电子商务精准营销大数据技术应用研究电子商务可谓近几年来最热门的行业之一，人们感受到了电子商务为生活所带来的翻天覆地的变化，在B2C电商网站数量不断增多的情况下，电商企业从商品销售到配套服务都有了显著改进，但是，若要在众多的电商企业中脱颖而出取得网络营销的胜利，仍然存在许多需要不断完善的地方。

借着互联网的飞速发展带来的网络数据大爆发的契机，对基于互联网环境进行交易的电子商务企业来说，网络数据信息获取和分析具有格外重要的意义，如何获取更全面的数据并通过对数据的分析精准的找到客户群和优化管理，也已逐渐成为今天电子商务交易中的关键环节。

1国内B2C电子商务发展现状及趋势
电商行业经过二十多年的发展，从具体的技术应用发展到相关产业的形成，已经发展融入到国民经济的各个组成部分中。

随着互联网及移动上网技术的普及，网络消费大军的队伍日益壮大，越来越多的商家和品牌意识到发展线上业务的重要意义，纷纷在电商领域增大投入。

许多企业不仅通过各种网络途径开展品牌宣传、增加品牌知名度，更将线上官方旗舰店作为提升产品销量的前沿阵地。

根据数据显示，仅在20XX年双11当天：天猫购物逛欢节成交额超过两千亿，京东商城全球好物节中下单金额接近一千六百亿，苏宁的拼购订单数比20XX年同期增长十倍以上。

从交易量、区域及产品种类等方面来看，我国B2C电子商务市场呈现了国际化、消费群体扩散化、品牌优势明显、业态模式更灵活、配送效率提升等持点。

在中国移动电商用户规
模稳步增长的态势下，B2C电商作为移动电商主流模式，如何对客户画像进行精准营销、提升资源配置效率将是电商企业未来发展所面对的新问题和关键问题。

2大数据技术的特点及其在电商企业中应用的优势
大数据并非是简单的巨量信息的集合，其数据类型的多样化、数据价值密度都与传统的数据有着很大的区别，必须依靠新的存储、分析技术才能处理和应用。

对大数据应用的战略意义不在于拥有信息数量的多少，而在于对庞大数据进行分析转化并指导企业运作。

作为可以对庞大数据做快速搜集与深度挖掘的技术，大数据技术能够对市场和企业的实施情况做出最符合逻辑的分析与判断，为解决核心问题和重大需求提供正确决策所要求的理论基础，为企业和单位带来创新和发展。

企业和政F可以通过建立庞大的数据资源中心，对各种类型的海量数据进行及时处理和判断，给正确的核心决策提供不容辩驳的科学基础，能够显著控制企业和社会的风险，提高应变的速度和带来显著的改变。

在电子商务行业应用方面，可以对市场情况进行大样本分析，传统调研中样本占比仅为5%，通过大数据技术采集样本数据可达到数据总量的80%以上，且得到的数据维度也更大，使得分析更为精准，分析的角度也更广。

在电子商务B2C模式中大数据技术的应用可以归结为以下几个方面：一是精准定位目标客户群，然后根据目标群体的特征开展个性化的营销策略；二是运用大数据优化物流流程，对有效数据分析以制定最合理的物流方案；三是提升库存管理的效率，通过大数据技术参与产品研发、生产、价格及库存量控制等，保持最
优库存状态。

3大数据技术在B2C电子商务中的应用
3.1大数据技术助力精准营销
在B2C模式的电商企业中，精准营销是大数据技术在商业应用中最能突显其优势的领域。

将在网络上收集到的各类客户数据进行处理，如非结构化数据的转化及确定数据类别与作用等，增强数据分析质量与效率，以提升对数据的利用率。

通过分析数据间的关联性，掌握客户的爱好、购买力、购买习惯及购买意向，对客户进行深入了解并进行画像。

根据客户画像制定有针对性的营销方案，有效提高消费者在企业活动中的参与性，提升客户对企业的忠诚度，企业也在为客户提供个性化营销服务的同时建立良好的品牌形象。

3.2大数据环境下的电商配送流程优化
物流配送是B2C电子商务流程中的关键环节，大数据技术对物流配送的发展也同样起到了至关重要的作用。

由于社会物流资源还是不够充足，和现阶段我国飞速发展的网络营销相比，电商流程中的配送环节依旧存在与销售环节脱节的现象，除了货物的按时配送外，如上门安装等特定的售后服务的客户满意并不高。

在大数据时代，企业可以充分利用在网上获取到的各种类型的有效数据信息来制定物流配送方案，通过数据信息进行有效的分析和研究实现智慧物流。

大数据技术可以帮助企业快速准确的实现海量数据的获取和处理，对物流全程实现数字化、信息化、智能化和高效化的控制，在此基础上制定出高效可行的物流配送方案,从而提升物流服务水平，降低物流成本，
提高物流效率,实现更持续的发展。

3.3利用大数据提升库存管理
库存管理不仅决定着企业的经营决策，也和企业的生产管理有着密切的关系，是企业维持正常生产经营不可或缺的部分。

随着网络营销规模迅速提升及商品种类多元化的发展趋势，过低或过高的库存都将对企业产生巨大的影响。

传统的库存管理方式因信息获取的不全面而导致无法对供应链中所有环节进行有效的预测，对产品的性能需求、生产数量缺管引导，供货延期或库存过量都会增加经营风险。

通过大数据平台对库存进行实时监控，并综合多部门的数据进行全局性的分析和预测评估，降低库存的管理成本，帮助企业实现根据客户的个性化需求，产品不同阶段的数量需求，合理优化库存，逐渐满足企业尤其是中小企业对于降低库存管理成本、方便获取供应链信息，提高效率的需求。

4大数据技术在B2C中的应用案例
4.1大数据技术在亚马逊的应用
亚马逊是最早开展线上营销的网络购物平台之一，经过短短二十几年的发展，现已成为全球商品种类最齐全的互联网零售商。

取得现有的成绩，与亚马逊一直以来坚持的“以客户为中心”的营销策略有关，更要归功于对大数据技术在网络商城运营中的深入应用，对客户的购物数据进行分析整理，做出精确的产品推荐服务，并对商城内部各环节进行合理的资源配置和调整。

亚马逊通过大数据技术对网购客户在网上商城中留下的痕迹数据，并对数据进行收集、清洗、分类和储存。