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摘 要：电子商务迅猛发展，给电商企业带来许多数据，如果有效应用这些数据，对促进电商企业的发展起到积极作用，但这些数据价值的发挥依赖于高效的数据挖掘服务模式，因此电商用户在生产经营中，必须基于大数据下进行线上线下数据挖掘。本文主要分析基于大数据的线上线下电商用户的数据挖掘，以供参考完善。
关键词：大数据；线上线下；电商用户；数据挖掘
大数据时代背景下，电子商务的经营发生了翻天地覆的变化，海量数据资源，大大增加了数据处理的难度，如何有效挖掘、分析这些数据，已经成为电子商务发展的关键问题。而基于大数据的线上线下电商用户的数据挖掘是一种线上线下一体化的服务平台，能够实现实体经济和虚拟用户二者结合，让商家快速挖掘有价值的数据，为商务稳定发展提供全新的经营模式。
1 大数据的线上线下电商用户数据分析
大数据时代的带来，电子商务已经进入到云数据时代，从电子商务企业的内部管理和经营数据，电子商务以爆发式数据量呈现。用户数据逐年增加，模糊了企业数据的接线，这些因用户所创造的数据资源，通过人工处理已经无法满足。而线上线下电商用户的数据挖掘模式应用，属于连接线上用户于线下商家的平台模式，实现实体经济和线上资源二者有机融合，让网络变成实体经营拓宽服务功能的有效路径。据IDC调查数据证明，数字领域的GB数据达到1.8万亿，企业数据每年增长率达到60%。可见在这一背景下，大数据已经变成时代的主流。电子商务企业经历翻天覆地变化，所创造数据容量正在以数百TB与数百PB进行计量，海量数据导致数据冗余、数据挖掘成本迅猛增长、数据价值难以采集和数据过载等变成电子电商用户面临的新挑战[1]。
2 基于大数据的线上线下电商用户的数据挖掘应用
2.1实现精准营销
在线上线下营销模式中，深度挖掘客户数据，表明需要准确定位市场营销，为客户提供精准服务，这就需要企业有效采集、整理、分析客户数据信息，并对这些信息进行加工，了解消费群体的消费习惯与兴趣，依据客户的特点判断客户的下一次消费行为，从而对这些客户的消费制定有针对性的营销方案，为客户提供优质的数据服务。通过对客户数据挖掘分析，电商用户能够用户价值，依据价值不同客户采取相应营销策略，有利于提升自身经济受益。
2.2丰富页面的内容
在线上线下的电商营销平台应用中，页面设置具有重要意义，决定了客户访问消费情况，因此在线上线下电商用户的经营中，为了丰富页面设置，企业必须通过用户登录与浏览平台深度挖掘用户数据，了解客户的访问情况与消费习惯，改善页面的结构与内容[2]。例如通过挖掘客户浏览数据，分析网页的关联性和用户的期望值，在客户期望的桌面上增加导航检索功能，对用户在网页上点击率高与下单数量大的商品进行分析，并将这些商品放在页面的首位，吸引客户的注意力和购买欲望，同时严格控制服务器缓存，缩短服务器响应时间，提升客户对平台的满意度。
2.3拓展自身业务
当线上线下电商用户平台具有相应的客户数据后，就可以建立一个完善的客户数据库，通过深层次挖掘客户数据，了解用户交易习惯与状况，根据客户的习惯提供其他商品，从而提高成功交易量，增加自身收入。现阶段许多大型电商用户都通过应用大数据开发出线上线下商店，拓展自身业务。例如以大众消费群的营销为例，通过电信运营商经营政策、未来运营商大金额产品合作销售模式、目标客户群分析、数据挖掘寻找目标客户和银行个人信贷产品合作模式有机结合，挖掘客户数据，找出商品的附加价值，开发出新的业務，为客户提供新的娱乐、通信和商务服务。
2.4提高客户交易的稳定关系
基于大数据的线上线下一体化服务模式下，挖掘客户数据，划分客户的交易背景、习惯与兴趣，了解客户的喜好与行为习惯，预测客户行为，挖掘出潜在的消费者，并对已经形成的客户交易行为加以维护，根据价值高的用户提供附加服务，通过线上线下一体化服务平台来挖掘与稳定客户关系[3]。例如当客户看到自己喜欢的某种商品，并在线上成功下单后，做出良好的商品评价，就会向身边的好有进行推荐，关注该商品，并对老客户给予其他的优惠，这样的客户群管理，有利于电商用户挖掘更多的潜在客户源，从而提高客户交易的稳定关系。
结束语
综上所述，基于大数据的线上线下电商用户数据挖掘是经济发展的必然趋势，是将来电子商务市场的主力军，通过有效的技术来挖掘、分析客户数据，有利于实现实现精准营销，丰富页面的内容，拓展自身业务，提高客户交易的稳定关系，为用户提供数据服务，从而促进电商健康稳定发展。
参考文献
[1]庚炀.基于大数据的线上线下电商用户数据挖掘研究[J].中国经贸，2014（18）：119-119.
[2]刘昆.大数据模式的数据挖掘研究[J].电脑知识与技术：学术交流，2016，12（12X）：19-20.
