进入到大数据时代,电商用户数据的暴增与数据的社会化在很大程度上模糊了O2O电商企业数据的边界。大量的网上交易数据,包含支付数据,查询行为,物流运输、购买喜好,点击顺序,评价行为等,其是信息流和资金流数据,通过大数据魔镜以及数据可视化等技术对这些数据进行分析并最终改变电商的营销方式。
大数据的价值在于从海量的数据中发现新的知识,创造新的价值。而快递物流行业正是一个产生大量数据的行业,在货物流转、车辆追踪、仓储等各个环节中都会产生海量的数据,如此多的资源不加利用就是浪费。应用“大数据分析”技术,通过对各个物流环节的数据进行归纳、分类和整合,可以清楚地查看企业网络任何一个网点的经营现状和业务情况等。而通过运用科技手段进行分析、提炼,“大数据”还可以为企业战略规划、运营管理和日常运作提供重要支持和指导。
电商是最早利用大数据进行精准营销的行业,除了精准营销,电商可以依据客户消费习惯来提前为客户备货,并利用便利店作为货物中转点,在客户下单15分钟内将货物送上门,提高客户体验。马云的菜鸟网络宣称的24小时完成在中国境内的送货,以及京的刘强东宣传未来京东将在15分钟完成送货上门都是基于客户消费习惯的大数据分析和预测。由于电商的数据较为集中,数据量足够大,数据种类较多,因此未来电商数据应用将会有更多的想象空间,包括预测流行趋势,消费趋势、地域消费特点、客户消费习惯、各种消费行为的相关度、消费热点、影响消费的重要因素等。依托大数据分析,电商的消费报告将有利于品牌公司产品设计,生产企业的库存管理和计划生产,物流企业的资源配制,生产资料提供方产能安排等等,有利于精细化社会化大生产,有利于精细化社会的出现。