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    互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)(互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái))

    發(fā)布時(shí)間:2023-03-14 18:19:46     稿源: 創(chuàng)意嶺    閱讀: 495        問大家

    大家好!今天讓創(chuàng)意嶺的小編來(lái)大家介紹下關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的問題,以下是小編對(duì)此問題的歸納整理,讓我們一起來(lái)看看吧。

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    互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)(互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái))

    一、互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析的重要性

         在上一篇文章中我講述了運(yùn)營(yíng)思維第一篇《運(yùn)營(yíng)物質(zhì)篇》:運(yùn)營(yíng)新手要了解運(yùn)營(yíng)渠道是以物質(zhì)形式存在的,才能有勇氣和有自信的操作平臺(tái),這也是運(yùn)營(yíng)的第一步。那么在操作平臺(tái)和日常運(yùn)營(yíng)過程中,要非常重視數(shù)據(jù)的分析,學(xué)會(huì)分析運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)是運(yùn)營(yíng)思維中很重要的一節(jié)。

        我們生活在一個(gè)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,每天都在不停的進(jìn)行平臺(tái)的注冊(cè)、登錄、信息的傳輸和分享,在這個(gè)過程中各個(gè)行業(yè)會(huì)產(chǎn)生很多值得我們?nèi)シ治龅臄?shù)據(jù),對(duì)我們行業(yè)市場(chǎng)分析、運(yùn)營(yíng)戰(zhàn)略調(diào)整等都有著重大的意義。很多新運(yùn)營(yíng)新手,可能會(huì)認(rèn)為,每天接觸的數(shù)據(jù)很少,數(shù)據(jù)分析不用太注意。但是我在這里提醒的是,我們要養(yǎng)成一個(gè)注重?cái)?shù)據(jù)、學(xué)會(huì)分析數(shù)據(jù)的習(xí)慣,要有這個(gè)潛意識(shí)。如果我們做運(yùn)營(yíng)的,不看數(shù)據(jù),不知道自己產(chǎn)品市場(chǎng)變化,就不算是一個(gè)合格的運(yùn)營(yíng)者。

        我認(rèn)為運(yùn)營(yíng)的數(shù)據(jù)主要看幾個(gè)方面:

        第一:用戶基本信息數(shù)據(jù)。主要看用戶性別、年齡、地區(qū)、職業(yè),甚至經(jīng)濟(jì)收入等,這些數(shù)據(jù)我們可以分析我們平臺(tái)或者產(chǎn)品的用戶群體。

        例如:分析用戶地區(qū),我們看到產(chǎn)品受眾群體主要是那個(gè)地區(qū),我們就給那個(gè)地區(qū)多投廣告,讓廣告更精準(zhǔn)。

        分析用戶年齡,我們可以知道那個(gè)年齡階段的人喜歡我們的產(chǎn)品,我們就給該年齡階段群體做主要廣告投放或者宣傳。

        分析職業(yè),我們可以看到那個(gè)職業(yè)人群喜歡或者認(rèn)可我們的產(chǎn)品,我們就可以給該職業(yè)人群作為我們主要的宣傳對(duì)象。

        第二、用戶行為習(xí)慣信息。說(shuō)白了就是在運(yùn)營(yíng)渠道后臺(tái)看用戶操作平臺(tái)的行為。如果產(chǎn)品后臺(tái)或者渠道比較強(qiáng)大,運(yùn)營(yíng)人員可以看到用戶每天瀏覽的頁(yè)面、瀏覽頁(yè)面的次數(shù)、每個(gè)頁(yè)面停留時(shí)間長(zhǎng)短、瀏覽時(shí)間、付款時(shí)候一般用微信付款、還是支付寶付款或是綁定銀卡付款等等,通過分析用戶這些行為數(shù)據(jù),對(duì)平臺(tái)優(yōu)化和宣傳作用是非常大的。

        例如:通過分析哪個(gè)頁(yè)面用戶瀏覽人數(shù)比較多,運(yùn)營(yíng)者可以在哪個(gè)頁(yè)面進(jìn)行產(chǎn)品活動(dòng)宣傳。

