家庭
消费与购 买
拥有的房 产跟住所
数据占有 数据分析 价值实现
大数据数据挖掘
数据挖掘，数据分析－过程方法，
大数据的价值密度低，为了要找到金子，我们需要存储整座金矿沙
数据收集
数据存储管理
数据分析与挖掘
结果展示
• 用户数据 • 浏览数据 • Search 数据
• 交易数据 • 评价数据 • 支付数据
• 结构化，非结构 化，半结构化数 据
大数据基本概念
2.技术概念－逻辑处理
大数据价值体现
记录——情景辅助，操作基础
备份和监督——情景复原，责任追究
大数据价值
纠偏——情景指引，方向微调
预测——情景研究，系统优化
大数据价值体现
大数据创造价值的三个关键点
人口统计 信息 人际关系
存款账户 信息
金融行为 和交易
贷款信息
下单记录
投资理财
社交媒体 差旅行为
大数据在电商的应用及场景分析
概 要
大数据的基本概念 大数据价值体现 大数据的价值挖掘与结果展示 大数据对电商影响 大数据应用难点分析 电商大数据挖掘方向／方法 电商应用场景分析 大数据平台技术架构 大数据应用展望
大数据基本概念
1.什么是大数据？
Volume(大量) Velocity(速率) Variety(多样) Value(价值) Veracity(真实性)
新老客户占比
00% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10%
0%
新老客户销售额占比
100%
90%
80%
70%
60%
从客户数可以明显的看出，老客50% 户的贡献人均贡献大于新客户的
人均贡献值。
40%
30%
20%
10%
2.客户特征表现？
客户属性特征 消费行为特征
3.如何实施？
个性化实施方案
2020/2/27
1.1 购物体验 ➢DSR评分
1.2 深入客户关系管理 ➢1.2.1 年滚动趋势 ➢1.2.2 月滚动趋势
一、购物体验现状
1.1 DSR动态评分
DSR评分不错，尤其在“宝贝与描述相符”上比较突出。 提升DSR的其他方案：
• 分布式文件系统 • 分布式数据库(关
系型，NoSql)
• 云存储 • 实时流处理
• 分类 • 聚类 • 特征 • Web页挖掘
• 机器学习 • 人工智能 • 神经网络 • 自然语言分析
• 标签云 • 聚类图 • 空间信息流 • 热图
大数据数据挖掘与展示
结果展示－标签云(Cloud Tag),标签云是一套相关的标签以及于此相应的权重，权重影响标签的字 ，颜色，或其它视觉效果。用以表示一个网站中的内容及热门程度。
1.2.2 月趋势
从销售额的趋势来看，波动非常大，中间竟然出现几个月非常低的销售情况，如2013年的1、2、6、 7、8月份。需引起高度重视。
去年下半年以来整体情况还不错。
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大数据对电商影响
数据为王
正在来临的大数据时代，数据成了驱动业务增长的关键，谁掌握了数据，谁就掌握了竞争优势
大数据对电商影响
不同行业应用大数据技术潜在价值评估
大数据对电商影响
在大数据电商应用方面具有天然优势 1.数据优势－电商平台每天产生海量数据
售后
浏览数据
支付
数据
评价
搜索数据
交易 收货
大数据对电商 影响
5%
前占到6%，低于行业均值，需后续加强老客户
的维护。
4%
3%
2%
1% 店铺年活跃客户数与回头客概览
0%
年滚动活跃客户数
年滚动回头客比例
5%
5%
4%
4%
3%
3%
2%
2%
1%
1%
0%
**备注：回头客比例=（一年购买2次及以上新客户+一年前购买过又来买的客户）/一年总客户数，如，201308指201209-201308
在大数据应用方面具有天然优势 2.人才优势
电商公司一般都是技术公司，所以有大量大数据方面的人才
大数据应用难点分析
破除大数据价值创造的障碍，形成新生态下竞争优势
三大障碍
关键任务
指定适当的经营模式和结构支持大数据应用
传统业务模式 和思维
确确定人才能力策略，使用专门的人才达到目标，或从相 关技术公司获得帮助
年滚动销售额
回头客销售额占比
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整体客户数同销售额类似，呈现一定 /通用格式
的稳定增长态势；
/通用格式
相比而言，老客户的客单价高于新客 /通用格式
户。
但是目前的整体现状仍需改进。
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/通用格式
7%
整体销售额呈现一定的稳定增长趋势；
6%
回头客销售额占比整体呈现逐渐上升的趋势，目
✓ 客服专业性服务及客户信息收集 ； ✓ 批量进行（利用订单中心）：个性化包裹、发货提醒、同城到达提醒等； ✓ 个性化进行：物流跟进、退款跟进、评价跟进等 但是整体的退款率非常大！！！
1.2.1 年滚动趋势：活跃客户 店铺年活跃销售额与回头客概览
x万 x万
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大数据数据挖掘与展示
结果展示－聚类图(ClusterGram),是指用图形方式展示聚类分析结果的技术，可以有助于判断 簇数量不同时的聚类效果
大数据数据挖掘与展示
结果展示－空间信息流(Spatial Information Flow),是展示信息空间状态的一种可视化eat Map),是一项数据展示技术，将变量值用不同的颜色或高亮形式描绘出来。 可以非常直观的展示一些原本不易理解或表达的数据，比如密度，频率，温度等
团队跟技能
遗留系统的限 制
识别数据跟技术陷阱，确定最适合取得成效的技术路径， 使用可扩张大数据平台
建立治理结构，创建顶层结构来规范所有事情
充分使用已有数据，逐步扩充可分析的数据集合
大数据挖掘方向／方法
大数据挖掘方向／方法
电商大数据应用场景分析
用户画像
1.整体现状？
购物体验 深入客户关系管理