大数据背景下的线上线下电商用户数据研究

戴华秀

（江西外语外贸职业学院，江西 南昌 330099）

一、大数据视域下O2O 的用户数据特点

（一）数据体量大

目前，我国经济发展已步入新常态，社会的快速转型推动电商企业规模的不断壮大，电商企业所产生的用户数据日益增多。除此之外，O2O用户数据涵盖范围更广泛，拥有的数据源也日益丰富。基于此，越来越多TB级用户数据投入到电子商务的决策分析当中。

（二）数据类型多

由于O2O用户数据涉及的范围极其广泛，所以在数据处理和分析方面存在一定难度系数，特别是在处理一些包含企业内部结构化数据过程当中，常常会面临许多难题，这从侧面体现了O2O用户数据结构的复杂性。

（三）数据处理速度快

对数据处理的速度始终与电商产业发展息息相关，而企业对于数据处理效率的需求也远远超过以往任何一个时期。根据企业发展和用户的需求，数据处理更加强调速度和质量的重要性，剔除掉传统数据处理模式中的一系列弊端，启用灵活度更高的处理技术，推动电子商务迈向新台阶。

（四）商业价值高

大数据为电商发展提供相关技术支持，在共享理念下，企业所拥有的用户数据蕴含着极大的商业价值。想要挖掘这种价值，解决庞大信息流带给企业的麻烦，须有效利用O2O技术对这些信息进行深入的分析，O2O数据已成为电商企业运行必不可少的商业资源。

二、大数据视域下O2O 用户数据挖掘流程与方法

（一）数据挖掘的流程

O2O用户数据的产生是一个动态过程，而挖掘数据当中的商用价值理应是一个持续不断的过程。大多数情况下，对用户数据的收集往往处于无目标的状态之下，其目的就是要尽可能多的收集一些有用信息，对相关数据信息进行处理。值得特别注意的是，在处理信息过程中，要充分考虑不同客户群体的需求，实现个性化管理，这样才能够真正发挥O2O用户数据的商业价值。数据挖掘流程如下图1所示。

图1 O2O 用户的数据挖掘流程

第一步是数据收集，O2O用户的数据是不断变化发展着的，且各项数据之间存在密切的联系，要根据每一位客户的交易情况进行预处理，完成数据收集工作。第二步是数据预处理，具体包括数据的准备、转化、抽取等三项工作，数据预处理的根本目的就是要保证所收集信息的真实性和可靠性。由于原始数据中存在许多不必要的信息，为了简化数据挖掘的流程，降低数据挖掘处理的整体难度系数，在数据预处理的过程中需耗费一定的时间和精力对其进行整理，筛选出真正有价值的重要数据，同时还要保证不同数据之间的关联性，要实现这个目标可以应用数据融合的方法，在保证数据信息有效性的前提之下形成新的数据形式，为数据挖掘工作提供相关保障。第三步是数据挖掘与应用，数据的挖掘不仅要考虑用户的喜好，更重要的是要以商家的需要为基准，进而选择适用的数据挖掘模型，便于后续的深度数据挖掘工作。

（二）数据挖掘的方法

数据挖掘过程中，电商企业可利用数据所挖掘出来的有效信息分析自己的未来发展趋势，为科学准确的决策提供基础。数据挖掘方法通常有关联规则、聚分类、社交网络等形式。这些数据挖掘方法既保持了原有电商用户数据处理的优势与特色，又体现了社会发展所提出的新要求。数据挖掘依据消费者的喜好定位，兼顾不同信息间的关联关系，注重用户行为的分析。

三、基于大数据背景下用户数据挖掘后的应用途径

（一）精准用户定位实施针对性的营销

要想有效挖掘用户数据的商用价值，首先应注重对不同客户群体的精确定位，进一步落实具体问题具体分析的原则，进而针对不同类型的客户群体制定科学适用的营销方案。具体而言，在收集用户信息过程中，可根据不同标准将客户的喜好进行分类，据此预测客户的消费趋势，为其推送用户可能会感兴趣的商品和服务。该种营销方式可改变以往封闭式的营销模式，有助于控制人力、物力、财力等成本，还可稳定和拓展更多消费群体以促进电商企业的可持续发展。

（二）网络平台优化

网站平台的页面设置是电商营销的重要部分，网站内容的优化和升级会在很大程度上影响到电商企业发展。电商的网页设计是用户接触电商企业的第一步，因此有关设计人员要深入调研不同用户群体的喜好，根据所掌握的市场情况对现有网络平台页面设计进行完善和更新，如电商企业可将一些热门商品设置每日推送，抑或增加相关栏目用以推送一些不同用户群体的需求产品和服务。总而言之，网络平台的优化和升级须将不同网页间的关联及用户的喜好有机结合。

（三）稳定客户群

以上所阐述的精准定位用户实施针对性营销和优化网络平台措施其根本目的在于稳定现有客户群，同时不断吸引更多客户流，以保持电商企业良好运行。技术人员通过网络点击率等信息分析消费群体的喜好，据此将客户进行合理划分。针对关系较为稳定的客户，要积极探索更高质量营销策略，通过其为企业开辟更多客户源。

（四）扩展其他增值业务

在互联网平台积累不同类型客户群体需求后，便可将这些信息整理建成用户数据库，充分挖掘此类数据的商业价值，为客户提供多样化和个性化的产品。就目前情况来看，许多成功电商平台都利用大数据分析提供更加丰富的产品资源，如京东商城和苏宁易购的首页推送等，除此之外，京东还针对一些客户群体推出京东白条，通过分期付款以及借款的方式提高用户消费能力，同时也给企业带来了附加收入。

四、结语

随着云计算与数据挖掘技术的不断发展，电商产业中的用户数据将会得到更好挖掘与处理，其用户价值将会得到更好提升。O2O电商发展已逐渐树立了“用户至上”理念，若要做出准确商务决策，准确的数据分析是其中重要环节，大数据必然会将电商模式推向新阶段。