        例如:用戶一般在哪個(gè)時(shí)間段喜歡瀏覽產(chǎn)品,運(yùn)營(yíng)者可以在平臺(tái)哪個(gè)時(shí)間段做廣告投放等等

        3、用戶間接相關(guān)信息,用戶相關(guān)信息說(shuō)白了就是和用戶有間接關(guān)系的信息,例如:我們幾乎每天都會(huì)線上購(gòu)物,我們線上每次購(gòu)物不一定都是給自己買點(diǎn)東西,而是幫別人買東西,寫的收貨地址、收件人是其他人的,那么這個(gè)數(shù)據(jù)雖然和用戶有關(guān)系,但是間接關(guān)系,不是用戶的真實(shí)需求,是用戶在幫助其他人滿足需求,但是是一個(gè)潛在的數(shù)據(jù),我們也不能忽略。

        通過這個(gè)數(shù)據(jù)我們也許可以分析出這樣的信息:

        1、用戶的朋友或者家人不會(huì)用平臺(tái)購(gòu)買東西

        2、用戶身邊朋友比較忙,直接讓他代替買

        3、這個(gè)用戶喜歡拼團(tuán)購(gòu)買,從而拿到一定的商品優(yōu)惠。

        那么,我們可以通過對(duì)用戶這個(gè)潛在信息分析,我們用平臺(tái)就可以對(duì)這個(gè)人實(shí)行千人千面,可以把拼團(tuán)商品推送給這類用戶;還可以把拉新用戶享受禮品或者現(xiàn)金獎(jiǎng)勵(lì),這樣可以讓這類用戶拉身邊親戚朋友玩平臺(tái)購(gòu)物,用小的獎(jiǎng)勵(lì),給平臺(tái)拉新用戶。

        以上主要是我們看數(shù)據(jù)的三個(gè)方向,要定期注意數(shù)據(jù)的變化和規(guī)律,這樣對(duì)我們制定以后的運(yùn)營(yíng)策略、產(chǎn)品方向,甚至公司的重大策略都有重要的意義。

        特別提醒: 有些運(yùn)營(yíng)小白或者多年的運(yùn)營(yíng)者,可能在日常生活中在數(shù)據(jù)分析方面接觸不到或者接觸的少,但是做運(yùn)營(yíng)要有這種思維,運(yùn)營(yíng)除結(jié)合我們的行業(yè)知識(shí)、生活常識(shí)、生活習(xí)慣進(jìn)行產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)外,更重要的是用數(shù)據(jù)去證明的我們的想法和推測(cè),不管我們做的是什么行業(yè),用的是那些渠道,請(qǐng)相信數(shù)據(jù)很重要,學(xué)會(huì)分析,我們需要養(yǎng)成良好的思維習(xí)慣??!

    二、怎樣理解互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)“數(shù)據(jù)分析”的意義

    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。

    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 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、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、個(gè)性化服務(wù)、商品個(gè)性化推薦。

    1. 精準(zhǔn)營(yíng)銷

    互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)使用大數(shù)據(jù)技術(shù)采集有關(guān)客戶的各類數(shù)據(jù),并通過大數(shù)據(jù)分析建立“用戶畫像”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 顯示了用戶畫像會(huì)包括哪些用戶基本信息和特性。

    圖 1 用戶畫像

    大數(shù)據(jù)支持下的營(yíng)銷核心在于,讓企業(yè)的業(yè)務(wù)在合適的時(shí)間,通過合適的載體,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)銷可以在用戶需求最旺盛時(shí)及時(shí)進(jìn)行營(yíng)銷策略實(shí)施。

    其次,可以實(shí)施個(gè)性化、差異化營(yíng)銷。大數(shù)據(jù)營(yíng)銷可以根據(jù)用戶的興趣愛好、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,讓業(yè)務(wù)的營(yíng)銷做到有的放矢,并可以根據(jù)實(shí)時(shí)性的效果反饋,及時(shí)調(diào)整營(yíng)銷策略。

    最后,大數(shù)據(jù)營(yíng)銷對(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。通過了解哪些商品頻繁地被用戶同時(shí)購(gòu)買,幫助營(yíng)銷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)銷策略。圖 2 顯示了網(wǎng)站會(huì)根據(jù)用戶畫像為不同客戶推薦不同商品。

    圖 2 精準(zhǔn)營(yíng)銷

    例如,某電子商務(wù)平臺(tái)通過客戶的網(wǎng)絡(luò)瀏覽記錄和購(gòu)買記錄等掌握客戶的消費(fèi)模式,從而分析并分類客戶的消費(fèi)相關(guān)特性。如收入、家庭特征、購(gòu)買習(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)站開始,網(wǎng)站在列表頁(yè)、單品頁(yè)、購(gòu)物車頁(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%,總銷量增長(zhǎng)了 46%。

