电商平台如何利用大数据做好用户体验
大数据如何提升客户体验
# 大数据如何提升客户体验在现代商业环境中，大数据已经成为提升客户体验的重要工具。
通过收集、存储和分析海量的数据，企业可以深入了解客户需求、行为偏好，优化产品和服务，从而提升客户满意度和忠诚度。
以下是一些大数据如何提升客户体验的方法：## 1. 个性化推荐和定制化服务利用大数据技术，企业可以根据客户的购买历史、浏览行为、兴趣偏好等信息，进行个性化推荐和定制化服务。
通过分析客户数据，企业可以理解客户的需求和喜好，并向其提供相关的产品或服务建议。
个性化推荐和定制化服务可以让客户感到被重视和关心，提升客户的满意度和购买体验。
## 2. 实时反馈和问题解决大数据分析可以帮助企业实现实时反馈和问题解决，及时满足客户的需求和解决潜在问题。
通过监测客户的交互数据、社交媒体反馈等信息，企业可以迅速捕捉到客户的关切和不满，并及时采取行动进行改进。
实时反馈和问题解决可以提升客户对企业的信任和忠诚度，增强客户体验的质量。
## 3. 优化用户界面和交互设计通过分析用户行为数据和反馈意见，企业可以优化产品和服务的用户界面和交互设计，提升用户体验。
大数据分析可以帮助企业了解用户的喜好、使用习惯、痛点等，并根据这些信息进行界面调整和功能改进。
优化用户界面和交互设计可以使产品更加易用和直观，提高用户满意度和使用效率。
## 4. 情感分析和情绪识别大数据分析可以帮助企业进行情感分析和情绪识别，了解客户在购买和使用过程中的情感状态。
通过分析客户的社交媒体评论、在线聊天记录等数据，企业可以了解客户的情绪和反应，及时调整营销策略和服务方式。
情感分析和情绪识别可以帮助企业更好地理解客户需求、改善服务体验，以提升客户的情感连接和满意度。
## 5. 360度客户视图和关系管理大数据技术可以帮助企业建立全面的客户视图和关系管理系统，从而更好地了解客户，提供个性化的服务和沟通。
通过整合各个渠道和系统的客户数据，企业可以建立客户画像，包括购买历史、互动记录、联系人信息等。
电子商务平台如何利用大数据分析提升用户购物体验
电子商务平台如何利用大数据分析提升用户购物体验一、引言电子商务平台的兴起为人们的生活带来了极大的便利，然而，面对庞大的商品选择和信息量，用户的购物体验却受到一定程度的影响。
如何通过大数据分析来提升用户购物体验成为了电商平台亟需解决的问题。
二、了解用户需求电商平台利用大数据分析用户购买行为和偏好，能够更好地了解用户需求。
通过对用户历史购买记录与浏览行为的分析，平台可以洞察用户的购物偏好，提供更适合用户的商品推荐，使用户更容易找到心仪的产品，提升购物体验。
三、个性化推荐基于大数据分析的个性化推荐是提升用户购物体验的关键。
通过将用户的个人喜好、历史购买记录以及与其他用户的相似度进行分析，电商平台可以提供个性化的商品推荐，让用户更加方便快捷地找到自己感兴趣的商品，提高购买转化率和用户满意度。
四、精准定价大数据分析不仅可以优化商品推荐，还能够帮助电商平台实现精准定价。
通过分析用户对不同价格区间的购买偏好和竞争对手的价格策略，平台可以根据市场需求和用户敏感度进行定价调整，使商品价格更具吸引力，增加用户购买的意愿。
五、优化搜索体验用户在电商平台内进行商品搜索是常见行为，而优化搜索体验能够提升用户购物体验。
大数据分析用户搜索关键词和点击行为，可以提供更准确的搜索结果和智能的搜索建议，帮助用户快速找到自己想要的商品，提高搜索效率和用户满意度。
六、预测库存需求电商平台通过大数据分析用户购买行为和商品销售数据，可以进行库存需求的预测。
准确的库存预测可以避免商品缺货或积压过多存货，提供更好的购物体验。
平台可以根据预测结果及时调整商品的采购和库存管理，保证商品的供应稳定性，提高用户的购物满意度。
七、物流跟踪与时效提升电商平台通过大数据分析物流信息，实现对物流过程的实时跟踪和管理，提升了用户的购物体验。
用户可以随时了解商品的配送状态，提前做好接收准备。
通过对物流数据的分析，平台还可以预测发货和送达时间，提供准确的时效信息，增加用户的购物信任和忠诚度。
