[发明专利]一种面向品牌电商的大数据信息服务方法和系统

说明书

本发明涉及一种面向品牌电商的大数据信息服务方法和系统，所述的面向品牌电商的大数据信息服务方法包括数据对接、数据分析、统一建模、数据清洗、构建分析模型、挖掘深度商业价值。其优点表现在：打破商业数据方案的典型模式，整合企业内部和外部行业的全领域大数据，以更高的全局观视角来分析和挖掘数据价值，实现数据获取、清洗整理、分析和价值挖掘的一站式平台，从数据到价值，实现快速触达，大幅度提升整体商业智能的效率，为中高端品牌企业客户打造私有数据分析空间，可以实现高度定制化并有效保障数据隐私和安全性。

技术领域

本发明涉及大数据和信息处理技术领域，具体地说，是一种面向品牌电商的大数据信息服务方法和体统。

背景技术

电子商务的蓬勃发展让一大批企业走出了经营困境，进入了一个崭新的发展时期。企业在电子商务这一业态的环境中，逐渐赢得了口碑，忠诚的用户群体和品牌价值。电子商务的互联网化、信息化、数据化的本质特征驱动着这些品牌商家不断精益优化着自己的运营能力，否则就要被市场淘汰。有诸多的解决方案和系统被设计和开发出来，目的是能够为品牌商家提供数据服务，以便他们能够更好地经营自己的品牌、产品和市场。典型的解决方案有如下几类：

客户关系管理系统(CRM)，核心在于消费者用户行为分析和画像描绘。这一类系统往往是品牌客户的刚需，并且具有成熟的方法体系和模式。随着大数据和AI技术的兴起，经典的CRM也逐步融入了新的元素，比如海量客户信息的管理和智能检索，用自然语言处理技术来分析用户评论和消费体验，等等。

商务运营和智能决策支持系统，主要关注在市场营销、产品销售和物流配送，以及财务等方面的高效管理。同样随着大数据场景的不断丰富，这类系统也加入了很多智能化的元素，即通过算法来解决基于大数据的优化问题。

O2O场景驱动下的智能硬件和物联网解决方案。很多具有线下业务，比如门店的客户会把上线和线下业务场景打通。

以上方案的一个共性问题就是只将关注点或研究对象放在了品牌商家自有范围的数据和流程上，而没有放大到行业和领域的范围，也就是说忽视了大环境下的多元竞争关系。这对于高端的品牌商来说，在当今开放竞争和高速发展的市场环境下，并不能有效解决他们的痛点。

目前，品牌商在电子商务运营中的大数据整理分析和价值发现的问题，具体地讲包括如下几个方面：

1.品牌商的产品、业务运营和消费者体验数据的接入、管理和分析；

2.竞争对手的发展情报的收集和分析，以及对商业行为的洞察；

3.行业数据的收集、管理和分析，发现市场趋势和商业机会；

4.通过大数据和AI手段综合各方面的数据，发现规律和价值点。

以上这些问题的研究对象从品牌方自身，到竞争对手，再到整个行业，从一个全局视角审视商业态势，洞察市场机会，这里所面临的挑战是很大的，主要有：

1.数据来源广：除了品牌自有数据(通常是品牌自己系统内沉淀的数据以及电商平台上面积累的数据)之外，还要获取其他竞争对手的数据，以及行业相关数据(比如社交网络、自媒体渠道、公共媒体网站，等等)；有些数据是长期被忽略的但很有价值，比如在线客服聊天数据；有些品牌是国际品牌，所以还需要收集相关海外媒体的信息；

2.数据量大：与单个品牌相关的单一维度的数据每年就会产生几千万甚至上亿条，而这里所涉及的维度从十几个到几十个不等，再加上历史积累的数据，所以数据量非常庞大；

3.数据格式复杂：数据的格式不仅仅限于结构化、数字化的数据，还包括非结构化、自然语言形式的数据，以及多媒体数据，图片、音频、视频等；

4.数据信息量大：非结构化数据和多媒体数据包含的信息量比结构化、数字化的数据要大得多；这些信息都是隐含的，需要被挖掘；