2023年电子商务大数据心得体会(优秀10篇)

心得体会可以是文字、图片、音频等形式，通过多样化的方式呈现个人对事物的理解和感悟。写心得体会时要注意总结客观规律和经验教训，对未来的发展和提升提出有价值的建议。以下是一些心得体会的例子，希望能为大家写作提供一些参考和启示。

电子商务大数据心得体会篇一

数据采集心得体会在电子商务行业的应用是一项重要的任务。数据采集是指通过不同的手段和工具收集、整理和分析大量的数据，以获取有关目标受众、市场需求、竞争对手和产品情况等方面的信息。以下是我在数据采集工作中的心得体会。

第一段：明确数据采集目的和方法。

在开始数据采集之前，首先要明确采集的目的和方法。不同的目的需要采用不同的方法，例如，如果我们的目的是了解目标受众的偏好和购买习惯，我们可以通过市场调研和用户调查收集数据；如果我们的目的是了解竞争对手的产品和服务，我们可以通过竞争情报和分析工具来获取相关数据。明确数据采集目的和方法有助于我们更有针对性地进行数据采集工作。

第二段：选择合适的数据采集工具和技术。

数据采集过程中，选择合适的数据采集工具和技术对于提高效率和数据质量至关重要。现代技术为我们提供了多种数据采集工具，例如网络爬虫、数据抓取工具和大数据分析工具等。根据采集的需求和资源情况，选择合适的工具和技术可以大大提高数据采集的效率，并确保数据的准确性和全面性。

第三段：建立科学的数据采集流程。

在进行数据采集的过程中，建立科学的数据采集流程是非常重要的。一个良好的流程可以保证数据采集工作的有序性和标准化，降低错误和漏洞的发生。建立数据采集流程需要考虑数据源的选择、数据采集的时间和频率、数据采集的标准和评估等方面。通过严格的流程控制，可以确保数据采集的质量和可靠性。

第四段：合理分析和利用采集到的数据。

进行数据采集的目的不仅仅是为了收集大量的数据，更重要的是分析和利用这些数据。通过数据的分析和利用，我们可以获取市场的趋势和需求，做出更准确的决策。同时，数据采集工作也可以为公司提供了解客户需求和评估产品效果的机会。因此，在进行数据采集工作的同时，我们也要注重数据的分析和利用。

第五段：不断改进和优化数据采集工作。

数据采集是一个不断改进和优化的过程。随着技术的发展和市场的变化，我们需要不断地更新和改进数据采集的方法和工具，以适应新的需求和挑战。同时，我们还需要关注数据采集结果的反馈和评估，以了解数据采集工作的优势和不足之处，并根据反馈进行相应的改进。只有不断地改进和优化数据采集工作，才能使数据采集在电子商务行业中发挥最大的作用。

综上所述，数据采集在电子商务行业中具有至关重要的作用。我们应该明确数据采集目的和方法，选择合适的数据采集工具和技术，建立科学的数据采集流程，合理分析和利用采集到的数据，并不断改进和优化数据采集工作。只有这样，我们才能为电子商务行业提供可靠的数据支持，帮助企业做出更准确的决策。

电子商务大数据心得体会篇二

随着互联网的快速发展，电子商务成为了商业模式的一种重要形式。而在电子商务中，数据采集则扮演着关键的角色，它可以帮助企业了解消费者需求、优化产品设计和提升销售效率。本文将分享我在数据采集方面的一些心得体会，并探讨其在电子商务中的应用。

第一段：数据采集的重要性。

数据采集是指通过各种渠道和方式收集、整理和分析各种与业务相关的数据。这些数据主要包括用户行为数据、产品数据和市场数据等。这些数据对企业发展和决策起到至关重要的作用。通过数据采集，企业可以了解消费者的兴趣和需求，从而优化产品设计和服务，提升用户体验。同时，数据采集也能够帮助企业了解市场的趋势和竞争对手的动态，为企业的战略决策提供有力支持。

