以阿裏巴巴為例，它不僅在不斷強化個性化推薦這壹面向消費者的“千人千面”大數據應用，也在嘗試利用大數據進行智能客服。這個應用場景會逐漸從內部應用延伸到很多外部企業的呼叫中心。
在針對商家的大數據應用中，以“業務人員”為例，超過600萬商家正在使用“業務人員”提升自己的電商店鋪運營水平。除了面對自身生態，阿裏巴巴的數據業務也在加速。芝麻信用(Sesame Credit)這種基於采集的個人數據進行個人信用評估的應用取得了長足的進步，其應用場景已經從阿裏巴巴內部延伸到越來越多的外部場景，比如租車、酒店、簽證等。
因為客戶的所有行為都會在互聯網平臺上留下痕跡，互聯網公司很容易獲取大量的客戶行為信息。互聯網商務平臺生成的信息壹般是真實的、確定的。通過大數據技術分析這些數據，可以幫助企業制定有針對性的服務策略，從而獲得更大的利益。近幾年的實踐證明，合理利用大數據技術，可以使電子商務的業務效率提高60%以上。
過去幾年，大數據改變了電子商務的面貌。具體來說，大數據在電商行業的應用有以下幾個方面:精準營銷、個性化服務、商品個性化推薦。
1.精準營銷
互聯網公司利用大數據技術，收集客戶的各種數據，通過大數據分析建立“用戶畫像”，以抽象的方式描述壹個用戶的信息，從而對用戶進行個性化推薦、精準營銷和廣告投放。
當用戶登錄網站時，系統可以預測用戶今天為什麽來，然後從商品庫中找出合適的商品推薦給他。圖1顯示了用戶畫像中會包含用戶的哪些基本信息和特征。
圖1用戶畫像
大數據支撐的營銷的核心是讓企業的業務在合適的時間，通過合適的載體，以合適的方式，推送給最需要這個業務的用戶。
首先，大數據營銷具有很強的時效性。互聯網時代，用戶的消費行為很容易在短時間內改變，大數據營銷可以在用戶需求最強烈的時候及時實施營銷策略。
其次，可以實施個性化、差異化營銷。大數據營銷可以根據用戶在某個時間點的興趣愛好和需求，實現對細分用戶的壹對壹營銷，使商家的營銷有的放矢，並根據實時效果反饋及時調整營銷策略。
最後，大數據營銷可以分析目標用戶信息的相關性。大數據可以對用戶的各種信息進行多維關聯分析，從大量數據中發現數據集之間有趣的關聯和相關聯系。
比如，通過發現用戶購物籃中不同商品之間的關系，可以分析出用戶的其他消費習慣。通過了解用戶同時頻繁購買哪些商品，幫助營銷人員從壹個消費者的消費習慣中發現其他消費規律，從而為這個用戶制定相關商品的營銷策略。圖2顯示，網站會根據用戶畫像，為不同的客戶推薦不同的產品。
圖2精準營銷
例如，某電商平臺通過客戶的在線瀏覽記錄和購買記錄來掌握客戶的消費模式，從而對客戶的消費相關特征進行分析和分類。如收入、家庭特征、購買習慣等。，最後把握客戶特征，根據這些特征判斷他們可能關註的產品和服務。
自消費者進入網站以來，網站在列表頁、單品頁、購物車頁等四個頁面部署了五種不同算法的推薦欄目，推薦自己感興趣的商品，從而提高商品曝光率，促進交叉銷售和向上銷售。經過網站多角度綜合優化，商城下單轉化率提升66.7%，商城下單商品轉化率提升18%，總銷量提升46%。
在美國的沃爾瑪商店，收銀員掃描顧客購買的商品後，POS機上會顯示壹些附加信息，然後售貨員會根據這些信息提醒顧客還可以購買哪些商品。沃爾瑪大數據系統支持的“咨詢營銷”系統可以建立預測模型。舉個例子，如果壹個顧客的購物車裏有很多啤酒、紅酒和沙拉，其中80%的人可能需要購買有酒和調料的配菜。
2.個性化服務
電子商務具有提供個性化服務的先天優勢，可以通過技術支持實時獲取用戶的上網記錄，及時為其提供定制服務。
