隨著電子商務的發展，數據的價值得以體現，企業內部管理的數據和各種社交網絡下的數據，使得電子商務所產生的數據呈現爆炸式的發展。用戶數量的增加使得企業對于用戶數據的管理增加了難度。本文是一篇電子商務論文范文，主要論述了基于大數據的線上線下電商用戶數據挖掘研究。

　　摘要：隨著互聯網經濟的快速發展，電子商務已經成為國家商務發展的重要組成部分。在電子商務的發展中，海量化的數據逐漸發揮了其商業價值，這種價值是否能夠被完全挖掘出取決于數據的挖掘方式和數據的利用方式。在線上線下的商業發展中，如何對數據進行挖掘和管理，成為了電商發展的重要問題。該文研究了大數據背景下線上線下數據的特點，對數據挖掘和應用方面進行了闡述。

　　關鍵詞：大數據,線上線下電商,用戶數據,挖掘研究

　　大數據時代已經來臨，電子商務正在經歷著多樣化、大規模的數據發展，龐大的數據資源使得數據處理的難度和代價增加，如何對這些數據進行捕捉和挖掘就成為電子商務發展的重要問題。O2O電子商務模式是一個聯系線下商家和線上用戶的商業平臺，其能夠將實體經濟與虛擬用戶相結合，為商務發展提供了全新的發展模式。用戶數據的大規模增加遠遠超出了傳統商務所能夠處理的數據范圍，復雜的數據充斥使得商家難以挖掘數據的價值，從研究中發現，電子商務的數據利用率僅有5%，因此在大數據環境下，商家對O2O用戶數據的挖掘非常重要。

　　1 在大數據背景下O2O的用戶數據特點

　　相比傳統的數據，O2O用戶數據除了交易平臺的數據之外，還帶有社交網絡數據、用戶終端數據等，因此O2O用戶數據符合大數據的基本特點。

　　1)數據體量大

　　隨著電商企業發展的日漸成熟，很多O2O企業產生的用戶數據已經達到了TB級，加入了社交網絡和移動網絡后的O2O用戶數據不僅僅是用戶交易的數據，其涵蓋了更加廣闊的數據源，未來O2O用戶數據的規模可以達到PB級或是更高的EB級，因此在未來的電子商務發展中，會有更多TB級的數據應用在決策分析中。

　　2)數據的類型多

　　O2O用戶數據的類型比較復雜，除了用戶的基本數據資料交易記錄，還帶有企業的內部交易服務信息等結構化數據，用戶的交易反饋、平臺的數據機構和終端信息等非結構化的數據，可以說O2O用戶數據不是由單一化的數據構成，其更多涉及過程化的數據。

　　3)數據留流動速度快

　　電子商務發展對數據處理的速度要求很高，特別是用戶數據的實時處理有著極高的要求。用戶的數據隨著用戶的行為而產生，這些數據在交易的過程中會轉變為高速傳遞的數據流，比如用戶的消費情況和反饋等，如果交易時間縮短，那么就要求數據的處理速度快，傳統查詢式的數據處理很難適用。

　　4)商業價值高

　　在電子商務的發展中，用戶數據有著非常大的商業價值，可以說用戶是O2O發展的核心，對用戶進行分析和預測，對于電商企業的發展有著重要意義。但是由于數據種類繁多，越來越多與用戶無關的數據充斥其中，使得數據的價值密度降低，這也更好的說明了大數據背景下O2O用戶數據的重要價值。

　　2 大數據環境下O2O用戶數據挖掘流程和方法

　　1)數據挖掘的流程

　　O2O用戶的數據挖掘屬于一個自動發現的過程，在收集數據時并沒有明確的目標，只需要從不同的數據來源中更多的獲取數據，并且對數據進行簡單的預處理即可，預處理后通過各種數據的計算方法對大規模的數據進行分析。在大數據的挖掘中，首先要解決這樣一個問題，就是如何區分各個用戶群的特點，進而分析其個人的特點，從而獲得有用的商業價值，數據挖掘流程見圖1。

　　數據收集：O2O用戶的數據除了平臺交易的數據，還包括社交網絡、設備終端中的數據，這些用戶以“流”的形式存在，這三種數據流之前存在著內容交叉，可以根據其交易、互動情況進行分類，從而對數據進行收集。數據預處理：數據的預處理由三個部分組成，分別是數據的準備、轉化和抽取，數據的預處理情況直接關系的數據挖掘的質量，并且在一定程度上決定了數據挖掘的成功和失敗。原始數據中有很多冗余、噪聲數據，在預處理中需要對這些數據進行整理和清晰，從而提升數據挖掘的質量。通過結構和半結構數據處理方法對這些數據進行過濾，提取出重要數據，要提升數據的關聯性，從而體現出更多的用戶數據特征，采用數據融合方法可以讓關聯的數據聯合在一起，從而形成新的數據形式。數據的挖掘和應用：在數據挖掘的過程中根據商家的需要選擇數據挖掘的模型，從而針對性的進行深度挖掘。深度數據挖掘的主要模型有：關聯分析、類型分析和聚類分析等，比如根據用戶的性別、年齡、興趣等進行分類挖掘，并且進行解釋和應用。數據挖掘后主要應用在大數據的可視化分析和計算等。