第二段：数据采集的方法与工具。

数据采集的方法与工具种类繁多。常用的数据采集方法包括在线调查、用户访谈、观察研究、实验研究等。在线调查是一种常见的数据采集方法，通过设计问卷并向目标用户发放，以收集用户对产品和服务的反馈。此外，用户访谈可以深入了解用户需求和行为，观察研究能够直接观察用户在使用产品时的行为和反应。而实验研究则可以通过控制变量的方式，观察和分析不同因素对用户行为的影响。在数据采集的工具方面，常见的有GoogleAnalytics、可视化分析工具等，这些工具能够帮助企业方便地收集、整理和分析大量的数据。

第三段：数据采集的挑战与应对。

在进行数据采集的过程中，我们也会面临一些挑战。首先是数据隐私和安全的问题。在收集用户数据时，企业需要充分考虑用户的隐私权和数据安全，合理使用用户数据，不得泄露或滥用用户信息。其次是数据的准确性和完整性问题。数据采集需要保证数据的准确性和完整性，避免因数据错误或遗漏而导致分析得出错误结论。另外，数据采集还需要解决大量数据的存储和处理问题，确保数据的安全和可用性。

第四段：电子商务中的数据采集应用。

在电子商务领域，数据采集在产品设计、用户体验和销售等方面起到重要作用。通过数据采集，企业可以了解用户对产品的需求，进行产品定位和设计，提升产品的市场竞争力。同时，数据采集还可以帮助企业了解用户的购买行为和偏好，优化用户体验和提供个性化服务。通过分析用户行为数据，企业可以了解用户的购买习惯和喜好，以此为基础开展精准营销和增加销售额。

第五段：结语。

数据采集是电子商务中不可或缺的一环，它帮助企业了解用户需求、优化产品设计和提升销售效率。在进行数据采集时，企业需要综合运用不同的方法和工具，充分保护用户隐私和数据安全。而电子商务中的数据采集则涉及产品设计、用户体验和营销等各个方面，只有通过数据采集，企业才能够更好地了解用户需求，优化产品和服务，提升竞争力。

(Wordcount:389)。

电子商务大数据心得体会篇三

如今，随着互联网的飞速发展，商务活动正逐渐从传统的线下进行转向线上。越来越多的企业开始意识到商务数据的重要性，并投入大量资源进行数据的收集和分析。商务大数据分析正是以海量数据作为基础，利用先进的数据分析技术和算法，为企业提供决策支持和市场洞察。商务大数据分析的意义在于帮助企业了解市场需求、预测趋势、优化运营和制定战略，进而提高企业的竞争力和经济效益。

商务大数据分析面临诸多挑战，其中之一是数据的复杂性。大数据的多样性、实时性和高速性给数据的分析带来了很大的困难。为了解决这个问题，我们可以利用大数据技术和工具对海量数据进行存储和处理，以提高数据的分析效率和准确性。

另一个挑战是数据的质量。商务数据的质量直接影响着分析结果的可靠性。为了解决这个问题，我们首先需要确保数据采集的准确性和完整性。其次，在数据分析过程中，我们要对数据进行清洗和规范化，排除数据中的噪声和不一致性，确保分析结果的准确性。

此外，商务大数据分析还需要人才和技术的支持。企业需要培养专业的数据分析师团队，他们具备数据科学和统计学等领域的专业知识，并能够熟练运用各种大数据分析工具和算法。同时，企业还需投入资金和资源，引入先进的技术和设备，不断创新和优化分析方法和模型。

商务大数据分析为企业带来了许多好处和应用。首先，通过对市场和客户数据的分析，企业可以了解市场需求、消费趋势和客户偏好，从而有针对性地开展产品开发、营销和服务。其次，商务大数据分析可以帮助企业发现潜在的商机和风险，预测市场趋势和竞争动态，从而制定更明智的决策和战略。