电子商务中的大数据分析方法与案例分享
电子商务中的大数据分析方法与案例分享随着互联网的快速发展和数字化转型的推动，电子商务行业迎来了爆发式的增长。
大数据分析作为电子商务中强大的工具，帮助企业更好地理解消费者需求、优化运营、提供个性化的服务和增强市场竞争力。
本文将分享电子商务中常用的大数据分析方法和相关案例，旨在为读者提供深入了解电子商务领域中利用大数据分析的实践经验和思路。
一、基于大数据的用户行为分析用户行为分析是电子商务中最重要的大数据应用之一。
通过跟踪和分析用户在电子商务平台上的行为，可以了解用户喜好、购物偏好和消费习惯，从而进行个性化的推荐、精细化的广告投放和精确的市场定位。
为了实现用户行为分析，常用的方法包括：1. 用户画像分析：通过对用户的基本信息、兴趣爱好和购买历史进行综合分析，生成用户画像。
这可以帮助企业更好地了解不同用户群体的特点和需求，从而进行个性化的推荐和定制化的服务。
2. 用户购物路径分析：通过跟踪用户在购物过程中的行为轨迹，包括搜索关键词、点击商品、加入购物车等行为，来分析用户的购物路径和购买决策过程。
这有助于优化网站布局、提高用户体验和购买转化率。
3. 用户情感分析：通过自然语言处理和情感分析技术，分析用户在评论和评分中表达的情感倾向。
这可以帮助企业了解用户对产品和服务的满意度和不满意度，并及时针对问题进行改进。
案例分享：某电商平台通过用户行为分析，发现购买实用家居产品的用户往往也会对时尚家居感兴趣。
为了提高用户粘性，该平台开始针对这一用户群体进行个性化的推荐和定制化的服务，并在首页推出专门的时尚家居频道。
这一举措带来了明显的效果，用户购买意愿和订单量都有了显著提升。
二、基于大数据的营销策略优化在电子商务中，通过大数据分析来优化营销策略可以帮助企业更精确地掌握市场需求和竞争动态，从而提高销售额和市场份额。
常用的大数据分析方法有：1. 客户细分分析：通过对用户的消费行为、购买金额和购买频次进行分析，对客户进行细分，并针对不同细分群体提供个性化的优惠和服务，以提高客户满意度和忠诚度。
利用大数据分析改善电子商务平台的用户体验
利用大数据分析改善电子商务平台的用户体验电子商务平台发展迅速，用户体验成为企业争相追求的目标之一。
为了提升用户的满意度和忠诚度，利用大数据分析成为了改善电子商务平台用户体验的重要手段。
本文将探讨如何利用大数据分析来改善电子商务平台的用户体验，并提供相应的策略和案例。
一、大数据分析对用户体验的重要性及作用大数据分析是指利用各种数据分析工具和技术，从庞大的数据中提炼出有用的信息和洞察力。
在电子商务平台中，大数据分析可以帮助企业深入了解用户的需求、行为和偏好，从而优化产品和服务，提高用户的体验。
1. 用户行为分析通过大数据分析，企业可以收集和分析用户在平台上的各种行为数据，例如浏览记录、购买记录、搜索关键词等。
通过对这些数据的分析，企业可以了解用户的兴趣和偏好，为用户提供个性化的推荐和推广活动，从而提高用户的购物体验和满意度。
2. 用户需求分析大数据分析可以帮助企业洞察用户的需求和痛点，了解用户对产品和服务的期望。
通过对用户需求的深入分析，企业可以优化产品的功能和设计，改进服务的流程和体验，从而提高用户的满意度和忠诚度。
3. 用户情感分析除了用户行为和需求，大数据分析还可以分析用户的情感和态度。
通过对用户评价、评论和反馈的情感分析，企业可以了解用户对产品和服务的喜好和不满之处，及时调整和改进，提高用户的满意度和口碑。
二、利用大数据分析改善电子商务平台的用户体验策略基于以上对大数据分析对用户体验的重要性及作用的认识，以下是几个利用大数据分析改善电子商务平台用户体验的策略。
1. 个性化推荐利用大数据分析用户的行为数据和偏好，电子商务平台可以通过个性化推荐系统为用户提供与其兴趣相关的产品和服务，提高用户购物的便利性和满意度。
例如，根据用户的浏览记录和购买历史，向其推荐类似的商品或相关的优惠活动。
2. 定制化服务通过大数据分析用户的需求和偏好，电子商务平台可以为用户提供个性化的定制化服务。
