大数据背景下的电子商务

电子商务与电子政务课题四：大数据下的社交网络与电子商务

组员：刘春林王飞贾俊强廖宏志第1页，共16页。大数据时代的背景“大数据”的诞生：半个世纪以来，随着计算机技术全面融入社会生活，信息爆炸已经积累到了一个开始引发变革的程度。它不仅使世界充斥着比以往更多的信息，而且其增长速度也在加快。信息爆炸的学科如天文学和基因学，创造出了“大数据”这个概念*。如今，这个概念几乎应用到了所有人类智力与发展的领域中。第2页，共16页。1.Volume2.Variety3.value4.Velocity结构化数据、半结构化数据和非结构化数据如今的数据类型早已不是单一的文本形式，订单、日志、音频，对处理能力提出了更高的要求沙里淘金，价值密度低以视频为例，一部一小时的视频，在连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒。如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”是目前大数据汹涌背景下亟待解决的难题实时获取需要的信息大数据区分于传统数据最显著的特征。如今已是ZB时代，在如此海量的数据面前，处理数据的效率就是企业的生命大数据是指无法在一定时间内用传统数据库软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合什么是BigData数据量巨大全球在2010年正式进入ZB时代，IDC预计到2020年，全球将总共拥有35ZB的数据量第3页，共16页。21世纪是数据信息大发展的时代，移动互联、社交网络、电子商务等极大拓展了互联网的边界和应用范围，各种数据正在迅速膨胀并变大。互联网（社交、搜索、电商）、移动互联网（微博）、物联网（传感器，智慧地球）、车联网、GPS、医学影像、安全监控、金融（银行、股市、保险）、电信（通话、短信）都在疯狂产生着数据。第4页，共16页。社交网络产品及服务社交网，又称社交网站，英文名称为SNS，全称SocialNetworkSite电子商务百度百科定义是：电子商务是指在互联网（Internet）、企业内部网（Intranet）和增值网（VAN，ValueAddedNetwork）上以电子交易方式进行交易活动和相关服务的活动，是传统商业活动各环节的电子化、网络化第5页，共16页。在互联网这样的大环境下，SNS越来越普及化，SNS与电子商务的结合或将成为今后的一个方向。在现代社会，网上交易已成为一种趋势。而SNS开展电子商务的有着天然优势，其本身作为社交平台、拥有庞大的社交网络和人气，将更有利于开展电子商务。尤其是细分的SNS社区，将更有针对性。社交网络与电子商务的结合将能充分挖掘社交网络的商业价值。随着时代的进步，大数据在社交网络和电子商务的融合中起的作用越来越大。

第6页，共16页。电子商务和社会化网络结合的初级方式，是直接引入购物链接达成用户流量的引导。例如我们在微博和人人网上看到的许多商品推荐的微博或者帖子，本质上是借助了社会化网络的用户规模和人气，来达到营销最基本的广告告知功能，进行用户流量的导入；亦或在贴吧里，通过发起话题来引发用户的讨论，进而形成购买决策，本质上更多是社区营销。第7页，共16页。第二种是以电子商务为根基，在此之上添加社会化的元素。以淘宝为例，淘宝做淘江湖的初衷在于，在页面广告和植入广告有限的情况下，为更多中小卖家提供便利的营销方式，以用户信息分享的方式为卖家提供口碑传播的平台；然后同时通过淘金币来帮助淘江湖平台增强用户粘性和活跃度，以提升营销的效果。第8页，共16页。“联姻”的未来

未来社会化电子商务的发展趋势之一是社会化营销将贯穿电商在用户运营的每一个环节。其一，电商企业必然也是必须进驻各类活跃的社会化媒体。其二，淘江湖的先例说明了电商自己从零构建基于电商的社交网络关系是很难的，那么借助现有的社交网络关系形成用户的社会化和互动也就成为了必须，例如将各类商品分享到新浪微博和人人网等。其三，虚拟货币的出现，不仅实现了源于用户推荐的冲动型消费的交易便捷性，并且为建立用户反馈和激励机制创造了良好的基础。其四，当用户完成消费之后，社交网络是促使电商改善服务和运营的良好的反馈渠道。一味去删除差评和封贴并不是彻底解决问题的办法，发现问题解决问题才是长久运营的根基。一个典型的例子就是戴尔公司对差评一律不删，且迅速给予用户反馈，从而实现对品牌形象的正向激励。

趋势之二是，开放平台是整个社会化网络的大势所趋，除了游戏之外，为了丰富用户的体验，社会化网络必然会引入电子商务作为新的商业模式，各类团购、票务购买、化妆品、鞋等B2C企业以应用形式进驻社会化网络，并在其上完成了解商品到购买商品和评价商品的循环第9页，共16页。第10页，共16页。我对大数据的亲身体悟：社交网络和电子商务相结合，大数据体现的并不是很明显。总起来说，体现的比较多的就是各种推广和连接。而我现在对大数据感受最深的，是浏览器对大数据的补获。下面是我生活中的例子。第11页，共16页。第12页，共16页。总结：总体来说，就现在而言，B/S模式下，大数据的分析和获取利用率很高。但是在B/S模式下，电商对顾客大数据的补获并不高。分析一下C/S和B/S模式下大数据利用效率差别巨大的原因，在于B/S模式在网页浏览器下获取信息方便且信息量巨大,最后在服务器中的数据层次分明。而在C/S模式下，一是各个公司为了客户隐私和安全考虑，二是各个公司之间相互竞争资源，导致客户端获取到的巨大信息量没有在服务器中达到最大程度的整合。社交网络大部分是在C/S模式下，电子商务未来要做得更好就是充分利用社交网络的大数据。而要做到这一点，就要求相关的法律法规更加完善：保护好顾客的资源信息，明确协调好各方协作利用大数据的利益关系。第13页，共16页。谢谢！第14页，共16页。人有了知识，就会具备各种分析能力，明辨是非的能力。所以我们要勤恳读书，广泛阅读，古人说“书中自有黄金屋。”