商業智慧如何助推電商

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電子商務是伴隨著網路資訊技術的發展和電腦應用的普及而產生的一種新型的商務交易形式。不同於傳統零售業，其最大的特點就是一切都可以通過資料化來監控和改進，所以，電子商務網站的資料分析尤為重要。

在電子商務交易中，企業往往最關注使用者的瀏覽量和交易量。只有網站積累了流量，企業才有可能將產品和服務向使用者推廣，進而促使使用者產生購買慾望，產生網路交易。

使用者在網站上的來源去向，頁面停留時間長度，頁面點擊機率，跳轉關係這些大量的行為，都可以在網站後台資料庫中記錄。很多企業有這樣的意識，卻在如何有效利用這些資料方面極少給予關注。電商應用商業智慧所謂正當其時，帆軟FineBI產品經理Julie認為，從最佳化網站結構，提升交易相關性，精準營銷，圍繞客戶等方面來引入商業智慧，至關重要。

提升網站轉換率：

合理的網站結構能夠使使用者快速找到所需要的資訊，從而提高使用者在網站的停留時間和交易次數。電子商務網站可以通過分析使用者訪問日誌，通過商業智慧的資料倉儲、資料採礦以及OLAP技術來分析出使用者的訪問喜好，偏好怎樣的商務程序，從而完善網站布局，擷取更好的使用者體驗。

管理分析，促進銷售：

應用商業智慧系統的資料採礦分析技術，可以對客戶購買的商品進行關聯分析，確定商品之間的相關性，分析使用者進人該交易頁面時點擊相關連結的內容和次數，並進一步分析點擊的相關連結所增加的交易數量，從而有針對性地開展組合銷售、相關性推薦或是相關陳列，進而促進交易。

細分客戶，精準營銷:

通過綜合運用商業智慧系統的OLAP、資料採礦技術，電商可以根據客戶經常購買的產品種類對客戶進行分類，對使用者在某段時間交易數量和交易額度以及交易內容進行分析，得到不同時間段的使用者在不同內容商品上的不同交易額度，從而對交易進行管理。最直接的就是根據客戶的消費金額進行等級分類。

提升顧客滿意度:

電商可以利用商業智慧系統進行客戶行為分析，監控會員的購買活躍天數，及時發現長期未發生購買行為的客戶，採取郵件營銷的方式再次喚醒這些會員不同分類的客戶。也可以針對性推薦他們感興趣種類的商品，給予不同等級的客戶享受不同等級的待遇。

降低退貨率:

由於圖片偏差，敘述不精確等各種原因，退貨現象十分常見，在實際操作上，客戶在每次退貨處理時，企業後台資料庫都會記錄下客戶退貨的原因。通過將資料導人到資料倉儲結合商品表、客戶表等進行整合分析，分析退貨商品存在的缺陷，客戶退貨原因，退貨所發生的費用損失等，最終得出退貨解決方案和防範機制，根據原因去改善商品和提高服務品質。

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