此外，商务大数据分析还可以优化企业的运营和生产效率。通过对供应链和生产数据的分析，企业可以发现瓶颈和问题，并及时采取措施进行优化和改进。商务大数据分析还可以帮助企业降低成本、提高质量和效益。

随着技术的不断发展和创新，商务大数据分析将越来越普及和深入。未来，商务大数据分析将更加注重实时性和个性化，通过对实时数据的分析，企业可以及时调整决策和战略。同时，商务大数据分析也将更加注重个性化的应用，通过对个人用户数据的分析，企业可以提供更好的个性化产品和服务。

另外，商务大数据分析还会与其他领域进行深度融合。例如，与人工智能和机器学习的结合可以让商务大数据分析更加智能和智能化，提高分析的准确性和效率。与区块链的结合可以更好地保护用户隐私和数据安全。

第五段：结论（200字）。

商务大数据分析是当下和未来的趋势，对企业的发展和竞争力至关重要。企业可以通过克服数据的复杂性和质量问题，投入人才和技术资源，摸索适合自身的分析模型和方法，最大化商务数据的价值。只有不断学习和创新，抓住商务大数据分析带来的机遇，企业才能在市场竞争中脱颖而出，取得更大的成功和发展。

电子商务大数据心得体会篇四

根据区人大常委会20**年工作计划安排，6月下旬，区人大法工委在常委会副主任王建华的带领下，对我区城市管理工作情况进行了调研。调研组实地视察了城区劳动路、青年路、横街路等路段，了解城区基础设施、市容环境卫生、交通秩序等方面的管理情况。详细听取了区府办、区住房和城乡建设局、区行政执法分局的有关汇报，召开了由黄岩公安分局、区环境保护局、区水利局、区卫生局、黄岩工商分局、东城街道办事处等相关部门及部分区人大代表参加的座谈会，征求了对城市管理工作的意见和建议。在此基础上，法工委进行了认真的梳理和分析。现将调研情况报告如下：

一、基本情况。

1、进一步加大宣传教育，营造全民参与氛围。市民既是城市的主体，也是城市管理的主体，市民素质的高低直接决定了城市管理的方式和成效。市民的卫生习惯、文明意识、法制观念是城市管理的重要因素，因此，要切实加大对城市管理的宣传教育力度，下大力气努力提高市民的素质。尽管这是个漫长的过程，但是必须加以规范和引导。一方面要提高执法者本身的素质，法律再完善没有良好的执法者和良好的执法环境也不能管理好城市；另一方面要深入开展文明市民教育活动，提高人民群众的素质，积极引导市民加强自我约束、自我教育、自我管理，努力增强市民参与城市管理的责任感，形成全社会齐抓共管的良好氛围。

2、进一步加强城市基础设施建设，不断提升城市功能作用。要加强规划执法管理。充分发挥规划在城市建设和管理中的龙头作用，在制定和执行规划时通盘考虑市区市容市貌、环境卫生和城市功能问题，同时，要注重维护规划的严肃性和连续性，加大规划执法力度，确保规划有效实施。要完善市政基础设施建设。加大对共享率高、集中体现民生的老城区、社区的基础设施建设的投入，逐步推进旧城改造工作，全面推进农贸市场升级改造建设，切实解决马路市场、停车难等问题，增强城市服务功能。要探索城市管理市场化运作。探索将城市绿化养护、环境卫生保洁、市政设施维护、户外广告等实行市场化改革，实行管建分离、管养分开，通过招标选择专业公司或社会组织进行维护，努力形成规范有序的良性运行态势，减轻行政执法压力。

3、进一步发挥行政执法职能，扎实推进城市管理工作。要坚持堵疏结合的原则，加强对流动设摊、占道经营现象的专项整治，规范马路市场，引导流动摊点集中设置；探索完善渣土管理长效机制，创新执法手段，从严从重查处渣土违规处置行为；加强对违章建筑、户外广告、餐饮业的管理，及时制止扰民现象的发生。针对违章建筑等“顽症”，应树立“源头管控”理念，切实采取有效措施把违章建设控制在源头上，消灭在萌芽中，以降低执法成本，提高执法效能。

