大数据时代背景下电子商务服务模式革新分析
大数据时代下电子商务精准营销分析
２０21年第4期与传统数据相比，大数据有数据体量大、数据类型多样、价值密度低的特点和优势。
在大数据时代下，电子商务的精准营销如虎添翼，大数据为电子商务的精准营销带来了新的视角和工具。
数据库在后台记录用户的相关数据，根据一定的分析软件和相应算法，找到用户的消费规律，得到隐藏在大数据后的价值规律，指导企业进行营销活动，帮助电子商务企业提高企业竞争力，在未来的激烈竞争中能够拔得头筹。
一、相关概念的基本概述1.大数据概念和特点。
大数据，就是指那些比常规数据库处理、存储等更大的数据集。
大数据的特点一般有四个方面。
第一，数据体量大。
这里所说的数据体量大不是指一般的大，而是相当于天文数字。
第二，数据类型多样。
大数据的来源广阔，淘宝、天猫、京东，甚至是网页都可以是数据的来源，视频、文字、音频都是可挖掘的数据。
第三，速度快。
数据更新快，数据增长快；数据响应快，有很高的时效性。
第四，价值性。
大数据背后的价值不可估量，其潜在价值值得我们去挖掘。
2.电子商务概念和特点。
电子商务是运用网络和计算机技术开展的一种商务活动，其具有以下四个特点：第一，开放性。
电子商务的一切活动都是在网上进行，互联网具有高度开放性。
第二，共享性。
电子商务的一些数据是可以共享的，大家随时可以在网络上搜集相关数据。
第三，低成本。
低成本是相对于实体店而言，电子商务的店铺是虚拟的，相对于实体店铺成本要低很多。
此外，电子商务的广告成本也要比实体店低，且电子商务的广告针对性还比较强。
第四，高效性。
传统商业模式完成交易的耗时长，资金周转慢，生产的周期也长，而电子商务则克服了这些困难，使得工作效率极大提高。
3.精准营销概念与特点。
精准营销就是企业根据客户的需要，正确、快速地制定计划并不断改变计划来满足客户的一种营销方式。
精准营销最注重的是“精准”两字，在准确的时间，用准确的方式，把准确的产品送到顾客手中，让顾客得到满意的服务，从而获得更高的利润率。
大多数企业对于营销这一概念没有足够的重视，认为只要企业设立了营销部门，就从事了营销活动。
电子商务模式及其特点
电子商务模式及其特点在当今数字化的时代，电子商务已经成为商业领域中不可或缺的一部分。
它改变了人们的购物方式、企业的运营模式，甚至对整个经济社会的发展都产生了深远的影响。
电子商务模式多种多样，每种模式都有其独特的特点和适用场景。
一、B2B 模式（Business to Business）B2B 电子商务模式是指企业与企业之间通过互联网进行产品、服务及信息的交换。
这种模式通常涉及到大规模的交易，交易金额较大，交易流程相对复杂。
特点：1、交易规模大：B2B 交易往往涉及大量的商品或服务采购，订单金额较高。
2、长期合作关系：买卖双方通常会建立长期稳定的合作关系，以确保供应链的稳定和效率。
3、专业服务需求高：由于交易涉及的产品或服务较为专业，对供应商的专业能力和服务水平要求较高。
4、定制化需求：根据采购方的特殊需求，供应商可能需要提供定制化的解决方案。
例如，一家制造企业从原材料供应商那里批量采购原材料，或者一家软件公司向其他企业提供定制的企业管理软件，都属于 B2B 电子商务模式。
二、B2C 模式（Business to Consumer）B2C 模式是企业直接面向消费者销售产品或服务的电子商务模式。
这是我们日常生活中最常见的电子商务形式，如淘宝、京东等电商平台。
特点：1、消费者主导：消费者在交易中具有更大的选择权和决策权，可以根据自己的需求和喜好进行购买。
2、多样化的商品和服务：B2C 平台通常提供丰富多样的商品和服务，以满足不同消费者的需求。
3、便捷的购物体验：消费者可以随时随地通过互联网进行购物，享受便捷的支付和配送服务。
4、营销推广重要：企业需要通过各种营销手段吸引消费者的关注，提高品牌知名度和产品销量。
三、C2C 模式（Consumer to Consumer）C2C 模式是消费者之间通过电子商务平台进行交易的模式，例如闲鱼、转转等二手交易平台。
特点：1、个体卖家众多：平台上有大量的个人卖家，提供各种商品和服务。
