大数据下的创新模式 ——以淘宝网和亚马逊为例
大数据金融案例
大数据金融案例【篇一：大数据金融案例】如今，金融业面临众多前所未有的跨界竞争对手，市场格局、业务流程将发生巨大改变，企业更替兴衰；未来的金融业，业务就是it，it??就是业务；金融业将开展新一轮围绕大数据、移动化、云的it??建设投资。
本节主要介绍金融行业大数据的应用案例，希望对读者有一定的启发和学习价值。
【案例一】淘宝网掘金大数据金融市场随着国内网购市场的迅速发展，淘宝网等众多网购网站的市场争夺战也进入白热化状态，网络购物网站也开始推出越来越多的特色产品和服务。
1．余额宝以余额宝为代表的互联网金融产品在2013??年刮起一股旋风，截至目前，规模超1000亿元，用户近3000??万，如图所示。
相比普通的货币基金，余额宝鲜明的特色当属大数据。
以基金的申购、赎回预测为例，基于淘宝和支付宝的数据平台，可以及时把握申购、赎回变动信息。
另外，利用历史数据的积累可把握客户的行为规律。
余额宝手机端界面2．淘宝信用贷款淘宝网在聚划算平台推出了一个奇怪的团购“商品”——淘宝信用贷款。
开团不到10??分钟，500??位淘宝卖家就让这一团购“爆团”。
他们有望分享总额约3000??万元的淘宝信用贷款，并能享受贷款利息7.5??折的优惠。
据悉，目前已经有近两万名淘宝卖家申请过淘宝信用贷款，贷款总额超过14??亿元。
淘宝信用贷款是阿里金融旗下专门针对淘宝卖家进行金融支持的贷款产品。
淘宝平台通过以卖家在淘宝网上的网络行为数据做一个综合的授信评分，卖家纯凭信用拿贷款，无需抵押物，无需担保人。
由于其非常吻合中小卖家的资金需求，且重视信用无担保、抵押的门槛，更加上其申请流程非常便捷，仅需要线上申请，几分钟内就能获贷，被不少卖家戏称为“史上最轻松的贷款”，也成为淘宝网上众多卖家进行资金周转的重要手段。
3．阿里小贷淘宝网的“阿里小贷”更是得益于大数据，它依托阿里巴巴（b2b）、淘宝、支付宝等平台数据，不仅可有效识别和分散风险，提供更有针对性、多样化的服务，而且批量化、流水化的作业使得交易成本大幅下降。
电子商务典型案例
电子商务典型案例近年来，随着互联网的迅猛发展，电子商务成为了人们购物的主要方式之一。
电子商务不仅方便快捷，还提供了诸多优惠和选择。
本文将介绍几个典型的电子商务案例，以展示电子商务在不同领域中的应用和影响。
一、淘宝网作为中国最大的电子商务平台，淘宝网以其丰富的商品种类和良好的购物体验赢得了数以亿计的用户。
淘宝网上有各种各样的商品，涵盖了服装、家居、手机、数码等各个领域。
用户可以通过搜索或浏览店铺来找到他们想要购买的商品。
此外，淘宝还提供了买家秀、购物攻略等功能，使用户之间能够分享购物心得和经验，增加了用户的参与度和忠诚度。
淘宝的成功不仅仅在于商品的种类和价格的竞争力，更在于其良好的用户体验和信誉度的保证。
二、亚马逊亚马逊是全球最大的电子商务公司之一，总部位于美国。
亚马逊成立于1994年，最初只卖图书，后来逐渐扩展至电子产品、家居用品、服装等各个领域。
亚马逊网站的特点是用户可以在同一个平台上找到各种商品，并且用户可以通过商品的评价和评论来决定购买。
亚马逊还引入了Prime会员服务，使会员能够享受到更快的配送和更多的优惠。
亚马逊的成功得益于其强大的供应链系统和严格的售后服务，为用户提供了便捷和可靠的购物体验。
三、京东商城京东商城是中国最大的综合性电子商务平台之一。
京东以其正品保证和无理由退货政策获得了用户的信任。
京东上有丰富的商品种类，从日用品到高端电子产品应有尽有。
京东还开设了自营店和好店计划，通过优质的商品和服务吸引了大量的用户。
京东还致力于物流的优化和提升，通过自建仓储和配送网络，使商品能够更快速和可靠地送达用户手中。
京东的电子商务成功不仅在于商品的品质和服务的保证，更在于其对用户需求的认真关注和不断创新。
