大数据时代背景下，电商经营模式发生很大改变

大数据时代背景下，电商经营模式发生很大改变。在传统运营模式中，缺乏数据积累，人们在做出一些决策行为过程中，更多是凭借个人经验和直觉，发展路径比较自我封闭。而大数据时代，为人们提供一种全新的思路，通过大量的数据分析得出的结果将更加现实和准确。

不知道你有没有发现，当你特别关注某件商品时，你收到的广告也都是关于这件商品的。以前大家看到的广告都一模一样，几个广告来回重复播放，而现在，广告对特定人群的针对性越来越强，比如在朋友圈每个人看到的广告都不一样。这就是大数据的功劳，使用大数据，将影响电商领域的各个方面。

精准电商行业市场定位

企业想进入或开拓某一区域电商行业市场，首先要进行项目评估和可行性分析，只有通过项目评估和可行性分析，才能最终决定是否适合进入或者开拓这块市场。

如果适合，那么这个区域人口多少？消费水平如何？消费习惯以及喜好是什么？市场对产品认知度怎么样？不同地区存在什么差异？当前市场供需情况等等，这一系列问题背后包含的海量信息，构成电商行业市场调研大数据，对大数据分析过程，就是进行市场定位过程。

想要在市场竞争中获得优势，就要架构大数据战略，从大数据中了解电商行业市场构成、细分市场特征、消费者需求和竞争者状况等众多因素，制定应对方案，保持企业品牌市场定位的准确性和独特性，提高品牌市场的接受度和认可度。

电商市场发展趋势预测

利用大数据技术，能够提前预测市场发展趋势，根据趋势来提前做好策略应对，赢得市场先机优势。

举个例子，一家运营电商平台的企业，通过平台积累的数据资源，运用大数据的各种算法，能够分析出客户的消费习惯和兴趣爱好，甚至是用户的情绪分析，通过数据结论来指导产品上下架计划，甚至根据消费者需求反推生产者进行变革，适时改变生产计划，从而适应市场需求，打造某段时间内主导市场的产品。

这里要提的是，大数据发挥作用的前提是要有一定量级的数据资源积累。有了数据资源，大数据的算法模型才有用武之地。企业通过大数据对海量数据的处理、分析和运用，及时为企业做出市场预判，将极大增强企业核心竞争力。

大数据解决精准问题

消费者的需求是有差异的，同一时间同一地点的客户需求也不尽相同，无差别的广撒网推送服务不仅被动效益低，还会存在引起消费者厌恶情绪的风险。比如你给想要国际大牌化妆品的女士推荐本土商品，给近期有减肥计划的人推送高油脂食物，都是在错的时间对错的人群，做错的事情。

商家可以对顾客的消费行为信息数据进行收集和整理，比如消费者购买产品的花费、选择的产品渠道、偏好产品的类型、产品回购周期、购买产品的目的、消费者家庭背景、工作和生活环境、个人消费观和价值观等。通过数据追踪，知道顾客从哪儿来，是看了某网站投放的广告还是通过朋友推荐链接，是新访客还是老用户，喜欢浏览什么产品，购物车有无商品，是否清空，还有每一笔交易记录，精准锁定一定年龄、收入、对产品有兴趣的顾客，对顾客进行分组、标签化，通过不同标签组合运用，获得不同目标群体，以此开展精准推送。

企业无需取悦所有人，应利用数据，在合适的时间触达合适的用户。很多新剧上映，他们的成功不是没有原因，经各大媒体宣传，例如微博、粉丝互动和热点推荐等等，通过数据分析得出其主要观众多为某类人群，后续营销活动就主要针对这些人群展开。

比消费者更了解他们需求

在互联网时代，也许商家比你更懂你。就像文章开头所说，当你在电商平台浏览或购买一种产品后，其他网站页面广告中会出现同类产品推荐；当购买某款手机时，产品详情中会出现配套或相关产品组合套装推荐等等；在平台购买内衣，只需要回答问题网站就会帮助推荐合适尺码的内衣。这就是很好的利用大数据的结果，真正能够帮助电商的地方。

根据顾客的偏好和习惯等标签，商家可以掌握消费者的消费动向，尝试预测他们将要进行的下一步动作，进行业务决策。比如，利用关联计算规则得知，购买竹笋的客户通常也会同时下单木耳，是因为客户在购买时打算制作鱼香肉丝，商家可以将木耳和竹笋以套装形式售卖，既增加销量，又方便顾客。

从周期性方面看，根据不同节点和节气，结合大数据预测，商家可以适时而及时地向客户提供相应服务或推送相关产品，从而实现商家收益最大化目标。大数据的意义就是把消费者需要的信息推送给他们，不是在帮商家推销产品，而是在帮消费者寻找产品。

数据化经营成为电商必备武器

因数据驱动的零售新时代已经到来，没有大数据，我们无法为消费者提供这些体验；对数据进行挖掘、获取、存储、管理、分析和运用，可以感知消费需求，预测消费趋势，引导生产制造，为消费者提供多样化、个性化、场景化、精准化的产品和服务。

对于电商而言，想要在激烈的竞争中掌握主动权，充分利用和发挥大数据优势，可使商家得到长远战略发展方向，让企业走得更远。对于消费者来说，通过主动推送获取自己感兴趣的商品及相关信息，任何时间、任何地点获得任何需要的产品和服务，提升满意度。