4、进一步整合资源，建立健全执法联动机制。要建立城市管理重大事项协调机制，定期或者根据专项整治工作的需要召开综合执法联席会议，围绕城市管理中的重点难点问题展开研讨，通报和交流执法工作情况，协调处理执法争议。要建立信息资源共享机制与信息互通平台，通过建立相关信息库，真正做到互联互通。要建立城市管理行政执法配合协作机制，进一步完善城市管理制度体系，积极探索有利于深入推进城市管理的新机制、新办法。针对牵涉面广，单一执法很难奏效的违法行为，实施联合执法，形成高效联动、相互渗透、齐抓共管的良好格局。

电子商务大数据心得体会篇五

所谓电子商务，指的是以现代计算机网络为平台，使商业交易只需通过互联网即可完成，电子商务的对象包含消费者与企业，使消费者和企业、企业与企业在互联网开放的平台中进行双向互动，并促成双方的交易与合作[1]。与传统商业模式相比，电子商务的最大特点是使商业跨越时间与空间的界限，所有的商务活动都可以通过互联网来实现。

1.2数据库技术。

简单来讲，数据库技术就是对数据进行处理与应用的一门技术，为了实现这一功能，数据库技术往往需要数据模型、数据库系统以及练习分析处理等信息技术支撑。

电子商务大数据心得体会篇六

1.客户满意度。电子商务带动了物流快递行业的快速发展，快递企业的客户忠诚度也面临着很多问题。电子商务的一大特点是信息传播速度很快，一旦出现负面信息就会迅速传播开去。因此快速企业的危机公关处理非常关键，企业在运营过程中总会出现一些问题，但是如果快速企业对客户的抱怨等处理不当，可能影响到客户对该企业的满意度，进而影响到客户的忠诚度。

2.客户价值观。商品价格是快递企业在市场竞争中的有力武器。在电子商务环境下各种商品的价格更加透明，各企业之间的价格战也更加激烈。快递企业都希望通过合理的价格吸引更多的顾客，以此提高企业的市场竞争力。但在社会不断发展的过程中，网购客户的消费观念也在逐渐发生变化，一些客户不再只关注商品的价格，反而更看重快速服务的质量。如何正确理解客户的价值观，并通过个性化的客户价值服务提升客户忠诚度是快递企业面临的一大难题。

3.服务质量。在电子商务环境下网上购物量逐年增加，快递的数量也在迅速增加。但由于一些快递企业的管理制度不健全、导致快件丢失、损坏或者延误等情况，严重影响了快递服务质量，进而影响到客户忠诚度。

4.客户的信任。电子商务环境下传统的广告宣传方式对顾客的吸引力已经没有那么巨大，更多的人回利用口耳相传的宣传方式。例如，我国民营快递企业中的顺丰快递，迄今为止从来没有做过任何广告，价格在同行业中也相对较高，但该企业专注于踏实做好每一笔快递交易，通过高质量的服务取得了很多客户的信任，凭借在消费者中树立的良好口碑，顺丰快递也迅速占领了快递市场。

5.收件方的影响。在电子商务环境下很多网络买家即收件方会根据自己的喜好选择快递公司，在选择快递公司方面他们有更多的自主权，并且参入度越来越高，收件方的满意度对快递公司客户忠诚度的影响越来越大。如果快递公司送件人员的服务态度不好，会影响到收件方的满意度，收件方不满意快递服务会要求发件方更换快递公司，这也在很大程度上影响到客户对快递企业的忠诚度。

1.利用信息网络建立客户关系管理系统。快递企业在电子商务环境下提高信息化管理水平十分关键。管理者应该利用信息网络建立高效的客户关系管理系统（crm），通过客户关系管理系统这种信息化平台，可以为顾客提供各种便捷的自助服务，包括网上支付、快件查询等。crm能够自动管理顾客信息，并且为客户提供一些建议和需求，便于企业和客户之间进行交流沟通，企业内部资源也可以实现共享，以达到客户价值最大化的目的，进而实现低成本、高质量和个性化的快递服务模式。

