中小企业电子商务大数据人才培养研究论文

2024-06-30

中小企业电子商务大数据人才培养研究论文（共8篇）

中小企业电子商务大数据人才培养研究论文篇1

随着大数据时代的到来和市场经济的高速发展，各行业数据源的增长呈现指数级趋势，数据的规模和复杂程度迅速扩大，从海量数据中提取有效信息并加以精确化正日益成为企业战略决策的必要因素[1]。电子商务企业预算管理实施过程中大数据所具有的战略意义不仅仅局限于收集和整理庞大的数据信息，更在于如何有效且精确化处理和分析该数据，尤其是将精确数据结合到预算管理方面，改变传统数据分析存在的滞后性和低频性等问题，从而有效地组织和协调电商企业的经营活动，实现企业战略目标。近年来，随着当当、阿里巴巴和京东商城的陆续上市，中国电子商务企业在大数据的浪潮中不得不审慎面对海量的财务数据，因此，基于精确数据的基础构建有效的财务预算管理体系势在必行。

中小企业电子商务大数据人才培养研究论文篇2

商务智能BI不是新技术, 而是数据库、数据仓库、数据挖掘、OLAP和CRM、ERP等在企业信息化过程中的综合运用;是基于大量信息基础上的提炼和重新整合的过程。BI的价值在于将企业数据金矿转化成组织竞争优势, 提高企业决策能力、决策效率和决策准确性。与传统的EIS和DSS相比, BI的用户群不局限于企业内, 而是拓展到整个产业链中。

作为企业商务活动的全新领域, BI不是静态的技术软件包的初级组合, 而是服务于企业管理与决策的, 由软件技术组件构成的系统化的解决方案和管理理念。目前, 获得广泛共识的商务智能系统框架是由五个层面自上而下构成的层次结构, 如图所示。五个层次中, 数据集成层是企业的业务系统, 如ERP、CRM、SCM等, 通过API访问系统进行原始数据收集;数据存储层是对来自底层原始数据进行抽取、转换和装载, 保持数据质量和元数据的一致性, 经清洗的数据装入数据仓库;功能层是核心层, 对存储的数据进行分析, 辅助运营, 包括:OLAP工具、智能商务平台、报表查询工具;组织层是绩效管理、活动监控、前后台信息部门分工的合理分布;战略层是运用平衡计分卡, 衡量财务指标与非财务指标, 把战略推向执行。

二、认识大数据环境

在2011年Mc Kinsey研究院发布“Big data:the next frontier for innovation, competition, and productivity”的报告, 首次提出了大数据概念, 对其泛用化进行前瞻。学界、企业界对大数据有如下共识:数据量的变化:由TB向PB进化, 爆炸增长;数据结构变化:非结构化和半结构化的数据增多;数据源变化:信息来源于物联网、传感器、社交网络和语音数据等外部环境;分析需求变化:从数据检测向数据预测;常规分析向深度分析转变;硬件平台的变化:由高端服务器向中低端大规模机群平台。它强调数据作为一种战略性的资产, 更多数据应被企业长期保存, 进行用户分析和市场研究。

大数据的产生与人类社会的数据产生方式密切相关, 从数据库到Web, 从被动记录到主动原创, 其主要特点表现在:

(1) 数据量级、结构的复杂化:数据来源的多样化, 数据量由TB级上升至PB级, 爆炸式的增长。现有的BI系统只能处理结构性的数据资料, 而在网络环境下非结构性和半结构的信息占绝大部分, 会对传统BI系统的数据收集和处理过程构成冲击。

(2) 海量数据存储的压力:超大的数据量, 使得数据仓库在建设和适应性面临压力:一是数据库建设问题, 传统数据存储是在数据源层与分析层间架构存储层, 提升管理质量和查询优化, 为此要付出巨大的数据转移和链接代价。这个代价在面对PB、EB级数据时, 系统的执行时间和分析时间会成倍增加。

(3) 隐性数据鸿沟:新环境下, 企业不得不面对隐性的数据鸿沟, 即庞大数据量与系统的数据处理能力间的矛盾, 如果BI系统和技术的更新速度无法适应组织链中数据膨胀速度, 会给组织带来巨大的成本压力。即便通过设置阈值减轻处理负担, 也难以界定冗余的标准:如果清洗粒度过粗, 无法有效减轻负担, 如果粒度过细, 容易过滤掉大量信息。这种缓解方法只是权宜之计, 并非系统级的解决方案。

三、大数据环境下的商务智能

大数据时代下, 非结构化和半结构化的信息迅猛增长, 对传统的BI系统形成巨大冲击和挑战:

一是数据处理问题:大数据时代的信息多产生于互联网, 这对商务智能系统的实时处理要求更高, 使得更多应用场景的数据分析从离线处理转向近线、在线处理;而数据量的增加并没显示出与数据价值之间的正相关, 反而多种结构数据的存在使得分析前的预处理工作负载过重, 对机器硬软件都是严峻的考验。

二是数据和模式间的矛盾:通常是先有模式, 然后在实体中产生数据, 而大数据环境下, 数据的产生往往要优先于模式的确定, 模式需跟随数据即时变化和增长而不断运动和演变。

三是人的因素:一方面未来竞争信息必须共享, 另一方面, 个人和组织在面对巨大的竞争压力时, 由于缺乏信息共享的激励机制, 往往不愿共享。如何把握信息商品和信息共享的边界, 既充分保护用户的敏感信息, 又创造出更大价值的商业价值, BI系统需要解决的困境。

如表1所示, 大数据环境使企业BI要素发生深刻变化, 具备良好信息系统架构和存量数据沉淀, 有助于在大数据环境下占得先机, 而建立完善的信息系统架构是BI实施成功的基础。

四、大数据环境下的BI应用前景

大数据时代BI系统面临巨大的革新压力, 但商务智能以企业信息资源的开发为目标, 与大数据的时代特征不谋而合, 新的数据环境能为BI系统能为企业运营决策提供强有力的支持:

复杂环境下, 对客户行为偏好分析预测, 改进产品服务, 挖掘和创造用户的潜在需求;通过对业务、资源、财务等各类数据的综合分析, 快速、准确制定竞争策略;

通过对大量网络日志和信息流量、流向的变化对企业内部和产业链条的经营状况提供监控机制, 以进行网络优化和故障定位;

在不侵犯用户隐私的前提下, 将用户数据作为资源, 进行深度的加工, 提供信息深加工的产品和咨询服务, 提升企业的内在价值。

1、与搜索引擎技术的融合

BI技术应用对企业员工的信息素质提出了新要求, 数据的实时获取和易用性, 与用户的实际期望值仍有距离。BI技术也向实时化、可视化和易用性、界面友好进化。搜索引擎技术与BI技术结合, 一是使BI数据更易于访问, 用户可以不用关注BI引擎背后的数据过滤、处理的过程, 只需要关注前端引擎的可视化界面, 容易上手;二是两者融合有助于解决大数据环境下, 结构化、半结构化、非结构化数据共存, 弥补BI数据挖掘和文本挖掘技术的不足。

2、事务驱动型BI

大数据环境下的信息时效性的加强, 提出基于事务驱动的商务智能系统:针对不同企业间的需求, BI具备开放、可扩展和可嵌入的特性, 能够针对企业的具体事务进行个性化配置, 增强BI系统即时数据处理的能力;服务范围从部门级特定用户向企业级所有的用户服务。BI为企业提供不同用户需求的可配置的, 可扩展的, 可变化的方案。

3、前段显示平台:BIP

引入门户概念, 将传统的BI技术以友好的用户界面和易用性面向用户, 实现商务智能系统的可视化, 增强交互性。同时Portal工具在对内外环境多元信息在BI系统内的集成上, 能满足不同层次用户的个性化组成需要。

参考文献:

作者简介:

