0 引言
随着信息技术的发展、普及和应用，大数据技术深度渗透到普通大众的日常生活中。可以说，从2013年开始，“大数据时代”在我国缓缓揭开帷幕，因此这一年也被称为大数据时代的“元年”。那么，大数据究竟是什么？大数据指的是在“多样的或者大量的数据中快速获取信息的能力”。IT行业通常将大数据的特征概括为“4V”：数据量（volume）巨大，数据类型（variety）多，数据价值（value）大，发掘出价值的速度（velocity）快。与大数据相比，一般来说被称之为传统数据库的事物及相关技术诞生于20世纪70年代，主要是指在小范围领域内所实现的某种抽样统计分析，具有单一性、小型性以及孤立性的特点，而大数据技术就与其截然不同。其中最大的不同点就在于，大数据技术一方面要尽可能地全面搜集数据，另一方面要对其所有的相关样本数据进行处理，因此这些被搜集和处理的数据在某种程度上是较为完整的，而不像传统数据库那样是分割的、断裂的或者片段性的。大数据技术主要从三大方面对人类经济和社会的发展产生了巨大影响力：第一，促进实现巨大的经济效益；第二，促进社会管理水平的提高；第三，促进安全保障的提高。未来的大数据技术将会为整个人类社会带来更加庞大的经济价值和社会价值。总而言之，作为一种新型技术和工具，大数据的强大作用是毋庸置疑的，会让当今人类更容易地理解和掌握自然事物的规律性，更精确地改造世界以及提升自我。
由于“大数据时代”的开启，互联网产业首先成为了该技术的第一承载地与传播源，在这其中，我国电商领域内的各大企业的动作和成果尤为突出。这些电商平台企业借助大数据技术纷纷开始转变原有业务及发展模式，开启了大数据时代背景下的电商平台新型运作方式。可以说，当前的大数据技术在电商领域内得到了最为重视的应用。因此，本文就大数据技术在电商领域内的具体应用这一问题展开系统性研究，包括应用现状、独特优势以及存在问题等内容，以求对我国电商产业的进一步发展和大数据技术的进一步应用有所帮助，研究具有重要的现实意义。
2 大数据在电商领域内的应用分析
2.1 现状分析
当前，电子商务企业和电商平台都非常重视大数据技术。大数据在电商领域内的应用主要包括以下几个方面。
2.1.1 针对客户体验
现如今，吸引大量客户的关键正是由于各个不同的电子商务网站中不同的界面结构设计和功能，为客户带来了不一样的体验。也正是在这种第一体验中，多数的电商企业在客户的交易过程中进行了依据大数据技术的分析和帮助对客户进行分析，更多的推算了解消费者的个人喜好和行为。运用的历史记录建模就是依据于大数据技术，并且在此基础上成功通过于web挖掘技术改进关键字加权法，可以使用户输入的关键字有效快捷的拓展延伸，同时合理添加，以此高效的提升了商品信息的检索功能精准率，根据客户消费习惯的不同，贴合动态地调整了整个的页面包括布局和分类，使客户可以一眼就找到自己想要的和相关的消费品，例如淘宝网站的页面布局，通过对消费者的对相关产品的访问百分比和浏览人群的不同来进行筛选和分类，迅速增加了针对广告的投资回报率和极大收益。以此，大数据在电子商务平台，达到了高效地满足客户的个性化需求的目标，同时极大地增加了消费者的购物体验。
2.1.2 针对市场营销
电子商务公司引入了先进的大数据技术，以最大限度地降低营销业务各个方面的人力、财务和时间成本。基于大数据的海量数据挖掘和分析处理能力，成功构建起以客户为中心的精准营销系统。具体来说，借助大数据技术，在不同的网络平台上，电商企业都可以将客户的个人信息以及其动态浏览习惯等内容分门别类进行处理，贴上不同的“标签”。其中包含一些基本的标签，如消费者的购买心理、购买能力以及兴趣爱好等，在此基础上，这些标签统合起来就构建形成了电商领域的所谓精准营销体系。该体系具有跨平台、跨终端和跨渠道的特点，所能采用和投放的广告形式也是多样化的。通过建立标签体系的用户画像工作不仅支持对用户价值的深度挖掘，涉及的内容也比较广泛，可以从多个系统内部提取和收集数据。