大数据处理对电子商务的影响分析
二 、大数据处理对 电子商务的影响
（ 一 ）强 大的信 息检 索功 能
后外部数据提供商就能根据所提供的这些数据得出用户的信息 ， 从而使
用户信息不具有安全性 。而在大数据时代 ，那些常规 的安全方 案和措施
已经
在电子商务业务 中，其丰富的商品种类使其在激烈的市场竞争中占 据优势。在对这些丰富的商品种类以及较大数量 的商品进行分类时 ， 如
热点 。随着大数据时代 的到来 ，云计算环境之下的大数据处理 已经成 为 信息技术发展 的趋势。在 电子商务发展中 ， 大数据处理技术对其产生重 要 的影响。大数据处理技术以其 强大的信息检索功能、准确 的数据分析 功能、快速的弹性处理能力以及云化的信息安全服务等优势使 电子商务
信息检索功能 ， 从而从海量 的数据信 息中检索出客户需求的信息 ，在一 定程度上提高了检索结果的准确率和高全查率等。在为客户提供方便的
电子商务一般具有广义和狭义之分 ， 广义的电子商务即所谓 的电子
资源的管控能力并合理优化资源的使用效率。这种廉价 、快速的应用 系
统使得其被广泛应用于众多企业 中， 如淘宝、天猫等通过利用这种方式 ， 使其销售额度大幅度增加 ，这些充分显示了大数据处理对于电子商务的
交易，是人们通过 网络进行各种各样的商务活动 ， 所进行商务活动包括
客户的需求不断扩容服务器并增加数据的存储设备。 云存储平台拥有规模较大的计算和海量存储等资源， 能够对 Ｔ Ｂ 级甚 至Ｐ Ｂ级的海量数据进行有效处理。 企业利用云存储平 台时不需要安装任 何硬件 ，就可以廉价、快速的部署应用系统 ，从而实现 弹性伸缩 ， 提 高
互联网时代下的电子商务发展趋势
互联网时代下的电子商务发展趋势随着互联网技术的日新月异和移动设备的普及，电子商务已经成为很多人购物的首选方式。
电子商务也成为了很多企业转型和拓展市场的必经之路。
那么，在这个竞争激烈的市场中，电子商务的发展趋势是什么呢？从以下几个方面来谈。
一、移动电商将带来更多的机会据统计，目前全球移动设备的使用率已经超过了桌面设备。
移动电子商务已经成为电子商务领域中一个不可忽视的重要部分。
移动设备带来的便利性和灵活性，也吸引了越来越多的消费者。
面对这一发展趋势，电商企业需加大对移动端用户的关注，开发适合移动设备的购物体验，提供更便捷、更友好的服务，为消费者带来更好的购物体验。
二、社交电商或成为新的热门领域社交媒体对于现代人来说已经不仅仅是一个交流平台，更是一个信息和消费的来源。
社交电商正在逐渐崛起，比如国内的微信商城和美团小程序商城，就是通过社交平台进入到电商市场的典型代表。
社交电商模式的优势在于能够在社交媒体上聚集消费者，利用社交关系传播推广商品，提高流量和销售额。
同时，消费者也可以在社交平台上获得更直接、更真实的产品信息和购物体验，增加购物决策的依据和信心。
三、智能化和个性化趋势将持续发展智能设备和人工智能技术的发展，也给电子商务带来了新的机遇和挑战。
例如，利用大数据和机器学习技术，可以为消费者提供精准、个性化的商品推荐和服务。
可以实现个性化定制、个性化营销和个性化客服等服务。
此外，智能化技术还可以为电商企业带来更高的效率和更低的成本，提高整体的营运效率。
四、国际化趋势已经不可逆转随着全球化的发展，电商企业也越来越需要跨境销售。
跨境电商已成为一个重要的市场，国际电商交易量逐年增长。
然而，跨境电商所涉及到的国家政策和法律规定复杂多样，还有货币兑换和物流配送等问题。
电商企业需要在合规和风险控制方面加强管理和研究。
五、实体商业与电子商务的融合趋势加快传统零售业正在遭受电商的冲击。
然而，在未来的电商发展中，实体商业和电商之间的互动和融合会越来越密切。
大数据技术下电子商务的应用研究
大数据技术下电子商务的应用研究——以京东商城为例中文摘要跟着电子商务的不断成长，大数据手艺的研发为电子商务体系的进一步成长缔造了加倍有用的平台。
基于大数据，可以对海量数据进行捕获和管理处理并应用于相应关键字数据的汇总和采集。
在大数据技术的帮忙下，经由过程对海量数据的清算和阐发，可以精确描写主顾的消耗行为和消耗需求。