    在美國(guó)的沃爾瑪大賣場(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“顧問式營(yíng)銷”系統(tǒng)能夠建立預(yù)測(cè)模型,例如,如果顧客的購(gòu)物車中有不少啤酒、紅酒和沙拉,則有 80% 的可能需要買配酒小菜、作料。

    2. 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,通過數(shù)據(jù)挖掘方法對(duì)用戶進(jìn)行聚類,再依據(jù)用戶類型的特征設(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。

    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)妊娠期的開始會(huì)買許多大包裝的無(wú)香味護(hù)手霜,在懷孕的最初 20 周會(huì)大量購(gòu)買補(bǔ)充鈣、鋅之類的保健品。

    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 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)銷也起到了不可替代的作用,Nike 甚至掌握了跑步者最喜歡聽的歌是哪些。個(gè)性化服務(wù)離不開顧客的主動(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)簽分類以及用戶體驗(yàn)等。“三只松鼠”通過 ERP 系統(tǒng)能夠了解所有顧客在商城的購(gòu)買記錄,通過 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。

    通過分析顧客過去在商城的購(gòu)買習(xí)慣,用戶的購(gòu)買評(píng)價(jià),來(lái)判斷哪種口味的產(chǎn)品在哪個(gè)地區(qū)賣得最好,哪種產(chǎn)品是消費(fèi)者最樂于接受的,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)簽分類和細(xì)化分析,從而根據(jù)這些分類,推送不同的產(chǎn)品類型。例如,愛老婆型顧客購(gòu)買的產(chǎn)品主要是以老婆食用為主的,“三只松鼠”會(huì)在包裹里放上書信,以“松鼠”的口吻代替顧客給他老婆寫一封信。

    3. 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的商品。

    個(gè)性化推薦系統(tǒng)通過分析用戶的行為,包括反饋意見、購(gòu)買記錄和社交數(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 宣稱有 60% 的用戶是通過其推薦系統(tǒng)找到感興趣的電影和視頻的。

    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)的信息過載問題,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,音樂很多,用戶不可能聽完所有的音樂再?zèng)Q定自己喜歡聽什么,而且每年新的歌曲在以很快的速度增加,因此用戶無(wú)疑面臨著信息過載的問題。其次,人們聽音樂時(shí),一般都是把音樂作為一種背景樂來(lái)聽,很少有人必須聽某首特定的歌。對(duì)于普通用戶來(lái)說(shuō),聽什么歌都可以,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)性化音樂網(wǎng)絡(luò)電臺(tái)。國(guó)際上著名的有 Pandora 和 Last.fm | Play music, find songs, and discover artists,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。經(jīng)過用戶一定時(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,其音樂家和研究人員親自聽了上萬(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)注被稱為音樂的基因。然后,Pandora 會(huì)根據(jù)專家標(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在基因上相似的其他音樂。

    Last.fm | Play music, find songs, and discover artists 記錄了所有用戶的聽歌記錄及用戶對(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歌愛好的其他用戶喜歡的歌曲。同時(shí),Last.fm | Play music, find songs, and discover artists 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 | Play music, find songs, and discover artists 沒有使用專家標(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 保存著兩類最寶貴的數(shù)據(jù):一類是用戶之間的社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系,另一類是用戶的偏好信息。

    Facebook 推出了一個(gè)稱為 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)論被稱為一個(gè)會(huì)話,F(xiàn)acebook 開發(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)買什么產(chǎn)品,從而通過跟蹤客戶的消費(fèi)行為,使用大數(shù)據(jù)分析來(lái)開發(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)可以提供打折或買一送一優(yōu)惠。

    ② 定制優(yōu)惠

    電子商務(wù)企業(yè)可以通過使用數(shù)據(jù)來(lái)確定客戶的購(gòu)買習(xí)慣,并根據(jù)以前的購(gòu)買方式向他們發(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)買或只看不買時(shí)重新吸引客戶,例如,通過發(fā)送電子郵件提醒客戶他們查看過的產(chǎn)品或邀請(qǐng)他們完成購(gòu)買。

    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)存問題。如果某個(gè)項(xiàng)目存在問題,則可以立即將其從銷售中刪除,以免破壞客戶服務(wù)問題。

    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)在線商店部門的新購(gòu)買趨勢(shì)或銷售減緩的商品。

    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)過市場(chǎng)成功的機(jī)遇。

    三、互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,數(shù)據(jù)的價(jià)值是什么?為什么未來(lái)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)就是數(shù)據(jù)公司?