[3]黄取治.大数据环境下O2O电商用户数据挖掘探讨[J].湖南科技学院学报，2015（5）：122-124.
（作者单位：青岛酒店管理职业技术学院）
关键词：大数据；线上线下；电商用户；数据挖掘
大数据时代背景下，电子商务的经营发生了翻天地覆的变化，海量数据资源，大大增加了数据处理的难度，如何有效挖掘、分析这些数据，已经成为电子商务发展的关键问题。而基于大数据的线上线下电商用户的数据挖掘是一种线上线下一体化的服务平台，能够实现实体经济和虚拟用户二者结合，让商家快速挖掘有价值的数据，为商务稳定发展提供全新的经营模式。
1 大数据的线上线下电商用户数据分析
大数据时代的带来，电子商务已经进入到云数据时代，从电子商务企业的内部管理和经营数据，电子商务以爆发式数据量呈现。用户数据逐年增加，模糊了企业数据的接线，这些因用户所创造的数据资源，通过人工处理已经无法满足。而线上线下电商用户的数据挖掘模式应用，属于连接线上用户于线下商家的平台模式，实现实体经济和线上资源二者有机融合，让网络变成实体经营拓宽服务功能的有效路径。据IDC调查数据证明，数字领域的GB数据达到1.8万亿，企业数据每年增长率达到60%。可见在这一背景下，大数据已经变成时代的主流。电子商务企业经历翻天覆地变化，所创造数据容量正在以数百TB与数百PB进行计量，海量数据导致数据冗余、数据挖掘成本迅猛增长、数据价值难以采集和数据过载等变成电子电商用户面临的新挑战[1]。
2 基于大数据的线上线下电商用户的数据挖掘应用
2.1实现精准营销
在线上线下营销模式中，深度挖掘客户数据，表明需要准确定位市场营销，为客户提供精准服务，这就需要企业有效采集、整理、分析客户数据信息，并对这些信息进行加工，了解消费群体的消费习惯与兴趣，依据客户的特点判断客户的下一次消费行为，从而对这些客户的消费制定有针对性的营销方案，为客户提供优质的数据服务。通过对客户数据挖掘分析，电商用户能够用户价值，依据价值不同客户采取相应营销策略，有利于提升自身经济受益。
2.2丰富页面的内容
在线上线下的电商营销平台应用中，页面设置具有重要意义，决定了客户访问消费情况，因此在线上线下电商用户的经营中，为了丰富页面设置，企业必须通过用户登录与浏览平台深度挖掘用户数据，了解客户的访问情况与消费习惯，改善页面的结构与内容[2]。例如通过挖掘客户浏览数据，分析网页的关联性和用户的期望值，在客户期望的桌面上增加导航检索功能，对用户在网页上点击率高与下单数量大的商品进行分析，并将这些商品放在页面的首位，吸引客户的注意力和购买欲望，同时严格控制服务器缓存，缩短服务器响应时间，提升客户对平台的满意度。
2.3拓展自身业务
当线上线下电商用户平台具有相应的客户数据后，就可以建立一个完善的客户数据库，通过深层次挖掘客户数据，了解用户交易习惯与状况，根据客户的习惯提供其他商品，从而提高成功交易量，增加自身收入。现阶段许多大型电商用户都通过应用大数据开发出线上线下商店，拓展自身业务。例如以大众消费群的营销为例，通过电信运营商经营政策、未来运营商大金额产品合作销售模式、目标客户群分析、数据挖掘寻找目标客户和银行个人信贷产品合作模式有机结合，挖掘客户数据，找出商品的附加价值，开发出新的业務，为客户提供新的娱乐、通信和商务服务。
2.4提高客户交易的稳定关系
基于大数据的线上线下一体化服务模式下，挖掘客户数据，划分客户的交易背景、习惯与兴趣，了解客户的喜好与行为习惯，预测客户行为，挖掘出潜在的消费者，并对已经形成的客户交易行为加以维护，根据价值高的用户提供附加服务，通过线上线下一体化服务平台来挖掘与稳定客户关系[3]。例如当客户看到自己喜欢的某种商品，并在线上成功下单后，做出良好的商品评价，就会向身边的好有进行推荐，关注该商品，并对老客户给予其他的优惠，这样的客户群管理，有利于电商用户挖掘更多的潜在客户源，从而提高客户交易的稳定关系。
结束语
综上所述，基于大数据的线上线下电商用户数据挖掘是经济发展的必然趋势，是将来电子商务市场的主力军，通过有效的技术来挖掘、分析客户数据，有利于实现实现精准营销，丰富页面的内容，拓展自身业务，提高客户交易的稳定关系，为用户提供数据服务，从而促进电商健康稳定发展。
参考文献
[1]庚炀.基于大数据的线上线下电商用户数据挖掘研究[J].中国经贸，2014（18）：119-119.
[2]刘昆.大数据模式的数据挖掘研究[J].电脑知识与技术：学术交流，2016，12（12X）：19-20.
[3]黄取治.大数据环境下O2O电商用户数据挖掘探讨[J].湖南科技学院学报，2015（5）：122-124.
（作者单位：青岛酒店管理职业技术学院）