大数据背景下电商企业绩效管理创新思路研究

互联网+时代,电商企业发展迅速,但在绩效管理方面缺乏行之有效的方法,已阻碍其健康发展。如何将大数据技术与电商企业绩效管理有机结合,是当前电商企业所关注的焦点。论文从大数据及大数据时代的电商企业入手,深入分析大数据背景下电商企业绩效管理的特点,从理论创新、技术创新、实践创新三个方面提出大数据背景下电商企业绩效管理创新的思路,以及保障基于大数据的电商企业绩效管理创新的措施。     

业财融合在电商企业的应用研究——以SSH电商平台为例

随着"互联网+"时代的到来,涌现出越来越多的电商企业,"大数据"的概念也越来越多被提及,越来越多企业特别是电商企业意识到企业的竞争就是大数据处理应用能力的竞争.企业的数据处理中心是财务部,新时代给财务部的数据处理能力提出了新的要求——业财融合.本文以SSH电商平台为例,介绍了业财融合在该电商企业的应用,从电商平台信息系...     

基于大数据的电商企业管理模式研究

大数据时代的到来可以有效过滤和有机组织电商决策。本文对大数据时代下的电商现状进行分析,阐述了现阶段电商企业未来的发展方向及其挑战,并提出了基于大数据的电商企业发展个性化导购、垂直细分领域、数据产品服务的管理新模式。     

基于大数据的电商企业管理模式研究

大数据时代的到来可以有效过滤和有机组织电商决策。本文对大数据时代下的电商现状进行分析，阐述了现阶段电商企业未来的发展方向及其挑战，并提出了基于大数据的电商企业发展个性化导购、垂直细分领域、数据产品服务的管理新模式。     

电商企业“互联网+管理会计”发展模式创新探究

"互联网+"大背景下创新互联网应用技术迅猛发展,新形势下电商企业管理会计需积极探索新的发展模式。本文将从职能转变、数据安全、财务风险、融资用资、制度体系、技术运用六个方面进行探讨,通过阐述"互联网+"时代下电商企业传统管理会计面临的主要问题,对传统管理会计模式的不足提出相应的对策,以指导电商企业在开放的内外部网络环境下,利用大数据、云计算分析平台建立制度化的管理会计体系,促进电商企业管理会计健康、快速转型。     

基于大数据技术优势的电子商务精准营销分析

随着互联网技术的发展,信息化程度逐渐加深,数据的价值也日益显现。我国的电子商务企业在大数据背景下逐步实现营销思维模式的转变,大数据时代传统的网络营销模式有违现实特征,电商企业的服务模式需要不断进行革新升级,以实现企业的长足发展。文章通过分析电商营销的现存问题,结合大数据及精准营销的特征,探讨大数据在电商精准营销中的技术优势,为我国电商企业的发展与大数据的应用提供新的思路。     

大数据背景下电商企业管理的思考及对策

互联网大范围的普及,逐渐渗透在各个行业领域,数据量不断提升,在无形中改变着人们的思想观念和行为方式。在互联网基础上衍生而来的大数据应用,在很大程度上改变了商品交换过程,影响十分深远。对大数据的挖掘和开发,是推动电商企业变革和发展的有效技术手段,给电商企业经营和发展带来了严峻的挑战。对大数据的分析利用可为企业管理和决策提供可靠的坚实保障,制定更为科学合理的管理模式。但是,电商企业在大数据背景下,管理工作出现了一系列问题,有待进一步完善。本文就大数据背景下的电商企业管理模式进行分析,提出合理的改善措施。     

大数据对电商企业的影响研究——以淘宝数据王国为例

2010年“云数据”开启大数据时代的大门,以交易为核心的消费数据、商品数据爆炸式增长,这给电商企业带来了机遇和挑战.文章将利用案例分析的方法选取具有代表性的淘宝作为案例研究对象,探讨大数据对电商企业的影响.结果发现,大数据可以提高用户体验、提高电商企业决策效率、促进电商行业信息公开化.     

大数据时代下电商企业品牌战略研究

现在已经进入了大数据时代,大数据时代的到来给电商企业的发展带来许多新的契机,同时也使得电商企业需要面对大数据带来的挑战。本文结合当前时代背景,对我国电商企业品牌战略进行了综合分析,并针对电商企业品牌战略管理过程中品牌质量管理意识、隐私保护、品牌传播形式等方面存在的问题提出了相应的建议。     

大数据时代背景下电商企业管理模式分析

随着大数据时代的到来,电商获得了蓬勃的发展,但同时也暴露出一系列管理中的问题.因此,当前时代中电商企业如何运用大数据完善自身的管理模式,对于电商企业的健康发展具有重要意义.本文将就大数据时代背景下电商企业的管理模式中存在的问题进行分析,并提出相应的对策.     