四、美团美团是中国领先的生活服务电子商务平台，为用户提供餐饮、外卖、酒店、旅游等多种服务。
美团以其庞大的商家资源和便捷的用户体验成为了人们生活中不可或缺的一部分。
用户可以通过美团手机应用来订购外卖、预订餐厅、酒店等，同时还可以查看其他用户的评价和评论，选择最合适的服务。
大数据技术在电子商务中的应用案例分享
大数据技术在电子商务中的应用案例分享随着大数据技术的不断发展，电子商务行业越来越多地应用大数据技术，以提升自身服务和竞争力。
本文将分享几个电子商务行业中的大数据应用案例，希望可以为读者提供一些启示。
一、智能推荐系统--AmazonAmazon是全球最大的在线零售商之一。
在许多人看来，Amazon的推荐系统严格按照每位用户的兴趣爱好精准推荐商品。
这也成为了Amazon得以在竞争激烈的电子商务市场脱颖而出的关键因素之一。
Amazon的推荐系统背后是大数据技术的强力支持。
Amazon通过收集并分析消费者的购买历史和浏览记录等信息，利用自然语言处理和机器学习技术，建立了一个大数据模型，能够准确预测用户可能感兴趣的商品。
根据统计数据，Amazon推荐系统的商品点击率比普通商品高出30%以上。
二、虚拟试衣间--Zara越来越多的消费者选择在线购物，但是很多人在购物时担心尺码和质量等问题。
为了解决这个问题，Zara推出了虚拟试衣间。
Zara的虚拟试衣间是利用VR技术开发出来的。
消费者只需要向试衣间摄像头展示自己的全身照片，系统就会利用大数据分析技术快速生成消费者的3D模型，并在屏幕上呈现出虚拟的试衣效果。
由此，消费者可以了解衣服的款式和适合自己的尺码，提高了购物体验。
三、智能物流--京东京东作为国内电商市场的领军者，拥有庞大的物流体系。
为了提升物流效率和满足消费者更高的送货要求，京东引入了智能物流技术。
京东利用大数据技术对物流进行优化，从仓库内物品的放置、物品的拣选和打包等环节进行数据采集和分析。
通过数据分析，京东能够合理规划配送路线，并准确预测出货量。
在最繁忙的购物节期间，京东的物流系统也能够快速适应订单量的增加，保证商品能够及时送达。
四、无人便利店--阿里巴巴在增长迅猛的线下零售市场，阿里巴巴也开始不断探索创新的零售模式。
其中，最为醒目的是无人便利店。
阿里巴巴的无人便利商店基于大数据技术开发，配备有庞大的传感器和摄像头等设备，能够实时监测商店内的商品库存和用户消费行为，并进行快速分析。
高科技行业中的大数据创新案例
高科技行业中的大数据创新案例近年来，随着科技的高速发展，大数据成为了各个行业的重要资源。
在高科技行业中，大数据的应用呈现出了许多创新案例，带来了巨大的商业价值和社会影响。
本文将为您介绍几个在高科技行业中取得成功的大数据创新案例。
Uber的出行决策Uber是一家知名的打车平台，大数据对于Uber的成功发挥着重要作用。
Uber通过收集和分析用户的出行数据，能够预测不同时间和地点的乘车需求，并智能调配车辆资源。
这种基于大数据的出行决策，不仅提高了乘客的用车体验，同时也提升了司机的收入水平。
Uber的成功案例证明了大数据对于高科技行业的重要性，以及其在业务决策中的巨大潜力。
淘宝的个性化推荐淘宝是中国最大的电子商务平台，其实现了个性化的推荐服务，正是依托于大数据技术。
淘宝通过分析用户的浏览和购买行为，构建用户画像，并将用户划分为不同的群体，从而精准地推送适合用户的商品。
这种个性化的推荐服务不仅提高了用户的购物体验，也促进了交易的增长。
淘宝的成功案例充分展示了大数据在电子商务领域的巨大潜力和商业价值。
Netflix的内容推荐Netflix是一家著名的网络视频平台，采用大数据技术来进行电影和电视剧的内容推荐。
通过分析用户的观看历史和评分行为，Netflix能够了解每个用户的喜好和偏好，进而向用户推荐符合其口味的影片。
这种个性化的内容推荐服务不仅提高了用户的观影体验，也增加了用户对Netflix平台的黏性。
