电子商务的商业智能BI解决方案

电子商务是随着信息快速增长出现的一个新兴理念，是利用信息和网络实现价值增值的一种全新的商业模式。电子商务主要体现在企业应用网络技术手段来推广、改造和管理企业，以实现更大的利润。电子商务在企业中最大的应用就是网上交易，即企业在网上出售产品和服务，实现信息流、物流和资金流，通过网络实现价值增值 。

在电子商务交易中，公司关注的是用户浏览量和交易量。只有用户浏览了公司的站点，公司才有可能将产品和服务向用户推广，进而使用户产生购买欲望，产生交易。用户浏览站点时，每个时间在不同页面的停留时间都不同，这将产生大量的用户行为。用户的所有行为在公司站点后台数据库记录之后，许多公司往往极少给予关注。

商业智能在交易相关性方面的应用。通过对用户访问日志进行分析综合利用数据仓库和OLAP技术，也可以直接通过对交易关联页面进行关联规则分析得出交易相关性结果。后者需要在数据库中记录各个页面访问的时间以及访问某个页面又链接访问到的其他页面和停留时间，以及交易成功率，记录这些需要耗费大量的存储空间，这就涉及数据的转储和及时分析，及时获得交易相关性数据。

商业智能在交易额度分析上的应用。分析用户的交易额度对公司实施客户关系管理有很大的帮助，从而提高客户忠诚度。通过综合运用OLAP、数据挖掘技术对用户在某段时间交易数量和交易额度以及交易内容的分析，得到不同时间段的用户在不同内容商品上的不同交易额度，从而对交易进行管理。例如对不同额度的客户，提供不同的售后服务、赠送不同程度的礼品和给予不同程度的优惠。在用户交易额度普遍比较高的时段前期采取大力的宣传，以进一步促进交易消费。 实际操作中，只要对数据库中不同用户的交易表中的交易内容、交易金额、交易时间进行OLAP分析、分类以及聚类分析等操作，得出不同交易额度的用户，以及交易额度最多的时间段和交易内容，从而对公司相关营销和市场策略提供准确的决策。

商业智能在退货处理方面的应用。网上交易因为看到的不是实际商品，而只是交易商品的图片，可能会与用户想象的实际商品存在一定的差距，所以网上商品更存在退货的情况。通过对退货数据进行挖掘和分析，可以认识到公司提供的商品和服务质量存在的缺陷，为公司改善自身商品和服务质量以及提高公司竞争力有很大的帮助。实际操作上，客户在每次退货处理时，公司后台数据库都记录下客户退货的原因。通过将数据导入到数据仓库结合商品表、客户表等进行整合分析，分析所退商品存在的缺陷，客户退货原因，退货所发生的费用损失等。最终得出退货解决方案和防范机制，同时改善公司提供的商品和服务的质量。

通过这些商业智能的应用解决，大大提高了公司的工作效率，解放了人力资源。公司的日常销售报表，不管是按销售种类，销售时间，销售区域等划分，都可以表现出来，再也不用人工每天手动制作报表。商业智能集数据仓库、OLAP和数据挖掘技术于一体， 为两家公司提供商业客户分类分析，产品关联分析，客户细分分析，促销效果分析，成本收入分析，物流优化分析，客户退货投诉分析，客户行为轨迹分析等有价值的信息以支持决策。商业智能在电子商务中的合理应用将促使电子商务为公司战略和实际利益的实现提供支撑作用， 为经营决策者提供更好的经营管理环境和决策支持，为公司创造更大的价值。

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