企业提早把握了客户的消费行为和需求，并对方针客户进行了针对性的定位。
因此，电子商务企业在一定程度上细化了市场，对目标客户和市场开展了不同营销活动。
在大数据技术获得飞速发展的背景下，公司不但可以有效利用媒体软件，调查到客户们的反馈和评论状况，还可以通过不同途径获得大量数据，公司可进一步详尽明确客户的消费倾向及个人喜好，也可为顾客提供更佳的服务，并使销售数据得到有效提升。
关键词：电商；大数据；大数据技术Research on the application of e-commerce under big datatechnology——Take Jingdong Mall as an exampleAbstractWith the continuous growth of e-commerce, the research and development of big data technology has created a double useful platform for the further growth of e-commerce system. Based on big data, massive data can be captured and managed, processed and applied to the summary and collection of corresponding keyword data. With the help of big data technology, through the process of massive data liquidation and analysis, the consumption behavior and consumption demand of customers can be accurately described. Enterprises grasp the consumer behavior and demand of customers in advance, and targeted customer orientation. Therefore, e-commerce enterprises to a certain extent to refine the market, the target customers and the market to carry out different marketing activities.With the development of big data technology, enterprises can not only conduct social media comments and feedback surveys, but also obtain large amounts of data through different channels. Enterprises can understand customers' preferences and consumption habits in a more detailed way, and obtain higher sales data and better customer service. Keywords:E-commerce, big data, big data technology目录中文摘要 (I)Abstract................................................................................................................................................... I I 第一章绪论. (1)1.1研究背景 (1)1.2研究现状 (1)1.3研究内容与研究方法 (1)1.3.1研究内容 (1)1.3.2研究方法 (2)第二章电子商务的大数据技术基础及应用 (3)2.1大数据基础概念 (3)2.2大数据技术基础 (3)2.3 大数据在电子商务领域的应用 (4)2.3.1大数据技术在电子商务中的应用 (4)2.3.2大数据技术在金融行业的获客应用 (5)2.3.3大数据技术为零售行业带来的优势 (5)2.3.4数据挖掘技术为电子商务商带来的商业价值 (5)2.3.4大数据在商家运营管理中提供的精准营销 (5)2.3.5大数据在顾客使用中提供的喜好分析 (7)第三章大数据环境下京东运营现状及问题分析 (10)3.1大数据带给京东的运营情况 (10)3.1.1分化与整合并存的大数据路线 (10)3.1.2更加真实有效的大数据 (10)3.1.3帮助业务部门决策 (10)3.1.4大数据下的智慧供应链 (10)3.2京东的数据采集 (11)3.2.1点击流系统 (11)3.2.2数据直通车 (11)3.3京东的大数据挖掘 (12)3.3.1用户画像 (12)3.3.2用户分群 (12)3.3.3京东惠眼 (13)3.4大数据技术在京东广告中的应用 (13)3.4.1京东广告的精准定向 (13)3.4.2京东广告的深度学习技术 (13)3.5数据分析中京东现存的问题 (14)3.5.1 SEO与SEM的组合应用重叠浪费 (14)3.5.2邮件营销缺乏精准度 (14)第四章大数据环境京东的挑战与应对策略 (15)4.1京东与同行阿里的竞争和挑战 (15)4.1.1轻资产还是重资产 (15)4.1.2要不要做娱乐内容 (15)4.1.3新零售应该如何发展 (15)4.2京东与阿里在大数据技能上面临的问题 (16)4.2.1容量问题 (16)4.2.2底层技术差距很大 (16)4.2.3缺乏专业人才 (17)4.3京东接下来在大数据技术上的发展趋势和投入 (17)4.3.1大数据分析领域快速发展 (17)4.3.2云计算和大数据技术的关联性日益密切 (17)4.3.3隐私和安全问题愈发受到关注 (17)4.3.4科学理论的进步可推动社会发展 (18)4.4京东大数据的与其他电商的大数据的区别 (18)4.4.1精准和完整 (18)4.4.2建立在大数据上的精准营销 (18)4.5基于京东商城应用现状提出建议 (18)结论 (20)参考文献 (21)致谢 (23)第一章绪论1.1研究背景目前，互联网手艺已渗透到人们糊口的方方面面，使人们的糊口方式和消费观念产生了庞大的转变。
电子商务大数据的发展现状与应用
电子商务大数据的发展现状与应用随着互联网、云计算和物联网的迅速发展，无所不在的移动设备、RFID、无线传感器每分每秒都在产生数据，数以亿计的用户的互联网服务时时刻刻都在产生巨量的交互数据信息。
而基于这些，电子商务产业所产生的大量结构化和半结构化的可视化数据，通过数据挖掘和数据分析等手段,经过过程性和综合性的考量，从而帮助电商企业做全局性、系统性的决策，寻找最优化的解决方案和运营决策，这被称为电商大数据。
而与电子商务相关的大数据应用均归属于此概念范畴。
电商产业一般可按照交易方式分为：商业机构对商业机构的电子商务B２Ｂ(busineｓstobusinesｓ)，商业机构对消费者的电子商务B2C(ｂuｓiｎeｓｓtocustｏｍｅr），商业机构对政府管理部门的电子商务Ｂ2Ｇ(ＢuｓinesｓｔoGovernｍent），消费者对政府管理部门的电子商务Ｃ2Ｇ(cｕstｏmertｏGovernmeｎt），消费者对消费者的电子商务Ｃ2C(cｕstomｅｒｔocｕstｏmeｒ)。
也可按照其主要细分领域分为B２Ｂ电子商务、网络购物、在线旅游、Ｏ2Ｏ。
而目前为电商大数据带来庞大的数据来源主要是B2B电子商务和网络购物,如２0１4年年底电子商务的交易规模达12．3万亿元,电子商务的数据量与日俱增的同时，电商大数据产业从最初的阶段逐渐进入高速发展期。
１.产业政策及发展现状（１)产业政策中国大数据发展的宏观政策环境不断完善。
２０１２年以来,科技部、发改委、工信部等部委在科技和产业化专项陆续支持了一批大数据相关项目,在推进技术研发方面取得了积极效果。
