大数据在互联网行业的应用_以你了解的情况描述大数据技术在互 联网领域的应用。 【简答题】

互联网企业拥有大量的线上数据，而且数据量还在快速增长，除了利用大数据提升自己的业务之外，互联网企业已经开始实现数据业务化，利用大数据发现新的商业价值。

以阿里巴巴为例，它不仅在不断加强个性化推荐、“千人千面”这种面向消费者的大数据应用，并且还在尝试利用大数据进行智能客户服务，这种应用场景会逐渐从内部应用延展到外部很多企业的呼叫中心之中。

在面向商家的大数据应用中，以“生意参谋”为例，超过 600 万商家在利用“生意参谋”提升自己的电商店面运营水平。除了面向自己的生态之外，阿里巴巴数据业务化也在不断加速，“芝麻信用”这种基于收集的个人数据进行个人信用评估的应用获得了长足发展，应用场景从阿里巴巴的内部延展到越来越多的外部场景，如租车、酒店、签证等。

因为客户的所有行为都会在互联网平台上留下痕迹，所以互联网企业可以方便地获取大量的客户行为信息。由互联网商务平台产生的信息一般具有真实性和确定性，通过运用大数据技术对这些数据进行分析，可以帮助企业制定出具有针对性的服务策略，从而获取更大的效益。近年来的实践证明，合理地运用大数据技术能够将电子商务的营业效率提高 60% 以上。

大数据在过去几年中已经改变了电子商务的面貌，具体来讲，电子商务行业的大数据应用有以下几个方面：精准营销、个性化服务、商品个性化推荐。

1. 精准营销

互联网企业使用大数据技术采集有关客户的各类数据，并通过大数据分析建立“用户画像”来抽象地描述一个用户的信息全貌，从而可以对用户进行个性化推荐、精准营销和广告投放等。

当用户登录网站的瞬间，系统就能预测出该用户今天为何而来，然后从商品库中把合适的商品找出来，并推荐给他。图 1 显示了用户画像会包括哪些用户基本信息和特性。

图 1  用户画像

大数据支持下的营销核心在于，让企业的业务在合适的时间，通过合适的载体，以合适的方式，推送给最需要此业务的用户。

首先，大数据营销具有很强的时效性。在互联网时代，用户的消费行为极易在短时间内发生变化，大数据营销可以在用户需求最旺盛时及时进行营销策略实施。

其次，可以实施个性化、差异化营销。大数据营销可以根据用户的兴趣爱好、在某一时间点的需求，做到对细分用户的一对一的营销，让业务的营销做到有的放矢，并可以根据实时性的效果反馈，及时调整营销策略。

最后，大数据营销对目标用户的信息可以进行关联性分析。大数据可以对用户的各种信息进行多维度的关联分析，从大量数据中发现数据项集之间有趣的关联和相关联系。

例如，通过发现用户购物篮中的不同商品之间的联系，分析出用户的其他消费习惯。通过了解哪些商品频繁地被用户同时购买，帮助营销人员从用户的一种商品消费习惯，发现用户另外的商品消费规律，从而针对此用户制定出相关商品的营销策略。图 2 显示了网站会根据用户画像为不同客户推荐不同商品。