Netflix的成功案例清楚地展示了大数据在娱乐行业中发挥的巨大作用。
亚马逊的预测销售亚马逊作为全球最大的电子商务公司之一，利用大数据来进行销售预测。
通过分析用户的购买历史和浏览行为，亚马逊能够预测不同商品的销售趋势，并及时调整库存和价格。
这种基于大数据的销售预测不仅提高了供应链的效率，还减少了因滞销和缺货带来的损失。
亚马逊的成功案例证明了大数据在零售行业中的重要作用，以及其能够给企业带来的巨大商业价值。
结语以上所介绍的高科技行业中的大数据创新案例，仅是众多成功案例中的一部分。
大数据驱动的产品创新案例分析
《大数据驱动的产品创新案例分析》在当今数字化时代，大数据已成为推动企业发展和产品创新的重要力量。
大数据的收集、分析和应用能够为企业提供深入的市场洞察、用户需求理解以及产品优化方向，从而帮助企业在激烈的市场竞争中脱颖而出。
一、引言随着信息技术的飞速发展，数据量呈爆炸式增长。
大数据不再仅仅是一个热门的话题，而是已经深入到各个行业和领域，成为企业决策和产品创新的重要依据。
从电商平台的个性化推荐到医疗领域的精准诊断，从金融行业的风险评估到制造业的智能生产，大数据的应用无处不在。
本文将通过分析几个大数据驱动的产品创新案例，探讨大数据在产品创新中的重要作用和价值。
二、案例一：亚马逊的个性化推荐系统亚马逊作为全球最大的电商平台之一，其成功离不开强大的个性化推荐系统。
亚马逊通过收集用户的浏览历史、购买记录、搜索关键词等大量数据，利用机器学习算法对这些数据进行分析，为用户提供个性化的商品推荐。
1. 数据收集与分析亚马逊通过多种渠道收集用户数据，包括网站访问记录、移动应用使用情况、订单信息等。
这些数据被存储在庞大的数据仓库中，然后通过数据挖掘和机器学习算法进行分析。
亚马逊的算法能够识别用户的兴趣爱好、购买习惯和需求，从而为用户提供更加精准的推荐。
2. 个性化推荐的实现亚马逊的个性化推荐系统主要包括基于内容的推荐、协同过滤推荐和混合推荐三种方式。
基于内容的推荐是根据商品的属性和描述信息，为用户推荐与其曾经浏览或购买过的商品相似的商品。
协同过滤推荐则是根据用户的行为和其他用户的行为之间的相似性，为用户推荐其他用户喜欢的商品。
混合推荐是将基于内容的推荐和协同过滤推荐相结合，以提高推荐的准确性和多样性。
3. 产品创新价值亚马逊的个性化推荐系统为用户提供了更加便捷和个性化的购物体验，提高了用户的满意度和忠诚度。
同时，个性化推荐也提高了商品的曝光率和销售量，为亚马逊带来了巨大的商业价值。
据统计，亚马逊的个性化推荐系统能够为其带来 35%的销售额增长。
跨境电商的成功案例分享
跨境电商的成功案例分享近年来，随着全球化的推进和互联网技术的迅速发展，跨境电商成为了全球商业领域中备受瞩目的一种商业模式。
跨境电商不仅为企业提供了更广阔的市场空间，也为消费者带来了更多优质的商品选择。
本文将分享一些跨境电商的成功案例，旨在探讨其中的商业策略和经验，帮助更多企业掌握跨境电商的核心竞争力。
一、亚马逊（Amazon）作为全球最大的电商平台之一，亚马逊在跨境电商领域的成功无人能敌。
亚马逊的成功秘诀在于其强大的物流系统和完善的客户体验。
亚马逊通过建立庞大而可靠的物流网络，实现了全球范围内的商品配送，提供了快速、便捷的服务。
另外，亚马逊注重用户体验，通过个性化推荐、用户评价等方式，提高了购物体验的满意度，增强了用户的购买欲望。
二、阿里巴巴（Alibaba）作为中国最大的B2B电子商务平台，阿里巴巴在全球范围内也享有很高的声誉。
阿里巴巴的成功之处在于其独特的供应链模式和深入了解不同市场的能力。
阿里巴巴通过整合全球范围内的供应商资源，建立了庞大的采购平台，为买家提供了海量的商品选择。
另外，阿里巴巴对于不同市场的了解和适应能力也是其成功的关键所在，他们能够根据不同国家和地区的消费习惯、法律法规等特点，精准地开展销售和营销活动。
