商业智能的实践与应用：电子商务的前景

第二章　BI在电子商务的应用前景

2.1　电子商务发展对商业智能的必然需求

在这个信息科技和互联网逐渐深入生活的时代，电子商务的发展在消费拉动中已经成为了举足轻重的角色。经过早期粗放式的电子商务发展，企业该如何充分利用电子商务的第二个发展阶段，在消费经济转型的过程中争取更优势的地位呢？

中国制造网的买家群体和卖家群体每年都呈几何规模的数字增长，很多新的问题不断地涌现，急需电子商务从业者来解决，以B2B行业来看，主要有如下的一些问题：

（1）B2B盈利模式单一，大部分依靠收取会员费和广告费。

（2）服务信息反馈渠道单一，仅仅依赖服务人员和客户的沟通。

（3）平台同质化现象严重，需要新的产品服务客户。

（4）买卖双方沟通渠道缺乏，效率低下。

目前，各大电子商务企业主要依靠提高用户体验，升级搜索引擎，应用商业智能来解决这些问题。商业智能作为一个很重要的解决方案，目前在电子商务企业发挥着越来越大的价值。

阿里巴巴、淘宝和中国制造网纷纷推出各自的数据分析产品，目前的“数据魔方”、“量子统计”和“数据罗盘”都有了各自稳定的用户，部分还实现了在线销售，为B2B平台只收取平台服务费这一单一盈利点提供了一个新的盈利模式。下节将着重介绍商业智能在电子商务行业中的应用范围及产生的价值。

2.2　商业智能在电子商务的应用情况及价值

电子商务行业依托于电子信息和网络技术形成了一种新的商业模式，电子商务本身就是信息化时代的产物，它传递信息、推广信息，同时也利用信息。商业智能综合利用数据仓库、OLAP技术和数据挖掘技术实现从数据转化为信息，帮助企业利用信息为企业运营和管理提供分析和决策的依据。(www.xing528.com)

1）商业智能在电子商务平台优化中的应用

电子商务企业依托于网站平台为客户提供各种服务，客户在平台上可以搜索、浏览以及进行询盘和交易。合理的页面布局和业务流程能够让用户快速地找到对自己有用的信息，并且能够适当增加用户在网站上停留的时间。商业智能通过网站的流量分析与用户行为分析，监控网站各功能的效果，为合理优化网站功能模块，提供依据。比如通过分析用户的访问日志，可以分析出用户普遍的网站浏览习惯和偏好，从而完善和优化网站平台的结构，获得更好的用户体验。

2）商业智能在产品优化及创新中的应用

对于竞争激烈的电子商务企业来说，产品就是企业的生命。如何能够设计出一个用户满意的产品，已经不能完全凭借需求人员的直觉和行业经验，更多的还是需要数据挖掘和分析的支持，例如产品的结构设计，产品如何定价，以及该产品适用人群分析等。并且每一产品都有其生命周期，一个过去很好的产品现在可能已经过时了，所以对于老产品的效果分析与挖掘是必不可少的，怎样正确的对当前产品的效果做出客观评价，同时对产品将来的发展趋势作出准确的预测都需要商业智能提供技术和数据的支持。

3）商业智能在客户分析中的应用

电子商务企业进行客户分析，一方面可以让自己了解客户，另一方面可以帮助客户了解客户的客户。挖掘客户的兴趣爱好，可以为客户进行个性化的服务和产品推送，提升用户的满意度。利用聚类分析等数据挖掘技术可以根据客户的属性进行客户细分，从而定制精确化营销的方案。电子商务平台还可以利用自身掌握的信息服务客户，比如分析供应商的买家分布、买家喜好等信息，为供应商提供推广和营销的数据支持，不仅可以提升供应商对于网站的黏性和满意度，同时可以为企业创造新的赢利点。

4）商业智能在交易欺诈及网络安全中的应用

网络欺诈、钓鱼等异常行为的发生不仅会使用户承受损失，也会降低电子商务平台本身的价值和客户满意度。网络交易安全是电子商务行业良好发展的重要保障。运用数据挖掘技术，可以帮助企业发现网络钓鱼、网络诈骗等异常事件，通过关联分析、分类等挖掘方法识别和预测异常用户。比如网络反欺诈，如果依靠人工核查，不仅需要消耗大量的人力与物力，而且大多是在发生欺诈行为之后才能发现。利用数据挖掘技术，可以对历史欺诈会员的行为特征进行提取和总结，从中提炼出欺诈分类规则，建立数据挖掘模型形成欺诈预警系统，不仅能帮助审核人员快速锁定目标，并且能对异常用户进行预测，能够在欺诈行为开始之前进行预警，做到事前发现，从而有效防止欺诈的产生。

2.3　小结

电子商务企业想要在消费经济转型的过程中争取更优势的地位，必须解决如下问题：①B2B盈利模式单一，大部分依靠收取会员费和广告费；②服务信息反馈渠道单一，仅仅依赖服务人员和客户的沟通；③平台同质化现象严重，缺少新的产品服务客户；④买卖双方沟通渠道缺乏，效率低下。商业智能可以帮助企业提供以上问题的解决方案，首先通过网站的流量分析与用户行为分析，监控网站各功能的效果，为合理优化网站功能模块提供依据；其次，利用BI技术，可以分析出产品的结构设计、定价以及适用人群，并且评价产品效果，帮助产品创新；第三，进行客户分析，一方面可以让企业了解客户，另一方面可以帮助客户了解客户的客户，提升沟通的效率，并且BI对客户的支持可以发展成企业新的盈利模式；最后，运用数据挖掘技术，可以帮助企业发现网络钓鱼、网络诈骗等异常事件，保障客户的利益和平台的良好发展。