京东大数据分析与创新应用-邢志峰-发布版
京东的大数据营销案例

京东的大数据营销案例一、引言随着互联网的发展,大数据已经成为企业进行营销的重要工具之一。
京东作为中国最大的综合性电商平台之一,其大数据营销案例备受关注。
本文将深入分析京东的大数据营销案例,探讨其成功的原因以及对其他企业的启示。
二、京东的大数据优势1. 商品丰富度京东作为中国最大的综合性电商平台之一,拥有海量商品信息。
这些商品信息包括品牌、价格、品类、用户评价等多个方面,可以为企业提供更加全面和精准的用户画像。
2. 用户活跃度高京东每天都会有数百万用户在平台上进行购物和浏览。
这些用户不仅活跃度高,而且购买力强,对于企业来说是非常有价值的资源。
3. 数据收集能力强京东通过多种方式收集用户数据,包括购物行为、搜索行为、评论等多个方面。
同时,京东还与第三方数据公司合作,获取更加全面和精准的用户数据。
三、京东的大数据营销策略1. 用户画像分析京东通过分析用户购物行为和搜索行为等多个方面来构建用户画像,从而更好地了解用户的需求和兴趣。
京东通过分析用户画像来制定个性化的营销策略,例如推荐商品、折扣优惠等。
2. 数据驱动的销售策略京东通过分析用户购物行为和搜索行为等多个方面来制定销售策略。
例如,京东会对不同品类的商品进行不同的促销活动,以吸引更多的用户购买。
3. 营销活动优化京东通过数据分析来评估营销活动效果,并对营销活动进行优化。
例如,京东会根据用户购物行为和搜索行为等多个方面来制定促销活动,并在活动结束后对效果进行评估和优化。
四、京东的大数据营销案例1. 618大促活动618是京东每年最大的促销活动之一。
在2019年的618大促中,京东通过数据分析来制定了一系列针对不同用户群体的促销策略。
例如,针对高端消费者,京东推出了豪华礼品盒和限量版商品;针对年轻消费者,京东推出了时尚潮流商品和限时抢购活动。
2. 金融服务营销除了电商业务,京东还拥有自己的金融服务平台。
在金融服务营销方面,京东通过数据分析来制定个性化的金融服务策略。
京东大数据技术

京东大数据平台调研1 背景及意义我国已将大数据发展确定为国家战略,强调要瞄准世界科技前沿,集中优势资源突破大数据核心技术,加快构建自主可控的大数据产业链、价值链和生态系统。
大数据产业在国内发展得如火如荼,据统计,到 2022 年将突破万亿元。
大数据技术已经在如电子商务、政务、民生、金融、工业、医疗等多个领域中广泛应用。
大数据正在从单纯的技术概念向实际部署应用转变;从少数领域向众多领域渗透;从企业内部向各产业与公共服务方向扩展。
目前,无论国内还是国外,大数据技术都在经历前所未有的快速演变,以满足各种应用的需求。
从国内的大数据技术和行业应用发展来看,大数据技术的基础架构技术已日趋成熟,大数据领域由技术创新驱动转向应用创新驱动的趋势开始显现,但更多的传统企业在如何建设大数据平台,如何利用大数据来驱动企业业务发展上仍然缺乏经验,这在一定程度上制约了大数据技术的大规模产业应用。
京东作为一家业内领先的互联网科技公司,完整的产业链条带来了价值可沽的海量大数据,丰富的业务场景也为技术发展提供了最佳创新土壤。
从认知、探索到今天京东技术上的百花齐放,京东经历了最为艰苦的创新和付出。
业务的复杂与多元化,数据的飞速增长,但也使得大数据平台拥有更强大的能力,形成了一套完整的技术体系和有效的数据管理方法,并在实践中得以验证和夯实。
京东拥有全渠道零售和端到端的高质量大数据,包含了用户的浏览和消费行为、商品制造和销售、物流仓储配送以及客服与售后等丰富完整的信息。
同时,京东业务中包含有大量丰富的大数据应用场景,是大数据实践的最佳场所。
早在 2010 年,京东集团就启动了大数据领域的研发和应用探索工作,经过八年来的持续投入,京东大数据平台无论从规模、技术先进性,还是体系的完整性等方面均已达到国内一流水平。
作为支撑公司数据运营的重要阵地,目前已拥有集群规模 40000+服务器,数据规模达800PB+,每日的 JOB 数100 万+,业务表900 万+,每日的离线数据日处理量30PB+,单集群规模达到7000+台,实时计算每天消费的数据记录近万亿条。