三、京东（JD）作为中国最大的自营式电商平台，京东在跨境电商领域的发展也令人瞩目。
京东的成功经验主要体现在其高品质的产品和优质的售后服务上。
京东高度重视商品的品质和质量，通过严格的供应链管理和商品筛选流程，确保向消费者提供高品质的商品。
此外，京东的售后服务也非常出色，他们为消费者提供了便捷的退换货服务和贴心的售后咨询体系，赢得了消费者的信任和口碑。
四、网易考拉海购（Kaola）作为中国海外直购电商平台的领导者，网易考拉海购以其独特的商品采购模式和优质的海外商品，成为众多中国消费者心目中的首选。
网易考拉海购通过与海外供应商的直接合作，确保了商品的正品和优质，同时也能够降低中间环节的成本。
大数据金融案例
大数据金融案例【篇一：大数据金融案例】如今，金融业面临众多前所未有的跨界竞争对手，市场格局、业务流程将发生巨大改变，企业更替兴衰；未来的金融业，业务就是it，it??就是业务；金融业将开展新一轮围绕大数据、移动化、云的it??建设投资。
本节主要介绍金融行业大数据的应用案例，希望对读者有一定的启发和学习价值。
【案例一】淘宝网掘金大数据金融市场随着国内网购市场的迅速发展，淘宝网等众多网购网站的市场争夺战也进入白热化状态，网络购物网站也开始推出越来越多的特色产品和服务。
1．余额宝以余额宝为代表的互联网金融产品在2013??年刮起一股旋风，截至目前，规模超1000亿元，用户近3000??万，如图所示。
相比普通的货币基金，余额宝鲜明的特色当属大数据。
以基金的申购、赎回预测为例，基于淘宝和支付宝的数据平台，可以及时把握申购、赎回变动信息。
另外，利用历史数据的积累可把握客户的行为规律。
余额宝手机端界面2．淘宝信用贷款淘宝网在聚划算平台推出了一个奇怪的团购“商品”——淘宝信用贷款。
开团不到10??分钟，500??位淘宝卖家就让这一团购“爆团”。
他们有望分享总额约3000??万元的淘宝信用贷款，并能享受贷款利息7.5??折的优惠。
据悉，目前已经有近两万名淘宝卖家申请过淘宝信用贷款，贷款总额超过14??亿元。
淘宝信用贷款是阿里金融旗下专门针对淘宝卖家进行金融支持的贷款产品。
淘宝平台通过以卖家在淘宝网上的网络行为数据做一个综合的授信评分，卖家纯凭信用拿贷款，无需抵押物，无需担保人。
由于其非常吻合中小卖家的资金需求，且重视信用无担保、抵押的门槛，更加上其申请流程非常便捷，仅需要线上申请，几分钟内就能获贷，被不少卖家戏称为“史上最轻松的贷款”，也成为淘宝网上众多卖家进行资金周转的重要手段。
3．阿里小贷淘宝网的“阿里小贷”更是得益于大数据，它依托阿里巴巴（b2b）、淘宝、支付宝等平台数据，不仅可有效识别和分散风险，提供更有针对性、多样化的服务，而且批量化、流水化的作业使得交易成本大幅下降。
互联网大数据分析的商业应用案例
互联网大数据分析的商业应用案例随着互联网的快速发展，大数据分析成为了商业领域中的重要工具。
通过对海量数据的收集、整理和分析，企业可以更好地了解市场需求、优化产品设计、提高运营效率，从而实现商业价值最大化。
本文将介绍几个互联网大数据分析的商业应用案例，展示大数据分析在不同行业中的实际应用。
1. 电商行业：亚马逊的个性化推荐系统亚马逊是全球最大的电子商务公司之一，其成功的一大原因就是其个性化推荐系统。
亚马逊通过分析用户的购买历史、浏览记录、评价等数据，利用机器学习算法为用户提供个性化的商品推荐。
这种个性化推荐系统不仅提高了用户的购物体验，还能够增加销售额和用户忠诚度。
2. 金融行业：花旗银行的风险管理金融行业对风险管理的要求非常高，而大数据分析可以帮助金融机构更好地识别和管理风险。
花旗银行利用大数据分析技术，对客户的交易数据、信用记录、社交媒体数据等进行分析，以识别潜在的欺诈行为和风险。
通过及时发现和应对风险，花旗银行能够保护客户的资金安全，提高业务的可持续发展能力。
3. 零售行业：沃尔玛的供应链优化沃尔玛是全球最大的零售商之一，其供应链的优化是其成功的关键之一。
