大数据技术在电子商务平台和企业的应用,本文关于电子商务平台论文范文,可以做为相关论文参考文献,与写作提纲思路参考。
电子商务平台论文参考文献：
提要：大数据技术在电子商务中得到广泛应用.电子商务平台与企业利用大数据可以进行精准营销、用户分析、全方位管理业务流程、互联网金融、信用评价等,实现个性化服务,大幅提高运营效率.
关键词：大数据；电子商务；精准营销；用户分析
中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2017）33-0279-02
1 概述
电子商务（Electronic Commerce）在社会经济和生活中已经占据十分重要的地位.截止2017年6月,中国网络购物消费者规模达到5.14亿,其中手机网络购物消费者规模达到4.80亿.随着移动互联网、物联网、云计算等新技术的不断应用,电子商务平台、社交网络、移动终端、传感设备等领域的发展促进了数据的快速增长.电子商务市场已从基于消费者数量、基于销量的时代,进入基于大数据（Big Data）的时代.电子商务平台与企业只有合理利用、深入挖掘分析大数据信息,才能在竞争中立于不败之地.
2 大数据在电商平台的应用
相比于线下零售,电子商务具有利用大数据的天然优势：电子商务网站具备非常丰富的客户历史数据,这些数据具有真实性、确定性和对应性.大多数电子商务平台已经展开对大数据的大规模实际应用.
2.1 大数据对营销的作用
通过对大数据的分析,可以进一步了解客户,对客户群体进行细分,针对不同的消费者对服务进行调整和优化,进行针对性营销,实现个性化服务,大幅提高运营效率.消费者在访问平台时以自身的需求作为出发点,数据更具备真实性,能够很好地反应消费者的情绪及关注热点.
2.1.1 移动智能终端
移动智能终端（智能手机、pad等）的快速发展为随时随地向消费者有针对性地提供相关产品和服务成为可能.移动智能终端不仅提供了消费者的地理位置数据,可以提供基于地理位置的服务；而且智能手机通常为个人所独有,利用移动终端购物、搜索、访问网站等数据,可以进行一对一的化服务.通过移动终端获得设备和人员位置及移动轨迹等数据,并对此加以分析.在消费者靠近店铺时,适时推送商家产品信息和优惠信息,可以极大地提高消息的时效性及利用程度.
2.1.2 检索服务
电商平台检索服务对用户输入进行迅速反应,可以根据消费者的实际需求和交易习惯对大量的信息进行筛选和显示,准确地提供消费者所需要的商品信息.此外还具有信息推荐功能,根据网上交易整体情况筛选热点商品予以展示,极大地提高了交易的针对性和检索效率、信息服务质量,提升消费者满意度.
2.1.3 网页广告
电子商务平台针对海量数据的收集、分析和整合,挖掘出有用信息,分析不同消费者群体的特征,根据消费者需求和兴趣在正确的时间,向正确消费者投放让其感兴趣的信息,从而保证营销的有效性和精准性.
通过对平台消费者的浏览痕迹（如Cookie）进行记录分析,针对不同层次类型的消费者提供特定的商品推荐信息.通过协同算法找到商品之间的联系,当购买某件商品时,会展现相关商品的推荐信息.为消费者查找相关商品提供方便,利用商品之间的互补性与相关性增加销量.
搜索网站对顾客的搜索过程和其对各网站的关注度数据进行发掘,并在相关网站上追踪消费者的去处,将数据整合后进行分析,在其相关网站上推出和顾客潜在兴趣相匹配的广告.
2.1.4 动态网页
现在消费者数据来源更广,获得成本更低,但筛选和分析信息能力未得到相应的提高.随着个性化需求日益凸显,电商平台利用动态网页为消费者展现相关的正确信息,通过与数据库进行交互,在页面代码不发生变化的同时,显示内容可随着时间、环境的变化而变化,从而增加消费者粘度与忠诚度,实现销售额与利润的增长.数据库更新依据大数据收集、分析和整合,进而改变页面内容,对产品与服务进行针对性的调整与优化,为消费者提供个性化和精准的服务.
2.1.5 电子邮件营销
电商平台通过分析大数据,给顾客发送个性化电子邮件营销（EDM,Email Direct Marketing）,进行精准的电子邮件营销.消费者如果在网站上查看商品却未购买,网站会根据缺货、不合适、商品不合适等可能的原因进行分析,分别在到货、降价或引入类似商品时以电子邮件方式告知客户.
电商平台利用大数据挖掘客户的周期性购买习惯或附近类似客户的购买周期习性,在临近客户购买周期时适时地提醒客户消费.
2.1.6 用户全面分析
通过对用户历史数据的分析、整合来自不同渠道的消费者数据可以形成消费者的全面信息,了解消费者的购物习惯、兴趣爱好和购买意愿.通过分析消费者自注册以来的行动,可以了解消费者的成长历史以及该消费者购物的轨迹.
用户画像（personas）技术是根据消费者社会属性、生活习惯和消费行为等真实数据信息而抽象出一个标签化的目标消费者模型.通过用户画像了解消费者,猜测消费者对产品的需求或者潜在需求,精细化定位人群特征,挖掘潜在的消费者群体,找到营销机会和运营方向.
2.2 物流管理
电商企业对射频识别设备、条码扫描设备、全球定位系统以及销售网点、交通、库存等管理软件的数据进行实时或近实时的分析研究,可以提升物流速度和针对性.一些电商平台正在搭建高效物流网络,建设智能仓库、超级机器人仓、智能分拨节点等智慧物流设施,使用电子面单、智能分单等大数据产品,提供多地分仓、就近配送等服务.
由于热销商品随时间和季节而改变,可以根据对顾客需求的大数据分析和预测动态调整配送中心的商品储存决策：近距离配送中心以更快捷和低成本的物流来满足顾客大部分需求和急需商品,普通配送中心品種更齐全,可以满足其他客户的要求.
结论：大学硕士与本科电子商务平台毕业论文开题报告范文和相关优秀学术职称论文参考文献资料下载，关于免费教你怎么写电子商务平台方面论文范文。
大数据技术在电子商务系统中的应用
摘 要：现代社会，隨着我国社会经济的不断发展，商业的数据与信息是大量的增加的，并且随着近几年来电子商务的不断发展，这就需要电子商务企业不断的进行。
基于大数据时代下电子商务企业预算管理
摘要：本篇文章首先对大数据时代和预算管理的基本含义进行概述，从缺少完善的预算环境、预算编制不严谨、预算执行力度有待提升、预算考核不严谨四个方面入。
大数据时代下电子商务机遇和挑战
大数据的基本内容（1）大数据的概念“大数据”这一概念最早在《大数据时代》一书中出现，提出大数据是指代替随机抽样分析方法，而采用搜集到的所有可。
借力大数据促进农村电子商务
大数据时代的载来，为中国经济带来了新的机遇和挑战，如此时代背景与形势之下，农村电子商务声色渐起，政府部门如何利用和整合当地资源，积极促进农村电子。