王中尧, 男, 籍贯:湖北襄阳, 单位:华中师范大学信息管理学院, 研究方向:电子商务、信息服务。

摘要：大数据时代的数据类型量级出现质变, 多源异构数据爆发增长。本文立足大数据环境, 分析大数据和商务智能的内涵与特点, 探讨新环境给商务智能带来的机遇和挑战, 并提出发展趋势。

关键词：大数据,商务智能,系统框架

参考文献

[1]孟小峰, 慈祥.大数据管理:概念、技术与挑战[J].计算机研究与发展2013 (1) :146-169

[2]王珊、王会举等.架构大数据:挑战、现状和展望[J].计算机学报, 2011, 36 (10) :1741-1752

[3]叶琼伟、宋光兴等.商务智能 (BI) 在电子商务企业中应用的实证研究[J].科技进步与政策, 2010, 27 (21) :112-115

中小企业电子商务大数据人才培养研究论文篇3

关键词：大数据中小企业电子商务

大数据作为云计算、物联网之后IT行业又一大颠覆性的技术革命。云计算主要为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道，而数据才是真正有价值的资产。企业内部的经营交易信息、互联网世界中的商品物流信息，互联网世界中的人与人交互信息、位置信息等，其数量将远远超越现有企业IT架构和基础设施的承载能力，实时性要求也将大大超越现有的计算能力。中小企业如何在大数据环境下进行电子商务就变得很有必要。

1 认清发展思路，完善商业计划

我国中小企业应该尽快认清企业的发展思路，并完善自己的电子商务商业计划。只有这样才能在电子商务的浪潮中脱颖而出，针对我国中小企业的实际情况，笔者认为我国中小企业发展电子商务的思路如下：

第一，先选择一个适合自己的第三方电子商务平台。现在第三方电子商务平台在很大程度上已经成了我国中小企业电子商务应用的主流方式，而且在我们国家也有很成功的例子。由第三方建设的电子商务平台是为买方和卖方提供信息和交易等服务的电子场所。其特性包括：保持中立立场以得到买卖的信任、集成买卖双方信息、撮合买卖双方安全交易；买卖双方企业聚集在第三方电子商务平台，能够很好地利用第三方电子商务平台的规模效益，对买方和卖方都有益处；使交易方只需要访问第三方界面，节省了大量的费用；大量卖方通过第三方平台发布信息，可以吸引更多的买方访问平台，从而增加卖方的商业机会；第三方电子商务平台通常提供比较安全的支付和物流环境，用增值功能的形式服务于买卖双方企业。因此，选用第三方电子商务平台是买卖双方企业应用电子商务的一种好的选择。

第二，务必要建立企业自己的网站。网站不仅是中小企业开展电子商务的重要载体，更是中小企业取得网上生存权的象征。中小企业建立的网站必须达到能够随时更新内容、给客户留下深刻的印象、网站具有很大的信息扩充空间、做到真正的双向沟通以及帮助企业寻找潜在客户和网站具有强大的功能等要求。要想在网上建立网站，则必须首先注册自己的域名，只有有了自己的域名才能让别人访问到自己。所以，域名注册是在互联网上建立任何服务的基础。同时，由于域名的唯一性，尽早注册又是十分必要的。由于域名和商标都在各自的范畴内具有唯一性，并且，随着Internet的发展，从企业树立形象的角度看，域名又从某种意义上讲，和商标有着潜移默化的联系。在开始电子商务初一定要选择属于企业自己的域名。然后用外包的形式建立自己的网站，等有足够的资金和人才后可以选择独立制作和维护网站。企业应该逐步把顾客吸引到自己的网站。

第三，电子商务企业为了长远的发展。必须制定商业计划。才能为电子商务的未来发展指明道路。企业在确定其商业计划时应该有一个清楚的目标，就是能不能真正为顾客着想，是不是真正为了满足顾客的需要，并从满足顾客需要的过程中找到自己企业的竞争优势。迈克尔·波特作为美国哈佛商学院的著名战略管理学家，他提出了成本领先战略、差异化战略以及集中化战略三种。从这三种战略中，中小企业必须选择一种作为其主导战略：要不将成本控制到比竞争者更低的程度；要么在企业产品和服务中形成与众不同的特色，让顾客感觉到你提供了比其他竞争者更多的价值；要么企业致力于服务于某一特定的市场细分、某一特定的产品种类或某一特定的地理范围。

2 进一步加大中小企业资金扶持力度

针对我国中小企业资金匮乏的问题，中小企业应该重视现金的重要性，尽快发展电子商务来实现零库存减少产品积压成本，同时也能减少营销成本和管理成本，此外，笔者建议政府应该加大对中小企业的资金扶持力度。由于我国传统的金融体制差别待遇，中小企业一般过分依赖自筹资金，资信状况差，信用等级低。加快落实有利于中小企业发展的财税、金融政策和法律才是根本。政府应设立中小企业发展专项资金。促进中小企业走上品牌化、国际化和自主创新的发展道路。

“工行全行要从战略高度研究改进对中小企业的金融服务”。中国工商银行董事长姜建清在北京调研中小企业金融服务时表示，“对符合条件的中小企业要积极提供融资服务，同时还要进一步拓展支持中小企业的思路，应当根据不同企业的发展阶段和对金融服务的需求，提供多方面的金融服务，帮助中小企业奠定更牢靠的发展基础，使其走得更远更好。”政府应该进一步加大对中小企业的扶持力度，给中小企业提供一些融资方便。笔者建议：政府还应鼓励民间投资，积极发挥民间游资在中小企业融资中的作用。

针对目前信用缺失情况下，有78.82%中小企业迫切需求行业网站成为资讯评估平台，也就是有第三方资讯的评估为银行提供一些有用的资讯，发放贷款资讯的报告。另外，60%多的中小企业资金需求不是特别大，周转期限相对会缩短，这为金融机构向中小企业电子商务融资提供一些参考。

3 普及电子商务常识，加强培养电子商务人才

针对中小企业电子商务人才缺乏问题，教育部高度重视电子商务专业人才的培养，于2001年批准了13所高校开始正式招收电子商务专业本科生和第二学士学位学生。人们的电子商务意识还很淡薄，对计算机和网络的知识掌握不够。让更多的人认识计算机、认识网络、了解电子商务是发展电子商务的前提和基础。因此，尽快宣传普及电子商务有关知识，加强相关人才培养，是一项非常重要的工作。

人才作为发展创新的基础，我们只有在培养电子商务人才方面加大力度才能有效保证电子商务的快速发展。由于电子商务既涵盖了计算机网络、数据库以及信息安全和通信等工科方面的内容，又需要经济管理以及法律等方面的相关知识，因此，加大了电子商务人才的培养难度。所以说电子商务人才的培养要紧跟时代的要求。笔者建议：对电子商务人才培养要分清方向培养，如：技术类、经济类和管理类等。另外，培养机构积极和中小企业进行合作，了解清楚所需电子商务人才的规格，只要把握好企业需求，把握好不同企业对人才需求的层次区别，制定合适的培养计划，保证电子商务人才的质量。endprint

4 建立政府主导的信息流平台，完善信用评价机制

针对信用造假的问题，主要是由于买方了解卖方的信用等情况只能通过信用评价机制。新的企业如果想进入就必须先选择“不诚信”然后才能选择“诚信”。网络信息产品提供商比信息用户拥有更多的关于产品质量的信息，这样便会出现“劣品驱逐良品”的“柠檬”现象。此外，还存在着诚信问题，都是由于买方对卖方的信息不对称造成。为了解决信息不对称问题，笔者建议：第三方电子商务平台应该取消信用评价机制，建立工商部门或者其他政府部门等政府主导的信息流平台。该平台提供对中小企业的身份进行甄别的功能，可以在某政府网站增加一个“企业查询”的栏目。这栏目提供我国中小企业基本信息的查询如企业网站地址、联系电话、联系方式以及办公地点等工作。中小企业可以通过自己的网站来发布自己的信息。只有这样，买方在了解卖方信用时候，可以通过该平台直接查询。甚至有些买方可以按照提供的地址登门造访，而不是简单通过第三方提供的信用机制看信用。

