大數(shù)據(jù)環(huán)境下的消費(fèi)者在線行為分析

李敏

【摘要】在網(wǎng)絡(luò)高度發(fā)展的今天，利用網(wǎng)絡(luò)上產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，進(jìn)行消費(fèi)者在線行為分析，從消費(fèi)者在線行為的五個步驟出發(fā)，以網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分析結(jié)果來發(fā)現(xiàn)運(yùn)營商的不足之處，從而提出針對性的改進(jìn)方案，以期提高盈利水平。

【關(guān)鍵詞】大數(shù)據(jù) 互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展 消費(fèi)者在線行為 漏斗分析圖

根據(jù)《第38次中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報告》，截止2016年6月，中國網(wǎng)民規(guī)模達(dá)7.10億人次，互聯(lián)網(wǎng)普及率高達(dá)51.7%，較2015年底提升了1.3個百分點(diǎn)，超過全球平均水平3.1個百分點(diǎn)，超過亞洲平均水平8.1個百分點(diǎn)。隨著而來的是海量的數(shù)據(jù)，運(yùn)營商根據(jù)這些海量的數(shù)據(jù)正確識別消費(fèi)者在線行為，以利用數(shù)據(jù)來在激烈的競爭中取得優(yōu)勢，在現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)發(fā)展中顯得尤為重要。

一、大數(shù)據(jù)環(huán)境

大數(shù)據(jù)這一概念自2008年被提出之后就顯現(xiàn)出了獨(dú)特的優(yōu)勢。目前還沒有關(guān)于大數(shù)據(jù)的確切定義，根據(jù)維基百科的釋義，”Big data is a term for data sets that are so large or complex that traditional data processing applications are inadequate to deal with them.”即，大數(shù)據(jù)是大且復(fù)雜的、現(xiàn)有數(shù)據(jù)處理工具難以處理的數(shù)據(jù)集；亞馬孫大數(shù)據(jù)科學(xué)家John Rauser認(rèn)為大數(shù)據(jù)是任一超過任何一臺計(jì)算機(jī)現(xiàn)有處理能力的龐大的數(shù)據(jù)集。于2016年11月18日閉幕的2016第三屆世界互聯(lián)網(wǎng)大會上提出，云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等產(chǎn)業(yè)規(guī)模高速擴(kuò)張。全球云計(jì)算市場規(guī)模預(yù)計(jì)2016年至2020年復(fù)合年增長率達(dá)22%，大數(shù)據(jù)市場規(guī)模預(yù)計(jì)從2015年的014萬億美元將增長到2020年的1.03萬億美元。

二、消費(fèi)者在線行為

消費(fèi)者在線行為是指以即時通訊、網(wǎng)絡(luò)購買等為目的的消費(fèi)者網(wǎng)絡(luò)操作行為。以網(wǎng)絡(luò)購買為例，其行為過程通常包括確定需求、搜索相關(guān)信息、評估比較方案、確定購買、購后評價等階段。在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，營運(yùn)商要想明確消費(fèi)者的行為模式，即需要從以上五個方面進(jìn)行。以下即以網(wǎng)絡(luò)購買為例，進(jìn)行消費(fèi)者行為分析。

根據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局社會消費(fèi)品零售總額數(shù)據(jù)，2015年網(wǎng)絡(luò)購物交易規(guī)模占社會消費(fèi)品零售總額的12.6%，線上滲透率增長了2個百分點(diǎn)。截止2016年6月，我國網(wǎng)絡(luò)購物用戶規(guī)模達(dá)到4.48億人次，較2015年底增加3448萬人次，增長率為8.3%，我國網(wǎng)絡(luò)購物市場依然保持快速、穩(wěn)健的增長趨勢。

（一）確定需求

在物質(zhì)資源高度充分的今天，消費(fèi)者的大額購買行為通常表現(xiàn)在非剛性需求上，即購買的很多東西并不是必需的。根據(jù)國家統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)可知，我國近年來的恩格爾系數(shù)呈持續(xù)下降趨勢，2013年為31.2%，2014年為31%，2015年降至30.6%，說明我國消費(fèi)者消費(fèi)水平在持續(xù)上升，生活所必需的消費(fèi)占總消費(fèi)的比重在持續(xù)下降。因此，在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，利用大數(shù)據(jù)分析洞悉、甚至引領(lǐng)消費(fèi)者的消費(fèi)需求，是非常必要的。