許多電子商務公司試圖依靠數據分析在主頁上為用戶提供全面的個性化產品推薦。海爾和天貓為用戶提供了互聯網定制電視的功能。客戶可以在電視生產前選擇尺寸、邊框、清晰度、能耗、色彩、接口等屬性，然後由廠家組織生產，送貨上門。這種個性化服務受到了廣泛的歡迎。
類似的定制服務現在也用在了空調、服裝等行業。這些行業通過滿足個性化需求，使客戶獲得更滿意的產品和服務，從而縮短設計、生產、運輸、銷售的周期，提高商業運作的效率。
為了給用戶提供理想的個性化服務，企業首先要通過數據充分了解用戶的個性，然後對服務個性進行合理的控制和設計。了解用戶的個性是為用戶提供他們想要的產品和服務的基礎。企業需要在龐大的數據庫中找到最有價值的數據，然後通過數據挖掘的方法對用戶進行聚類，再根據用戶類型的特點設計有針對性的服務。
個性化去中心化單元可大可小，大到壹個有相同需求的客戶群體，小到每個用戶都是壹個個性化需求單元。企業必須掌握個性化服務的粒度。過於分散的個性化服務會增加企業的服務成本和管理復雜度，增加的個性化成本與實際收入需求成正比。
圖3提供了個性化的旅行服務。
攜程的大數據應用從用戶的角度分析所有攜程用戶的數據，包括用戶在壹系列旅行前後的行為產生的數據，如查詢、瀏覽、預訂、旅行、評論等。攜程在剔除無效數據的同時，保證了用戶留下數據的真實性，然後對大量數據進行實時篩選、排序和重組，並應用於用戶出行前、中、後的個性化需求，如圖3所示。
要做個性化，很重要的壹點是明確用戶的目標需求，不僅要看訂單，還要關心用戶關心什麽。比如預訂五星級酒店，有的用戶對酒店設施非常敏感，有的看重酒店位置，有的更在意酒店服務。對於這壹點，攜程會根據用戶的需求推薦不同的酒店。
美國的Target百貨公司設置了嬰兒沐浴登記表，對登記表中顧客的消費數據進行建模分析。他們發現，很多孕婦在第二次懷孕初期會買很多大包無味的護手霜，在懷孕前20周會買很多補鈣補鋅之類的保健品。
Target最終選取了25種典型商品的消費數據，構建了“懷孕預測指數”。通過這個預測指標，Target可以在很小的誤差範圍內預測客戶的懷孕情況，從而在合適的時間向客戶發送孕婦優惠廣告。
“耐克跑鞋或腕帶傳感器”讓耐克逐漸成為大數據營銷的創新公司。只要運動員穿著耐克跑鞋進行運動，與之關聯的iPod就可以存儲和顯示運動日期、時間、距離、卡路裏消耗值等數據。
耐克通過跑者上傳的跑步路線，掌握了各大城市最佳跑步路線的數據庫，更好的組織各城市的跑步活動。目前，耐克的運動在線社區每天有超過500萬的活躍用戶上傳數據，耐克與消費者建立了前所未有的牢固關系。同時，海量數據也為耐克了解用戶習慣、產品改進、精準投放、精準營銷發揮了不可替代的作用。耐克甚至掌握了跑步者最喜歡聽什麽歌。個性化服務離不開客戶的積極參與和分享，來自客戶的數據也能更精準的服務客戶。
“三只松鼠”這幾年的快速發展，壹方面依靠品牌推廣，另壹方面在數據分析的基礎上，不斷完善細節，包括個性化的名字，“三只松鼠”的卡通形象，禮品的差異化，不同客戶標簽的分類，用戶體驗。“三只松鼠”可以通過ERP系統了解所有顧客在商城的購買記錄，可以通過CRM系統精準抓取用戶評論。壹些不經意的留言和評分會反映他們的需求。
通過分析顧客以往在商場的購買習慣和用戶的購買評價，判斷哪種口味的產品在哪個區域賣得最好，哪些產品最能被消費者接受，從而做出更有針對性的產品首頁推薦。同時，他們會對客戶進行個性化、人性化的標簽分類和詳細分析，從而根據這些分類推送不同的產品類型。比如愛妻客戶購買的產品，主要是老婆吃的。“三只松鼠”會把信件放在包裹裏，用“松鼠”的聲音給妻子寫壹封信。