2.重视交流沟通以提高客户满意度。客户满意度是影响客户忠诚度的重要因素。客户满意度反映了客户对快递企业提供服务的认可程度，快递企业要提高客户满意度应该保障为客户提供的服务优质高效，注重和客户之间的交流沟通，通过满意度调查等方式，了解客户的各种需求，以此开发客户满意的个性化服务模式。

3.大力提高快递服务质量。服务质量是间接影响到客户的忠诚度，客户对快递服务质量的感知影响到其对服务质量的满意度，进而影响到客户的其他行为。快递企业通过提高服务质量的方式，能够有效提高客户满意度，从而达到提高客户忠诚度的目的。快递企业的每一位员工都应该树立为客户提供优质服务的理念，让客户有愉悦便捷的服务体验。那些接受过优质服务并感到满意的客户，不仅会保持忠诚度，还会介绍自己的朋友、亲戚等，也间接成为快递企业市场推广的宣传人员。

客户忠诚度是制约快递企业发展的重要因素之一，快递企业应该充分利用信息科学技术，建立高效的客户关系管理系统，重视交流沟通并且大力提高快递服务质量，以此有效提高客户忠诚度和企业市场竞争力。

电子商务大数据心得体会篇七

随着互联网的快速发展，电子商务在现代商业中扮演着越来越重要的角色。而数据采集作为电子商务中的关键步骤之一，也逐渐成为企业运营中不可或缺的一环。在数据采集的过程中，我积累了一些宝贵的心得体会。本文将从数据采集的重要性、数据的类型、数据采集技巧和数据处理过程等几个方面来探讨这一主题。

首先，数据采集在电子商务中的重要性不可忽视。电子商务的核心在于通过信息的流动来实现交易的过程，而数据采集正是这个过程中先决条件之一。数据采集可以帮助企业了解消费者的需求和偏好，进而进行更准确的市场定位和产品推广。同时，数据采集还可以帮助企业分析销售情况、优化供应链、提升用户体验等，以实现企业的长期发展目标。因此，在电子商务中，数据采集是至关重要的一环。

其次，数据的类型和来源多种多样。在数据采集的过程中，我们需要了解不同类型数据的特点和来源。常见的数据类型包括用户行为数据、交易数据、用户画像数据等。用户行为数据主要来自于用户在网站浏览、搜索、点击以及购买等行为中产生的记录。交易数据则是指用户在电商平台进行实际交易所产生的数据，如订单信息、支付信息等。用户画像数据是通过各种方式搜集用户基本信息、兴趣偏好等生成的用户画像。了解数据类型和来源的多样性，有助于我们更加全面地进行数据采集和分析。

此外，在数据采集的过程中，掌握一些数据采集技巧是非常有帮助的。首先，需要合理选择数据采集工具和技术。市面上有很多数据采集工具可供选择，如谷歌分析、百度统计等，企业可以根据自身需求选择适合的工具。其次，需要根据具体目标设定合理的采集指标，避免盲目地搜集数据。同时，还要保证数据的准确性和可靠性，避免数据的误差和漏洞。最后，在数据采集过程中要时刻关注用户隐私问题，确保数据采集过程合法合规。

最后，数据采集之后的处理过程同样重要。采集到的大量数据需要经过整理、分析和应用，才能为企业带来更大的效益。首先，需要对数据进行清洗和筛选，以保证数据的质量和可用性。其次，通过数据分析来发现用户的购买行为、偏好和需求，从而制定更精准的营销策略。最后，将数据应用于实际运营中，比如个性化推荐、快速响应用户需求等，以提升企业的竞争力和用户体验。

综上所述，数据采集在电子商务中的重要性不可忽视。在数据采集的过程中，我们需要了解不同类型数据的特点和来源，掌握一些数据采集技巧和注意事项，并在数据采集之后进行有效的处理和应用。通过这些实践和总结，我们可以更好地利用数据来优化企业运营和用户体验，实现电子商务的长期发展目标。