在政府主导的信息流平台建设后，政府还应在立法、司法和监督中都扮演着关键性的角色。完善的法律法规是确保信用体系健全的有力保证，但是由于我国对电子商务缺乏明确的法律法规从而加大了电子商务活动的风险程度。因此，为了健全我国的信用体系，首先，通过借鉴发达国家的现行立法尽快出台相关信用的法律规范；其次，建立行业诚信管理、信用中介结构管理以及消费信用管理等与信用相关的管理机构并出台相关的法律法规；最后，为了加大对失信行为的惩罚力度，应当建立失信惩戒机制，对存在不良信用记录的法人和自然人给予惩罚。

信息的不对称对我国中小企业电子商务发展的影响是全面的、深刻的。信息不对称是社会分工的必然结果，是无法根本消除的，解决信息不对称问题最有效的方法是建立诚信体系，这需要包括企业、消费者和政府在内的社会各个参与方的共同努力，打造制度健全、诚实守信的电子商务环境，才能促进我国中小企业电子商务的蓬勃发展。

参考文献：

[1]周正，陈枫.“大数据时代”来了——专访国防信息学院研究所所长孟宝宏[N].解放军报，2013.1.17.

[2]http：//www.thebigdata.cn/.

[3]张扬.我国中小企业发展电子商务研究[D].首都经济贸易大学，2012.

中小企业电子商务大数据人才培养研究论文篇4

一、引言

在物联网、云计算方兴未艾之际，大数据己开启了商业营销的新时代。相比互联网时代，大数据时代不仅意味着更广泛更深层的开放和共享，还意味着更精准、更高效和更智能的管理革命。从新产品设计概念化到定型完成至上市销售，传统营销方法一般进行数次的消费者调研和典型样本的测试性调研，使用样本推及全体的统计学方法来支持决策。但这种调研数据由于样本规模受限，无法全而真实地反映消费者的需求，并且存在滞后性，对企业营销人员的经验和直觉依赖度相对较高(尹会岩等，) 。

对于而临营销策略转型提升的烟草商业企业而言，通过引入大数据分析模式来更好地以信息化推动卷烟上水平，是营销战略转型的重中之重。大数据分析是在汇总收集各类结构化、非结构化数据的基础上，利用各种分析方法和分析工具在大型数据库或数据仓库中建立模型和发现数据间关系的过程。烟草商业企业通过大数据的模型和关系可以对新产品定型、推广等做出决策和预测。通过大数据模块，可以对海量、庞杂的信息进行快速有效的分析，为烟草企业制定适宜的营销计划、提高竞争力和为烟草控制者制定政策提供依据。

二、文献综述

最早提出大数据时代己经到来的机构是全球著名咨询公司麦肯锡。5月，美国麦肯锡全球研究院

维克托迈尔一舍恩伯格、肯尼斯库克耶编写的《大数据时代》一书提出大数据(big data)概念，大数据是指涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在日本野村综合研究所的城田真琴撰写的《大数据的冲击》是日本最畅销的大数据商业应用指南。城田真琴结合野村综合研究所独家披露的调查数据，网罗了美国、日本标杆企业与政府的应用案例，从商业模式、隐私保护、法律框架、人才培养、经营战略等大数据应用的不同维度进行了实例论证(城田真琴，201劝。城田真琴还指出，数据聚合商(data aggregator是供应商企业的新商机，是企业应用大数据的发展方向。

国内学者对大数据的应用也进行了详细深入的研究。徐子沛的《大数据》对于数据的公正性、公平性以及信息和数据管理等方而理念、政策和执行的变化，特别是美国在此方而的进展，给出了完整的介绍。苏萌、林森和周涛合著的《个性化:商业的未来》则对大数据时代最重要的技术个性化技术，以及与之相关的新商业模式给出了从理念到技术细节的全景工笔。

三、基于大数据的烟草商业企业营销机制创新

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于从海量数据中迅速发掘高价值的信息，以提升企业决策的效率和精准度。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键在于提高对数据的加工能力，通过加工实现数据的增值。

1.构建区域信息平台，转型为数据聚合商

大数据源或大数据集是烟草商业企业推进基于大数据的营销策略创新工作需要解决的首要问题。构建大数据集的终极战略目标是为了进行数据挖掘，为烟草商业企业制定营销策略提供决策依据。因此，烟草商业企业需要构建区域信息平台(以省为单位)，成为烟草产业链中的数据聚合商。

区域信息中心的`建设是一项复杂的系统工程，该中心承担着存储中心、处理中心、应用中心、综合服务等多种服务职能，区域信息中心能够与烟草商业企业己有的CAM ，尤为重要的是，烟草商业企业可以借助区域信息平台，对接产业链上下游各类数据源(包括烟草工业企业、非烟产品生产商、市级烟草商业企业、非烟产品经销商、零售户、消费者、非烟服务提供商等)，搜集汇总烟草产业各类结构化与非结构化数据，对数据进行开发(由多渠道捕获数据)、精炼(整理合并、优化、排错等初步加工)、产品化(封装成APB，最终以产业链数据聚合商的角色将产业大数据分析结果一方而应用于自身营销策略创新，另一方而提供给产业链上下游环节指导新产品开发、店而销售等。

2.深化消费者细分，把握消费者真实需求

查字典范文网[unjs.COM]

传统营销方式对消费者细分的主要依据是问卷调研的数据分析，本质上是基于统计定律的粗放型分类，数据所反映的消费者属性单一，重复利用率低，无法有效应对非结构化数据。基于大数据分析的消费者细分的主要任务就是通过精炼海量数据，确定不同的营销策略关注点(新婚、丧葬、升迁;大学生、IT人士、销售经理案与不同消费者集合的对应关系，设定多维分类原则，对数据集进行多维细分，分析消费者的购买习惯、偏好以及理念，建立不同商圈的消费者需求分析模型，把握消费者需求的变化，并进行营销引导，实现卷烟销售提档。

四、总结

中小企业电子商务大数据人才培养研究论文篇5

摘要：现在新媒体的迅速发展，出现了一种新的名词，“大数据”。大数据的应用，已经普及到了生活的方方面面。文章主要是从“大数据”出发，根据大数据的特点分析人力资源方面的管理效率，探讨一下大数据在人力资源方面的应用，文章主要是来提供一些意见和建议，并供相关人员参考。

关键词：大数据;人力资源;人力资源管理

一、大数据时代的到来

近几年以来，随着新媒体和互联网的出现，新型媒体的融合趋势越来越明显。大数据也成为了一个新型媒体的代名词，曾经美国的互联网数据中心的一些相关数据显示，每年网上的用网人数达到了50%以上，而且每两年就会翻倍，所以，现在90%以上的数据也产生了。研究机构Gartner定义“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产，是新时代的表现。

我们深处数据时代，企业要想做大做强，就必须利用大数据，使之成为自身发展的动力，要学会理解数据，运用数据，相信数据，企业管理者更要学会掌握这些技能人力资源管理领域同样必须掌握大数据。我们要把大数据的思想和理念运用到人力资源管理的工作中去，利用大数据的价值来促进企业人力资源管理工作效率的提高，同时这也是目前在大数据时代人力资源管理工作的心得改革。

二、大数据的价值

(一)数据的高透明度及广泛可获取性

一部分的新媒体已经大多数的广泛使用大数据了，而且很多通过一些供应商和链接来得到一些数据，并制作成自己想拥有的产品来吸引受众。举个例子，汽车属于先进制造业，它的全球供应商同时生产着成千上万的部件。有些平台其实是大多数公司早期就已经合作过的，而且也进行了一些相对应的设计和合作，开发新的产品。