3.商品個性化推薦
隨著電子商務規模的不斷擴大，商品數量和種類的快速增長，顧客需要花費大量時間才能找到自己想要購買的商品。
個性化推薦系統分析用戶的行為，包括反饋、購買記錄和社交數據等。，對客戶和產品的相關性進行分析和挖掘，從而發現用戶的個性化需求和興趣，進而向用戶推薦用戶感興趣的信息和產品。
個性化推薦系統可以根據用戶的特點和興趣愛好推薦產品，可以有效提高電子商務系統的服務能力，留住客戶。
1)電子商務網站
隨著電子商務的蓬勃發展，推薦系統在互聯網中的主導地位越來越明顯。
在國際上，亞馬遜平臺采用的推薦算法被認為是非常成功的。在中國，相對較大的電子商務平臺網站包括淘寶(包括天貓商城)、JD.COM商城、當當網和Suning.cn。
在這些電商平臺中，網站提供的商品數量不計其數，網站的用戶規模也非常龐大。據不完全統計，天貓商城商品數量已經超過4000萬。
在如此龐大的電子商務網站中，用戶根據購買意向輸入關鍵詞查詢後，會得到很多類似的結果。用戶也很難區分這些結果之間的異同，很難選擇合適的項目。推薦系統可以根據用戶的興趣推薦壹些用戶感興趣的產品。電子商務網站利用推薦系統為用戶推薦產品，方便了用戶，從而提高了網站的銷量。
2)電影和視頻網站
個性化推薦系統也廣泛應用於電影和視頻網站，可以幫助用戶在浩如煙海的視頻庫中找到自己感興趣的視頻。在這個領域成功使用推薦系統的壹家公司是網飛。
網飛最初是壹家DVD租賃網站，後來開始涉足在線視頻業務。網飛非常重視個性化推薦技術，從2006年開始舉辦著名的NetflixPrize推薦系統大賽，希望研究人員能夠將網飛推薦算法的預測準確率提高10%。
大賽對推薦系統的發展起到了重要的推動作用:壹方面，大賽為學術界提供了實際系統中的大規模用戶行為數據集(40萬用戶對2萬部電影的上億記錄評分)；另壹方面，在三年的比賽中，參賽選手提出了很多推薦算法，大大降低了推薦系統的預測誤差。
圖4是網飛的電影推薦界面，包括電影的片名和海報，用戶反饋和推薦理由。網飛使用基於項目的推薦算法，即向用戶推薦與他們曾經喜歡的電影相似的電影。網飛聲稱，60%的用戶通過其推薦系統找到有趣的電影和視頻。
圖4Netflix電影推薦
YouTube作為美國最大的視頻網站，擁有大量用戶上傳的視頻內容。為了解決視頻庫中信息過載的問題，YouTube在個性化推薦領域也進行了深入的研究，現在也使用基於項目的推薦算法。實驗表明，YouTube個性化推薦的點擊率是熱門視頻的兩倍。
3)網絡電臺
個性化網絡電臺也適合個性化推薦。首先，音樂很多，用戶不可能把所有的音樂都聽完再決定自己喜歡聽什麽，而且每年新歌都在飛速增加，用戶無疑面臨著信息過載的問題。其次，人們在聽音樂的時候，壹般都是把音樂作為背景音樂來聽，很少有人非要聽某壹首歌。對於普通用戶來說，什麽歌都可以聽，只要符合他們當時的心情。所以個性化音樂網絡電臺是壹個非常符合個性化推薦技術的產品。
目前有很多知名的個性化音樂網絡站。還有潘多拉和？Last.fm |玩音樂，找歌，發現者，豆瓣電臺是國內的代表。這三個個性化網絡電臺不允許用戶點歌，而是給用戶幾種反饋方式:喜歡、不喜歡、跳過。經過壹定時間的用戶反饋，電臺可以從用戶的歷史行為中獲取用戶的興趣模型，使用戶的播放列表越來越符合用戶對歌曲的興趣。
潘多拉的算法主要是基於內容的。它的音樂人和研究人員親自聆聽不同歌手的數萬首歌曲，然後標註歌曲的不同特征(如旋律、節奏、編曲和歌詞等。).這些標簽被稱為音樂基因。然後，潘多拉會根據專家標註的基因計算歌曲的相似度，並向用戶推薦與他之前喜歡的音樂基因相似的其他音樂。