京东大数据的思考和探索

京东大数据的思考和探索作者:刘彦伟来源:《软件和集成电路》2018年第08期京东大数据平台是京东大数据业务的基础服务平台,为京东大数据业务的实现提供一站式、自助式的大数据处理全流程解决方案。
涵盖数据接入、存储、处理、分析、挖掘、可视化、机器学习等产品和服务,致力于大幅降低大数据消费门槛,帮助京东大数据业务快速落地,助力京东实践以数据为驱动的业务变革与发展。
京东在大数据方向上的思考和探索非常多,今天主要和大家分享实时数仓、存储计算分离与容器化。
我针对京东大数据的业务场景和特点,对实时数仓这个领域大概做了三个分类,即实时应用、实时分析、实时数仓。
关于实时应用,比如,实时大屏、京东聊吧等,京东内部用的实时报表,为京东的高层或京东业务人员提供决策支持类系统,就是非常典型的实时应用。
这些实时应用类业务的技术,在业内发展得比较成熟,比如Storm、Flink、SparkStreaming等的技术框架已经非常成熟,京东基于技术框架再去落地这些应用。
这些应用的特点是:门槛高。
正因为用了这些比较流行的实时计算框架,京东在数据时效性上可以达到秒级的延迟。
关于实时分析,实时分析是实时应用里一个非常典型的产品。
大家在访问京东App、京东网站时,当你浏览一些商品之后,京东能够根据你的实时浏览行为,为你推荐需要的产品,因为每个人在京东看到的商品或广告不一样。
实时主要是体现在数据时效性上,通过实时OLAP 分析平台,可以让我们的业务人员或分析师看到分钟级或秒级延迟数据。
通过技术手段提升OLAP引擎的数据时效性,从而解决实时分析对数据分析场景的支持。
实时分析的场景具有不确定性,分析人员需要获取什么样的数据相对不确定。
分析人员需要的订单类型数据可能基于地域分析,也可能基于渠道分析,也可能基于不同时间窗口分析。
总之,需求相对不确定。
数据相对确定,要么基于订单数据分析,要么基于流量数据分析。
实时分析需要研发人员和研发资源的参与,研发人员需要构建OLAP产品底层的模型,研发资源的投入永远不够。
大数据标准化白皮书

京东智能营销策划方案设计

京东智能营销策划方案设计一、背景分析随着互联网技术的发展和智能设备的普及,电商平台已成为企业开展线上交易和营销的重要渠道。
京东作为中国领先的电商平台之一,面临着日益激烈的市场竞争。
如何借助智能技术提升用户体验、增强用户黏性,成为京东智能营销策划的重要课题。
二、目标与策略1. 目标:提升用户使用京东APP的频率和用户购物满意度,并增加用户短期内的购物行为。
2. 策略:(1) 引入AI推荐系统,提升用户购物体验和个性化服务水平;(2) 设计智能营销方案,激发用户的购买欲望和消费潜力;(3) 运用大数据分析,深度了解用户需求,精准投放广告和促销活动;(4) 建立用户粘性机制,增加用户转化率和留存率。
三、具体实施方案1. 引入AI推荐系统(1) 利用人工智能技术,对用户的历史浏览、搜索和购买记录进行分析,根据用户的喜好和需求,个性化推荐商品和促销活动;(2) 设计智能推荐模块,根据用户在京东APP上的行为和偏好,推送相关商品和活动信息,提升用户购物体验和体验感;(3) 优化推荐算法,提高推荐的准确性和精准度,从而增加用户的购买意愿和转化率。
2. 设计智能营销方案(1) 制定目标用户分析,并针对不同群体的用户,设计不同的营销策略;(2) 运用情感营销策略,通过用户的购买意愿、品牌忠诚度和购物满意度,设计个性化的推荐商品和促销活动;(3) 利用折扣、满减、赠品等手段,提高用户的购买欲望和折扣敏感度,激发用户的多次购买行为。
3. 大数据分析(1) 收集用户的购买历史、浏览行为、搜索关键词等信息,建立用户行为数据库;(2) 运用大数据分析工具,对用户的行为数据进行挖掘和分析,了解用户的需求和行为习惯;(3) 根据数据分析结果,精准投放广告和促销活动,提高广告的点击率和转化率。