沃尔玛利用大数据分析技术，对销售数据、库存数据、供应商数据等进行分析，以实现供应链的优化。
通过准确预测需求、优化库存管理和供应商选择，沃尔玛能够提高产品的供应能力，降低成本，提高客户满意度。
4. 健康医疗行业：谷歌的疾病预测谷歌利用大数据分析技术，对搜索数据、社交媒体数据、医疗记录等进行分析，以预测疾病的爆发和传播趋势。
通过分析用户的搜索行为和症状描述，谷歌能够提前发现疾病的爆发，并向用户提供相关的健康信息和建议。
这种疾病预测系统可以帮助政府和医疗机构及时采取措施，防止疾病的传播和扩散。
5. 交通运输行业：优步的动态定价优步是一家以共享经济模式运营的打车平台，其成功的一大原因就是其动态定价系统。
优步利用大数据分析技术，对司机的位置、乘客的需求、交通状况等进行实时分析，以确定合理的车费定价。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
大数据下的创新模式——以淘宝网和亚马逊为例摘要在大数据的迅猛发展之下，各大电商也开始重视信息分析的重要性。
价值链也进一步升级为虚拟价值链，将信息和数据纳入价值链的体系中。
同属于虚拟价值链中的同一环节，淘宝网和亚马逊都展开了不同层面的创新，充分发挥数据分析的作用。
本文将以两家公司为例，研究电子商务企业利用大数据在价值链环节和精准营销方面的创新。
AbstractWith the increasing popularity of Big Data,various electronic commerce enterprises attach great importance to data analysis.Meanwhile,value chain turns into virtual value chain, involving information and data into the process of value chain.In addition,both Taobao and Amazon are in the same process of value chain and data analysis plays an important role in two enterprises.This article will analyze innovation of Taobao and Amazon,showing features of value chain and Precision Marketing.关键词价值链大数据精准营销免费模式智能物流Key wordsValue Chain Big Data Precision Marketing Free Mode Intelligent Logistics目录1传统价值链的革新 (3)1.1从传统价值链过渡到虚拟价值链 (3)1.2同一环节的不同企业——实现数据价值最大化 (3)2淘宝网的创新模式 (3)2.1平台参与者的整合 (3)2.2创新营销方式 (4)2.3政策促进电子商务快速发展 (4)2.4信息系统支持下的数据挖掘 (5)2.5开放合作——化敌为友 (5)3亚马逊平台的价值链整合 (6)3.1亚马逊开放的平台 (6)3.2全方位的支持系统——数据分析和智能物流的创新 (6)3.3吸纳中国元素——同卓越开展合作 (7)4比较和建议 (7)4.1价值链环节的相似性 (7)4.2模式创新 (7)4.3可行性建议——价值链分拆和价值链领导者 (8)参考文献 (9)1传统价值链的革新1.1从传统价值链过渡到虚拟价值链随着网络技术和电子商务的进一步发展，信息和知识已经逐渐成为独立的生产要素，在价值链中发挥越来越重要的作用。
因此，虚拟价值链这一概念也应运而生，将各类电子商务企业纳入到价值链的体系中。