《电子商务“十二五”发展规划》、《工业和信息化部关于推进物流信息化工作的指导意见》等相关政策无不在鼓励电商大数据的快速发展,国务院总理李克强在十二届全国人大二次会议上作政府工作报告时,提出要促进互联网金融健康发展、扩大跨境电商试点、加快4G发展等,推进城市百兆光纤工程和宽带乡村工程，大幅提高互联网网速，在全国推行“三网融合”，鼓励电子商务创新发展。
大数据技术在电子商务领域中的应用研究
大数据技术在电子商务领域中的应用研究随着信息技术和互联网的快速发展，电子商务不断涌现新的需求和挑战。
作为一种新兴的商业模式，电子商务必须根据市场需求和技术发展不断创新和改进自身。
大数据技术应用于电子商务领域，可以大幅提升企业的竞争力和效率，降低成本，增强客户满意度等。
本文旨在探讨大数据技术在电子商务中的应用。
一、大数据技术概述大数据技术在信息化时代被广泛应用，通过数据采集、存储、处理、展示和分析等工具，能够有效地提高数据处理的速度和准确性，从而更好地发掘数据的价值。
其特点在于：高效性、实时性、多样性、安全性和廉价性。
二、大数据技术在电子商务的应用1.用户分析大数据技术可以对用户行为进行分析，挖掘用户兴趣、需求等，为企业提供决策参考。
比如，通过用户搜索历史、购买记录等，为企业推荐适合用户的产品，提高销售量；通过用户行为分析，改进网站的设计，提高用户体验。
2.营销策略大数据技术可以对用户群体特性进行分析，设计更为精准的营销策略。
通过数据分析，可以得出用户购买习惯、消费倾向、领取优惠券等数据，为企业营销提供决策依据。
3.产品定价大数据技术可以对市场的价格敏感度进行分析，帮助企业制定最佳的产品定价策略。
通过数据分析，可以了解消费者对商品的需求弹性、价格敏感度等数据信息，从而设计出适合市场的价格。
4.物流管理大数据技术可以对仓储和物流信息进行实时管理，提高货物配送速度和效率，同时减少误差和降低管理成本。
通过数据分析技术，可以对物流信息、运输路线等实时监控，为企业及时做出调度和决策。
5.库存管理大数据技术可以对企业的库存情况进行实时监测，提高库存管理的效率和准确性。
通过仓储信息系统，可以对产品的销售情况、库存、物流等信息实时监控和管理，避免过多或过少的库存量的情况。
三、大数据技术在电子商务领域中的优势1. 实时性大数据技术具有强大的实时性，可以实时获取和分析用户行为特征等信息，为企业运营提供实时数据支持。
2. 精准性大数据技术能够深度挖掘数据信息，准确地分析用户需求和市场趋势，为电商企业带来更精准的市场洞察和决策。
互联网+时代下的电商发展
互联网+时代下的电商发展互联网的普及改变了人们的生活方式，电子商务的兴起更是加速了这一过程。
从最初的电子商务网站到如今的手机APP，电商已经成为了生活中不可或缺的一部分。
在互联网+时代，电商的发展愈发强劲，伴随着这股浪潮，涌现出许多新型的电商模式，给消费者带来了便利与选择。
一、电商发展趋势1. 移动端电商移动端电商可以说是当前电商市场上最火热的领域，因为随着智能手机的普及和网络的快速发展，越来越多的人选择通过手机进行购物。
在移动电商领域，淘宝APP、京东APP等知名电商平台已经成为了消费者的首选。
2. 社交电商社交电商则是利用社交网络的力量进行推广和销售。
目前，微信商城、QQ 企鹅微店、小红书等社交电商平台正在迅速发展壮大，社交电商的优势在于更能快速的将产品传播到大众之间。
3. 农村电商随着中国农村经济的发展，农村电商也得到了迅猛的发展。
农村电商的发展状况良好，下沉市场的发展预计将成为电商市场的下一颗“蓝海明珠”。
二、电商的优势1. 节省时间网络购物不再需要到实体店里挑选商品，只需要坐在电脑前或做在沙发上就可以进行购物，大大节省了购物的时间。
2. 低价格网店不需要像实体店一样支付租金、人工等费用，因此，他们可以以比实体店更低的价格出售商品。
这也是为何许多消费者更愿意在网店购物的原因。
3. 更多的选择在电商网站上，消费者可以看到更多的商品信息，可以更好的了解商品的性能、优缺点等细节信息，在选择上有了更多的主动权。
三、电商的劣势1. 售后服务存在问题在实体店购买商品后过程中，如果出现问题，消费者可以直接在店铺解决。
