Autor: Zen und die Kunst der Computerprogrammierung
1. Einleitung
Die globale digitale Wirtschaft wird sich auch im Jahr 2020 rasant weiterentwickeln und die Nachfrage der Verbraucher nach elektronischen Produkten und Dienstleistungen steigt von Tag zu Tag. Immer mehr Verbraucher hoffen, Waren direkt über Online-Shopping-Plattformen zu kaufen, anstatt sich auf die Online-Kundendienstberatung zu verlassen. Online Einkaufen Der Verkehr auf der Plattform nimmt zu. Gleichzeitig sind aufgrund der aktuellen komplexen Online-Shopping-Umgebung die Anzeige von Produktinformationen, die Transaktionsbestätigung und andere Links relativ umständlich und Offline-Shops nicht in der Lage, Verbraucher zeitnah und umfassend zu erreichen.
Wenn ein kleines Handelsunternehmen in verschiedenen aufstrebenden Märkten online und offline Fuß fassen und die Bekanntheit, den Einfluss und die Rentabilität der Marke steigern möchte, muss es nicht nur über hochwertige Marketingkanäle verfügen, sondern auch den potenziellen Bedarf erkennen der Verbraucher. In der Umgebung gibt es physische Geschäfte. Daher ist die Frage, wie man aus riesigen Netzwerkdaten verborgene Geschäftsmöglichkeiten findet, zum zentralen Thema dieses Artikels geworden.
Der Zweck dieses Artikels besteht darin, Unternehmen dabei zu helfen, die neuesten Geschäftsmöglichkeiten zu finden und die notwendigen Tools für die entsprechende Branchenanalyse bereitzustellen. Der Autor ist der Ansicht, dass einerseits vielen Unternehmen derzeit die Möglichkeit fehlt, Daten über Netzwerkkanäle zu erhalten, insbesondere da die Branche boomt und herkömmliche Datenerfassungsmethoden zweifellos hilflos sind. Andererseits ist es aufgrund des großen Datenverkehrs der Netzwerkplattform, der hohen Häufigkeit der Datenerfassung und der schnellen Datenverarbeitungsgeschwindigkeit förderlich für die Suche nach neuen Geschäftsmöglichkeiten. Daher können Sie die folgenden Aspekte erkunden und üben:
- Datenerhebungsmethodik: Beinhaltet hauptsächlich das Erkennen von Geschäftsmöglichkeiten, das Sammeln effektiver Daten und das Speichern von Daten.
- Datenbereinigung und Feature-Engineering: Lösen hauptsächlich Probleme wie Rauschen, Ausreißer und fehlende Werte im Datensatz.
- Clusteranalyse und Portrait-Mining: Führen Sie Benutzerporträts und Clusteranalysen auf der Grundlage von Daten durch, um Gemeinsamkeiten und Unterschiede zwischen Benutzergruppen und Geschäftsfeldern zu ermitteln und die Kaufgewohnheiten und -präferenzen der Benutzer zu ermitteln.
- Modellierung potenzieller Kundenbeziehungen: Mithilfe von Online-Social-Media- und Internet-Suchverhalten können wir ein Beziehungsnetzwerk zwischen potenziellen Kunden aufbauen und den Zusammenhang zwischen potenziellen Kundengruppen und dem Geschäftswert untersuchen.
- Formulierung der Geschäftsstrategie: Kombination von Benutzerporträts und potenziellen Kunden