1 of 23

陳擎文

電商的大數據分析

【即時分析交易數據，客戶瀏覽行為分析，精準推薦，分析市場需求，風險管理】

➜以Netflix ，SHEIN， Amazon為例

2 of 23

單元綱要

  • 1.大數據技術在電子商務中的應用
  • 2.數據驅動的營銷策略
  • 3.購物行為分析與預測
  • 4.個性化推薦系統

​

​

​

​

3 of 23

1.大數據技術在電子商務中的應用

4 of 23

大數據的定義與特徵

  • 大數據指的是一種無法用傳統數據處理技術有效處理的龐大且複雜的數據集。
  • 這些大數據集通常具有「4V」特徵：
    • Volume（數量龐大）、
    • Velocity（生成速度快）、
    • Variety（種類多樣）
    • Veracity（真實性高）
  • 隨著科技的發展，數據來源日益多元化，從網絡活動、社交媒體、傳感器到移動設備，數據的產生量呈現指數級增長。

5 of 23

大數據技術在電子商務中的應用

  • 1. 客戶行為分析：
    • 利用大數據技術，企業可以分析客戶在網站上的行為，例如：
      • 瀏覽頁面、停留時間、點擊路徑
    • 以優化網站結構，和用戶體驗。
  • 2. 實時數據處理：
    • 企業可以使用大數據技術：
      • 即時處理和分析交易數據，
      • 快速識別趨勢和模式，
    • 並根據這些信息進行決策。

6 of 23

大數據技術在電子商務中的應用

  • 3. 需求預測：
    • 通過分析歷史數據和市場趨勢，企業可以
      • 預測未來的市場需求，
      • 進行合理的庫存管理和生產計劃
  • 4. 風險管理：
    • 大數據技術可以幫助企業識別並預測風險，例如：
      • 欺詐行為
      • 供應鏈中斷
    • 並採取預防措施。

7 of 23

2.數據驅動的營銷策略

8 of 23

為何選擇數據驅動的營銷策略

  • 數據驅動的營銷策略是基於客觀數據進行決策和優化的過程。
  • 這些策略能夠幫助企業
    • 精確鎖定目標受眾、
    • 提高行銷效果、
    • 並最終提升投資回報率（ROI）

9 of 23

數據驅動營銷的主要策略

  • 1. 客戶細分：
    • 通過分析客戶的行為數據，
      • 企業可以將客戶細分為不同的群體，
      • 針對每個群體制定個性化的行銷策略。
  • 2. 預測分析：
    • 利用機器學習和統計分析技術，
    • 企業可以預測消費者的行為模式，例如：
      • 購買可能性
      • 流失風險，
    • 從而進行精確的行銷干預

10 of 23

數據驅動營銷的主要策略

  • 3. 實時行銷：
    • 根據即時數據，企業可以在恰當的時間向目標客戶推送相關的行銷信息，例如：
      • 即時促銷
      • 限時優惠
  • 4. 跨渠道行銷：
    • 整合線上和線下的客戶數據，企業可以制定一致的跨渠道行銷策略，確保客戶在不同渠道上獲得統一的品牌體驗。

11 of 23

案例分析：數據驅動的成功營銷

  • 1. 亞馬遜通過：
    • 分析購物車數據
    • 瀏覽歷史，
    • 精確推薦相關產品，
  • 2. 並在客戶購買意圖最高時
    • 推出個性化優惠，
    • 極大提高了銷售轉化率。

12 of 23

3.購物行為分析與預測

13 of 23

購物行為分析的重要性

  • 購物行為分析是了解消費者需求和偏好的關鍵手段，通過：
    • 分析消費者在網站上的行為，
    • 企業可以優化購物體驗，提升銷售額。
  • 購物行為數據包括：
    • 點擊行為、
    • 瀏覽歷史、
    • 購物車使用情況
    • 購買決策過程。

14 of 23

購物行為分析的方法

  • 1. 點擊流分析：
    • 通過分析用戶在網站上的點擊行為，
    • 了解用戶的訪問路徑、興趣點，
    • 優化網站導航和內容結構
  • 2. 熱圖分析：
    • 使用熱圖工具視覺化展示用戶在頁面上的操作行為，
      • 例如：鼠標移動、
      • 點擊次數
    • 幫助企業了解哪些區域最受關注

15 of 23

購物行為分析的方法

  • 3. 購物車分析：
    • 分析消費者將商品加入購物車後的行為，包括：
      • 是否完成購買、
      • 何時放棄購物車，
    • 從而優化購物流程和轉化率。
  • 4. 客戶旅程分析：
    • 通過全方位分析客戶從初次接觸到最終購買的全過程，
    • 找出影響購買決策的關鍵因素，
    • 並優化每個接觸點的體驗。

16 of 23

預測購物行為的應用

  • 需求預測：
    • 通過歷史購物行為數據，預測未來的消費需求，幫助企業制定銷售計劃和庫存管理策略。
  • 個性化推送：
    • 根據預測的購買意圖，向潛在消費者推送相關產品或促銷信息，增加購買的可能性。
  • 流失預測與挽回：
    • 預測哪些客戶可能流失，並針對性地提供優惠或服務挽回他們，減少客戶流失率。

17 of 23

4.個性化推薦系統(Netflix)

18 of 23

個性化推薦系統的基本原理

  • 個性化推薦系統通過
    • 分析用戶的歷史數據
    • 和行為模式，
  • 為每個用戶推薦其可能感興趣的產品或內容。
  • 這種技術能夠極大提升用戶體驗，增加銷售轉化率。

19 of 23

推薦系統的主要類型

  • 協同過濾推薦：
    • 基於用戶的行為相似性進行推薦。例如，系統會推薦其他與用戶有相似購買歷史的消費者購買的商品。
  • 內容過濾推薦：
    • 根據用戶過去瀏覽或購買的產品屬性，推薦具有相似屬性的其他產品。
  • 混合推薦系統：
    • 結合協同過濾和內容過濾的優勢，提供更精確和多樣化的推薦。

20 of 23

個性化推薦系統的應用場景

  • 產品推薦：
    • 在用戶瀏覽網站時，根據其過去的行為推薦相關產品，提高銷售機會。
  • 電子郵件推薦：
    • 在促銷郵件中包含個性化的產品推薦，增加電子郵件的開啟率和點擊率。
  • 動態網站內容：
    • 根據用戶的瀏覽歷史，動態調整網站的內容展示，如首頁推薦、促銷活動等，提升用戶黏性。

21 of 23

成功案例：Netflix的推薦系統

  • Netflix通過：
    • 高度個性化的推薦系統，
    • 根據用戶的觀看歷史和偏好，
  • 推薦電影和電視劇，
  • 極大提升了用戶的觀看時長和滿意度。

22 of 23

5. 結論

23 of 23

結語

​

  • 大數據技術在電子商務中的應用已成為不可或缺的戰略工具。通過數據驅動的營銷策略、購物行為分析和個性化推薦系統，企業能夠更精準地滿足消費者需求，提升用戶體驗，並實現更高的業務增長。在未來，隨著技術的進一步發展，大數據將在電子商務中發揮更加重要的作用，為企業創造更多的商業價值。