基于大数据技术的O2O跨境电商客户信息研究

[摘 要] 随着O2O跨境电子商务的迅猛发展，它会产生海量的客户信息数据，如何合理利用这些数据更好地为企业发展提供依据，则需要发掘其潜在的商业价值。本文提出了基于大数据技术的O2O跨境电商客户信息研究思路，并详细介绍了数据挖掘在客户信息方面的具体应用。

[关键词] 大数据技术；O2O跨境电商；客户信息；数据挖掘

doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2016. 21. 080

[中图分类号] F713.36 [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194（2016）21- 0154- 03

在信息飞速发展的时代，消费者的消费观念发生了很大的变化，对消费的前期服务也越来越重视。然而如何满足这种消费需求，仅靠人力已经不足以处理，这就需要我们提出新的技术和想法。近几年，O2O跨境电商中的客户信息在持续上涨，但是对于此类客户的数据却没有充分的利用。本文基于大数据技术，通过对O2O跨境电商客户数据信息进行挖掘，经过详细分析对比，从中获取有价值的信息，创造更高的商业价值。

1 O2O跨境电商在客户信息方面存在的问题

目前，O2O跨境电商企业面临着前所未有的市场化和客户个性化的挑战。在这种大环境下，只有那些能够及时吸收先进的管理理念，利用大数据对客户信息进行深入分析、了解市场变化的企业，才有可能成为竞争的赢家。虽然某些企业已经取得了阶段性成果，但是仍存在一些问题：

（1）数据挖掘技术应用不足。缺乏客户关系模型的建立，对客户数据多数停留在统计分析的层面上，少有利用更加有效的数据分析技术对客户进行深入地了解。

（2）忽视对客户需求的分析。很多企业对客户关系管理只是停留在集成化和自动化上，目的单单是提高自身的工作效率，很少将注意力放在客户需求上。

2 大数据下的O2O跨境电商

2.1 O2O跨境电商

跨境电商是指分属不同关境的交易主体，通过电商平台达成交易、进行支付结算，并通过跨境物流送达商品、完成交易的一种国际商业活动。跨境电商是基于网络发展起来的，网络空间相对于物理空间来说是一个新空间，是一个由网址和密码组成的虚拟但存在的世界。网络空间独特的价值标准和行为模式深刻地影响着跨境电商，使其不同于传统的交易方式而呈现出自己的特点。

O2O电子商务模式（Online-to-Offline）是一种线上、线下消费形式，泛指通过有线或无线互联网提供商家的销售信息，将线下商务的机会与互联网结合在一起，聚集有效的购买群体，并在线支付相应的费用，再凭各种形式的凭据，去现实世界的商品或服务供应商那里完成消费。O2O电子商务模式是传统电商发展的延伸，通过这种消费行为极大的满足了消费者个性化需求，为客户提供更加完善的服务。而且商家能够通过网店信息传播快、远、广的特点，在最短的时间内聚集强大的消费能力，同时满足商家和消费者双方需求。在电商的发展推动下O2O为商家的经营带来无限可能，加强线下商家的竞争力，而且O2O不仅仅是简单的将线上消费者引领到线下实体店，它能够做到线上与线下的无缝连接，最大限度方便客户。目前在消费形式中本地消费仍占较大比例，O2O模式能很好地将电商优势发挥到本地消费中，促进线下商家的发展。在此环境下，企业要提高自身服务意识，密切关注客户行为，加深与客户之间的联系，以便有效发挥O2O模式的积极作用。

2.2 O2O跨境电商的优势

将跨境电商与O2O电子商务模式紧密结合后，O2O跨境电商也将极大的发挥出它的优势。首先，O2O模式充分利用了互联网跨地域、无边界、海量信息、海量客户的优势，同时充分挖掘线下资源，进而促成线上客户与线下商品与服务的交易。其次，O2O模式可以对跨境电商商家的营销效果进行直观的统计和追踪评估，规避传统营销模式的推广效果不可预测性。再次，O2O模式可以及时获取跨境电商商家的促销活动、折扣信息等，并且能在实体店中体验满意后再确定消费。最后，O2O模式将拓宽跨境电商的发展方向，由规模化走向多元化，具体流程如图1所示。