(二)决策验证对竞争方式的影响

大数据已经在所有的公司决策中占有关键性的位置。只要公司发生一丁点的改变，那么那些大数据都是可以进行控制并分析的，公司也可以通过大数据进行分析取证验证，然后完成相对应的措施。所以，大数据的应用对于企业所产生的作用主要包括：有些企业一直以来面对客户，并在较长一段时间内利用大数据来对用户进行定位、和细致的划分。大数据使用户的细分和定制获得了更精致的体验，也使其更加的个性化。对于下一代零售商来说，他们可以利用互联网的点击流来查看某些个人用户的行踪，对客户的需求更加了解，并还可以模仿客户的行为。

(三)大数据对管理的改变及替代作用

大数据的很多应用都可以通过计算的方法来减少不必要的资源浪费。有一些公司利用大数据进行分析，算的生产线上的数据来调节减少自己不必要的资源浪费，这样人力物力财力都可以得到节省，而且成本大大的缩短了，产出量就大大的增加了。大数据不仅得到了广泛的应用，而且还出现一些新的公司，他们所建立的信息群组都可以驱动公司的有效运转。很多公司因为大数据的关系，发挥了一些不可替代性的作用，并创造出了没有大数据所能够创造出来的东西。

三、大数据应用在企业人力资源管理中的作用

(一)大数据应用使企业人力资源管理互联网化

大数据的得来主要是依靠一些数据分析作为自己的基础，然后通过数据对人力资源进行有效的分配，拓展，形成一个良好的系统，这样人力资源方面的信息能够更加充实，而且还能够提高效率，数据的利用也就有了一定的价值性，所以，人力资源方面的管理，越来越客观。

(二)大数据应用为组织人事工作提供更加全面的量化参考

“大数据”的分析法，能够对人员管理的方面进行精准的分析以外，还可以通过预测、考核、整理等措施得出一个有效的结果。然后，根据人力资源方面的情况，进行深度的分析和挖掘，形成一个良好的系统的方法，来做到人力资源方面的有效管理和集中，而且大数据在此方面的应用，也能够为组织人员提供一个全面系统的考量。

(三)大数据应用能建立有效的人才数据管理模型

在大数据时代，人力资源管理中，人才的核心竞争力已经不同于以前，发生着重大的变化，数据的重要性逐渐上升，成为企业核心资产。企业信息资源的核心载体不再是员工的大脑，而变为各种各样的数据，数据来源于企业的全部信息，都可以通过各种方法录入终端成为大数据，然后对其进行存储，最后再通过具体所建立的数据管理模式来进行研究和分析，最终进行导出。

四、企业人力资源管理中大数据的内容

(一)记录员工基本信息的原始信息

这些数据当中包括了一些人员的个人信息和隐私，这些数据，完美的记录下了员工从一开始的任职到后来的成熟的每一个阶段，而且也记录了人员工作方面的内容，真实反映了员工的工作之余，也体现了员工的个人素养，所以，在招聘的时候，这些数据都能够提供一个完美的参考资料供人员参考。

(二)员工受训情况的能力数据

这些数据除了记录员工的情况之外，还有一些员工的培训经历，进行有效的考核和测量。

(三)大数据还能展现员工的工作效率

这些工作效率主要包括一些工作完成的情況，工作过程中所造成的量的一个考量。数据不仅提供了一个全方位的数据，还能够为培训进行一个系统的策划。

(四)大数据也预示了员工的潜力

大数据通过分析员工的工作效率和人才素养，能够发掘出员工存在的潜在的能力，并提供相关的意见，对员工进行修改。

五、人力资源管理融入大数据时代应注意的问题

(一)权衡大数据带来的收益与支出

目前很多中小企业没有形成自己的核心竞争力，盲目的跟着一些大型企业进行模仿。认为自己拥有了大数据，也就拥有了跟大企业等同的技术和数据处理，不能够很好的理解大数据而且对大数据进行盲目的使用，浪费了人力物力财力，也浪费了自己的数据分析。这种行为完全没有进行一个合适的使用，只会对企业造成一定的负面影响，不会对企业有着好的发展。所以，中小型企业在发展过程中，应该多多学习，考虑自己公司的`内部情况和人力资源方面的情况，再进行大数据的有效分析和利用。

(二)人力资源的共享与安全问题

到目前为止，我们对于大数据有了足够的了解和分析，那么也应该根据我们所对应的了解提出一些建议和措施，并不断的更新大数据在中小型企业的各方面的应用。由于很多人力资源方面的问题没有得到解决，所以还需要一些大数据的分析和预测，来对人力资源方面的管理进行有效的整顿并提供相关的对策。如果能够加以创新，建立一个更系统更完美的人力资源管理系统，那么也就可以促进企业的发展，能够促进社会的发展。一些公司如果加以利用这些大数据的分析，不仅能够掌握将来面试的员工的资料和个人信息，而且还能够设置一些权限的问题，防止别人入侵系統造成不必要的麻烦。

六、企业人力资源管理应用大数据方式

(一)利用大数据简化公司的招聘流程

可以利用大数据来对公司的招聘流程进行简化，同时包含招聘什么员工，发给他们多少薪水，哪些员工可以升职，哪些需要离职等这些问题，所有的决策都会有数据的支持，同时人员决策和工程决策的标准是一样的。

(二)利用大数据搜寻潜在求职者

互联网时期，每个人或多或少的都在网上留下了自己的个人信息或者是自己阅读的偏好，包括自己平常喜欢阅读的内容种类、自己浏览的历史记录等信息。这些信息通过分析，都可以对他的性格、兴趣、能力做出一定的检测，帮助企业选择更高效的人才。所以，通过搜索引擎，就可以自动匹配一些岗位所需要的人才，并依照企业的需求进行合理的配置，让企业一目了然的知道自己所需要的人才种类。然后根据个人的职业背景、性格爱好、曾经的工作经验、曾经的奖惩殊荣、还有个人的求职意向等模式来确定企业所需要的人才，方便企业选择。这种数据的使用，不仅可以节约成本，也可以为企业招聘人才节约了很多的时间，还能够提高效率，改变了以往在传统人力资源方面的招聘人才的经验，能够促进企业的发展。

(三)利用大数据对员工进行监控

电脑、手机等智能化机器的使用，都可以利用大数据进行监控，对使用人的监控。通过这些数据，分析使用智能软件的员工建立一个行为模式，知道员工都在干什么，员工与员工之间的互动，与上级的互动。这些数据的使用，都可以为企业解决很多的问题，并能够在最后的评估当中有一个参考价值。

大数据时代下，人力资源管理工作主要的工作内容其实已经不局限于人跟人之间的交往和联系，同时更包含人自身对大数据的分析和整理，并对大数据进行利用。正是由于大数据的存在，员工的表现能够被科学的数据化，录入系统并进行保存，因此，总的来说，人力资源管理部门利用大数据的最终目的还是为了对员工进行管理和考核，并对员工对企业发展的作用和表现进行具体考察。通过大数据的科学分析，人力资源管理部门对员工的考核和分析会更加的科学和公正。因此，这也是在人力资源管理部门中，大数据对其所具有的独特价值。

参考文献：

[1] 和云，安星，薛竞.大数据时代企业人力资源管理变革的思考[J].经济研究参考，(63).

[2]王姗姗.大数据时代对人力资源管理的影响[J].中国管理信息化，(04).

