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智慧商务,一场前所未有的世界性商业大变革.它涉及从前端商品查询、交易达成,到中台的定单管理、商品目录管理, 再到后台的仓储管理、物流配送,以及售后服务的各个环节.智慧商务能产生如此大的影响,是因为它能为企业商务整体生命周期提供完整的战略、经营、建设、运维的咨询服务及IT解决方案.它的核心是将客户放在所有业务活动的中心位置,从多渠道购买行为到社会化媒体内容来分析关键客户和运营数据,并以此为基础构建和优化企业制造、营销、销售和服务产品的业务流程.
智慧商务主要体现在：客户360视图、客户分析、产品生命周期、产品客户推荐、客户旅程管理、客户渠道管理等六个方面.我们将重点从其中三个方面
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一是客户360视图.为应对互联网带来的业务挑战,中国企业亟须进一步完善客户视图.应运而生的客户360视图,融合了包括自有的大数据信息、互联网数据及第三方数据源信息,然后对客户需求进一步分析、挖掘,从而支持企业的个性化服务和产品设计,改善服务体验.因此,客户360视图未来将被构建成为底层的公共客户信息层,形成统一的客户信息和客户洞察,并对外提供统一客户视图.
建立客户360视图,需要构建基于混合数据架构和数据模型（EDW+Hadoop）的客户Data Hub,为其他业务系统（如：CRM等）提供统一数据交互机制.同时,建立客户互联网信息和企业内部客户信息的融合分析机制,形成扩展的基于互联网信息的客户三维画像,实现客户综合价值、风险、成本、交叉销售等模型及应用.
二是产品客户推荐.当下的智慧商务企业,常面临付费难、用户跳出率高、重复登录率低、购买效率低下、耗时长不下单、难以找到目标、在众多商品中选择困难的问题.通过个性化推荐可改善用户购物体验,提高转化率、增加用户黏度；加速用户从浏览到购买的过程；挖掘用户潜在需求,增加用户购买的品类数.数据显示,电商网站有35%的销售额来自个性化推荐,有60%的销售额间接受到推荐的影响.
互联网职称论文撰写技巧
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一个完整的个性化推荐系统由行为洞察模块、预测分析模块和商品推荐模块三部分构成.行为洞察模块负责客户行为的监控和侦测,并记录体现用户喜好的行为.完善的行为记录需要综合多种不同的用户行为,处理不同行为的累加.预测分析模块负责对用户行为记录的分析,采用不同算法建立模型来描述用户的喜好.最后,通过商品推荐模块,实时的从全部商品列表中选出目标用户可能感兴趣的商品推荐给用户.
在个性化推荐系统中,协同过滤技术是应用最成功的技术.基于协同过滤的推荐机制的原理,是根据用户对商品或信息的偏好,发现商品、或内容本身、或用户的相关性,然后再基于这些相关性进行推荐.
三是客户旅程管理.在智慧商务中,需要准确对客户旅程进行管理,观察所有用户的转化率及转化过程,如对注册、购物车、自助服务等业务流程分析,找到并分析出用户的转化率、流失率、流失点、流失去向等信息,从而优化流程提高收益.
要实现客户旅程管理,需要对企业整个业务效果进行分析,并结合访客及用户行为进行跟踪和数据分析,帮助企业了解营销效果,制定优化方向.同时,从搜索引擎分析到产品销售分析,从访客浏览习惯到用户群体细分,从社交媒体分析到手机应用分析,从产品推荐到直邮推荐,通过加强对客户的洞察来理解客户旅程.
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智慧商务企业在上述几点中应用了大数据技术,将可以更加准确、全面地了解客户的行为和状态,基于客户的习惯和偏好,匹配合适的商品,对客户进行实时、智能、有针对性的商品推荐.同时,可以对客户的完整生命周期和访问旅程进行全方位的管理,最终提高ARUP和ROI等多项经营指标,实现增加企业利润和收益的目的.总之,大数据的贯穿性和影响力将对智慧商务发挥杠杆效应,以人们意想不到的效果展现出来,支撑智慧商务发展.其卓越性将在零售业、快销业、金融业等率先实施的行业和领域产生现实收益和长远价值.
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