2.3 大数据

大数据，或称巨量资料，是指从各种各样类型的巨量数据中，快速获得有价值信息的技术，其具有如下四个特征：

（1）数量大。大多数企业每日产生的客户数据已经达到TB级，其中包括社交网络数据、移动互联网数据及其他网络数据。而O2O跨境电商客户数据拥有了更加广泛的数据源，其数据规模从TB级别跃升到PB级别甚至是EB级别，并能够有效地利用这些数据促进O2O跨境电商的发展。未来企业会将更多的TB 级数据应用到O2O 跨境电商中。

（2）类型多。客户数据信息来源广阔、类型复杂，不仅可以从交易平台上获得客户数据，而且以不同的方式在不同范围内最大限度的获取客户数据。O2O 跨境电商模式下，这些数据来源主要包括客户基本资料、客户消费记录、跨境电商企业内部业务信息等海量的结构化和半结构化数据，还包括客户评论等反馈数据、客户行为记录、移动终端数据和社交媒体等非结构数据。

（3）速度快。客户行为产生了客户数据，而这些数据具有瞬时性，因此对客户数据实时处理的要求较高。在O2O 跨境电商模式下，需要实时分析客户数据并根据分析结果对客户进行个性化服务。

（4）价值高。客户数据有着巨大的商业价值。O2O 跨境电商模式下，客户是 O2O跨境电商的核心，企业对客户数据进行精准的预测与分析，并能够提高自身在同行业中的竞争力。

3 大数据技术在O2O跨境电商客户信息方面的应用

大数据技术通过对客户的兴趣爱好、消费习惯、以及不同客户的消费理念进行收集、分类、加工、处理等，针对这些分析结果推断出客户的下一步消费方向，以此为契机，对这类客户制定营销计划，从而达到节约成本的目的，同时也满足了消费者的消费心理，以获得更高的收益。论文将从以下几点探讨大数据技术是如何帮助企业解决客户信息在实际中遇到的问题：

3.1 稳定客户关系

商务部数据显示，在2015年进出口双降的背景下，跨境电商增速却超过30%。有专家预测，2016年我国跨境电商进出口额将达6.5万亿元。显然，跨境电商在进出口贸易中占有很大比重，而跨境电商中最重要的则是依靠大数据对客户数据进行收集，O2O跨境电商平台中客户的行为分析可以通过数据挖掘进行，我们可以发现客户、锁定目标客户，保留已存在的客户，并通过客户分析寻找潜在的消费者，并针对这些客户的行为特征提供个性化服务。而个性化服务则是根据O2O跨境电商中客户的兴趣爱好和购买方向为客户推荐感兴趣的信息和商品。在一些社会网络中，客户数据在预测客户流失和推销方面有相当大的效果，比如某客户的朋友此前体验了O2O跨境电商平台服务并高度点评后，此人也有很大的可能性关注此O2O跨境电商平台及其服务，这对O2O跨境平台的发展有一定的推进作用，更容易锁定潜在客户。

对O2O跨境平台来说，也可以利用数据与客户进行沟通，使客户对平台更为关注，极大的改善客户忠诚度与客户关系。在客户方面，可以通过跨境平台提供的商家信息，以及商家推荐来购买合适的商品，使客户的消费更加便捷。根据对客户在跨境平台的浏览数据的分析，可以从中了解到客户访问页面的相关性以及客户所要找寻的具体种类。针对这一类型的客户，跨境平台增加其所期望种类的网页链接，提高客户的浏览、消费满意度。通过数据的分析，商家能够实时掌握市场动态，使商家根据客户需求为客户制定出个性化、经济性的服务，稳定客户关系，并积极发掘潜在客户。海量客户数据的深度分析和广泛利用，可以大大提升对老客户的维护与营销效果，提高客户浏览满意度，具体流程如图2所示。

