廣東輕工職業(yè)技術學院 陳智永 藍韻 柯暢 黃國梅
?
大數(shù)據(jù)分析技術在跨境電商中的應用研究
廣東輕工職業(yè)技術學院陳智永藍韻柯暢黃國梅
摘 要:本文以ebay為例,探索中小企業(yè)在跨境電商中利用大數(shù)據(jù)分析技術預測市場需求的問題,并提出大數(shù)據(jù)預測模型,大數(shù)據(jù)預測需求包括四個階段:數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理與集成、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)解釋,最后指出該模型的特點,包括可以更科學、更有預見性地開展境外營銷工作。
關鍵詞:ebay大數(shù)據(jù)分析技術大數(shù)據(jù)預測模型
2014年3月1日晚的《新聞聯(lián)播》,就商務部發(fā)布的年度數(shù)據(jù)報告作了報道,其中提到我國進出口跨境電商貿易發(fā)展速度非??斓那闆r報道原文如下:一份大數(shù)據(jù)報告勾勒出未來全球貿易格局,傳統(tǒng)外貿年均增長不足10%,跨境電子商務卻保持30%以上的增速,我國20多萬家小企業(yè)在各類網絡平臺上做買賣,年交易額超過2500億美元。中國正在和美國一起成為全球跨境電子商務的中心,在由互聯(lián)網重塑的國際貿易格局當中,中國不僅搶得了先機,而且為貿易增長增加了新的支點?!?/p>
數(shù)據(jù)已經非常明顯,跨境電商貿易已成為我國進出口貿易中增長最快的領域,這是我國中小企業(yè)開拓國外市場一個很好的機會。但由于政治、法律、文化等因素不盡相同,外國的市場需求也完全不一樣,對于中小企業(yè)來說,這是其必須跨越的障礙。本文從市場需求預測的角度出發(fā),重點探討大數(shù)據(jù)分析技術在出口跨境電商中的應用。
作為全球最大的拍賣網站,早在2006年,eBay就意識到大數(shù)據(jù)所帶來的影響,并開始組建大數(shù)據(jù)技術分析平臺。該平臺定義了成百上千種類型的數(shù)據(jù),并以此對顧客的行為進行跟蹤分析,現(xiàn)在,eBay每日要處理100PB以上的數(shù)據(jù)[1],通過分析這些數(shù)據(jù),eBay足以準確判斷消費者的購物行為,這就如同在每個消費者面前安裝了攝像頭一般。eBay對顧客的了解非常細致,可以毫不夸張地說,“eBay比你還了解你自己?!?/p>
eBay擁有全球近2億的用戶,其不僅記錄消費者的日常交易信息,還記錄消費者每一次探索瀏覽的過程,從其設定的成百上千種情景模型中計算出用戶可能的需求。這個模型甚至還區(qū)別消費者的年齡,以及其瀏覽的時間、地點及當時的天氣等因素,在智能機器人的學習和分析下,適時地推送給用戶最想要的商品,或者給商家提供各式各樣的“情報”,還能做到向商家提出銷售建議。
比如,某個消費者一登錄瀏覽eBay網站,eBay能很快地推斷出這位用戶潛在的需求,并在綜合各種考量因素后,向他推送商品信息。
大數(shù)據(jù)分析技術對跨境電商企業(yè)的影響是革命性的。有了大數(shù)據(jù)分析技術的支持,跨境電商企業(yè)可以很容易地從海量的數(shù)據(jù)中分析出消費者的需求,進而推出更符合消費者需求的產品或服務,這中間還能夠進行針對性地調整和優(yōu)化,這就是大數(shù)據(jù)賦予跨境電商企業(yè)的新價值。
