用戶在歌曲上的喜好相似度,從而給用戶推薦和他有相似聽(tīng)歌愛(ài)好的其他用戶喜歡的歌曲。同時(shí),Last.fm 也建立了一個(gè)社交網(wǎng)絡(luò),來(lái)讓用戶能夠和其他用戶建立聯(lián)系,以及讓用戶給好友推薦自己喜歡的歌曲。Last.fm 沒(méi)有使用專(zhuān)家標(biāo)注,而是主要利用用戶行為計(jì)算歌曲的相似度。

4)社交網(wǎng)絡(luò)

社交網(wǎng)絡(luò)中的個(gè)性化推薦技術(shù)主要應(yīng)用在 3 個(gè)方面:利用用戶的社交網(wǎng)絡(luò)信息對(duì)用戶進(jìn)行個(gè)性化的物品推薦,信息流的會(huì)話推薦和給用戶推薦好友。

Facebook 保存著兩類(lèi)最寶貴的數(shù)據(jù):一類(lèi)是用戶之間的社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系,另一類(lèi)是用戶的偏好信息。

Facebook 推出了一個(gè)稱(chēng)為 Instant Personalization 的推薦 API,它能根據(jù)用戶好友喜歡的信息,給用戶推薦他們的好友最喜歡的物品。很多網(wǎng)站都使用了 Facebook 的推薦 API 來(lái)實(shí)現(xiàn)網(wǎng)站的個(gè)性化。

著名的電視劇推薦網(wǎng)站 Clicker 使用 Instant Personalization 給用戶進(jìn)行個(gè)性化視頻推薦。Clicker 現(xiàn)在可以利用 Facebook 的用戶行為數(shù)據(jù)來(lái)提供個(gè)性化的、用戶可能感興趣的內(nèi)容“’流”了,而更重要的是,用戶無(wú)須在 Clicker 網(wǎng)站上輸入太多數(shù)據(jù)(通過(guò)評(píng)分、評(píng)論或觀看 Clicker.com 上的視頻等方式),Clicker 就能提供這樣的服務(wù)。

除了利用用戶在社交網(wǎng)站的社交網(wǎng)絡(luò)信息給用戶推薦本站的各種物品外,社交網(wǎng)站本身也會(huì)利用社交網(wǎng)絡(luò)給用戶推薦其他用戶在社交網(wǎng)站的會(huì)話。每個(gè)用戶在 Facebook 的個(gè)人首頁(yè)都能看到好友的各種分享,并且能對(duì)這些分享進(jìn)行評(píng)論。每個(gè)分享和它的所有評(píng)論被稱(chēng)為一個(gè)會(huì)話,F(xiàn)acebook 開(kāi)發(fā)了 EdgeRank 算法對(duì)這些會(huì)話排序,使用戶能夠盡量看到熟悉的好友的最新會(huì)話。

除了根據(jù)用戶的社交網(wǎng)絡(luò)及用戶行為給用戶推薦內(nèi)容,社交網(wǎng)站還通過(guò)個(gè)性化推薦服務(wù)給用戶推薦好友。

5)其他應(yīng)用

因?yàn)殡娮由虅?wù)企業(yè)基本上實(shí)現(xiàn)了業(yè)務(wù)流程的各個(gè)環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)化,所以可以充分利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析來(lái)優(yōu)化其業(yè)務(wù)流程,提高業(yè)務(wù)利潤(rùn)。除了前面介紹的幾個(gè)應(yīng)用之外,大數(shù)據(jù)在電子商務(wù)行業(yè)還可以應(yīng)用在其他許多方面。

① 動(dòng)態(tài)定價(jià)和特價(jià)優(yōu)惠

電子商務(wù)企業(yè)可以通過(guò)使用數(shù)據(jù)構(gòu)建客戶資料,并發(fā)現(xiàn)用戶喜歡花費(fèi)多少費(fèi)用和喜歡購(gòu)買(mǎi)什么產(chǎn)品,從而通過(guò)跟蹤客戶的消費(fèi)行為,使用大數(shù)據(jù)分析來(lái)開(kāi)發(fā)靈活的定價(jià)和折扣政策。例如,如果分析顯示用戶對(duì)特定類(lèi)別商品的興趣飆升,則電子商務(wù)企業(yè)可以提供打折或買(mǎi)一送一優(yōu)惠。

② 定制優(yōu)惠

電子商務(wù)企業(yè)可以通過(guò)使用數(shù)據(jù)來(lái)確定客戶的購(gòu)買(mǎi)習(xí)慣,并根據(jù)以前的購(gòu)買(mǎi)方式向他們發(fā)送有針對(duì)性的特價(jià)優(yōu)惠和折扣代碼。數(shù)據(jù)也可以用于在客戶中止購(gòu)買(mǎi)或只看不買(mǎi)時(shí)重新吸引客戶,例如,通過(guò)發(fā)送電子郵件提醒客戶他們查看過(guò)的產(chǎn)品或邀請(qǐng)他們完成購(gòu)買(mǎi)。

③ 供應(yīng)鏈管理

電子商務(wù)企業(yè)可以使用大數(shù)據(jù)更有效地管理供應(yīng)鏈。數(shù)據(jù)分析可以揭示供應(yīng)鏈中的任何延遲或潛在的庫(kù)存問(wèn)題。如果某個(gè)項(xiàng)目存在問(wèn)題,則可以立即將其從銷(xiāo)售中刪除,以免破壞客戶服務(wù)問(wèn)題。

④ 預(yù)測(cè)分析

預(yù)測(cè)分析是指利用大數(shù)據(jù)技術(shù)分析電子商務(wù)業(yè)務(wù)的各種渠道,幫助企業(yè)制定未來(lái)運(yùn)營(yíng)的業(yè)務(wù)計(jì)劃。數(shù)據(jù)分析可能會(huì)顯示電商企業(yè)在線商店部門(mén)的新購(gòu)買(mǎi)趨勢(shì)或銷(xiāo)售減緩的商品。

使用這些信息就可以幫助規(guī)劃下一階段的庫(kù)存,并制定新的市場(chǎng)目標(biāo)。隨時(shí)了解電子商務(wù)的最新趨勢(shì)具有一定的挑戰(zhàn)性,但是利用大數(shù)據(jù)技術(shù)可以大大提高企業(yè)的利潤(rùn),并幫助企業(yè)建立一個(gè)成功的前瞻性思維業(yè)務(wù)。如果不利用挖掘大數(shù)據(jù)的力量,就可能會(huì)錯(cuò)過(guò)市場(chǎng)成功的機(jī)遇。

生意參謀出租平臺(tái),生意參謀出租是怎么租?

精準(zhǔn),電網(wǎng),銷(xiāo)售,大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)

三網(wǎng)數(shù)據(jù)

1、電網(wǎng)數(shù)據(jù);

2、實(shí)時(shí)更新;

3、用戶行為分析;

4、精確建模,靶向定位;

5、靈活測(cè)試;

截流數(shù)據(jù)

1、新媒體截流;

2、實(shí)時(shí)更新;

3、業(yè)務(wù)不限;

4、意向客戶提取;

5、地區(qū)可篩;

微信引流

1、互聯(lián)網(wǎng)綜合引流實(shí)操教程;

2、客戶主咨;

3、技術(shù)轉(zhuǎn)讓?zhuān)?/p>

V+:C.y.3.6.3.6.4

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