3.2 广告精准投放

艾瑞咨询的研究数据显示，跨境进口电商在2014、2015两年的平均增长率达到42.1%，在进口总额中的渗透率已达8.6%；预计2016年跨境进口电商的规模将突破1万亿元，在进口总额中的渗透率达到11.7%。通过对这些数据以及客户在跨境电商平台的浏览数据的分析，可以从中了解到客户访问页面的相关性以及客户所要找寻的具体种类。从而为O2O跨境电商平台的网络广告提供素材，并有针对性的对客户进行广告的投放，通过分析客户点击的广告种类以及对广告的反应程度，最终确定对客户实行定向广告的投放。随着规模的不断扩大，数据分析的结果也越来越准确、可靠，采取这种广告精准投放方式，可以为O2O跨境电商平台带来可观的利益。客户在获取广告信息后，再到跨境电商O2O体验店进行体验，觉得满意再下单购买，这样一种模式，减少了退货率，也激发了消费者购买欲，实现了线上线下的完美结合。

3.3 优化营销方案

客户数据挖掘还可以为O2O跨境电商平台提供精准的营销方案，从而及时地满足客户的需求，使消费者更加方便、快捷的完成消费。通过对客户数据的分析可以让O2O跨境电商平台的营销方案更合理，比如价格和库存的调整等。同时，数据挖掘可以帮助O2O跨境电商平台发现客户的深层次需求，更可能发掘、识别潜在商机。利用对客户数据的挖掘，O2O跨境电商平台也可以区别客户价值的高低，针对不同价值的客户采用不同的营销策略，从而达到营销目的。例如，通过对客户浏览数据的挖掘，确定客户的消费兴趣和习惯，从而推断出客户的下一个消费行为，利用网页的关联性与客户的期望值相结合，在客户期望的页面上添加导航链接、合理安排服务器缓存、减少服务器响应时间等对客户制定特殊的营销策略。

3.4 扩展增值业务

当O2O跨境电商平台的客户数据积累到一定程度时，可以建立完整的客户数据库，通过对客户数据的深入分析，从而对客户提供其他的产品和业务，实现客户数据的扩充。现阶段大型O2O跨境电商平台都在利用大数据开发新的应用，发现其附加值，能够更好的开发新业务，例如阿里巴巴聚石塔和淘宝数据魔方就是典型的应用。还可以通过开展其他企业因缺乏数据而难以涉足的某些业务，如消费信贷、企业的小额贷款等，阿里集团面向其平台商家提供日息千分之零点五的小额信贷服务，该服务就是通过分析大量客户数据来进行业务扩展。

4 结 语

O2O跨境电商进入了数据爆炸的时代，电商企业已经意识到，最准确的商务决策来自于数据支持。通过对O2O跨境电商客户信息的深度分析，以及挖掘出客户的行为特征、消费习惯和兴趣，让O2O跨境电商各方参与者获得具有极大价值的数据。大数据技术在客户信息方面的应用必将成为O2O跨境电商深入发展的重中之重，为其带来巨大的商业价值。

主要参考文献

[1]徐国虎，孙凌，等.基于大数据的线上线下电商用户数据挖掘研究[J].中南民族大学学报：自然科学版，2013（2）：101-102.

[2]徐国虎，孙凌.基于大数据技术的线上线下电商用户数据挖掘流程分析[J].中国集体经济，2012（30）：187-188.

[3]黄文乐.基于大数据的线上线下电商用户数据挖掘研究[J].电脑知识与技术，2015（34）：10-11.

[4]黄取治.大数据环境下 O2O 电商用户数据挖掘探讨[J].湖南科技学院学报，2015（5）：122-124.

[5]刘军，吕俊.大数据时代及数据挖掘的应用[N].国家电网报，2012-05-15（10）.