电子商务网站B2C的6个大数据篇6

本来是要写博客的，结果临时被事情打断，然后就没兴致继续写下去了，于是改用微博刷屏，转帖于此

1、上次说了《推荐零售网商关注的4个数据》，不少人提了一些蛮有意思的问题，也有咨询公司出了一些很搞笑的数据。其实这些东西很值得深挖下去。有笔账算下来是很有意思的 …

2、B2C们6个大数据(大致的均值)：1、营销成本。去年0.8元，现在1.2元，明年至少2元;2、订单转化率。目前平均0.8%，因为广告力度更大更盲目明年可能会下降一点; 3、支付成功率。网银超低，特别是新用户惨不忍睹。整体普遍不足60%;4、客单价。300元;5、毛利。30%以下;6、回头率，10%。

3、比如，某服装商。来1000人，900个是买的(10%回头的)，成本1300元(比均值高);6个人下单(比均值低);3个人付款;总共卖了900元，毛利270元。粗暴一点来算，来1000个人，赔了1000多(这还么算管理和运营成本等等)。

4、烧钱广告这招，还得再用两年。大伙都陆续拿到钱了，越后面拿的越多，提着钱袋子到处找散钱童子的疯投们不停的往杭州跑，BetaCafe的门槛都快被他们踢断了。我看过的商业计划书里面，最大的预算都是推广费和库存。媒体广告即将全部被电商攻占，渣都不剩。没办法，野蛮阶段广告确实可以砸出效果。

5、媒体明年会发横财。淘宝和ebay打的那一年，广告价格翻了好几倍，互联网一大半的广告费都是这两家给的，还顺带“发明”了很多新的效果更流氓的广告形式。，历史会重演，更给力。互联网媒体的输入会增长。(我要是投资人，会去看看地方和垂直媒体有哪些值得投的)

6、前几天在一次行业会议上淘宝有人说站外流量中40%来自社区，走在前面的电商已经意识到社区营销的重要性，大家都会逐渐意识到，

7、我刚说“最大的预算都是推广费和库存”，大家都增加“库存”其实也会有些很有意思的信号。将来这帮电商的库存会更杯具，网络甩卖以后会更猛。

8、为什么促销会更猛?比如看看线下就清楚了。专家们预测“08奥运年，运动品大卖”，初经销商们订货，耐克阿迪产量也很大，结果金融危机，外加奥运已然从体育变成政治，对全民运动的促进并没有那么大，于是大伙都杯具了…这些库存直到底才逐渐消化完。，世界杯，杯具继续重演…

9、花钱买来用户之后，人没留住真的很可惜。最近业余做了些抽样和调研，发现一个很震惊的现象：超过60%的流失跟“网站打开速度”、“进入页信息量过份大”有直接关系。(可喜的是，“误点”的比例不大)。

10、打开速度这事网商们不可能自己不知道，但大家不会真正很重视这事，需要解决方案服务商们去推动推动。建议神州数码，这些公司可以专门安排这方面的团队，啃啃这块骨头。明年电信运营商、供应商们也可以做不少生意。

11、电子商务泡沫刚刚开始。但这是好事，泡沫不挤出来也不会有未来。

12、有人说“社区营销早已开始，早就重视了。做了几年了，你现在才知道啊”。在我看来，喊了几年的社区营销，其实就是搞搞炒作，玩玩噱头做做品牌，根本是隔靴捞痒，没什么直接作用。包括人人的那些品牌小站，现在效果都不算好。我说的社区营销，这回才算是要真正准备开始，效果一定是响当当的给力!

13、电商社区营销这事不能说太细，其实我前今天准备给mark的问题就是关于此的，可惜… 有兴趣的人可以自己去查各种资料。facebook接下来会有大动作，而且国内在这一块起来的会比美国佬要快，甚至会走到他们前面去。(原因也不想细说)

中小企业电子商务大数据人才培养研究论文篇7

1 大数据时代的电子商务

21世纪,大数据已逐渐成为全球性语言。大数据是物联网、云计算之后的互联网产业又一次颠覆性的技术变革。图灵奖的获得者吉姆·格雷(Jim Gray)和IDC公司曾预测,全球数据量将每18个月翻一番。大数据时代的到来,改变了人们对数据原有的认识和态度。在这个时代,数据可以说话,没有数据就没有话语权,没有数据的支撑,一切的设想都将成为空谈。尤其对于电子商务企业来说,数据的拥有量直接决定了企业的市场占有率。据统计,淘宝网每日新增的交易数据达10TB;e Bay分析平台日处理数据量高达100PB,超过了美国纳斯达克交易所全天的数据处理量;亚马逊每秒钟处理72.9笔订单[2]。电子商务作为互联网时代的新兴产业,每天都会有庞大的访问量以及交易数据的产生,这些数据能够全面的获取客户的行为信息以及挖掘出客户的未来需求,这对于电子商务企业了解市场需求,及时调整企业战略有重要作用。电商可以利用整合出来的数据对每个客户进行个性化的推荐,逐渐提高企业在消费者心中的地位,实现企业增值[3]。与此同时电子商务平台汇聚了大量客户资料及购买信息,如果此类信息泄露,或者是被不法分子窃取,将会对客户造成很大的损失。而大数据技术能够在复杂多变的各类事务的行为中发现异常点,通过对异常点的捕捉,进行对比分析从而主动防御。以此来降低交易风险,形成较为安全的电子商务交易体系。

2 大数据时代下电子商务存在的安全问题

数据往往是电商企业的核心资源,代表着企业的核心竞争力。然而由于数据量的庞大以及数据形式的多样化导致企业的数据难以有效管理,数据安全也无法得到保证。而且互联网作为电子商务活动的重要支撑,也是信息传递的第一道防线,影响着电子商务中的信息流通,其安全性也直接影响着信息传递的质量。在大数据时代电子商务存在的安全问题主要分为以下几点来进行说明:

2.1 计算机网络安全威胁

2.1.1 黑客攻击。

这在计算机网络中是比较常见的现象,其在电子商务平台中,也对支付安全提出了巨大的挑战。黑客利用网上支付系统的漏洞篡改网页、非法侵入服务器或主机、植入木马、窃取用户的个人信息,或是对支付系统进行恶意的修改来影响支付系统的正常运行,这将对个人及社会造成很大的危害。

2.1.2 拒绝服务攻击(Dos)。

这是一种破坏性的攻击,通过合法请求和软件漏洞占用大量的网络资源,增加服务器系统的负荷,造成服务器没有剩余资源为其他应用提供服务的攻击。并且拒绝服务对破坏者的技术要求相对较低,因此这种攻击实施起来较为简单。但是由于其攻击目标是服务器,在大数据时代,服务器瘫痪所造成的后果是相当严重的,其拒绝所有用户的正常访问,极有可能造成整个系统的瘫痪。

2.2 用户隐私安全问题

数据的开放性是大数据的重要特征之一,而这些数据都承载着客户的大量的隐私信息。正如美国著名的计算机专家迪博德所言,在信息时代,计算机内的每一个数据、每一个字节,都是构成一个隐私的血肉。大数据时代的这些数据也是实现个性化服务和精准推送服务的重要因素,但是开放性就必然涉及用户数据的安全性和隐私性的问题。

2.3 电子商务交易信用安全问题

交易双方的信用等级是决定双方是否交易的基本指标。与欧美国家相比,中国目前还缺乏成熟的信用机制来支撑电子商务的发展。在电子商务时代,交易双方都具有虚拟性,交易双方的身份以及信用等级不易确认,假冒身份骗取用户钱财以及交易抵赖的事件近些年来也是屡见不鲜。在这种情形下,我们急需利用大数据技术建立线上每个用户的信用等级以及身份确认机制,使中国的电子商务环境逐渐改善。

3 大数据对电子商务发展的影响

电子商务的出现顺应了时代的发展潮流,其发展必将持续快速地进行下去。而在这个过程中将会带来更大的数据总量以及更加复杂的数据形式,数据的安全机制也会逐渐完善。马云在台湾大学的演讲中提到,未来的时代将不是IT时代,而是DT(Data Technology数据科技)的时代。由此可看出阿里巴巴对大数据的重视。可以说大数据是电子商务企业的生命线,没有了数据的电子商务企业也将不复存在。大数据对电子商务发展的影响有如以下几个方面:

3.1 进行数据挖掘,对市场准确定位

随着数据量的增多,机器学习中训练集也将变得更具有代表性,当然这其中会有噪声,我们需要选择合适的算法去噪。通过对大数据的挖掘,可以为企业提供准确的数据分析,从中可以获得帮助进行企业决策的关键性数据。电子商务作为未来主要的商业模式,以巨大的访问量和交易数据为基础,利用数据挖掘技术,可以将企业的数据资源转化为有效的信息来帮助企业决策,创新营销模式,提供实时的数据反馈,从而使企业在市场竞争中获得优势地位。

3.2 提升用户体验

大数据正在逐渐地改变着人们的生活方式,扩展着人们的生活范围。通过对大数据的挖掘可以做到比客户更了解客户。针对客户的消费习惯以及消费需求,生产更加多样的产品为客户提供个性化、人性化的服务,不断健全和完善企业的服务体系,使服务更加优化,产品更加优良,客户更加满意。不断提升用户体验,获得用户的好评和消费心理的依赖,得到用户的信任使其成为自己的忠诚客户,最终使其成为企业的核心竞争力。

3.3 提高弹性处理能力

电子商务信息处理系统的工作性质要求能够在有限的时间内做出反应,去应对突然出现各种问题。聚美优品在其三周年店庆活动时,由于流量激增,网站频繁宕机,使用户体验极差,也给企业自身带来了很大的经济损失。随着大数据时代的到来这些问题的出现都是由于用户的并发访问与商家营销活动造成的大量订单数据导致的,这就需要电子商务平台在面临突然增长的业务量时要具有弹性的扩容能力。大数据时代的到来给企业的弹性处理能力提出了更高的要求。

4 结语

大数据时代的电子商务是一场新的技术和商务的革命,企业应该抓住机遇,更新思维,合理的利用和开采资源,重视电子商务的数据安全,利用大数据技术和创新思维逐渐改善现有的产品和服务,推进企业与客户的进一步融合,提升客户的忠诚度,实现企业增值,提高企业的市场占有率。

参考文献

[1]中国互联网信息中心2015年中国网络购物市场研究报告[R].http://www.cnnic.net.cn/hlwfzyj/hlwxzbg/dzswbg.

中小企业电子商务大数据人才培养研究论文篇8

本论文的研究方法为定性研究，通过深度访谈的方法，以京东商城为具体研究对象进行研究。通过对京东商场的具体研究分析，理清B2C电子商务企业收集、整理、存储和分析大数据的流程；分析用户多次的购物记录形成关系网，知悉更多用户的购买习惯和喜好；将客户分为不同的类型，将个性化的信息推荐给客户，以客户为中心，进行实时营销和精准营销。但本文仍存在诸多不足之处，希望在后续研究中能使研究对象进一步细化，并且将案例研究进一步地深入。

关键词：大数据；电子商务；精准营销；京东商城

1 绪论

从20世纪互联网出现至今，互联网已经越来越融入人们的生活，不得不说，网购已经成为了一种潮流和趋势，已经成为了相当一部分人生活中不可或缺的部分，同时，也带动了中国电子商务的发展进程。

网络交易规模的不断扩大和增长，对于电子商務行业来说是一个难得的发展机会，但机遇与挑战永远是并存的。过去传统的粗放式营销方式开始逐渐转变为精准式营销，精准营销就是在精准定位的基础上，依托现代信息技术手段建立个性化的顾客沟通服务体系。这种精准式营销方式主要特征就是以客户为核心，营销的目的就是实现与客户之间的交易，只有制造出令客户满意的产品，充分满足客户的个性化需求，才能够实现交易，与客户保持良好的合作关系，充分实现收益，获得较高的投资回报。

随着网络的发展和技术的进步，从2009年开始大数据这个词语越来越多地被人们所提及。不可否认，“大数据”一词在整个世界范围内也越来越热， “大数据”时代已经来临。2013年也被中国媒体广泛称之为 “大数据元年”。不得不说，大数据的时代已经来临了。京东（JD.com）是中国最大的自营式电商企业， 2014年5月，京东在美国纳斯达克证券交易所正式挂牌上市，是中国第一个成功赴美上市的大型综合型电商平台，与腾讯、百度等中国互联网巨头共同跻身全球前十大互联网公司排行榜。2014年，京东市场交易额达到2602亿元人民币，净收入达到1150亿元人民币。

最近两年，大数据在电信、医疗和公共交通方面已有应用，但在B2C的电子商务网站方面还未得到广泛的运用，所以本论文的研究问题可以归纳为两个方面：

①如何通过大数据技术获得有利于对B2C电子商务企业的顾客信息挖掘？

②如何将大数据技术分析处理后的数据运用于B2C电子商务企业的精准营销中？

本文的研究目的总体可以分为以下三个方面：

①对于B2C类型的电子商务企业而言，收集的大数据主要包括消费者的购买行为，对其进行整理和分析，可以预测消费者的下次购买行为，可以为企业在精准营销过程中节省大量的人力、财力和物力，减少成本扩大收益。此外，通过精准营销能够很好地维护企业和客户之间的关系，提高客户满意度，真正做到以客户为中心。京东商城就是通过大数据的分析，来维护与网购客户的关系，提高客户在京东商城购买产品的频率和次数，最终提高客户对京东商城的忠诚度。

②对于消费者而言，B2C企业推送的产品信息更具有针对性，更符合自己所需购买产品的期望，减少搜索和寻找相关产品的时间，能及时快速地了解B2C企业的产品信息，帮助消费者做出购买决策，指导其消费行为。消费者收到京东商城发送的产品信息之后，直接就去京东商城的网站上面进行挑选和选购，节省许多时间和精力。

③精准营销研究的侧重点大多在于客户关系管理方面的营销策划研究，基于行业的精准营销也大多集中于银行、图书、消费品等相关领域，但是随着大数据时代的来临，电子商务网站的精准营销研究相对来说就比较匮乏，这就使得本论文的研究更加具有创新性和实用性。

本论文主要以在B2C电子商务企业中非常有代表性的京东商城为研究对象，探索大数据在电子商务精准营销中的应用。

2013年可以称为中国的“大数据元年”，以此计算，中国在大数据领域内的研究还处于最初的起步阶段，且处于宏观研究的层面，对于应用涉及的更加少。而且大数据的显著4V特征：（规模（Volume）、快速（Velocity）、多样（Variety）和价值（Value）由于数据的海量化，规模巨大化和多样化，单个数据的价值密度就显得较低，如何将大数据的海量化、多样性的特点与精准营销的精准性看似矛盾对立的两个方面在营销过程中充分完美地结合起来，最终成功实现营销，这将是本文的研究创新点。

2 文献综述

本章节通过对电子商务、大数据、精准营销等概念进行文献研究，然后通过大数据在电信行业和公共交通行业的应用提供借鉴意义，为大数据能够更好地服务于电子商务行业的后续应用研究奠定基础。

2.1 电子商务

电子商务这一提法最初是由欧洲、美国等西方发达国家提出的，但是经过多年的发展和推广，电子商务已经在全世界的范围内遍地开户，占领了相当大的市场份额，基于这种情况，世界上的众多学者都开始针对电子商务进行了大量而细致的研究工作。

联合国经济合作组织（2007）把电子商务定义为：“电子商务是用开放式的网络作为交易的基础，并且依靠这一基础开展企业与企业之间、消费者与消费者之间、企业与消费者之间的商业上的往来”。

Daniel Amor （2012）在《电子商务：变革与演进》一书中提出的看法是：立足于电子商务带来的机遇和挑战，对电子商务涵盖的技术进行了评论，同时全是电子商务的核心理念，对于电子商务未来的发展前景进行了展望和评估。该书在对于电子商务的发展给予一定肯定的同时，也毫不避讳的提出了电子商务在发展过程中出现的诸多问题。