而在网购中，如果出现问题或需要售后服务，在客服的引导下在网站提出申诉，多手续等繁琐的过程都需要消费者耐心等待。
2. 网络购物存在风险因为网络上的信息大多都是虚构的，如果消费者买到了产品与网站显示的不一致，或者购买到的商品存在安全问题，就会给消费者造成困扰。
四、未来的发展随着人们对物质保有、消费观念的不断改变，未来电商将会继续蓬勃发展。
大数据环境下的电商平台用户行为分析
大数据环境下的电商平台用户行为分析在当前大数据时代，电商平台正在成为越来越重要的购物方式和商业模式。
电商平台通过聚集数据，分析用户行为，提升用户体验和营销效果，进一步促进了电子商务的快速发展。
本文将探讨大数据环境下的电商平台用户行为分析。
一、大数据环境下的电商平台电商平台是指在数字化大数据环境下，通过互联网等技术手段，将供应商和消费者聚集在一起，在线交易商品和服务的平台。
目前，国内电商市场正在不断壮大，形成了以淘宝、天猫、京东等为代表的强大电商平台。
随着大数据技术的不断发展和应用，电商平台的规模和影响力得以进一步提升。
二、电商平台用户行为分析的意义电商平台聚集了大量消费者的数据，如浏览、搜索、购买、评价等行为数据。
对这些数据进行深入分析，可以了解用户的行为习惯、偏好、需求等方面的信息，进而提高营销效率、优化用户体验和服务。
首先，电商平台用户行为分析可以提高营销效率。
通过深入挖掘用户数据，建立用户画像，精细化运营，推出有针对性的商品和服务，可以提高销售转化率，降低营销成本。
其次，电商平台用户行为分析可以优化用户体验和服务。
通过分析用户行为，了解用户对商品和服务的满意度和不满意度，发现问题和改进空间，进一步提升用户体验和服务质量。
三、电商平台用户行为分析的方法电商平台用户行为分析的方法多种多样，包括数据挖掘、用户画像、AB测试等。
首先，数据挖掘是电商平台用户行为分析的基础。
数据挖掘是从大量的数据中，通过统计学、机器学习等方法，发现规律和模式，挖掘有价值的信息。
数据挖掘在电商平台用户行为分析中应用广泛，如商品推荐、用户画像等领域。
其次，用户画像是电商平台用户行为分析的重要手段。
用户画像是通过对用户行为、背景、心理等方面的数据进行深度分析和挖掘，建立用户形象化的描述，帮助企业了解用户需求，推出更加符合用户喜好的商品和服务。
另外，AB测试也是电商平台用户行为分析的有效手段之一。
AB测试是一种比较两种不同策略或设计效果的试验方法，通过对试验结果的数据分析，确定更优的选项，优化用户体验和营销效果。
电子商务发展趋势及其经济影响分析
电子商务发展趋势及其经济影响分析随着移动互联网的快速普及和数字经济的兴盛，电子商务已经成为了经济最为炙手可热的领域之一。
在这样一个以技术为核心的时代，电子商务正在以令人惊叹的速度发展，为人们的消费习惯、商业模式和市场竞争带来了巨大的变革。
电子商务是指在互联网上进行的商业活动，主要包括网上购物商城、在线支付、社交电商、共享经济、物流服务等。
它使得购物不再局限于实体店和传统的购物模式，使得人们可以通过互联网便捷地获取各种商品和服务。
近年来，随着消费者需求和消费方式的不断变化，电子商务行业发展也逐渐进入新的阶段。
下面我们来分析一下电子商务的未来发展趋势及其经济影响。
一、数字化渗透率的不断提升电商平台是数字经济的重要组成部分，电子商务平台将在未来为更多的传统产业提供数字化服务，实现传统行业向数字化转型。
此外，电子商务的数字化特性也使得其在联接不同地区的产业链上发挥着重要作用，有效推动了不同地区之间的数字化发展。
二、移动端成为电子商务的主流在移动端的发展契机下，移动电商的数量和规模均呈现出了爆发式增长的趋势。
手机电商、APP商城、社交电商等模式不断涌现，也深刻地改变了人们的消费方式，移动电商的热潮还将持续发展。
三、从实物商品向数字商品的转变当前，虚拟物品市场成为电商平台的一大战略重心，数字化商品的市场正在以惊人的速度扩张。
例如在线音乐、电子书籍、软件、游戏等，数字商品没有限制性物理空间，可以在全球范围内进行销售，也为许多小型企业提供了一个新的销售和发展平台。
四、共享经济模式成为趋势共享经济是电商领域的一个重要发展方向。