例如，基于用户的购买历史和偏好，提供个性化的商品定制或物流配送方案，让用户感受到独特和贴心的服务体验。
电商平台如何利用大数据分析和人工智能技术提升用户体验
电商平台如何利用大数据分析和人工智能技术提升用户体验随着互联网技术的发展与普及，电商平台在我们的生活中扮演着越来越重要的角色。
为了提供更好的用户体验，电商平台开始广泛应用大数据分析和人工智能技术。
本文将从不同方面探讨电商平台如何利用这些技术提升用户体验。
一、个性化推荐个性化推荐是提升用户体验的重要手段。
电商平台通过分析用户的购买行为、浏览记录等数据，利用大数据分析和人工智能技术，可以根据用户的个性化需求，精准地推荐商品。
例如，当用户在电商平台搜索某款运动鞋时，平台可以结合用户的购买记录和浏览行为，推荐与之相匹配的运动服饰，提高用户购买的成功率和满意度。
二、精准营销电商平台通过收集用户的大量数据，可以对用户进行深度分析，了解用户的兴趣、喜好等，从而进行精准的营销活动。
利用人工智能技术，电商平台可以对用户进行个性化的广告推送，提高广告的点击率和转化率。
例如，当用户在电商平台浏览过某个品牌的商品后，平台可以将该品牌相关的广告推送给用户，增加用户对该品牌的认知度和购买欲望。
三、智能客服电商平台通过人工智能技术，可以实现智能客服功能。
利用大数据分析和自然语言处理技术，平台能够快速准确地回答用户的问题，解决用户的疑惑。
智能客服可以随时随地为用户提供服务，提高用户的满意度和忠诚度。
同时，智能客服还能根据用户的反馈和评价进行智能学习，不断优化服务质量。
四、安全保障对于电商平台来说，用户的信息安全至关重要。
大数据分析和人工智能技术可以通过识别用户的异常行为和风险提示，提供全面的安全保障。
平台可以实时监测用户的支付行为、登录地点等，发现异常情况及时采取措施，保护用户的资金和隐私安全。
五、仓储和配送优化电商平台通过大数据分析和人工智能技术，可以实现仓储和配送的优化。
通过分析用户的下单行为、配送时间等数据，电商平台可以预测用户的需求，并根据需求调整仓储和配送策略，提高物流的效率和准确性。
例如，根据用户的购买地点和时间，平台可以合理安排商品的仓储位置和配送路线，提供更快捷、高效的配送服务。
大数据分析在客户体验提升中的应用
大数据分析在客户体验提升中的应用在当今数字化的商业世界中，客户体验已成为企业竞争的关键。
而大数据分析作为一种强大的工具，正在深刻地改变着企业提升客户体验的方式。
它能够帮助企业更深入地了解客户需求、行为和偏好，从而精准地提供个性化的产品和服务，优化客户接触点，提高客户满意度和忠诚度。
大数据分析能够整合来自多个渠道的海量数据，包括网站浏览记录、购买历史、社交媒体互动、客户服务记录等等。
通过对这些数据的挖掘和分析，企业可以获得全方位的客户洞察。
例如，分析客户的购买历史可以了解他们的消费习惯和偏好，从而推荐更符合他们需求的产品；研究网站浏览行为能够优化页面布局和内容推荐，提高用户的浏览体验；社交媒体上的互动数据则能反映客户对品牌的情感倾向和意见，为企业改进营销策略提供依据。
以电商行业为例，大数据分析在提升客户体验方面发挥着显著作用。
当客户在网站上搜索或浏览商品时，大数据算法会根据他们的历史行为和相似客户的购买模式，实时推荐相关的产品。
这种个性化推荐不仅提高了客户发现心仪商品的效率，也增加了他们的购买可能性。
此外，通过分析物流数据，企业可以预测送货时间，提前通知客户，减少等待的焦虑。
对于退换货等售后问题，大数据可以帮助企业识别常见问题和痛点，优化售后流程，提高处理效率和客户满意度。
在金融领域，大数据分析同样具有重要意义。
银行可以利用客户的交易数据、信用记录和财务状况等信息，评估客户的风险承受能力，为其提供个性化的投资建议和理财产品。
保险企业可以通过分析客户的生活方式、健康数据和驾驶记录等，定制更精准的保险方案。
同时，大数据能够监测欺诈行为，保障客户的账户安全，增强客户对金融机构的信任。
然而，要成功应用大数据分析来提升客户体验，并非一蹴而就。
首先，数据的质量和准确性至关重要。
如果数据存在错误或偏差，分析结果将失去可靠性，甚至导致错误的决策。