中国的电子商务企业相对于国外企业来说起步较晚，但是发展速度却不慢，而且劲头十足，但是，由于受到种种条件的制约，现阶段中国电子商务企业的研究大多还只是停留在理论层面。

张婷，朱邦毅（2014）针对中国当前B2C电子商务市场进行研究的同时，总结了B2C电子商务的三种模式：垂直型、平台型和综合型。并在此基础上，深入解析了各种模式的优缺点和利弊后，得出以下结论：传统的大中型企业开拓销售渠道时比较适用于垂直型的模式；大中型企业在获得企业长远经营利益方面比较实用综合型模式；而平台型的模式则是中小企业最初进入网络交易市场的不二选择。

截至目前为止，针对电子商务企业在理论与实践方面的研究还非常少，这一领域还非常地薄弱，这就更加迫切地需要针对电子商务在B2C企业领域的实践进行更加系统的研究。

2.2 大数据

20世纪互联网出现，特别是进入21世纪以来，互联网的发展势头锐不可挡，无处不在的移动设备每时每刻都在产生着大量的数据，信息的交互更是时时刻刻都在处理大量的数据。此时，对于数据处理的实时性和实效性都提出了更高的要求，传统的处理手段已经不能胜任。因此，大数据技術当之无愧地成为了一个最新的技术热点，并引起了世界单位内的广泛关注。

维基百科对于大数据的定义是“大数据是一个常规软件无法在一定时间内对其内容进行获取、整理和分析的数据集合”。大数据与海量数据相比，在数据体量、复杂性和产生速度这三个方面相较于传统数据的形态有了很大的超越，此外，也超越了传统技术处理手段的范围，还能够带来巨大的经济效益。

IBM公司将大数据的特征总结成为三个“V”：规模（Volume）、快速（Velocity）和多样（Variety），但是更多的人则将其概括为四个“V”，即规模（volume）、快速（Velocity）、多样（Variety）和价值（value）。

依据一般的信息处理流程，大数据的处理过程可以划分为以下六个环节，分别是数据收集、数据整理、数据存储及管理、数据分析、数据显化及产业应用：

①数据收集。数据收集是大数据处理过程首要的一环，也是基础。

②数据整理。每年数据的产生量是非常大的，完成大量数据的收集工作之后，如何才能筛选出有用的数据，并使有用的数据顺利传递到下一环节，是大数据处理过程中必要的并且非常重要的环节。

③数据存储及管理。数据存储和数据管理是环环相扣的，采用何种方式进行数据管理直接决定了数据存储的方式，同时数据存储的方式又决定了数据管理的深度和广度。

④数据分析。开始比较早的传统数据处理公司具有明显的竞争优势，但是，以Cloudera为代表的基于开源软件基础构架的数据分析公司由于能够较好地满足客户的数据分析需求，在这几年间取得了快速的发展。

⑤数据解读。数据分析这一环节，起步比较早的传统数据处理公司同样具有一定的竞争优势，通过在传统业务之上融入新的知识，很快就成为该领域中的领头羊。

⑥数据展示。这一环节中在一定程度上也可以称之为数据应用，大数据开始帮助管理实践。

2.3 精准营销

20世纪90年代，美国的莱斯特·伟门第一次提出了精准营销的概念。Zabin和Brebach （2004）提出了精准营销的4R法则，亦即正确的顾客（right customer），正确的信息（right message），正确的渠道（right channel）以及正确的时间（Right time），通过把正确的信息在正确的时间通过正确的渠道顺利传递到正确的客户手中，借此真正实现对目标客户的购买决策形成有力影响，并促成营销目标的顺利达成。

刘征宇（2013）在《精准营销方法研究》中提出精准营销的方法应该分为三大类，分别是基于数据库营销的方法、基于Internet的方法和借助其他渠道的方法三大类。姜何（2014）用精细化营销来形容精准营销，指出所谓的精细化管理是相较于粗放式管理而言的，实施精细化管理，就意味着要开展客户细分，针对不同类型的客户实施不同的营销策略，充分了解客户的个性化需求，为客户提供所需的服务，实现营销目标。曹彩杰（2014）提出，精准营销体系应该以网络和信息技术手段为核心，未来也许会替代传统的营销模式，并逐步发展成为现代企业管理营销发展的新态势。

中国三大电信运营商经过多年的经营，累积了大量的数据。目前大数据在电信行业中的应用主要体现在网络管理和优化、市场与精准营销和企业运营管理。目前面临的问题是，电信行业发展好应用大数据技术面临的最大障碍不是技术能不能实现的问题，而是数据孤岛无法充分共享的问题。所以，对于电信运营商来说，要真正的利用大数据并使其更好地服务于运营商，数据的统一和整合是第一步，也时最为重要的一步。

应用大数据手段可以将海量的数据进行一个集合，通过把离散的数据需求集合成交通管理的体系，来满足以往不能实现的需求。利用大数据技术可以收集来自各方面的信息，这一点同样也可以应用于交通管理方面，可以应用大数据技术提升城市交通管理的水平，有效改善交通状况。在利用大数据技术治理交通方面，美国等西方发达国家最具代表性，在国内而言，深圳可以说是做得比较好的。

在B2C电子商务的精准营销中，首先利用大数据对客户进行“画像”，通过在网上的交易记录和购买情况，可以对客户情况有一个大概的了解，可以算是“素描画”。然后结合之前多次的交易情况，对客户信息进一步的补充和完善，形成关系网或关系链，这样客户的“画像”更加全面和形象，客户的消费行为和消费喜好也有一定的预测和判断。第三步就是制定销售策略，将客户分为不同的类型，通过邮件或短信，将个性化的信息推荐给客户。最后就是评估大数据在精准营销中的效果和作用，通过实施精准营销前后的销售额的变化对比，来进行验证和证实。

3 研究方法

本论文采用深度访谈法作为研究方法，主要是基于以下两个方面的考虑：

一是大数据的研究总体来说还是处于探索和研究阶段，尽管很多个行业领域都在提及大数据，但并未得到普及，大数据更多的对人们来说只是一个概念而已。

二是企业出于商业保密的原因，很多企业内部的资料无从查找，为了能够获取更多详实的内部资料和数据，需要对京东企业的内部人员进行访谈。同时为了保证企业的正常利益，访谈内容中关于京东企业的内部资料和信息仅用于论文研究使用，不可用于商业用途。

内容分析法（Content Analysis）是指来源于新闻传播领域的一种分析方法，

通过定性分析与定量分析相结合的方式，针对传播内容进行系统化的客观分析，并且描述传播内容特征和检验传播研究假设的一种研究方法。

本论文主要通过对访谈的形式，对相关人员进行访问，并对访谈的内容进行分析，将其运用于大数据在B2C电子商务精准营销中的应用研究。

本论文选取京东商城为研究对象，针对京东商城使用大数据在电子商务精准营销中的应用情况进行深入研究。之所以选择京东商城为例，有三方面的原因：

①京东商城是中国目前最大的自营式电子商务企业，已经积累了大量的数据信息。京东商城無论从规模还是盈利能力，在B2C电商市场中都是很具有代表性和影响力的，具有研究的价值和意义。

②京东商城经过多年的发展，在中国自营式B2C电商中的市场占有率高达一半，具有良好的消费者群众基础，便于进行调查问卷的发放和收取工作，方便进行数据的收集，为后期进行数据分析奠定了基础。