其核心是利用互联网的智能化技术来优化资源配置，提高资源的利用率，并且为消费者提供更优质的服务。
例如汽车共享、共享单车等，都是共享经济模式的代表，通过降低使用成本和实现物资共享，共享经济模式已经成为了电商领域的一大趋势。
五、个性化定制成为重要诉求随着消费者走向“细分化”，个性化定制成为消费者的重要诉求。
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大数据时代背景下电子商务服务模式革新分
析
作者：李音韵
来源：《科技资讯》2016年第26期
摘 要：电子商务拉近了消费者与生产厂家的距离和关系，消费者可通过互联网联系厂
家，并完成交易，大大缩减了中间环节，因此也就减少了费用开支。大数据的出现，进一步放
大这一功能，供应商、电商更以及用户之间的信息交流更加便捷。该文将对当前大数据时代背
景下的电子商务服务模式革新进行分析，并在此基础上谈一下个人的观点和认识，仅供参考。
关键词：电子商务 大数据 服务模式 研究
中图分类号：F713.36 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2016）09（b）-0070-02
较之于传统的营销市场而言，电子商务发生了非常大的改变，其主要是基于互联网进行商
业交易，原有数据分法已经无法有效满足现代商务需求。电子商务可对各环节数据进行分析和
存储，改进企业不足之处，增加企业交易量。在当前大数据时代背景下，电子商务服务模式革
新，主要表现在以下几个方面。
1 强化信息检索，提供个性化服务
作为公共信息平台，互联网上有海量信息，消费者通过网络可以购买所需的商品、服务，
检索是一种较为常用的方法。然而，大数据技术方法的运用，大大提高了信息检索精度，从而
让用户可在海量信息中快速找到所需的信息资源。在此过程中，电商企业应当不断创新业务，
提供服务定位准确度，并对产品进行细分、细化，从而使消费者在浏览网页时精准定位服务，
节省检索时间。同时，还要为广大消费者提供个性化服务，及时引导客户，立足于个性化服务
水平提高与提供第三方服务的有机结合，深挖导购型服务模式。需大数据集合体，比如消费者
浏览、购买以及消费喜好等历史记录。电子商务本身也有短板，仅靠视觉、服务以及搜索引擎
等营销工具进行消费。比如，在销售香水时，用户不闻气味是难以做出购买决定的。对于这一
交易瓶颈，电商企业应当抓住大数据竞争特点，针对大数据深挖数据，以此来创造商机。通过
挖掘大数据，可导出个性化服务和导购方式。一是，个性化广告。在浏览网页时看到某公司发
布的广告，而且该产品或者服务正是自己所需的。该种现象背后的主要原因在于利用了大数
据，通过对消费者的网页浏览分析，给用户推荐广告。以Google为例，之所以Adsense业务
可以很好地提高所做广告成效，究其原因，主要是对消费者或者潜在消费者进行搜索，并且深
挖他们对网站的关注度，并在网上追踪消费者的浏览动向，在联盟网站上为消费者提供兴趣匹
配的产品和服务。二是，个性化推荐。以京东网、淘宝网等较大的电商平台网站为例，诸多产
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品使消费者举棋不定，消费者常做的事情就是反复对比产品、服务的优缺点，在查看买家评论
以后，做出是否选择购买的决定。然而，在此过程中用户非常痛苦，若后台可以对海量消费者
行为信息数据及时、全面地进行分析，并且推荐阶段性产品或者服务，则可以有效增加销售
额。
从实践来看，常用的推荐算法是物品相似度、用户相似度基础上的推荐，而多数电商平台
和网站上采用的是物品相似度推荐，如何对用户兴趣进行准确度量是一个非常难的课题。用户
相似度推荐多应用在新闻评论上，比如根据女性客户所填写的相关受孕信息，美国Web MD
就会定期给这些准妈妈们邮寄EDM，并且提醒她们在各个孕期需要注意的相关事项，比如产
前思想准备、心理和生理变化、需摄入哪些营养成分以及产后如何尽快恢复和婴儿育养等内
容。从国内市场来看，推荐业务的网站有“当当”“亚马逊”等网站，主要针对的是消费者所需，