因此，企业需要建立完善的数据收集和管理机制，确保数据的完整性和一致性。
电商行业大数据驱动个性化购物体验解决方案
电商行业大数据驱动个性化购物体验解决方案第1章引言 (3)1.1 背景与意义 (3)1.2 目标与内容 (3)第2章电商行业现状分析 (4)2.1 电商市场概述 (4)2.2 个性化购物需求 (4)2.3 大数据在电商领域的应用 (4)第3章大数据技术概述 (5)3.1 大数据概念与特点 (5)3.2 大数据技术架构 (5)3.3 大数据在电商领域的应用场景 (6)第4章个性化购物体验设计 (6)4.1 个性化购物需求分析 (6)4.1.1 用户行为数据 (6)4.1.2 用户偏好挖掘 (6)4.1.3 购买意图识别 (7)4.1.4 实时互动反馈 (7)4.2 个性化推荐系统设计 (7)4.2.1 推荐算法选择 (7)4.2.2 推荐策略制定 (7)4.2.3 推荐结果优化 (7)4.3 个性化搜索与筛选 (7)4.3.1 个性化搜索 (7)4.3.2 个性化筛选 (7)第5章用户画像构建 (7)5.1 用户数据收集与处理 (7)5.1.1 数据来源 (8)5.1.2 数据处理 (8)5.2 用户画像构建方法 (8)5.2.1 用户标签体系构建 (8)5.2.2 用户特征提取 (8)5.2.3 用户画像更新与优化 (8)5.3 用户画像应用案例 (8)5.3.1 个性化推荐 (9)5.3.2 个性化营销 (9)5.3.3 客户服务 (9)5.3.4 商品优化 (9)第6章商品画像构建 (9)6.1 商品数据收集与处理 (9)6.1.2 数据采集方法 (9)6.1.3 数据预处理 (9)6.2 商品画像构建方法 (9)6.2.1 商品属性提取 (9)6.2.2 商品特征工程 (9)6.2.3 商品画像建模 (9)6.3 商品画像应用案例 (10)6.3.1 个性化推荐 (10)6.3.2 商品关联分析 (10)6.3.3 用户体验优化 (10)6.3.4 库存管理和供应链优化 (10)第7章大数据驱动个性化推荐算法 (10)7.1 推荐算法概述 (10)7.2 协同过滤算法 (10)7.2.1 用户协同过滤算法 (10)7.2.2 物品协同过滤算法 (11)7.3 内容推荐算法 (11)7.3.1 特征提取 (11)7.3.2 用户兴趣建模 (11)7.4 深度学习推荐算法 (11)7.4.1 神经协同过滤算法 (11)7.4.2 序列推荐算法 (11)7.4.3 多任务学习推荐算法 (11)第8章个性化购物体验实现 (11)8.1 推荐系统实现框架 (11)8.1.1 数据采集与预处理 (12)8.1.2 推荐算法选择 (12)8.1.3 推荐系统架构 (12)8.2 搜索与筛选优化 (12)8.2.1 搜索算法优化 (12)8.2.2 筛选功能优化 (12)8.3 用户界面设计 (12)8.3.1 界面布局优化 (12)8.3.2 个性化交互设计 (12)8.3.3 视觉设计优化 (13)第9章个性化购物体验评估与优化 (13)9.1 评估指标与方法 (13)9.1.1 评估指标 (13)9.1.2 评估方法 (13)9.2 个性化推荐系统优化策略 (13)9.2.1 提高推荐算法准确度 (13)9.2.2 增强推荐系统的多样性 (14)9.2.3 提高推荐系统的实时性 (14)9.3.1 用户反馈收集 (14)9.3.2 用户反馈处理 (14)9.3.3 持续改进 (14)第10章案例分析与展望 (14)10.1 电商企业案例分享 (14)10.1.1 案例一：某知名电商平台个性化推荐系统 (14)10.1.2 案例二：基于用户画像的精准营销策略 (14)10.1.3 案例三：大数据驱动的库存优化与供应链管理 (15)10.2 大数据与人工智能技术在电商领域的未来趋势 (15)10.2.1 数据驱动的智能化决策 (15)10.2.2 人工智能技术的广泛应用 (15)10.2.3 跨界融合与创新 (15)10.3 个性化购物体验的发展方向与挑战 (15)10.3.1 发展方向 (15)10.3.2 挑战 (15)第1章引言1.1 背景与意义互联网技术的飞速发展与普及，电子商务（简称“电商”）已逐渐成为我国经济发展的重要支柱。