2.1.3 针对客户管理
电商企业在这方面运用大数据技术，就可以将所有客户划分为普通用户群和核心用户群，并且以此建立相应的会员信誉等级制度。在各个代表性的电商平台中，利用大数据技术，一方面可以凭借买家的消费行为来为他的信用进行定性和定量的评定，另一方面可以凭借对商家产品销量及服务质量的跟踪调查，对卖家的信用进行同样的评定。总之，借助这一双向信用评定系统，能够更好地维护和优化买卖各方在交易流程中的制度规范，由此进一步促进相关产业的优良发展。除此之外，在电商业务的客户反馈环节，国内的一些领军企业（以阿里巴巴和百度等为代表），他们面对海量的业务数据，都能够进行高效地和快速地数据统计、查询和更新等等操作流程，并将其加工成较高价值的商业数据。这样就可以将这些有价值的数据信息分门别类和有针对性地提供给自身以外的其他企业或个人，为同行业及上下游企业提供了全面而准确的客户反馈信息。
2.1.4 针对库存管理
库存/销售比率在零售行业中是一个非常重要的效率指标，电商平台可以使用大数据技术来构建和管理自己的数据仓库。这一“仓库”可以使电商企业的管理工作者实时地追踪本公司商品库存的变动情况，并且在此同时，通过对市场供求变化数据的在线分析，可以相比之前更为精准地了解并掌握住市场的相关动态和预期，再以此确定较为合理的生产计划。与此同时，对于资金周转能力、风险抵御以及市场竞争力等都有改善。这一计划不仅有效降低了商品库存积压的风险，提高了企业的资金周转能力，还提升了企业的市场竞争力。
2.2 独特优势
2.2.1 精准营销
首先，在电商企业特别是B2C电商平台中，精准营销是运用大数据技术最多的领域，同时也就是电商企业在这方面最为显著的优势之一。简单来说，电子商务公司的精确营销可以使用大数据来绘制消费者客户的“画像”，即搜集客户在电商网站上的所有交易记录和页面浏览记录，借此来深入了解其消费欲望和习惯。然后，再结合同一消费者的复数交易过程和状态，就能够进一步地补充和完善该客户信息，最终形成平台方与消费者之间的关系链系统，这样就能实现对客户网站浏览和消费行为的预测和判断。此外，B2C电商企业也会基于大数据技术，围绕客户的消费行为来制定相应的销售策略，将平台的固定客户群体进行不同的分类，并通过短信、微信和APP推送等方式来向客户发送个性化信息。营销效果得以明显提升，有助于增加企业业绩和市场占有度。以京东商城为例，该B2C平台在营销方面对大数据技术的应用就可以大致分为上述三大过程：消费者画像-构建关系网络及关系链系统-制定对应的销售策略和个性化信息交互，最终构建一个实时的和精准的，最为关键的是以客户为中心的营销流程。
2.2.2 打击假冒伪劣
电商企业运用大数据技术所具备的另一独特优势在于可以有效打击网络假冒伪劣商品。由于交易平台可以记录互联网上的所有交易行为，再借助大数据技术进行分析处理，就能显著提高相关工作的效率和精准度，更好地进行执法打击。例如，2014年4月，上海市公安局和阿里巴巴集团相互合作配合，使用大数据技术对比分析了电商平台上的大量交易记录和物流信息等数据，很快就发现了一个制造、批发和销售假运动鞋的犯罪团伙，并将这一黑色产业链条依据捣毁。这就是一个利用大数据技术打击假冒伪劣商品的成功实践案例。除了打击大规模的假冒商品外，淘宝网还通过图像比对技术来识别侵权商品，分析商家商品评价的大数据集合，找出针对销售假冒伪劣行为的反制措施。根据淘宝网自己的统计数据，在淘宝的所有反假冒措施中，凭借大数据技术分析的能力来发现线索主动出击的数量是被动受理投诉的20倍左右。可见，大数据已经在打假中发挥了重要作用。