4. 建立用户粘性机制(1) 设计会员专属活动,提高用户的黏性和忠诚度;(2) 推出积分兑换系统,鼓励用户积极参与活动,增加用户的参与度和转化率;(3) 设计VIP会员制度,给予会员更多的优惠和特权,吸引用户成为会员并进行购物行为。
大数据时代精准营销在京东的应用研究

参考内容
基本内容
大数据时代已经到来,它改变了我们看待和理解世界的方式。在这个时代, 企业能够以前所未有的方式收集和分析数据,以更精准的方式理解客户的需求和 行为,从而进行更有效的营销活动。本次演示将探讨大数据时代的精准营销模式。
一、大数据与精准营销的关系
大数据的特性使得企业可以深入挖掘消费者数据,识别出消费者的购买习惯 和偏好,从而为他们提供个性化的产品和服务。这种个性化营销的方式,即所谓 的“精准营销”。因此,大数据是实现精准营销的关键。
最后,用户行为预测也是京东精准营销的关键技术。通过对用户行为数据的 分析,京东可以预测用户的购买意向、需求等,从而提供更加个性化的服务。
对于大数据时代精准营销在京东的应用前景,我们可以从市场增长、用户粘 性和商业价值三个方面进行探讨。首先,随着大数据技术的不断发展和应用,京 东的精准营销将更加智能化和个性化,从而进一步提高营销效果,促进市场份额 的增长。其次,通过精准营销,京东可以更好地满足用户需求,提高用户满意度 和忠诚度,从而增加用户粘性。
在大数据时代精准营销的具体应用上,京东已经取得了显著成果。首先,通 过广告营销,京东可以实现根据用户的兴趣和行为习惯,推送相应的广告,从而 提高广告的点击率和转化率。其次,购物篮分析也是京东精准营销的重要手段之 一。通过对用户购买的商品进行分析,京东可以得知不同商品之间的关联程度, 进而为用户推荐更加合适的商品组合。
总之,大数据技术的应用为烟草企业实现精准营销提供了有效手段。通过对 海量数据的收集、处理和分析,企业可以深入了解消费者需求和市场趋势,制定 出更具针对性的营销策略。同时,大数据技术还可以帮助企业优化生产和库存管 理,提高运营效率。然而,大数据时代烟草精准营销仍面临数据安全和隐私保护 等挑战,需要企业加强管理和技术投入,以实现可持续发展。
电商平台的大数据应用案例分享

电商平台的大数据应用案例分享近年来,随着电商行业的蓬勃发展,大数据应用成为了电商平台成功的关键因素之一。
通过对用户行为、商品数据等大数据进行深度分析和挖掘,电商平台能够提供更好的个性化推荐、精确的营销策略以及高效的运营管理。
以下是几个电商平台成功应用大数据的案例分享。
一、京东:个性化推荐引领消费潮流京东作为国内领先的综合性电商平台,以其强大的技术和大数据分析能力在个性化推荐方面取得了重要突破。
通过分析用户的购物记录、浏览行为和兴趣偏好等数据,京东能够将精准的商品推荐给用户,提高用户的购物体验和转化率。
此外,京东还根据用户的地理位置、天气状况等信息进行个性化的营销策略,如在下雨天提供优惠的雨具推荐等,进一步提升用户的满意度和忠诚度。
二、阿里巴巴:精细化运营提升效率阿里巴巴作为全球电商巨头,通过对大数据进行精细化分析和挖掘,成功实现了规模化运营和用户增长。
阿里巴巴将用户行为数据与供应链数据相结合,通过预测用户需求和分析订单数据,实现了智能化的库存管理和物流配送,有效提升了运营效率和用户满意度。
此外,阿里巴巴还通过大数据分析来改善用户体验,例如基于用户搜索历史和行为模式,为用户提供更准确的搜索结果和相关推荐,提高用户的购物便利性。
三、美团点评:精准营销吸引用户美团点评作为国内领先的生活服务平台,通过大数据应用实现了精准营销,吸引了大量用户。
美团点评通过分析用户的就餐偏好、消费习惯和位置信息等数据,向用户提供个性化的餐饮推荐和优惠券,吸引用户下单并留存。
此外,美团点评还通过对商户数据的分析,提供精准的商户推荐和经营指导,帮助商家提升业绩和服务质量。
四、拼多多:社交电商大数据赋能拼多多作为一家以社交电商闻名的平台,成功借助大数据实现了用户增长和销售提升。
拼多多通过对用户社交关系和购物行为的分析,实现了社交网络的裂变效应,用户可以通过分享商品和邀请好友参与拼团获得更多优惠。