大数据分析技术在电商行业中的应用案例分享
大数据分析技术在电商行业中的应用案例分享随着互联网的不断发展，电子商务行业已经成为了人们生活中不可或缺的一部分。
无论是在商业领域还是个人生活中，电商都扮演着重要的角色。
那么作为电商行业的从业者，如何才能更好地利用大数据分析技术来提高电商的竞争力呢？一、通过大数据分析优化用户体验在电商行业中，用户体验是至关重要的一环。
想要创造出令人满意的用户体验，需要对用户进行大数据的分析与挖掘。
例如，对于一个电商公司，可以通过数据分析来了解用户喜好，购物行为以及消费能力等关键因素，进而调整公司的商品类型、价格以及促销方案。
另外，在设计网站界面和购物流程时，可以根据用户的行为习惯、购买历史等数据进行优化，从而提高用户的购物体验和转化率。
二、依靠数据分析确立营销战略在电商行业中，营销也是非常重要的一环。
利用大数据分析可深入了解目标客户的需求、兴趣和购买习惯，根据这些数据制定更加精准的营销策略，并通过多渠道投放广告，提高广告投放的转化率。
此外，也可以通过数据分析来检测用户购物决策路径上的瓶颈，并通过优化购物流程等方式提高转化率。
三、提升供应链管理效率在电商行业中，供应链管理的高效运作是实现快速发货，提高顾客满意度的前提。
通过大数据分析，可以实时监测商品的库存、销售情况、物流运输情况等数据，从而能够更有效地进行预测和调度，避免出现库存积压和缺货的情况，从而提高了供应链管理的效率。
四、通过数据分析提升安全性防范诈骗在电商行业中，诈骗是一种非常严重的问题。
通过大数据分析可以对用户的历史购物记录，在购物过程中发挥重要的作用，提高了运营商针对各种类型的欺诈、诈骗行为的识别、报警能力，以减少经济损失，保护了公司和客户的权益。
总的来说，大数据分析技术对电商行业的发展产生了很大的影响，提高了运营效率，增强了竞争力，深化了用户理解，也带来了新的商业机会。
但是，数据分析技术需要多方人才的支持，需要电商企业充分认识、使用、开发数据分析技术。
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电商平台如何利用大数据做好用户体验
电商平台如何利用大数据做好用户体验
电商平台如何利用大数据做好用户体验
互联网上信用消费的兴起，是一个标准的跨界现象，以场景为桥梁，涉及电商和金融供应链的交叉点。
电商发展至今，积累了丰富而宝贵的大数据;金融平台通过分析和利用大数据，挖掘新的价值增长点。
6月12日，第三方消费金融服务平台闪钱包举办了跨界沙龙，易观、去哪儿、美丽说、瑞丽网、银泰网现身说法，带来对“电商大数据变现”的深入讨论。
从B2C到B2B,大数据变现成主流
说起“电商大数据”，离不开几个关键词：移动互联网、电商物流、互联网金融、用户管理和精准营销。
易观流通产业分析师谭乃洵认为：讨论该背景下的产业升级，一个切入点是：回顾近几年电商产业发生了哪些重大变化，再看大数据在背后扮演怎样的角色。
B2C 领域。
电商与生俱来就带着大数据光环。
相比传统零售和渠道商，B2C平台可以通过获取消费者行为数据、购物偏好、地位位置、联系信息
等，对用户进行精准的身份识别和定位。
平台上的第三方服务商，比如物流公司、支付公司，也在贡献着包括运营状况、产品服务记录、消费者评论等在内的重要数据。
不具备大数据优势的传统商家，一方面自建电商平台，同时跟互联网合作，打造自己的客户管理或会员体系，另一方面借助O2O风口，运用WIFI等技术营造室内交互体系，从而完成数据收集。
物流领域。
大数据对电商物流的提效。
两年前，阿里、银泰、富春集团共同启动了中国智能物流骨干网，即“菜鸟网络”，体量庞大，计划在5-8年内，实现全中国任何一个区域的24小时配送。
打造社会化的物流平台，背后少不了大数据的支持。
阿里巴巴2014年“双十一”的包裹数量达到了2.78亿，任何一个独立或松散的物流体系都无法承担。