Last.fm |播放音樂、查找歌曲和發現藝術家？記錄所有用戶的聽歌記錄和用戶對歌曲的反饋，並在此基礎上計算不同用戶對歌曲的喜好相似度，從而向其他有相似聽歌愛好的用戶推薦歌曲。同時，last.fm |播放音樂、查找歌曲、發現藝術家？還建立了壹個社交網絡，使用戶能夠與其他用戶建立聯系，並向他們的朋友推薦他們喜歡的歌曲。Last.fm |播放音樂、查找歌曲和發現藝術家？我們不使用專家標註，而是主要使用用戶行為來計算歌曲的相似度。
4)社交網絡
社交網絡中的個性化推薦技術主要應用在三個方面:利用用戶的社交網絡信息向用戶進行個性化項目推薦、信息流的會話推薦以及向用戶推薦好友。
臉書保留了兩種最有價值的數據:壹種是用戶之間的社交網絡關系，另壹種是用戶的偏好信息。
臉書推出了壹個名為InstantPersonalization的推薦API，可以根據用戶喜歡的信息向用戶推薦好友喜歡的物品。許多網站使用臉書的推薦API來個性化他們的網站。
著名電視劇推薦網站Clicker利用InstantPersonalization向用戶推薦個性化視頻。Clicker現在可以使用臉書的用戶行為數據來提供用戶可能感興趣的個性化“內容流”，更重要的是，用戶不需要在Clicker的網站上輸入太多數據(通過評分、評論或觀看？Clicker.com？在視頻上等等。)，Clicker可以提供這樣的服務。
除了利用用戶在社交網站上的社交網絡信息，社交網站本身也會利用社交網絡推薦其他用戶在社交網站上的對話。每個用戶都可以在臉書的個人主頁上看到朋友們的各種分享，並可以對這些分享進行評論。每壹次分享及其所有評論都被稱為壹次對話，臉書開發了壹種EdgeRank算法來對這些對話進行排序，以便用戶可以嘗試查看熟悉朋友的最新對話。
社交網站除了根據用戶的社交網絡和用戶行為向用戶推薦內容，還通過個性化推薦服務向用戶推薦好友。
5)其他應用
因為電子商務企業已經基本實現了業務流程各個環節的數據化，可以充分利用大數據技術對這些數據進行挖掘和分析，以優化其業務流程，提高業務利潤。除了上面提到的應用，大數據在電商行業還可以應用在很多其他方面。
①動態定價和特價
電子商務企業可以利用數據建立客戶數據，了解用戶喜歡花多少錢，喜歡買什麽產品，從而通過跟蹤客戶的消費行為，利用大數據分析，制定靈活的定價和折扣政策。例如，如果分析顯示用戶對某壹特定類別的商品興趣大增，電商企業可以提供折扣或買壹送壹的優惠。
②定制折扣
電商企業可以利用數據確定客戶的購買習慣，根據之前的購買方式給客戶發送有針對性的特價和折扣碼。當客戶停止購買或只是看壹眼時，數據也可以用來再次吸引客戶，例如，通過發送電子郵件提醒客戶他們已經看過的產品或邀請他們完成購買。
③供應鏈管理
電子商務公司可以利用大數據更有效地管理供應鏈。數據分析可以揭示供應鏈中的任何延遲或潛在庫存問題。如果壹個項目有問題，它可以立即從銷售中刪除，以避免破壞客戶服務問題。
④預測分析
預測分析是指利用大數據技術分析電子商務業務的各種渠道，幫助企業制定未來經營的商業計劃。數據分析可能會顯示電商企業的網店部門出現新的采購趨勢或滯銷的商品。
使用這些信息有助於計劃下壹階段的庫存和設定新的市場目標。及時了解電子商務的最新趨勢具有挑戰性，但利用大數據技術可以大大提高企業的利潤，幫助企業建立成功的前瞻性業務。如果不借助挖掘大數據的力量，可能會錯失市場成功的機會。