　　2)數據挖掘的方法

　　通過對數據的挖掘，利用數據對商家的未來趨勢進行分析和判斷，依靠數據做出準確的決策。常見的數據挖掘方法主要有關聯規則分析、聚分類分析、社交網絡分析等。關聯規則分析可以分為簡單的關聯、因果關聯等，通過對用戶行為規律進行挖掘，可以發現其中的關聯關系，從而找出影響用戶行為的主要因素。聚類分類分析：分類四根據數據的共同點將數據分為不同的種類，比如用戶屬性、滿意度分析、購買力等，聚類分析主要用于發現不同的客戶群，其可以應用在用戶的購買預測方面。社交網絡分析：通過分析用戶的不同社會關系和屬性，從而分析用戶中潛在的關系和資源。用戶的社交網絡關系著用戶之間的關系和屬性，有助于商家擴充客戶源。

　　3 基于大數據背景下用戶數據挖掘后的應用途徑

　　1)精準用戶定位實施針對性的營銷

　　在O2O發展模式中，對用戶數據的挖掘表示著對市場的細化和精確定位，從而選擇有針對性的用戶進行營銷。通過收集、處理和加工大量的用戶交易信息，確定用戶群體的消費興趣和習慣，進而推斷用戶的下一個消費行為，從而對這些用戶制定針對性的營銷策略。根據用戶的特點進行營銷，與傳統的營銷相比會節約了營銷成本，提升了營銷的價值，鎖定忠誠度較高的消費者，能夠拓展更加優秀的消費資源。利用對用戶數據的挖掘，商家可以區別用戶價值的高低，針對不同價值的用戶采用不同的營銷策略，可以讓商家獲得更好的收益回報。 　　2)網絡平臺優化

　　電商營銷中網站平臺的頁面設置非常重要，網站的內容直接影響著用戶的訪問交易情況，因此在用戶登錄和瀏覽平臺上進行用戶數據挖掘能夠了解用戶的訪問相關，從而為網站平臺優化提供參考。電商網站可以通過用戶的訪問、下單習慣來更改網站的結構和內容，比如將用戶點擊量高和交易量高的產品放置在首頁吸引用戶的點擊。通過對用戶瀏覽數據的挖掘，可以利用網頁的關聯性與用戶的期望值相結合，在用戶期望的界面上多添加導航鏈接，合理的安排服務器緩存，減少服務器的響應時間，從而提升用戶的滿意度。

　　3)穩定客戶群

　　通過對O2O用戶的數據挖掘能夠分析用戶的喜好行為，從而利用平臺來挖掘和穩定客戶關系，在這些數據中針對客戶資料資源進行分析，將客戶根據交易背景、興趣、習慣等進行劃分，通過對用戶行為的預測可以挖掘出潛在的消費者，并且對于已經形成交易關系的客戶進行維護，針對價值高的用戶提供額外的服務，從而獲得更加穩定的客戶源。利用數據分析對客戶進行預測和推薦非常重要，比如當一個用戶購買了某種產品并且評價較好時，其會推薦其好友進行關注，這樣的客戶群體管理有助于商家挖掘更多的潛在客戶，并且提升交易客戶的穩定關系。

　　4)擴展其他增值業務

　　當O2O的平臺有著一定的用戶數據后，就可以建立完整的用戶數據庫，通過對用戶數據的分析，可以讓商家針對用戶提供其他的產品，從而增加數據的收入。現階段大型電商網站都在利用大數據開發新的應用，比如淘寶網的數據魔方等，很多商家由于缺少數據難以開發新的業務，比如消費信貸，而通過對數據的挖掘，發現其附加的價值，就能夠更好的開發新業務，比如阿里集團進行的小額信貸業務。

　　5)精準的開展廣告業務

　　通過對O2O用戶數據的挖掘可以了解用戶的主要消費點，從而為商家的廣告宣傳提供方向，在用戶消費高的地方投入廣告，從而實現商家希望的個性化營銷。在用戶數據庫的基礎上，建立數據庫的概率模型，對用戶的交易情況進行概率確定，通過對廣告的獲取信息來確定哪些是真實的顧客，哪些是潛在的顧客;觀察用戶對于廣告的反應程度可以作為商家投放廣告時間的參考。通過這種概率分析，可以在數據中計算出一個準確的關鍵詞，讓商家依照關鍵詞進行廣告優化。

　　6)產品管理和服務

　　O2O用戶數據的挖掘為商家提供準確的營銷提供了方案，通過相應用戶的需要促進訂單生成，通過用戶的反饋來進行產品的改進;通過對用戶數據的分析可以讓商家的營銷發生改動，比如價格和庫存的調整等。如果商家能夠對用戶的數據進行精準分析，就可以通過對用戶需求的分析來尋找更多的商機。如分析用戶的喜好和相關的潛在信息，有助于提升商家的產品質量和服務，從而讓商家有著更高的市場競爭力。

　　4 結語

　　隨著網絡技術的發展，云計算和數據挖掘技術的成熟，電子商務中的用戶數據必將得到更好的挖掘處理，數據中隱藏的用戶價值也會被更好地利用。O2O的電子商務發展已經逐漸從銷售轉變為用戶至上，企業在發展中已經意識到，想要做出最準確的商務決策，首先要獲得準確的數據支持，大數據的挖掘應用會推動電子商務模式走向新的發展高度。

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