在传统价值链的基础上，虚拟价值链包括了产品和服务的生产、信息搜集和定制、产品配送以及支付环节等[1]。
凭借信息处理与分析的优势，虚拟价值链为更多的电子商务企业创造了价值。
1.2同一环节的不同企业——实现数据价值最大化尽管淘宝网和亚马逊主营业务分别为C2C和B2C，但两家企业却同属于价值链的产品和服务生产环节。
和传统价值链不同，这一环节不仅涵盖了实体生产企业和传统服务商，也包括了各类网络内容服务提供商[1]；即为传统生产商提供平台和中介的商家。
作为实物价值链在信息领域的新发展，虚拟价值链将企业间的竞争从物质资源的利用转为对信息的加工和分析。
因此，如何在信息潮流中实现数据的价值最大化，成为电子商务创新的重点之一。
当信息从传统的价值增值活动中独立出来时，企业必须具备整合、协同信息的能力。
这就要求电子商务企业通过集中各个价值链环节的信息，将买卖双方共同维系在平台上。
虚拟价值链的这一大特点使企业开始重视数据的挖掘分析。
而紧密联系客户以获得相关信息，也成为企业价值链竞争的关键所在。
2淘宝网的创新模式2.1平台参与者的整合对于淘宝网这一综合性的电商平台，人员涵盖繁多，分类也更加精细化。
从实体产品的生产者到最终购买产品的客户，淘宝网以信息中介的身份，将价值链各个环节的买方和卖方有机组合在一起。
而淘宝网免费模式的首创，则进一步加强了各环节之间的联系，为淘宝网获得信息、持续发展铺平了道路[2]。
淘宝平台的关键组成部分：卖家和买家，始终被紧紧维系在“淘宝生态圈”中，辅助淘宝网获得信息价值。
首先，淘宝买家提供了大量自上而下的原始数据，供淘宝数据分析部门进行信息挖掘[3]。
与其他电子商务企业不同的是，顾客可以通过淘宝网开发的一系列数据平台，如淘宝指数分享平台，更加全面地了解产品趋势和市场评价，做出理性的消费决定[4]。
因此，顾客已经不再是单方面被收集信息的对象，而是在互动中获得更多的价值。
从另外一个角度，作为实物产品的提供方，卖家可以通过淘宝网准确锁定目标客户群，并有效传递产品的相关信息，实现精准营销。
因此，平台上的两端成员能够与淘宝网形成互惠共赢的关系。
2.2创新营销方式作为我国首个为消费者提供免费网络购物的平台，淘宝网采取了体验式营销的策略，即：免费就是硬道理。
而这样的颠覆性创新吸引了大量消费者的眼球，具有极大的冲击性，为淘宝网在电子商务市场上争取到了更多的份额——原先的行业老大易趣不得不为淘宝让步。
如下图所示，淘宝网2013年上半年的交易份额远远领先于竞争对手拍拍网和易趣网。
而另一强劲的竞争对手亚马逊也同样采取了收费模式，所占市场份额也低于和淘宝网同属于阿里集团的天猫商城。
据中国电子商务研究中心的报告显示，2013年上半年B2C市场天猫商城排名第1，占50.4%份额；亚马逊中国排名第6，仅占比2.3%[3]。
图1：2013年（上）中国C2C平台网路交易市场份额占比图淘宝网的“免费”策略通过给予用户实际利益的方式，获得了更多用户的支持和认可。
该策略通过用户不断的体验和感知进一步养成用户相对固定的使用习惯——为后期的收益项目打下基础。
通过淘宝网，用户可以免费注册，免费下载阿里旺旺和支付宝等工具。
淘宝网的“免费”政策方便了用户进行淘宝购物，增加了用户使用量和用户对于相关产品的黏性。
另一方面，免费模式在给淘宝网带来大量客户的同时也为其创造了更多分析的原始资料，帮助淘宝网成为价值链生产环节的有利竞争者。
作为整个平台领导者的淘宝网，在提供平台服务的前提下，进一步拓展业务领域，形成“大淘宝生态圈”。
而这样与用户协同创业的模式，为淘宝网的信息数据分析奠定了坚实基础[4]。
2.3政策促进电子商务快速发展在淘宝网逐渐发展的过程中，公共政策也进一步完善，以促进电子商务的规模化。
和海外电商相比，身为本土企业，淘宝网能够赢得更多的政策优势。
继2012年《电子商务发展十二五规划》出台后，政策环境的发展推动我国电子商务市场交易规模进一步扩大，市场资源增多。
