Im Kontext des extremen Wettbewerbs im E-Commerce und der zunehmend fragmentierten Nutzerbedürfnisse war es schwierig, das traditionelle erfahrungsbasierte Betriebsmodell den präzisen und Echtzeit-Business-Bedürfnissen anzupassen. Der Aufstieg der Big Data-Technologie bietet einen Schlüsselweg, um dieses Problem zu lösen. Durch die Integration multidimensionaler Verhaltensdaten wie Browsing, Suchen, Kaufen, Bewerten usw. und die Kombination von maschinellem Lernen und Echtzeitanalysetechnologie wird ein Entscheidungssystem aufgebaut, das intelligente Empfehlungen, das Management des Nutzerlebenszyklus, die Optimierung von Lieferketten und andere Szenarien abdeckt. Ziel dieses Papiers ist es, die Kernanwendung von Big Data in der Analyse des Nutzerverhaltens im E-Commerce systematisch zu erkunden: Einerseits wird offengelegt, wie die Nutzerkonversion und -bindung durch datengesteuerte präzise Operationen verbessert werden kann, andererseits wird der praktische Wert in der Lieferkette analysiert, um Kosten zu senken und die Effizienz zu steigern sowie die Intelligenz der kommerziellen Entscheidungsfindung usw., um theoretische Unterstützung und praktische Referenzen für E-Commerce-Unternehmen bereitzustellen, um einen Wettbewerbsvorteil bei Daten aufzubauen.
Qian Deng (Mon,) untersuchte diese Frage.