此外,拼多多还通过对用户评论和评分等数据的分析,提供给消费者更真实可信的商品信息和服务质量,增加用户的购买信任感。
数字化在现代企业营销管理创新中的运用

数字化在现代企业营销管理创新中的运用目录一、内容综述 (2)1.1 数字化与现代企业营销管理 (2)1.2 营销管理创新的重要性 (4)二、数字化技术在营销管理中的应用 (5)2.1 数据分析与挖掘 (6)2.1.1 市场趋势分析 (7)2.1.2 消费者行为研究 (9)2.2 个性化营销 (10)2.2.1 定制化产品与服务 (10)2.2.2 针对性营销策略 (11)2.3 社交媒体营销 (12)2.3.1 微博、微信等平台的应用 (13)2.3.2 社交媒体广告投放 (14)2.4 电子商务与移动支付 (15)2.4.1 网络商店建设与管理 (17)2.4.2 移动支付解决方案 (18)三、数字化营销管理创新策略 (19)3.1 数据驱动的营销决策 (20)3.2 用户体验优化 (22)3.3 跨渠道整合营销 (23)3.4 内容营销与创意互动 (25)四、数字化营销管理面临的挑战与应对 (26)4.1 数据安全与隐私保护 (28)4.2 技术更新与迭代速度 (29)4.3 客户关系管理与维护 (30)五、数字化营销管理的未来趋势 (32)5.1 AI与大数据的深度融合 (33)5.2 5G时代的营销新机遇 (34)5.3 社交电商与直播带货的兴起 (36)六、结论 (37)6.1 数字化在现代企业营销管理中的核心地位 (38)6.2 持续创新,迎接数字化营销的未来挑战 (39)一、内容综述随着科技的飞速发展,数字化已渗透到现代企业营销管理的方方面面,成为推动营销创新的关键力量。
数字化不仅改变了企业与消费者之间的互动方式,还极大地提升了企业内部营销管理的效率和效果。
在内容综述部分,我们将探讨数字化如何助力企业实现营销管理的创新。
数字化技术如大数据分析、人工智能等为企业提供了深入洞察消费者需求和行为的数据支持,从而实现精准营销。
数字化营销工具如社交媒体、移动应用等,使企业能够以更低的成本、更高的效率与消费者建立联系。
- 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)。
关联标签挖掘 (基于京东搜索)
标签模型
舆情销售机会模型
主题模型
内外舆情数据集市
京东慧眼
京东雷达
京选(主题导购)
大数据看未来电商发展
电商用户群体趋向男女均衡
B2C网上购物人群的性别比例正在悄然变化,正趋向男女平衡
男性用户
女性用户
线上线下购物将互补发展
网购女性用户更喜欢选择在上班期间购物,而节假日还延续逛街习惯
女 男
移动购物成为电商未来趋势
工作时间
电脑设备
夜间休息
移动设备娱乐
准备 睡觉
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
加入我们
京东大数据平台
我们招聘
-数据挖掘工程师 -数据分析师
-BI工程师
-数据产品经理 ……. 简历可发送至:xingzhifeng@
• • 用户画像 京东慧眼
三 大数据创新的商业价值
• • 用户的生活圈 舆情深度挖掘
四 大数据看未来电商发展
电商面临的大数据挑战
商业思维面临的挑战
中国电子商务市 场依然在快速增 长,“红利”时
代还在延续
• 电商的人员构成(传统+互联网)
• 电商的组织架构(业务主导 VS 数据支持)
• 电商的商业目标(GMV VS Data-Driven)
用 户 浏 览
海淘犹豫型
SKU
奶爸奶妈
单身贵族 超级用户
时尚男女
数 量
理性比较型
闪购用户
购物冲动型
目标明确型
用户浏览至购买的时长
用户画像应用
京东回忆录
用户 画像
基本 属性
购买 能力
行为 特征
兴趣 爱好
心理 特征
社交 网络
行为 建模
数据 收集
文本 挖掘
自然语言 处理
机器 学习
预测 算法
聚类 算法
用户画像技术
招聘详情请关注 “京东大数据”微信公众平台
谢谢!