给予他们动态的信息推荐。比如，亚马逊网站的核心推荐引擎是消费者在过去某段时间内行为
总结，其中包括消费者的收藏商品、喜欢商品以及浏览足迹等。
2 降低流通环节成本，细化领域服务
大数据时代背景下的电子商务技术应用，使人们不再局限于时间、空间的约束，也不会出
现传统购物过程中的诸多限制，可按照个人的意愿网上购物，商家与消费者之间的交流就会比
较多。大数据时代，网络成了一个“地球村”，商家可直面全球各地的消费者。对于各地区、各
类型的消费者而言，商家可收集其信息资料，通过数据分析，快速找到与之相匹配的消费者或
者消费人群，大大缩减了产品、服务的中间流通环节和成本。
同时，还要进一步细分领域服务，并且立足于专业服务、中间服务之间的有机结合，深挖
细分品牌电子商务服务模式。从国内限制来看，可用多头垄断来形容国内电商，比如京东、淘
宝以及当当和亚马逊等电商企业，它们占据了大半个市场，而中小型电商企业的崛起非常困
难。之所以会出现这样的问题，很大程度上是因为物流、营销成本之间不匹配。在当前大数据
时代背景下，我们应当准确把握住垂直细分领域的各个环节，做精、做专，才有机会赢得一席
之地。值得一提的是，行业垂直细分的电商网站规模一般都比较小，而且成本相对较低，可以
有效发掘和分析消费者的信息资料，从而使之更加专注于为特定群体提供高质量的服务，而且
也更能够有效了解产业链上的客户所需。以服装行业为例，麦包包、凡客等，在网上已经找到
了自己的垂直细分领域，并且与上下游企业共同打造产业链，从而实现了短周转率、零库存，
大大降低了运营成本，提高了效率。再如，服务行业，最近一段时间名声大噪的“嘀嘀打车”即
为一个典型的案例。这款打车软件与手机联系起来，正在孕育一个细分市场，在前3个月时间
里就积累了超过5 000辆出租车，确保用户在市区以及非交通高峰期，能够在一分半时间内利
用“嘀嘀打车”软件成功打上车。利用手机软件打车市场建立伊始， “嘀嘀打车”需要广大出租车
司机们认知、认同和应用，为司机们有效降低空载率、让更多乘客受益，起到了非常重要的作
用，同时这也是其服务模式革新的成功体现。
3 保证云信息存储及数据产品服务质量和效率
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大数据时代，电商企业在其发展过程中需要存储、处理大量的信息资料。传统信息资料的
存储模式，已经无法有效满足新时期电商企业的需求；然而，云存储技术的应用，为其提供了
安全、便捷的储存空间和服务。为了满足广大客户的存储需求，科技公司纷纷推出云存储，其
功能非常强大，而且信息调用质量、效率以及安全性更高，深受电商企业欢迎。
同时，数据产品服务也是大数据时代背景下电子商务服务模式革新的表现，其主要是基于
基础服务与自主服务之间的相关结合，充分挖掘数据服务模型。当前时代，数据的重要性不可
估量，每一个电商企业都想获取顾客信息，然而传统模式下它们却没有预算、技术允许解读大
数据。在该种情况下，对于那些具有一定的平台、资金的电商企业可利用自身优势，将所获得
的信息数据产品化包装以后销售给中小企业，这是电子商务服务模式的基本架构。比如，
GNIP基于若干个API的应用，将数据信息集合成统一格式，有利于Twitter以及Facebook和
新浪微博等网站进行数据挖掘；再如，淘宝基于专业数据挖掘技术的应用，形成了一个面向商
家的数据产品，并且利用淘宝这一数据开发平台形成的第三方数据进行新产品研发。大数据时
代背景下的电商企业，对消费者数据信息的需求量更大，将数据信息构建需要搭接销售环节，
将成为新型数据服务模式。
4 结语
总而言之，大数据时代的到来，使得大数据信息处理技术以及云存储逐渐成为现代电商企
业的竞争力所在，通过对收集到的数据信息分析研究，不断革新电子商务服务模式，可以为电
商企业带来更多的发展思路。大数据时代背景下，电商企业如何利用先进的技术手段深入挖掘
有价值的信息来提高服务质量，成为当前电商企业面临的重要课题。
参考文献
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