大数据与人工智能技术在电商精准营销中的应用

刘鸿儒 谢秀娥 张梦 王艺凝

      【摘要】在数字经济可持续化发展的背景下，我国电子商务行业的市场竞争愈发激烈，以往电商行业所采用的粗放型营销模式存在投入与产出收益不佳的情况，无法适配消费者日益多元化、个性化的消费需求。大数据与人工智能技术的应用，可为电商行业营销模式的转型升级提供技术支持。本文深入探究了电商精准营销的内涵与特征，并提出大数据与人工智能技术在电商精准营销中的应用策略，旨在实现精准客群定位，促进企业经营效益与用户消费体验的协同提升。
      【关键词】大数据；人工智能；电商企业；精准营销；营销创新
引言
      在数字技术快速迭代的时代，电商行业已迈入数智化转型的关键阶段，数据资源也成为电商企业开展生产经营与市场竞争的关键要素。当下，消费者的消费行为以及需求偏好呈现出碎片化、个性化及动态化的发展趋势，这对电商企业的营销创新能力提出更高的要求。大数据技术具备海量数据采集、处理与分析能力，打破企业信息孤岛，捕捉消费者的线上行为轨迹与消费特征；人工智能技术的应用可实现对数据价值的深度挖掘及营销决策的智能化生成。大数据与人工智能的深度融合，能构建新型电商精准营销模式，为电商行业的高质量可持续发展提供理论支持。
一、电商精准营销概述
      电商精准营销是以消费者的真实需求为导向，利用大数据技术、人工智能技术等新型技术，对电商平台中的用户数据、交易数据等关键数据信息进行采集分析、深入解读。进而深入了解目标用户群体的消费特征、偏好习惯以及潜在需求，满足电商企业对用户市场的精细化划分需求，帮助电商企业实现对电商营销内容的个性化定制、营销投放渠道的精准选择，推动电商营销模式从被动信息推送向主动需求适配转变，提升消费者的购物体验及对平台的认同感。
      与传统营销模式相比，大数据与人工智能技术支持下的电商精准营销具备四大突出特征，具体如表 1 所示：