互联网金融。
从去年开始，京东、天猫、苏宁、唯品会等等，一方面向平台上的供应商和卖家推出
小额信贷业务，另一方面对消费者推出京东白条、任性付(苏宁)、天猫分期购等服务，也是基于对大数据的分析和利用，电商才敢大胆切入互联网金融。
B2B 领域。
B2B有三个发展阶段：第一阶段是信息服务平台，B2B扮演信息撮合者;第二阶段是交易服务平台，企业及买卖双方将交易环节搬到线上;第三阶段是综合性服务平台，包括金融、物流和数据服务。
B2B有自己的天然属性，如交易规模较大、决策流程较长、中间环节较为复杂等等，相较于B2C发展缓慢。
因而，开展供应链金融，对B2B平台发展不可或缺。
一方面，B2B在线交易和金融服务需要完善，通过数据收集打造信用评
级和风控模型，供应链金融才能落地;另一方面，B2B的数据本身也会成为一项产品，作为新的盈利点和增值服务，面向平台商家提供。
电商大数据究竟怎么玩?深挖平台用户价值
电商大数据变现的主要途径，是深挖平台用户消费数据的价值。
但价值从何而来?如何进行挖掘?对此，闪钱包CEO盛阳认为：作为第三方消费金融服务平台，要负责将金融技术的专业问题解决，帮助电商挖掘和利用数据。
背景。
随着大数据的发展，整个电商行业都需要解决方案，不仅针对消费环节，而是产业链的提升。
今后，数据将成为一种战略资产。
电商发展经过了很多红利阶段，比如人口红利、政策红利、流量红利等等，由于巨头的占领，这些红利也变成了红海。
新的蓝海在哪里?移动电商前景广阔，数据管理的时代即将到来。
对电商而言，数据红利可以从C2B、O2O等互联网金融的角度去挖掘。
门槛。
电商做消费金融的门槛比较高。
一方面，大数据挖掘存在困难，单个电商可能成为数据的“孤岛”，其消费数据不足以反映用户的整个信用体系，用户画像不完整，需要打通的数据才有效。
另一方面，电商做消费金融的风险较高，例如，央行的征信开口可能只留给银行和金融机构，不太可能对电商开放，同时这种资金的使用成本相对高昂，还要花费很多精力控制坏账。
用户。
真正的网购用户什么样?去年国内网购用户达到3.6亿，其中大多数是90后。
在消费习惯上，90后会为“喜欢”而买单，而不是攒够钱再买;在购买种类上，90后偏爱一些独立、奢侈的品牌;在信用消费上，很多90后和更年轻的人拿不到信用卡。
在传统银行和征信机构，因为缺少数据而无法给这些人授信。
所以闪白条应运而生。
服务。
基于对互联网消费心态的服务，闪白条的授信、支付、还款都在网上操作完成，不会借助线下和人工。
此外，闪白条还以全网的电商平台为
授信机构。
比如，一个授信机构给你6万的额度，年化利益为16%;另一家给你的额度是5万，但年化利息只要11%，会帮用户选价格最低的。
用户画像。
去哪儿网的用户，40%来自一线城市，68%为高学历，52% 是女性，26%的人每年旅行花费在2万元以上。
这些用户对授信机构是很好的用户群。
对于用户数据，去哪儿网本身有一个风控模型，将两次筛选后的核心用户，输送给授信机构，一方面保护了用户隐私，一方面增加了授信的成功率。
跟谁合作。
站在电商的角度，如果把数据共享给阿里，天下的生意可能都被马云做了。
选择闪白条，第一，是为了用户，为用户选择最便宜、体验最好的;第二，帮助平台上的供应商，获取更多用户，挣更多合理的钱。
跟闪白条做了两件事：一个是针对贷款类用户的合作;二是用户提前付过来的钱，帮他们做理财，因为预定机票和酒店的用户，
一般会提前1-2周就把钱付过来，如果将理财的反向受益补贴给客户，他们的花费会更低。
无论旅游产品还是金融产品，去哪儿网坚持的原则就是“永远站在用户这端，给用户谋福利”。
当然，也会站在供应商的角度，去哪儿网所有产品都是实名交易，信用产品也是帮供应商增加收入。
在交易环节中，授信的金额是不能套现的，也只能在去哪儿网使用，并且是用户本人才能使用。
至于授信机构的钱从哪来，想将前端理财的钱导入到供应商那里，并在去哪儿平台上实现闭环。
从互联网金融的发展趋势上看，除了去哪儿网，今后还会有更多电商，选择像闪钱包这类的第三方金融服务平台进行合作，这也是大数据下消费金融反哺电商的重点表现。