③京东商城尽管在行业中处于领先地位，但并非处于龙头老大的地位，希望可以通过借助于大数据的契机来缩小与天猫商城的差距，更加巩固京东商城在B2C电商市场中的地位。

鉴于以上三点，本文特意选择京东商城作为研究对象，重点研究和分析其如何使用大数据在B2C电子商务精准营销中进行应用。

4 研究过程

本章节将针对大数据在B2C电子商务中进行精准营销的具体过程进行研究，这部分内容可以划分为两个阶段和三个过程。第一个阶段是数据的收集和处理阶段，第二个阶段是数据的应用阶段。在数据的应用阶段可以划分为三个过程：第一是运用大数据为客户进行画像，第二是补充完善客户信息，形成关系网或者关系链，第三是制定营销策略，首先将客户分为不同的类型，针对不同类型的客户采取不同的营销策划，确定营销策划后通过邮件或者短信的方式将个性化的信息推荐给客户，真正做到以客户为中心进行实时营销和精准营销。

4.1 大数据收集和处理阶段

结合第二章节中已经提及的数据收集和处理过程，将B2C电子商务中的数据收集和处理过程划分为数据采集、数据清理、数据存储及管理和数据分析四个部分。

对于B2C电子商务公司而言，在决定采集数据之前，必须明确哪些数据有用需要采集，哪些数据没用不需要采集，这些数据必须区分开来，避免进行不必要的数据采集。经过第一阶段的数据收集工作，进入到数据整理的环节。数据整理，顾名思义，就是对收集到的数据进行处理，也可以成为数据预处理。在这个阶段的主要工作就是做好数据处理前的所有准备工作，做好预备工作。

京东商城的用户量每年都在快速递增，大量用户产生了大量的数据信息，所有这些用户数据信息的存储和管理也是至关重要的。现在京东商城主要采用的是并行数据库的方式来存储和管理客户的大数据。并行数据库是高性能和高可用性的数据库系统，高性能体现在进行数据整理过程中，所需用的时间越来越短，处理的数据量也越来越大；高可用性指的就是并行数据库的健壮性，换句话说，也就是并行数据库在进行数据处理过冲的一个节点或多个节点部分失效或完全失效时，整个系统对外持续响应的能力。

然而并行数据库系统的最大缺点就是灵活性不好，弹性差，这种特点对于刚成立的公司企业、对于中小型企业来说运用起来是十分有利的。京东商城通过使用并行数据库的方法，将客户的详细信息进行整理分类，便于后续的存储及管理，同时也为下一步的数据分析奠定了基础。

通过多种多样的渠道收集的各种数据，需要进行后续的整理和分析才能充分体现其价值，通过一定的分析得出的结果才能显示出什么内容是企业发展所需要的，并且使其产生一定的经济效益。对于京东商城而言，不同渠道收集到的数据，数据分析方法也略有不同。京东商城通过多渠道和多种途径来分析数据，分析出用户的特征、地域、教育程度、浏览器、网络接入商、操作系统、终端类型等属性，为大数据的运用做好准备。

4.2 大数据运用阶段

在大数据运用阶段主要包含三个过程，分别为：第一，运用大数据技术为客户进行画像；第二，对客户信息进行完善补充，形成关系网或关系链；第三，制定销售策略，将客户分为不同的类型，通过邮件或短信，将个性化的信息推荐给客户，更多地以客户为中心，进行实时营销和精准营销。

用户画像可以很全面地展示一个用户的全部信息，是B2C电子商务企业运用大数据的基础。通过用户画像，京东商城无论是在精准营销领域、搜索引擎领域，还是在广告投放等其他各种应用领域，都在原有的基础上进一步提升精准度，提高了信息获取的效率。京东商城通过一次购物记录描绘出用户的360画像，但这个画像相对来说是模糊的，不清晰的，需要通过更多的信息来核对，来弥补和完胜。大数据的关系网或关系链正好提供了这些数据和信息。

通过大数据的360度画像和关系网，京东商城对自己的客户有了更详细的了解和认识，为下一步大数据的销售策略提供了极大的帮助和支持。通过大数据的分析，京东商城的营销策略一方面以客户为中心，另一方面借助于互联网的优势进行实时营销和精准营销。

以客户为中心，企业能更好地为客户提供服务，满足客户的合理需求，完成企业自身产品的销售，并逐步在客户中塑造出良好的企业信誉和口碑，为企业自身的长远发展有很好的帮助和影响。京东商城对于用户的网络行为数据和用户所发布的内容数据非常重视，因为京东商城认为使用这些数据可以对客户进行更加深入的了解并判断客户的潜在需求。因此京东商城每次推出新的产品或服务的时候，都可以快速的推向市场。而当产品和服务推出之后，京东商城会利用大数据技术对消费者在网站上留下的点击、购买、评论和推荐等数据进行分析，对该款新产品或服务的受欢迎程度进行打分，还可以预测出消费者是否会为该产品或服务买单，根据预测的结果来决定是应该继续推广这款产品或者服务，或者是停止推向市场。

大数据时代用户的多场景、多渠道、多样化的需求已经给传统营销产业带来了影响和冲击，也为营销实时化带来了新的机遇。面对这种机遇，京东商城应该根据自身条件尽快制定有效的实时营销策略，建立高效的实时营销系统，从而提高企业的服务水平，培育客户的品牌忠诚度。

在大数据时代，随着大数据技术的日趋成熟、数据量的日益增长、数据类型的丰富多样使得更加深入的精准营销成为一种可能和必然的发展趋势，因此京东商城在进行营销活动时需要依托大数据，加大精准营销在营销活动中的比重，这样能够大幅降低营销成本，显著提高营销效率。仅仅掌握大量的数据和信息并不具有太大的价值，只有对数据进行专业处理，挖掘出数据中间所隐藏的巨大价值才能体现大数据的战略价值。而对大数据进行专业化处理和分析的最重要的方面就是进行数据挖掘。

通过本章的研究分析，可以看出京东商城在大数据时代下精准营销的具体过程，归纳总结为两个阶段和三个过程。第一个阶段就是京东商城进行数据收集和处理阶段；第二个阶段是京东商城运用大数据进行分析的阶段。在京东商城运用大数据阶段又分为三个过程：第一，京东商城利用大数据为客户进行360度的客户画像；第二，京东商城对客户信息进行完善补充，形成关系网或关系链。第三，京东商城制定销售策略，将客户分为不同的类型，通过邮件或短信，将个性化的信息推荐给客户，更多地以客户为中心，进行实时营销和精准营销。

5 研究总结

本论文主要研究大数据在中国B2C电子商务精准营销中的应用研究，通过第四章的研究分析，本章节主要是从三个方面做出研究总结，分别是研究结论、研究建议、研究局限与展望。

结合本论文第一章节中提出的两个研究问题（如何通过大数据处理技术，得到B2C电子商务企业所需的信息，以及如何将分析处理后的数据运用在B2C电子商务企业的精准营销中），通过本论文的研究总结，得出结论：京东商城主要采用的是并行数据库的方式来对存储和管理客户的大数据；京东商城受到QQ圈子的启发，将在京东商城网购用户的所有购物记录整合起来，形成京东商城网购用户自己的购物圈子；将客户分为不同的类型，将个性化的信息推荐给客户，以客户为中心，进行实时营销和精准营销。

在大数据时代，越来越多的用户行为都会被记录，这些都是数据，而电商企业所拥有的用户数据也会越来越多，面临技术手段的漏洞，这些数据也同样面临泄露或被滥用的可能，将会对企业的形象、品牌和口碑等带来重大的影响，营销数据的安全和隐私权的保护已经成为一个重要的课题和电商企业必须关注的问题。

随着大数据时代的进一步到来，电商行业的不断发展，新的大数据技术的涌现，营销理念的不断变革，电商企业在大数据时代还会有新的营销理念、营销模式的不断涌现，需要进行更加客观、更加全面的研究。本文的研究还有很多方面有必要做深入研究，可进一步细化研究对象，进一步深入案例研究，这也为笔者下一步进行研究指明了方向。

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