Thank you!
北京市朝阳区北辰西路8号北辰世纪中心A座6层 6F Building A, North-Star Century Center, 8 Beichen West Street, Chaoyang District, Beijing 100101 T. 010-5895 1234 F. 010-5895 1234 E. xingming@
京东大数据分析的实践
大数据分析/挖掘的方向
Analytic Visualizations
可视化分析 数据挖掘算法
预测性分析能力
语义引擎
数据质量和数据管理
数据来源多样化
Semantic Engines
算法实践
用户画像
性别 年龄 教育程度 星座 腰围 身高 体型 家中是否有孕妇 孩子年龄 是否有孩子 婚否 收入
京东大数据分析与创新应用
邢志峰
xingzhifeng@
/opendayjd
关于我
邢志峰
京东大数据平台-数据创新部
邮箱: xingzhifeng@
微信: xingzf03
目 录 CONTENTS
一 电商面临的大数据挑战 二 京东大数据分析的实践
• 消费趋势分析:从消费者的“整体发展”,“消费习惯”,“购物心理”等角度,对外发布对政府、行业有价
值的消费趋势指数
JDPhone的实践
JDPhone计划
•
JDPhone 手机销 售火 爆 , “第 一夫人”的选择
•
基于浏览、搜索、评论等 亿级 数据进行用户需求建模与挖掘
•
15 个 手机品类重点硬件规格的
商业智能面临的挑战
传统BI
• • • • • • • • • • 结构化数据 关系型数据库 数据规模一般TB级 集中式,数据向计算靠近 批处理为主 离线计算 报表展示 统计分析 使用算法 看数据 • • • • • • • • • •
大数据时代的BI
非结构化数据+结构化数据 集群 数据规模从数十TB到PB级 分布式,计算向数据靠近 支持流式计算 实时分析+离线计算 智能决策 自动化分析 深度应用算法 解读数据
深度分析
•
200+ 手机品牌进行潜力分析, 合作品牌进行深度评估分析
•
5个深度硬件生产配置方案
•
利用 用户画像 技术进行目标用
户的结构及趋势分析
大数据创新的商业价值
创新
也是一种竞争力
用户的生活圈
舆情深度挖掘
京东平台内部数据 舆情数据
品类 SKU
京东搜索 品牌
舆情数据爬取与解析
关联标签挖掘 (基于外部舆情) 层次主题聚合
网络日志数据
用户行为数据
网站交易数据
京东慧眼:C2B智能决策
基于电商大数据,打造C2B智能决策系统:京东慧眼
• 市场分析:从规模、竞争程度及各品牌占有率对全品类进行市场分析
• 用户分析:从人群结构、购物习惯、需求分布,对全品类进行用户分析 • 商品属性分析:从商品扩展属性的消费关注排行、属性组合,属性趋势与详情,对全品类进行商品分析
活跃程度
购物类型 评价关注程度 颜色偏好
基本 属性
购买 能力
品牌偏好
家电的潜在购买需求 促销敏感度 购物忠诚度 购买力 消费信用水平 用户的关系网
行为 特征
社交 网络 心理 特征
孩子性别
是否有车 是否有房
所属购买群体
兴趣 爱好
用户分群
网吧 学校
用户分群
家 公司
电脑达人 网购达人
数码潮人 有房一族
家庭用户