商業智能如何助推電商

電子商務是伴隨着網絡信息技術的發展和計算機應用的普及而產生的一種新型的商務交易形式。不一樣於傳統零售業，其最大的特色就是一切均可以經過數據化來監控和改進，因此，電子商務網站的數據分析尤其重要。

在電子商務交易中，企業每每最關注用戶的瀏覽量和交易量。只有網站積累了流量，企業纔有可能將產品和服務向用戶推廣，進而促使用戶產生購買慾望，產生網絡交易。

用戶在網站上的來源去向，頁面停留時長，頁面點擊機率，跳轉關係這些大量的行爲，均可以在網站後臺數據庫中記錄。不少企業有這樣的意識，卻在如何有效利用這些數據方面極少給予關注。電商應用商業智能所謂正當其時，帆軟FineBI產品經理Julie認爲，從優化網站結構，提高交易相關性，精準營銷，圍繞客戶等方面來引入商業智能，相當重要。

提高網站轉換率：

合理的網站結構可以使用戶快速找到所須要的信息，從而提升用戶在網站的停留時間和交易次數。電子商務網站能夠經過分析用戶訪問日誌，經過商業智能的數據倉庫、數據挖掘以及OLAP技術來分析出用戶的訪問喜愛，偏好怎樣的業務流程，從而完善網站佈局，獲取更好的用戶體驗。

管理分析，促進銷售：

應用商業智能系統的數據挖掘分析技術，能夠對客戶購買的商品進行關聯分析，肯定商品之間的相關性，分析用戶進人該交易頁面時點擊相關連接的內容和次數，並進一步分析點擊的相關連接所增長的交易數量，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:

經過綜合運用商業智能系統的OLAP、數據挖掘技術，電商能夠根據客戶常常購買的產品種類對客戶進行分類，對用戶在某段時間交易數量和交易額度以及交易內容進行分析，獲得不一樣時間段的用戶在不一樣內容商品上的不一樣交易額度，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。

提高顧客滿意度:

電商能夠利用商業智能系統進行客戶行爲分析，監控會員的購買活躍天數，及時發現長期未發生購買行爲的客戶，採起郵件營銷的方式再次喚醒這些會員不一樣分類的客戶。也能夠針對性推薦他們感興趣種類的商品，給予不一樣等級的客戶享受不一樣等級的待遇。

下降退貨率:

因爲圖片誤差，敘述不精確等各類緣由，退貨現象十分常見，在實際操做上，客戶在每次退貨處理時，企業後臺數據庫都會記錄下客戶退貨的緣由。經過將數據導人到數據倉庫結合商品表、客戶表等進行整合分析，分析退貨商品存在的缺陷，客戶退貨緣由，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，根據緣由去改善商品和提升服務質量。