面向 O2O 商家的数据挖掘应用

通过对用户 O2O 平台操作数据的挖掘了解用户在不同消费行为中的关键节点,可以为商家的网络广告策略提供借鉴,然后针对性的投放广告,实现线下商家渴望的个性化市场营销. 在客户数据基础上,运用数据挖掘建立的概率知识库和模糊知识库,对实时获取的在线信息进行概率分析,通过对广告访问者潜在的信息特征进行精准划分,决定哪些是商家的真正顾客;分析顾客对某种广告的反应程度,决定下次广告的投放渠道与时点;通过聚类分析,对某类客户群提供定向广告等等. 当数据积累到一定规模时,通过数据挖掘可以精确计算出广告中的每一个关键字为商家带来的回报,并以此对广告内容进行优化.

一方面用户数据挖掘为商家提供精准营销实施的最佳方案,及时响应客户需求,促使订单的生成;另一方面用户数据挖掘可以帮助商家优化决策流程,使商家库存和价格自动微调,以实时响应 O2O平台上的销售情况,增加其产品或服务流转. 商家洞察,就是由表及里、由浅入深,发现用户深层需求的过程. 而掌握大数据、并拥有分析能力的商家将获取此种洞察能力,以发掘商业隐形知识和识别潜在商业机会,比如有关用户喜好和潜在需求方面的重要信息,从而为商家的产品或服务创新提供参考.

面向 O2O 商家的数据挖掘应用

商家关注的焦点集中在如何吸引用户扩大销售,而不是与哪一家 O2O 平台合作. 所以本地消费中,往往是靠近最终 O2O 用户的商家在产业链中拥有最大的发言权. 对商家而言,用户数据挖掘让其掌控了巨大的、最为直接的用户资产,通过与自身的用户匹配,商家可以选择与其有着相同用户群体的O2O 平台进行战略合作. 甚至当本地消费发展到一定程度时,线下商家可以考虑建设自己的 O2O 电商平台,进行行业垂直整合,为本地用户提供个性化电商服务.

随着云计算与数据挖掘等技术的发展,电子商务数据,尤其是用户数据中所蕴含的价值会越来越容易被挖掘出来. O2O 电子商务正经历着从用户数为王,到销量为王,再到现在的数据为王的迅猛变迁. 电子商务企业已经意识到,最准确的商务决策来自于事实,即数据支持. 网店转让平台官方表示,大数据技术的应用必将成为O2O 电子商务深入发展的重中之重,也将为其带来巨大的商业价值.

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