电子商务大数据心得体会篇八

商务大数据分析是指通过对海量的商业数据进行收集、整理、分析以及挖掘，从中获得有关商务运营的有价值信息，并为商务决策提供支持和指导。在当今信息经济时代，数据早已成为了生产和经营的重要资产之一。在我长期从事商务领域工作的过程中，我深切体会到大数据分析在商务决策中的重要性，从中也得出了一些心得体会。

第二段：数据收集的重要性。

商务大数据分析的第一步就是数据的收集。在这个信息化时代，获取数据已经变得相对容易，然而，收集到的数据要想在大数据分析中发挥作用，就需要具备以下几个特点：数据的准确性、完整性、多样性以及实时性。在实际操作中，要做好数据收集，需要与各个环节的相关人员建立良好的沟通和合作关系，确保数据的有效性和及时性。

数据分析是商务大数据分析的核心，也是商务决策的重要依据。数据分析需要借助一些工具和方法，如数据挖掘、统计分析、机器学习等。在数据分析过程中，我发现有三个方面是特别重要的：第一是数据清洗和预处理，即对收集到的数据进行筛选和处理，去除冗余数据和异常数据，确保数据的质量；第二是数据的可视化和呈现，通过图表、报告等方式将数据转化为直观、易懂的形式，帮助决策者更好地理解和利用数据；第三是数据挖掘和建模，通过不同的算法和模型，挖掘数据背后的规律和关联，为商务决策提供科学的依据。

第四段：数据应用的广泛性。

商务大数据分析并不仅限于特定的行业或领域，它在各个行业都有着广泛的应用。以零售业为例，通过对消费者购买数据的分析，可以了解消费者的购买偏好和行为习惯，进而制定相应的营销策略；再以金融业为例，通过对客户的信用记录和交易数据的分析，可以判断客户的信用风险和需求，提供个性化的金融服务。商务大数据分析在提高商业运营效率、优化决策、降低风险等方面都具有积极的作用。

第五段：挑战与未来。

虽然商务大数据分析在商业运营中有着广泛的应用，并带来了很多好处，但也面临着一些挑战。首先是数据安全和隐私保护问题，大数据分析涉及到大量的个人和商业信息，必须遵守相关法律法规，合理使用数据。其次是人才的问题，商务大数据分析需要有一定的统计学、计算机和商务的知识背景，这对于招聘和培养人才提出了更高的要求。未来，随着技术的进步和商务运营的不断发展，商务大数据分析将会得到更广泛的应用，并不断取得突破和创新。

总结：

商务大数据分析是一个综合性的工作，需要多学科、多领域的知识和经验综合运用。在实践中，我深切体会到了数据收集的重要性、数据分析的核心作用、数据应用的广泛性，也意识到了商务大数据分析所面临的挑战和未来的发展方向。只有不断学习和实践，不断积累和总结经验，我们才能更好地应对商务大数据分析带来的机遇和挑战。