如下图所示，自2012年以来，电子商务整体交易规模呈逐年上升趋势。
根据国家商务部发布的《促进电子商务应用的实施意见》，中央财政资金将加大对于电子商务发展的支持力度，各个地方也根据实际情况为电商发展安排了专项资金。
而在《实施意见》中电子商务统计监测和信用体系的建设的部分，更与淘宝网秉承的信息策略相辅相成。
随着我国电子商务市场交易规模的进一步扩大，大量的隐私信息需要更全面的保护政策。
尽管淘宝网积极开放有关市场和消费者研究的相关数据，帮助卖家实现精准营销；但对于涉及用户隐私和商业机密的数据，淘宝网则坚持原则，不泄露关于用户的隐私。
图2：2012-2017年中国电子商务市场交易规模2.4信息系统支持下的数据挖掘随着淘宝网卖家和买家规模的逐渐扩大，淘宝网开发了更大容量的数据库以适应大数据的趋势。
在Ocean Base云存储系统中，结构化信息的存储和查询以及新运算的要求都可以逐步实现，为淘宝网的数据挖掘提供支持。
因此，淘宝网可以在强大系统的帮助下，实现对于数据的有效分析。
首先，在数据采集阶段，淘宝网选择通过内外部交易和搜索来收集用户信息，并对信息进行初步分析。
与拥有大量自营商品的B2C电商不同，淘宝网更重视开发各类数据产品，通过为淘宝卖家提供数据服务来获取盈利。
在现阶段淘宝网聚石塔电商平台的基础上，卖家可以获得全方位的电商云及组件服务，在产品库存和订单等多个方面实现更优的数据分析。
在短时间内锁定所需要的用户群之后，卖家可以立刻开始对于产品的宣传和营销；即在精准定位的基础上完成精准营销的过程。
2.5开放合作——化敌为友在各大电商彼此间竞争逐渐加剧的情况下，淘宝网选择同当当网开展积极的合作，从而拓宽淘宝网的数据分析渠道。
至此，淘宝网进一步发挥作为服务提供商的价值，将更多的消费者和相关信息囊括到自己的平台中。
2012年10月，继向一淘网开放数据端口之后，当当网又做出了入驻天猫商城的决策，总计80多万种图书和30多万种日用品。
消费者不但免去了注册账号的麻烦，还可以通过淘宝网直接购买当当网的商品。
而当当网也用更低的价格获取到淘宝网的流量，以提升销售额。
对于淘宝网来说，数据端口的开放不仅仅意味着进一步的合作，还为淘宝网带来了大量的信息。
在吸引当当网的客户群体的同时，淘宝网也获取到了来自当当网的各类产品价格信息。
这一化敌为友的举措使淘宝网能够获取来自不同公司的核心数据，从而更全面地分析消费者习惯和行业趋势，做出相应变化。
3亚马逊平台的价值链整合3.1亚马逊开放的平台在亚马逊大数据计算开发的参与人员中，包括了消费者、其他进驻卖家和亚马逊公司自身三大组成部分。
尽管亚马逊和淘宝网都属于整合平台的提供商，但亚马逊实际上身兼多职，涵盖了价值链的多个环节，同时担任了服务商和运输者等多个角色。
而亚马逊在智能物流方面的创新，更对其营销能力的增强起到了辅助作用。
其次，凭借着对于顾客购买数据的多方位采集和挖掘，亚马逊能够获得大量关于目标客户的信息。
最后，在第三方卖家方面，亚马逊从数据的角度去研究商家需求，并与消费者数据相结合，以提高平台精准营销的能力[8]。
3.2全方位的支持系统——数据分析和智能物流的创新在亚马逊近二十年的历史中，自建物流不但是其发展过程中的关键环节，也与大数据挖掘结合在一起，帮助亚马逊在营销方面实现更大的价值。
由亚马逊强大技术支持的智能物流系统是其价值链扩张的重要部分，使其在整条产业链上建立竞争优势。
首先，亚马逊经由以云计算为依托的电商开放平台，通过客户数据收集、目标客户甄选、营销组合设计和营销信息推送四个步骤来实现精准营销。
整个过程的核心在于对目标客户的准确定位，从而在分析客户偏好的基础上有针对性地发布营销信息。
其次，有了数据分析系统的支撑，智能物流也得以发展。
对于亚马逊这样一家秉承“客户至上”的企业来说，其智能物流方面的创新是其他电商企业难以企及的——物流的精准实现了更高层次的消费者体验满足。