對于跨境電商企業(yè)來說,可以自己開展大數(shù)據(jù)的研發(fā)和應用,也可以利用第三方機構來實現(xiàn)對大數(shù)據(jù)的應用,比如GOOGLE和eBay在這方面做得很專業(yè)。消費者在使用搜索服務時,他們在無形中就把自己個人的行為、愛好、消費等數(shù)據(jù)傳給GOOGLE和eBay。基于用戶搜索行為、瀏覽行為、評論歷史和個人資料等數(shù)據(jù),通過大數(shù)據(jù)的挖掘和匹配,它們可以分析消費者的整體需求,進行針對性地產品生產、改進和營銷。
與企業(yè)經營相關的大數(shù)據(jù)來源非常廣泛,除了各類研究單位發(fā)布的大量的數(shù)據(jù)外,互聯(lián)網數(shù)據(jù)、各種傳感器收集的數(shù)據(jù)等都是重要的來源。不同類型的大數(shù)據(jù),其處理方面有所不同,但其處理流程基本上是一樣,主要步驟包括“數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理與集成、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)解釋”四個過程,如圖1所示,采集到的數(shù)據(jù)經處理和集成后,轉換成統(tǒng)一標準的數(shù)據(jù)格式,然后用相應的數(shù)據(jù)分析方法將其進行分析處理,最后用可視化的技術將結果展現(xiàn)出來。
圖1 大數(shù)據(jù)預測模型
3.1階段一:數(shù)據(jù)采集
如前所述,目前大數(shù)據(jù)來源非常廣泛,常用的采集方法有:百度和谷歌等搜索引擎的數(shù)據(jù)檢索工具、各類傳感器、RFID以及條形碼掃描技術等。隨著手機和平板電腦等移動終端設備的迅速普及、各類APP軟件的大量下載使用,數(shù)據(jù)采集的數(shù)量和精度不斷提升。
3.2階段二:數(shù)據(jù)處理與集成
數(shù)據(jù)的處理與集成階段的主要任務是對數(shù)據(jù)采用合適的方法進行適當?shù)靥幚?、去噪和進一步地集成存儲。
由于數(shù)據(jù)來源廣泛,注定了大數(shù)據(jù)的多樣性特征(即 Varicty),這就決定了如果這些數(shù)據(jù)不經過初步處理,進行高質量的數(shù)據(jù)分析將會非常困難。因此,在采集數(shù)據(jù)后,一般還要進行數(shù)據(jù)的處理與集成將這些多樣化的數(shù)據(jù)轉換為便于處理的較為單一結構的數(shù)據(jù)。當然,并不是所有數(shù)據(jù)都是有效的和相關性高的,這些數(shù)據(jù)還需要“去噪”,才能保證數(shù)據(jù)的有效性和可靠度。
3.3階段三:數(shù)據(jù)分析
大數(shù)據(jù)預測模型最核心的步驟是數(shù)據(jù)分析,因為零亂的數(shù)據(jù)是沒有價值的,只有通過數(shù)據(jù)分析步驟,才能挖掘到大數(shù)據(jù)的真正價值。在數(shù)據(jù)分析階段,根據(jù)不同的應用需求,數(shù)據(jù)分析各有不同,常用的方法有數(shù)據(jù)挖掘、機器學習、智能算法、統(tǒng)計分析等。
在數(shù)據(jù)分析技術方面,Google公司無疑是做得最先進的一個,其于2006年率先提出了“云計算”的概念,其內部各種數(shù)據(jù)的應用都是依托Google自己內部研發(fā)的一系列云計算技術,例如分布式文件系統(tǒng)GPS、分布式數(shù)據(jù)庫BigTable、批處理技術MapReduce,以及開源實現(xiàn)平臺Hadoop等,這些技術平臺的產生,提供了對大數(shù)據(jù)進行處理、分析的很好的手段[2]。
3.4階段四:數(shù)據(jù)解釋