电子商务大数据心得体会篇九

随着数据库技术的快速发展，在电子商务行业中的重要性将更加突出，越来越多的学者以及商务人才把电子商务的发展瞄准数据库技术市场。学者认为，现代电子商务信息系统应按照“以客户为中心”的商业理念，建立系统高效的应用模块，要求数据库能够营造出可以与用户双向交流互动的环境，基于此，现代互联网也给企业与用户双向互动提供便捷通道，比如通过internet能够实现one-onemarkting以及one-onebusiness，最终达到e-business的目标。因此现代数据库技术在商务运作中发挥着不可替代的重要作用，使电子商务的运营更加顺畅。随着电子商务的逐渐完善，电子商务对信息处理的要求在不断提高，这就需要数据库技术适应电子商务的发展需求，朝着相应的方向不断发展，以期为现代电子商务提供更好的服务。基于电子商务的发展现状及发展前景，要求数据库技术为电子商务提供更加便捷的交易通道，使企业与个人、企业与企业之间的交流更加方便[5]。因此，在电子商务的未来发展中，数据库技术应着眼于web。在web的基础上，通过odbc与cgi的连接、html之间的连接，从而形成一个新型的数据库技术体系。在web的开发上，智能化的编程语言将不断优化数据库处理界面，使数据库智能语言系统得到完善。与此同时，随着现代asp以及ado等技术在电子商务中的广泛应用，在未来的数据库建设中，将着眼于交互数据的建设，借助java编程软件，使交叉数据系统得到完善。总的来说，现代互联网的快速发展，势必对电子商务的发展带来新的机遇，也为数据库技术提出了新的要求，尤其是数据库技术衍生出的人工智能技术以及万维网的有效结合，因此数据库技术的发展方向应始终跟随电子商务发展的脚步，通过不断提高数据库功能，使数据库技术为电子商务提供强大的支撑。相信在未来电子商务运行中，利用数据库技术，使电子商务过程更加便捷，对数据的处理也将变得更加便捷。

5结语。

总之，现在电子商务正在蓬勃发展，在电子商务运作中，数据库技术为电子商务提供良好的支撑，通过对互联网信息进行收集、分析与存储，使电子商务过程更加合理，促进现代电子商务的不断发展。所以，在未来，应不断创新与完善数据库技术，使数据库对电子商务的支撑作用更加突出。

[参考文献]。

电子商务大数据心得体会篇十

随着互联网技术的不断发展和普及，电子商务开始挑战着传统商业交易模式而成为一支重要的市场力量，影响着世界经济的发展进程。电子商务是以互联网为交易平台的新型商业模式，从上世纪90年代出现开始，其发展势头一直非常迅猛。在充分利用互联网资源的情况下，电子商务具有传统商业模式不可比拟的优势，它能够实现跨地区、全天候的营业，商品种类齐全、便于检索、费用低，而且能够为消费者提供个性化的服务，这些都是电子商务生于互联网的独特优势。

电子商务c2b（customertobusiness）的模式滥觞于美国，这种模式主要是通过联合众多零散的消费者使其成为一个大型的采购集团，以获得比单个主体采购更低的价格来购买一件商品，很好地改变了b2c模式中单个消费者的弱势地位，是消费者节约了购买成本[1]。现阶段c2b模式中主要可分为以下几种子模式：

（一）c2b预售定制模式。

在这种模式中生产和销售环节实现了顺序的颠倒，企业是在事先收集消费者需求的基础上再进行生产的，很多企业利用这种模式在进行商品销售之前就已经获得了一部分资金，也在很大程度上降低了粗存率带来的消极影响。这种模式的典型代表如各种团购网站和阿里系的聚划算都属于此，商家在受到大批订单之后再进行生产、备货或者提供各种服务准备。若在规模方面对于这种预售定制模式进行控制，就变成了我们经常所谓的“饥饿营销”，很著名的一个例子就是小米手机的成功，在这种“饥饿营销”的预售模式中，小米手机不仅事先获得了一部分生产资金，同时也实现了很好地市场营销[2]。

（二）c2b模块定制模式。

这种c2b模式主要是为了满足特定群体的个性化需求而形成的一种模式，具有很强的市场目标指向性，通常市场营销的成功率会比较大。比较典型的如海尔家电定制服务、青橙手机等都在尝试这样的服务，消费者在下单时根据自己的需求而对于产品的部件性能进行选择组合，然后厂家根据订单内的组合要求进行生产。但是这种模块组合的c2b模式对于企业生产线的生产效率要求较高，而且这种所谓的功能组合其实也没能真正地融入消费者的意见，消费者的选择只不过是在厂家给定的范围内对已有功能进行排列组合，这也是受到了快速满足消费者需求的客观条件的限制。