2.3 存在问题
大数据技术在电商领域内的成功运用，除了上文分析的应用现状及独特优势外，不可避免地也存在一些问题，影响自身的进一步发展，具体包括以下几点。
2.3.1 数据安全和隐私问题
在电子商务领域的应用中，大数据技术的普及所导致的数据安全问题和消费者的隐私问题，这也是大众消费者最关心也是最忧心的问题。数据交互在电商交易流程的之前和之后都非常频繁，而由于各家电商平台的自有数据是分散的，各自的网络安全能力又不平衡，这样极易被黑客等不良人士盗取公司机密和客户隐私，以此谋取非法利益，甚至对社会造成较大威胁。因此未来的大数据在个人隐私安全问题上要更加注意，尽可能弥补这个不可缺漏的漏洞。与此同时，也应该在此基础之上对大数据的立法进行完善。
2.3.2 政策和标准不完善
大数据技术应用的政策和技术标准还依然存在着不完善的问题。虽然目前而言我国的电子商务行业得到了大数据技术的普遍应用和优秀的技术支持，但我国大数据技术应用目前并没有统一的技术标准和相关要求，并且有关的管理政策并未明确，这一现象并不利于产业应用方面的协调、管理和促进，甚至阻碍了技术本身的进一步革新和优化，每一种美好前景的期待都需要建立在国家政策的支持之上才能展望。
2.3.3 创新能力较低
大数据技术当下在电商企业的应用中，还存在着创新能力较低的问题。大数据技术作为信息技术中极具商业潜力的一种，在高速发展并运转的现在，不断地被电子商务企业广泛利用，而大数据资源在现今还并不能完全地供企业间共享，所以致使电子商务中的大数据的应用受到阻碍，并未完全发挥出大数据技术在电商企业应用中的全部创新能力。
3 政策建议
综上所述，本文在概述大数据技术概念及相关发展背景的基础上，研究分析了大数据技术在电商领域内的应用情况，包括当前应用现状、具备的独特优势，以及存在问题等内容。在大数据给电子商务带来的独特优势分析中，着重讨论了精准营销这一方面，并以京东商城的电商平台为例对应用大数据的3个过程进行了总结概括和解析。针对我国电商领域持续健康发展及大数据技术的发展应用，提出以下几点针对性的政策建议：
（1）利用身份认证技术确保交易双方的真实性。在电商交易过程中，身份认证的明确是不可或缺的，但这也是最为薄弱的环节。针对这一问题，可以通过以下方法相互组合来进行认证：用户知道的秘密信息，如设置密码；用户拥有的信息，如存储在智能卡中的信息；用户具备的生理信息，如面部、指纹、虹膜等。
（2）使用数字证书和数字签名技术确保信息的机密性。在电子商务交易的整个过程中，数字证书可以将参与各方的身份信息结合在一起，作为信息加密和数字签名的密钥，并通过相关安全基础平台来进行管理，从而保障电子交易过程中的网络安全。
（3）加强电商领域内的相关立法工作。尽管现已出台了相关法规制度，但还远远不够，应继续加强大数据应用在电商领域内的法律法规制定，现存规章之间也要加以协调和修改，建设法律法规体系促进电子政务与政府信息公开，创造良好的法制环境。
参考文献
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[2]周欢．大数据营销在电子商务领域的应用研究[J]．全国流通经济，2017（4）：11-12.
[3]李鹤，张舒铭．大数据技术在电子商务中的应用[J]．合作经济与科技，2016（24）：106-108.
（北京市第二十中学）
