电商的一场“推荐”革命

标签:大数据电子商务

访客:19707  发表于:2012-10-23 14:38:24

电商的一场“推荐”革命

近两年,电商大笔花销都去倒流量,做营销了。明年这钱该怎么花呢?

电商圈无人不知的亚马逊“鬼打墙”体验方式将网站的浏览者转变为购买者,以此提高电子商务网站的交叉销售能力,加强顾客对电子商务网站的忠诚度。而据了解,由于电商经营规模的快速扩大,用户访问量的迅速增长,带来了真实的海量数据,而大数据处理技术在电子商务上的应用,正是为了更加有效的掌握信息,服务于顾客,给用户一个完整精确地推荐体验。

我想,钱要花在这里了。

大数据在电商的应用是以海量数据挖掘、分析为基础,收集顾客的行为信息,并利用个性化推荐算法,时时自动分析消费者的历史和当前兴趣偏好。同时利用消费者相似的群体行为,通过多种算法进行精准推荐,不断的提高推荐质量,有效保留用户,提高网站的点击率和用户的忠诚度。

有人认为传统的数据库不也能完成吗?为什么偏偏大数据能做?

传统的推荐系统主要还是架构在关系型数据库之上,关系型数据库本身对于大数据的分析与统计本身就存在计算与存储的性能瓶颈与扩容不易等问题,因此传统的推荐系统,主要还是用于统计热销排行。而利用分布式云计算优势,采集大量的用户行为日志,并针对不同的用户产生个性化的推荐,从数据采集、分析、到结果集的呈现完全自动化,不需市场营销人员介入,完全是基于用户浏览及购买的真实行为实时产生。

这样,电商就好似发动一场站内的推荐小革命,把每一位客户看成一个细分的市场,完成上述的关键任务,达到营销的终极目标。

让企业真正发掘出数据背后的商业价值,洞悉消费者的心理,大数据可能会帮到你!

评论(4)

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    1. 渠少 曾有对比,亚马逊的产品描述页面,不仅仅在传递信息让你了解、熟悉并购买这产品,除此更重要的是提醒你,买完这产品,你可能更感兴趣的是哪些;当当产品描述页着重在于让客户尽快买下这产品。 这就是区别吧,“推荐”的背后,是更了解顾客。亚马逊已经发展到“卖客户”阶段。

      回复[1] 2012/10/23 16:32

    1. 王伟 好一个“鬼打墙”,呵呵

      回复[1] 2012/10/23 15:26

    1. 黄选锋FIGE 有点绝对化了,大数据也好,传统关系数据也好,都可以实现目标:)

      回复[1] 2012/10/23 14:55

    1. 徐蕊 对于电商的推荐系统,您怎么看?@韩伟 @渠少 @陆彬 @黄选锋FIGE

      回复[0] 2012/10/23 14:46

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