（三）c2b众筹定制模式。

这种c2b模式实际上是企业为了扩大市场吸引力和影响力实行的一种营销策略，就是将市场中潜在的消费者的想法和创意筹集起来，并经过科学合理的实验和设计将有效的想法和创意吸收到产品的生产过程中，以此实现消费者参与产品的生产和设计。小米手机的成功实际上也在很大程度上受益于这种c2b的营销模式，通过在产品的研发中实现和“米粉”的互动，将他们对于小米手机未来的想法和性能需求手机起来，并在充分利用互联网参与投票的过程中实现自己想法的表达和人人的参与[3]。其实无论是预售定制、模块定制、还是众筹定制，都是企业在满足消费者个性化需求的同时又兼顾生产成本的做法，即是在满足一部分特定人群特殊个性化需求的同时，最大程度上降低生产成本。

从以上我们的论述中还可以发现这三种c2b模式的实行都需要消费者的主动参与，但是这种消费者的参与是需要企业花费较大精力才能实现的，这势必会给企业在成本方面造成负担。但是在大数据时代的影响下，我们可以充分利用分析这些收集来的大数据，实现“大数据定制”的c2b模式，这种模式实际上就是在充分分析收集来的海量数据的基础上，挖掘出对企业有价值的信息，通常是消费者的消费习惯、方式和特点，然后整合利用各种社会资源根据在大数据中提炼出的有用信息进行产品的生产。

对于“大数据定制”的c2b模式需要企业具备以下四个条件，首先是要能够收集到海量的用户信息、包括购物习惯、方式等等；其次要具备能够对这些数据进行充分科学分析的技术能力，实现对信息的高效处理[4]；第三要能在技术能力的支持下从海量的大数据中筛选出对企业有价值的信息，以指导企业的生产，避免无用信息对企业生产判断的干扰。在这种大数据资源和技术能力的运用下企业能够有效地实现对消费者信息的.分析，在避免花费大量人力、物力资源的条件下使消费者被动地参与到了企业生产的规划当中。既能提高企业的市场占有率，扩大商品的销售，同时也能更好满足消费者的需求，提高消费者的消费体验[5]。

这种“大数据定制”模式的产生就是大数据技术对于电子商务c2b模式的影响，但是能够实现这种大数据技术利用的企业却并不多，阿里巴巴集团算是其中之一，因为在它有着中国最大的电子商务交易平台，在这个平台体系内每天都会产生大量的用户交易数据信息，阿里集团就充分利用这点优势对用户的数据进行了收集，包括用户的搜索记录、成交记录、浏览记录、评价信息、浏览时间等，同时包括用户的年龄、地域、性别等数据信息都被其后台所收集起来，通过此企业为每个用户都建立了相关的数据分析肖像，然后将这些分析结果要么自己充分利用，要么将其提供给相关的企业以指导他们在阿里平台上的广告投放和产品生产，从而实现对用户差异化地推荐相关产品[6]。如在的时候阿里公司就承办了美的、苏泊尔和九阳等多个品牌的小家电生产线，然后利用自己对大数据的分析结果指导产品的设计和生产，更好地满足了自己平台上消费用户的需求。

在大数据技术的支持下还可以实现对预售定制、模块定制和众筹定制模式的完善，帮助它们在产品设计和生产中更好地符合消费者的口味和需求，以实现企业和消费者的双向满足，这种大数据时代背景下的电子商务c2b模式必定会收益良多，实现和大数据技术的共同进步。

三、结语。

综上所述，随着我国网络技术的不断发展，电子商务已经逐渐成为企业与企业、企业与消费之前重要的交易方式，当前我国的b2c电子商务数量和规模都得到了空前的发展，传统的营销模式的理论已经无法满足于现在的电子商务需求，特别是现在的电子商务的市场竞争越来越激烈环境下，电子商务中c2b的新兴模式已经成为人们关注的焦点之一，以上本文就阐述了c2b模式的相关要素，对大数据技术在电子商务c2b模式中的应用做了一番分析，希望能为c2b模式未来的发展提供有益的借鉴。