大数据环境下电商企业供应链成本控制研究——以苏宁易购为例

随着信息技术的普及,电商企业成为我国社会发展的重要力量。电商企业合理运用大数据技术,不仅可以提高企业自身的信息化水平,实现信息共享,还可以及时控制供应链各个环节中的成本支出,健全成本管控制度,增强企业核心竞争力。因此,本文顺应大数据的潮流,对电商企业供应链各个环节的成本进行分析,发现存在的问题,并结合大数据技术提出相应的对策,希望对当前形势下电商企业的发展有所帮助。     

基于大数据的中小型电商企业精准营销研究

当前随着社会信息技术的快速发展,数据信息呈现爆炸式的增长,在进入到大数据时代,大数据信息的精准营销成为数据时代各个电商企业竞争的关键,开始注重对精准营销的研究。电商企业通过从海量的数据中进行挖掘和分析,获取比较精准的用户信息,做好个性化的营销策略以达到较好的营销效果。本文将从大数据的中小型电商企业精准营销方面进行分析,提出相对应的营销策略。     

大数据背景下苏州中小企业跨境电商营销策略研究

大数据的诞生源于互联网不断发展,大数据在跨境电商中的应用促使我国跨境电商企业发展水平攀升。苏州地区跨境电商凭借新机遇,交易规模不断增长,已成为苏州外贸经济新的增长点,中小企业作为其中的主力军值得关注。本文以大数据为背景,分析苏州中小企业跨境电商营销现状及面临的挑战,提出科学、有效地运用大数据技术开展跨境电商营销策略,以促进苏州中小企业跨境电商可持续健康发展。     

大数据时代食品企业电商营销发展的思考

随着社会发展进入信息时代,大数据技术将成为社会发展的引擎,在大数据时代下,政治、经济、文化无一不受到影响,同样食品企业也必然要顺应时代发展,使用数据思维配合大数据技术来调整食品企业电商营销发展,通过对大数据的开发和应用提升食品企业电商营销的工作效率。本文以国内食品行业的电商营销发展为研究对象,首先阐述了食品企业的电商营销现状,然后对电商营销存在的问题展开具体分析,并提出相应的对策建议,以期为相似企业电商管理人员提供借鉴和参考。     

基于大数据的电商小额信贷创新模式的研究

"大数据"发展至今已经成为企业商业模式创新的主要因素,以大数据为基石来促进电商小额信贷的发展已经成为当今的趋势。当前,我国在电商发展小额信贷中存在着资金不足、客户短缺以及受到传统信贷业的阻碍等问题。电商企业可通过利用大数据挖掘客户资源来增加其的客户量,并且通过数据端向客户推销自己,以及通过向银行借入资金来弥补自身资金不足的问题等措施,以此来得到长足有效的发展。     

大数据背景下电商企业营销的融合趋势

大数据技术的日益成熟和广泛使用给电商企业的市场营销和消费者的行为带来了巨大的变化。同时,竞争加剧、流量见顶,电商企业的进一步发展遇到了瓶颈。为适应新的市场变化,电商企业的市场营销涌现出了新的融合趋势。本文将重点阐述这些趋势的具体表现,并在此基础上分析新的融合趋势是如何让电商企业抓住市场机遇、克服各类挑战,从而引爆了大数据时代新的增长点。     

“互联网+”时代的精准扶贫问题及对策分析

全面建成小康社会,最艰巨最繁重的任务在于农村贫困地区,而扶贫开发成败之举在于精准。随着"互联网+"的普及推广,为精准扶贫带构建了一个全新平台,开创了一个精准扶贫的新时代。现对新常态下精准扶贫存在的问题进行分析,其中包括扶贫瞄准存在偏差;电商扶贫基础薄弱;扶贫资金监管不力;教育扶贫落后等。通过分析提出构建"互联网+大数据平台";开展"互联网+电商扶贫";推动"互联网+金融扶贫";创新"互联网+教育扶贫"等互联网+精准扶贫的对策。     

大数据背景下电商企业运营思维的转变--以阿里巴巴为例

大数据时代的到来已是不可逆转的事实，在这样的背景下电商企业要生存就必须顺应时势，转变传统的运营思维。文章以业内优势企业阿里巴巴为例，对其大数据应用情况进行介绍，从实际应用的角度分析其中的大数据思维，从而为行业发展提供值得借鉴的经验：拥有海量数据并挖掘其中隐藏的价值是大数据时代电商企业发展前进的方向。     

基于消费者心理的深度营销

我们处在一个变化的社会中,产品和企业的更新速度加快,出现了消费者对企业的忠诚度降低,电商企业的竞争加剧等这些问题。现在电商企业主要通过分析大数据来寻找消费者的偏好,但是这种通过大数据的精准营销仍然存在缺点,例如淘宝上基于消费者行为数据的推荐会使消费者视野受限。消费者在历经"需求-选择-购买"这三个阶段时,从始至终都需要用"心理"来支配购买行为,所以消费者的购物行为是由消费者的心理主导,要推测和影响消费者行为,就需要研究消费者的心理,所以更为科学的是基于消费者心理的深层营销。人的心理因素是难以捉摸、变幻莫测的,在不同的情景下会产生变化,我将消费者的行为和心理进行量化,从源头进行深度分析,寻找影响消费者心理因素。电商企业可以根据这些影响因素制定策略影响消费者的购买行为,从而有效地销售产品并获取更大的利润。     

基于大数据的O2O电商企业定价策略研究

从大数据的角度阐述O2O电商企业定价过程中遇到的机遇与挑战,本文对O2O电商企业定价策略进行了探讨:根据O2O电商平台多边群体的相互作用,实施协同定价;针对O2O电商平台多边群体的不同定位,实施多元化动态定价;基于大数据的海量数据提供,实施个性化定价;基于大数据驱动引发企业战略调整,提升企业数据竞争力等四个方面来制定定价策略。