（二）搜索相關(guān)信息

搜索相關(guān)信息，就是消費(fèi)者就一定的目的，根據(jù)自己的個人偏好、購買經(jīng)驗(yàn)與體驗(yàn)等，在網(wǎng)絡(luò)搜索引擎中搜集自己所需的信息。根據(jù)《第38次中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報告》，截至2016年6月，中國網(wǎng)站數(shù)量為454萬個，半年增長7.4%。域名為com.cn的數(shù)量為2458280個，占CN域名總數(shù)比例為12.6%。因此，營運(yùn)商要想在海量的商業(yè)網(wǎng)站中脫穎而出，創(chuàng)造更大的商業(yè)利潤，就亟需利用大數(shù)據(jù)透析消費(fèi)者搜索習(xí)慣，洞察消費(fèi)者的消費(fèi)痛點(diǎn)，以達(dá)到吸引消費(fèi)者的目的。

（三）評估比較方案、確定購買

這兩項(xiàng)行為，一般營運(yùn)商很難參與，這些都與消費(fèi)者的消費(fèi)習(xí)慣、消費(fèi)水平以及其他決定最終消費(fèi)的因素決定，但是這并不是說營運(yùn)商在這兩個環(huán)節(jié)無計(jì)可施。首先，營運(yùn)商應(yīng)該針對上面兩個環(huán)節(jié)做好相應(yīng)的準(zhǔn)備工作，同時，根據(jù)每日的瀏覽量、成交量等數(shù)據(jù)洞察出自己目前尚且存在的不足。同時，一家網(wǎng)站或者一個運(yùn)營平臺并不能同時滿足每個消費(fèi)者的需求，因此，應(yīng)該針對自己的客戶群做好相應(yīng)的數(shù)據(jù)分析工作，解決不足，發(fā)揚(yáng)長處。

（四）購后評價

目前，影響消費(fèi)者是否購買的一個相當(dāng)重要的因素就是消費(fèi)者的評價。很多消費(fèi)者甚至只看差評，如果差評數(shù)量或者內(nèi)容在自己可承受范圍之外，那么無論該商品的簡介有多么的誘人，這個潛在消費(fèi)者就不會轉(zhuǎn)化為真正的消費(fèi)者。因此，營運(yùn)商應(yīng)該重視消費(fèi)者的購后評價，針對性地解決消費(fèi)者反饋的問題，以期改正。

三、消費(fèi)者在線行為數(shù)據(jù)分析

本文采用漏斗分析法來舉例說明網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營商的數(shù)據(jù)分析。漏斗圖有多個釋義，有的情景里代表“目標(biāo)和渠道”，有的場合里被稱為“場景分析”，還有的被稱為“產(chǎn)品轉(zhuǎn)換漏斗”?？偟膩碚f，漏斗圖是用來衡量網(wǎng)站中業(yè)務(wù)流程表現(xiàn)的一種工具，適用于電子商務(wù)等多個行業(yè)。漏斗圖可以清晰且直觀地反映出網(wǎng)站業(yè)務(wù)流程中的問題，從而便于運(yùn)營商加以改善。

消費(fèi)者從進(jìn)入網(wǎng)站到瀏覽商品的轉(zhuǎn)化率是45%；從瀏覽商品到加入購物車的轉(zhuǎn)化率是33%；從加入購物車到確認(rèn)訂單的轉(zhuǎn)換率是12%；從確認(rèn)訂單到支付成功的轉(zhuǎn)換率是9%。根據(jù)以上數(shù)據(jù)，再進(jìn)行同行業(yè)數(shù)據(jù)對比分析，以找出木桶短板，進(jìn)行改善。

比如確認(rèn)訂單這一流程，如果行業(yè)水平的轉(zhuǎn)化率是20%，而目前我們自己的水平僅為12%，這就說明在這一流程中，我們距離行業(yè)平均水平還有很大差距，此時，就需要針對這一環(huán)節(jié)進(jìn)行再細(xì)化的數(shù)據(jù)分析，提出針對性的優(yōu)化和改善方案，以提高盈利水平。

四、結(jié)論

根據(jù)上文的分析可以知道，我們目前處于數(shù)據(jù)資源極大豐富的時期，每分每秒互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)都在產(chǎn)生巨大的數(shù)據(jù)量，而有效利用這些海量數(shù)據(jù)來為運(yùn)營商服務(wù)，即在大數(shù)據(jù)環(huán)境下進(jìn)行消費(fèi)者在線行為分析是非常有必要的。

參考文獻(xiàn)

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