    互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,數(shù)據(jù)就是重要資產(chǎn)。因?yàn)榛ヂ?lián)網(wǎng)的運(yùn)營(yíng),是以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的,所以未來(lái)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè),就是數(shù)據(jù)公司。

    大數(shù)據(jù)技術(shù)不斷提升數(shù)據(jù)自身的價(jià)值。大數(shù)據(jù)技術(shù)的核心訴求之一就是數(shù)據(jù)的價(jià)值化,大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈幾乎都是圍繞數(shù)據(jù)價(jià)值化來(lái)打造的,隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展,數(shù)據(jù)的價(jià)值必然會(huì)越來(lái)越大。人工智能離不開數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)作為人工智能發(fā)展的三個(gè)重要基礎(chǔ),在未來(lái)的智能化時(shí)代也將扮演著重要的角色,所以數(shù)據(jù)的價(jià)值也必然會(huì)隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展而得到提升。在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,人工智能技術(shù)是一個(gè)重要的發(fā)展趨勢(shì),借助于人工智能技術(shù),工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)能夠發(fā)揮出更大的作用,從而能夠?yàn)閺V大的行業(yè)企業(yè)賦能。

    互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展到現(xiàn)在,急需一個(gè)體現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)價(jià)值的載體,而數(shù)據(jù)就是這個(gè)天然的載體,相信隨著互聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)整合社會(huì)資源的能力會(huì)越來(lái)越強(qiáng),數(shù)據(jù)的價(jià)值也會(huì)不斷得到攀升。由于互聯(lián)網(wǎng)無(wú)處不在,所以通過數(shù)據(jù)來(lái)承載互聯(lián)網(wǎng)價(jià)值也比較方便,未來(lái)通過互聯(lián)網(wǎng)來(lái)實(shí)現(xiàn)“價(jià)值交換”也是一個(gè)比較明顯的發(fā)展趨勢(shì)。

    四、互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析的網(wǎng)站有哪些?

    首先,在國(guó)內(nèi),我們最熟悉的數(shù)據(jù)分析網(wǎng)站就有百度,這個(gè)相信大家都不陌生,都用過,國(guó)內(nèi)的百度搜索平臺(tái),提供了關(guān)鍵詞的趨勢(shì)研究,需求圖譜和人群畫像等數(shù)據(jù),對(duì)于研究國(guó)內(nèi)的搜索趨勢(shì)非常有研究,是一個(gè)非常不錯(cuò)的平臺(tái)!

    還有名揚(yáng)世界的谷歌,相信大家也都用過,用來(lái)探索 Google 上的熱門搜尋主題,提供不同國(guó)家、不同時(shí)間段、不同主題的搜索趨勢(shì)數(shù)據(jù)和排行榜。谷歌比較全面,作為早期發(fā)展起來(lái)的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析網(wǎng)站,各個(gè)方面都比較完善,用谷歌來(lái)分析數(shù)據(jù)也是個(gè)不錯(cuò)的選擇。

    其實(shí)各個(gè)網(wǎng)站都有自己的長(zhǎng)處,比如艾瑞咨詢就是提供互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域各個(gè)行業(yè)的數(shù)據(jù)報(bào)告,在國(guó)內(nèi)有一定的影響力。還有國(guó)家統(tǒng)計(jì)局就是一個(gè)提供學(xué)習(xí)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)和分析必備的一個(gè)網(wǎng)站,讀書的時(shí)候經(jīng)常用,主要是國(guó)家和各省份的國(guó)民經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)。再有就是“IT 桔子”就是一個(gè)收集和匯總了國(guó)內(nèi) IT 和互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的企業(yè)信息,包括創(chuàng)始人、產(chǎn)品、融資、團(tuán)隊(duì)等等數(shù)據(jù)。

    上面介紹的這些,綜合性比較強(qiáng)的就是百度和谷歌,下面那些網(wǎng)站都是一些在個(gè)別領(lǐng)域綜合性較強(qiáng)的,以上介紹的這些希望可以為你帶來(lái)參考!

    以上就是關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)相關(guān)問題的回答。希望能幫到你,如有更多相關(guān)問題,您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢,客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。


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