從數(shù)據(jù)的質量來說,數(shù)據(jù)的處理與分析過程是保證最終數(shù)據(jù)高質量的關鍵步驟,但對于最終的數(shù)據(jù)用戶而言,如何獲得直觀的和有用的數(shù)據(jù)才是其最關心的。因此,如何通過數(shù)據(jù)解釋步驟,對大數(shù)據(jù)分析結果進行解釋與展示也非常重要。
隨著數(shù)據(jù)量的變大以及用戶對數(shù)據(jù)分析維度的增加,傳統(tǒng)的以文本形式輸出的數(shù)據(jù)展示方式已不能滿足數(shù)據(jù)用戶的需求,一種被稱為“數(shù)據(jù)可視化技術”數(shù)據(jù)展示方式開始出現(xiàn),常見的方式有基于集合的可視化技術、基于圖標的可視化技術、基于圖像的可視化技術等,在數(shù)據(jù)可視化技術的幫助下,用戶可以很形象地獲得數(shù)據(jù)分析結果,對結果的理解和接受也更直觀。
4.1在大數(shù)據(jù)預測模型的支持下,跨境電商企業(yè)的境外營銷管理更具“科學性”
圖2 大數(shù)據(jù)時代營銷創(chuàng)新的鉆石模型
現(xiàn)代營銷管理既是科學的,又是藝術的。其中,“科學性”體現(xiàn)在營銷管理過程中存在著一些基本的客觀規(guī)律,有一套分析問題和解決問題的方法論,還體現(xiàn)在建立在各種營銷數(shù)據(jù)的搜集與分析的基礎上的營銷管理決策,大數(shù)據(jù)的到來加速了營銷管理的科學性進程,使跨境電商企業(yè)開展“精確化”的營銷管理成為可能,跨境電商企業(yè)對其營銷管理活動的各個環(huán)節(jié)的把握能夠更為精確,使往日紛繁復雜的和難于決策的境外電子商務營銷管理活動逐漸演變?yōu)橐幌盗械臄?shù)據(jù)挖掘與相關分析,使營銷管理真正成為“建立在科學基石上的藝術”[3], 從而真正走進科學的殿堂,如圖2所示。
4.2通過大數(shù)據(jù)預測模型,跨境電商企業(yè)的境外營銷管理更加有“預見性 ”
由于境外市場的各種不確定性,比如顧客需求差異、東西方文化的差異、競爭更加激烈等因素,企業(yè)對市場的研判和有效預測越來越困難。大數(shù)據(jù)分析技術的出現(xiàn)改變了這種現(xiàn)狀,通過收集各類數(shù)據(jù)信息,在各種數(shù)據(jù)分析技術和建模分析技術的支持下,能夠比較簡單地挖掘出各種看似毫不相關的數(shù)據(jù)之間的關系,從而對目標國的市場需求和趨勢做出準確的判斷。因此,大數(shù)據(jù)預測模型可以提升跨境電商企業(yè)境外營銷管理活動的“預見性”。
基于消費者及各種經濟等數(shù)據(jù),大數(shù)據(jù)不僅可以為“消費者畫像”,還可以給商家提供各式各樣的“情報”。比如,國內的商家希望將產品賣到加拿大,通過大數(shù)據(jù)分析可以大致預測到,這種商品一個月可以賣出多少產品,定價應該在什么范圍內,市面上還有多少商家在賣同樣的產品,他的市場占有率大概是多少。目前,利用大數(shù)據(jù)預測需求無論是理論上,還是技術上,都能夠實現(xiàn),但由于各種原因,預測很多時候還是會出錯,利用大數(shù)據(jù)預測需求還需要進行更深入的研究。
[1] 黃鍇.揭秘大數(shù)據(jù)玩家eBay:猜出你的購買欲[N].21世紀經濟報道,2014-09-08.
[2] 劉智慧,張泉靈.大數(shù)據(jù)技術研究綜述[J].浙江大學學報(工學版),2014,6(6).
[3] 李巍,席小濤.大數(shù)據(jù)時代營銷創(chuàng)新研究的價值、基礎與方向[J].科技管理研究,2014,9(18).
中圖分類號:F724.6
文獻標識碼:A
文章編號:2096-0298(2016)03(a)-126-03