二、大数据与人工智能技术在电商精准营销中的应用策略
      （一）精准客群定位，构建多维度动态用户画像
      用户画像是电商企业开展精准营销的重要基础，电商企业借助大数据与人工智能技术，搭建全维度、动态化、可迭代的用户画像体系，精准把握用户消费特征与实时需求变化。
      首先，在数据采集环节，企业可通过大数据技术实现多源数据的整合采集，将平台内部的浏览轨迹、购买记录、收藏加购等结构化数据，与社交媒体互动、直播观看等非结构化数据进行融合，并结合物联网、地理位置等技术采集场景化信息，形成包含用户静态属性、行为特征、情感偏好的数据资源库。
      其次，在数据处理与分析环节，企业运用机器学习算法对多源数据开展深度清洗、聚类分析与标准化标签处理，借助逻辑回归、K-Means 聚类等模型完成用户群体的精细化分层，挖掘潜在消费需求与行为规律。与此同时，企业可利用流处理技术实现用户画像的实时更新，根据用户限时抢购、新品检索等即时行为动态调整标签体系，推动客群定位从模糊群体划分转向精准个体识别。
      最后，企业还可通过知识图谱技术搭建“用户—商品—应用场景”的关联网络，进一步拓展用户画像的维度，为后续精准营销活动提供可靠的客群依据。
      （二）构建共创生态，用户价值与营销价值的双向赋能
      电商企业在精准营销环节中实现大数据技术与人工智能技术的融合应用，可促进用户价值与营销价值的高效率转化。
      一方面，电商企业可利用生成式人工智能技术，搭建轻量化的用户内容共创平台，有效降低用户平台参与的内容创作门槛，鼓励用户利用智能工具生成开箱体验、场景搭配等多元化 UGC 内容。与此同时，电商企业可利用大数据技术对平台共创内容需求偏好、行为标签进行提取，为电商企业营销策略的调整优化提供数据参考。
      另一方面，电商企业搭建针对用户共创的激励与价值反馈机制，利用大数据技术精准分析营销策略的传播效率、引流效果，针对高价值营销共创用户给予专属权益、积分积累等激励。与此同时，电商企业也要将优质的 UGC 内容纳入平台智能推荐机制中，利用人工智能算法实现对相关内容的精准推送，在强化系统平台用户参与感与归属感的前提下，为电商平台品牌建设与传播提供系列营销素材。例如小红书平台，通过鼓励用户生成优质内容，并利用大数据和人工智能技术进行精准推荐，不仅提升了用户的参与度，还为品牌营销提供了丰富的素材，实现了用户与平台的共赢。      
      （三）人机协同创作，实现营销内容的个性化与高效化
      营销内容与目标用户的精准化匹配，可提升电商企业的营销转化效果，帮助电商企业利用人工智能与大数据技术实现营销内容的精准投放，确保电商营销方案设计充分契合不同目标用户的习惯特征。
      第一，内容创作环节。电商企业可利用大数据技术与人工智能技术，对目标用户群体的兴趣特点、情感诉求等数据进行采集整理，继而生成适配不同人群的营销广告、商品推广话术等。例如，面向年轻消费群体，电商企业可自动化生成更加潮流化的营销方案，而面对中老年群体，电商企业则需要采用更加简洁易懂的营销表述模式。此外，电商企业也可利用人工智能技术分析平台用户审美偏好及商品特性，并在平台中自动生成图文、短视频等营销内容，调整与优化视觉表达与呈现效果。
      第二，内容投放环节。电商企业可利用大数据技术对各个平台的用户结构、流量特征等数据进行深度解读，明晰电商营销方案在不同线上平台销售渠道的受众差异，实现营销渠道与营销内容的精准化匹配。与此同时，电商企业也可利用人工智能技术对营销传播效果进行预测分析，确定不同用户群体的营销形式以及营销内容投放时段。例如，针对职场人群，电商企业也可在通勤时段为其推送短视频内容，而在晚间休息的时间段，电商平台可向用户投放图文信息内容，确保电商营销方案投放的精准性、有效性。例如淘宝平台，通过大数据分析用户的浏览和购买历史，为用户精准推送个性化的商品推荐和营销内容，提高了用户的购买转化率。
      （四）搭建智能交互服务，实现服务与营销的深度融合
      电商企业为进一步提升平台用户的应用体验，增强电商品牌的用户黏性，需要搭建智能交互服务体系，实现电商服务与营销策略制定的深度融合。
      电商企业可利用大数据技术与人工智能技术搭建智能客服系统，满足平台用户 24 小时不间断的智能应答与问题解决，在确保为用户提供针对性的问题解决方案的前提下，适当为用户推送营销商品，增强平台用户黏性。
      电商企业可利用人工智能技术开展互动式营销活动，利用电商平台、社交渠道推出答题领券类趣味化小游戏。在提升用户参与度与活跃度的前提下，实现对目标用户兴趣偏好数据的采集分析，为后续精准营销方案设计提供支撑。
      此外，电商企业也可利用人工智能技术以及大数据分析技术，对于用户与客服对话中的情感倾向，精准识别用户的负面情绪与潜在需求。针对高满意度的平台用户进行复购引导以及关联营销，而针对存在潜在流失风险的用户群体，电商企业可推送针对性优惠与客服专属服务，通过实现服务场景与营销场景的深度融合，有效提升电商精准营销质量。
      （五）智能决策赋能，提升电商企业资源配置效率
      电商企业可利用大数据与人工智能技术为精准营销策略制定提供技术支撑，提升精准营销资源配置的合理性。
      首先，在营销方案策划环节中，电商企业可利用大数据技术对历史营销数据、竞品策略等关键数据信息进行综合性分析，对不同营销方案实施效果的精准预测，为营销方案的设计与选择提供参考依据。
      其次，在营销方案落实与优化环节中，电商企业可利用大数据技术对营销方案实施过程中产生的数据信息进行监测与分析，一旦发现转化率降低、点击量不高等情况，结合人工智能技术对营销策略进行调整与优化，确保电商企业精准营销方案实施的有效性。
      最后，在营销资源统筹配置环节，电商企业可利用人工智能技术对精准营销方案预算费用进行合理分配，将更多的资源与费用投入到高转化、高回报的营销环节中。
      （六）技术融合防控，保障精准营销合规开展
      电商企业在营销方案实施过程中，不可避免会面对交易欺诈、用户信任等风险挑战，企业可利用大数据技术与人工智能技术，搭建全流程覆盖的风险智能化管控体系，为电商精准营销活动开展提供保障。
      首先，电商企业可利用大数据全生命周期管理体系，对数据信息的采集、存储以及传输环节进行实时化监控，并利用加密技术、访问控制技术等技术，有效避免出现数据泄露或被滥用的情况。与此同时，电商企业在制定精准营销方案时，需要严格遵循国家法律条例，确保在获取数据信息前履行告知与同意义务，要确保数据应用的合规性。
      其次，电商企业可利用机器学习算法对用户交易行为中的异常特征进行分析，针对用户可能出现的高频小额订单、虚假收货信息等异常交易特征，识别出平台用户可能出现的恶意刷单、交易欺诈等行为，继而及时采取相应的防控措施，确保营销资源投放的真实有效性。与此同时，为确保算法公平性，电商企业可利用人工智能技术搭建算法审计机制，定期对推荐算法、定价算法等进行公平性检测，确保算法决策的公平公正性，确保用户权益的合法性。
      最后，电商企业可搭建技术审核与人工复核相结合的防控机制，利用人工智能技术对生成的营销内容进行真实性检验，避免电商企业出现虚假宣传以及误导性内容，维护平台用户的信任。
三、结语
      总而言之，在电商精准营销方案设计中，大数据与人工智能技术的综合应用，可帮助电商企业搭建多维动态的用户认知体系，实现用户画像的精准化，有效提升电商营销转化效率，满足消费者的个性化消费需求。在电商行业未来发展过程中，大数据与人工智能在电商精准营销中的应用需向深层次、精细化方向发展，实现对电商新业态的深度融合，帮助电商企业在市场竞争中形成可持续的竞争优势。
参考文献
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