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摘要：随着大数据技术的不断发展，电商行业也在逐步转型，发展出了一批具有新势力的企业。本文以电商新势力：基于大数据分析的电子商务转型策略为中心，详细阐述了这些企业在电子商务转型中采用的大数据分析策略，包括数据收集、数据分析、模型构建以及落地实践四个方面。在此基础上，本文总结了这些策略的优势和劣势，并提出了一些未来的发展建议。
一、数据搜集：从海量数据中挖掘商机
1、对用户进行数据标签化
优秀的电商企业都会将用户细分成不同的类别，以便更好地给用户推荐商品、优化运营等。对于用户的分类，国内先进的互联网企业（如阿里巴巴、腾讯）采取的是多种手段，其中最重要的便是基于大数据的用户画像。
通过大数据的技术手段，互联网企业能够深入了解用户的兴趣爱好、购买喜好、行为习惯等，然后对这些数据进行标签化处理，将用户的各项信息进行归类和汇总。这样，电商企业就可以根据用户标签，更好地为不同用户提供个性化的服务，提高交易转化率。
2、合理运用数据挖掘技术
数据挖掘技术是大数据分析中的重要工具之一，可以发掘海量数据中的商业价值。电子商务企业利用数据挖掘技术，可以分析用户行为、排除垃圾信息、判断市场趋势等，从而优化网站的搜索引擎、个性化推荐、舆情处理等方面的功能，提高用户满意度和交易转化率。
3、构建数据信任体系
针对电子商务产业运营中的诸多风险，电商企业不断地重视数据安全保护，构建数据信任体系，通过引入专业机构对数据进行评测认证，为用户提供可靠、安全、有效的数据产品和服务。
二、数据分析：从数据中获取商业智慧
1、数据分析引擎的建设与应用
电子商务企业需要建立高效、准确的数据分析引擎，为运营者提供全面有效的数据分析支持。例如阿里云的MaxCompute和Hadoop平台等，都是电商企业开展大数据分析的重要工具之一。
2、数据可视化平台的构建
数据可视化是让数据更加易懂、易解释、易使用的方法之一，类似的功能如 Tableau等。首先通过将大数据处理成可视化成果展示图形，使得分析者可以更加清晰地看到数据概况，其次利用丰富的可视化手段帮助分析者获得更加丰富的数据分析结果，以支持电商公司决策层的决策。
3、建立数据驱动的业务模型
数据驱动的创新应用模型是业务模型创新的重要方法之一，大数据分析也是实现数据驱动的重要途径之一。基于大数据分析的业务模型创新应用，可以提高企业的运营效率、推进业务转型、增加利润等。
三、模型构建：从模型中找到规律
1、多维度数据模型构建
在实际的电商运营中，复杂的业务环境会导致数据维度的急剧增加，因此需要采用多维度模型来解决问题。金蝶的OLAP/BI是为电商企业开展多维分析而设计的技术产品，可以解决数据的组织、聚合、处理，为企业决策提供有力的数据分析支持。
2、机器学习运用
机器学习已经成为了大数据分析中很重要的一部分。通过机器学习算法的不断优化，可以快速建模和处理数据。还可以进行数据挖掘、智能搜索、预测分析、行为识别、自动决策等，从而为电商企业提供了更加准确的数据分析，快速的业务决策和数据挖掘等服务。
3、全流程模型构建
全流程数据模型是指一系列环节的数据管控，包括数据采集、数据清洗、数据合并、数据处理、质量监测和数据调优等一系列环节。全流程数据模型构建可以让企业精确掌握每个流程的数据情况，及时发现问题并进行处理，提高电子商务运营的效率。
四、落地实践：将大数据应用到实际业务场景中
1、电子商务精细化运营
大数据分析应用于电子商务精细化运营中，可以提升企业的营销效果、销售转化率以及用户体验等。例如，通过数据分析挖掘用户在购物行为、浏览、收藏、评论等方面的行为习惯，进而作为推荐算法的一种重要的依据，推荐用户真正感兴趣的商品信息。
2、基于大数据的客户服务模式构建
传统的客户服务模式比较被动，客户需要自己发起要求，而现代化的客户服务应该是主动提供实时服务。基于大数据分析技术，电商公司可以了解客户的需求，例如进行用户行为和需求的跟踪分析，提供个性化服务，打赢用户的忠诚度和满意度。
3、数据分析运用的智能仓库建设
建立一个高效、自动化和可靠的仓库管理系统，对于电商企业来说是至关重要的。如何实现实时自动化、数据驱动的数据统计分析体系，使得对电商仓库数据、仓库状态等信息进行实时监控、预测和决策呢？大数据分析技术可以帮助电商企业搭建一个高端智能仓库，并通过大数据分析技术挖掘仓库管理模式。
五、总结
本文主要文章电商新势力：基于大数据分析的电子商务转型策略为中心，从数据搜集、数据分析、模型构建以及落地实践四个方面对这些新的电商企业进行详细的阐述。大数据技术为电子商务企业转型升级提供了强有力的支持，其已经不仅仅是对数据的收集、存储、分析等基础功能，还在从数据审计到多维OLAP、大数据存储、自动化节点控制等方面做出更为优秀与领先的应用。未雨绸缪，电商企业应该进一步加强对大数据分析技术的应用，提升企业的整体竞争力。
