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电子商在交易过程中，出现了多元化的局面。其中，移动电子商务、微博购物以及曾经风光一时的团购都是电子商务得以实现的主力军。这些购物方式，究竟是让人眼花缭乱的噱头？还是未来购物的主要趋势？
同时，对于商家来说，无论选择哪一种途径，从用户使用过程来看，电子商务网站跟用户体验最相关的数据有四个：营销成本、订单转化率、付款成功率、回头率。这四个数据无疑决定了电子商务的生死存亡。
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据易观智库发布的《2011年第2季度中国网上零售市场季度监测》数据显示：当季中国B2C市场规模达到542.6亿元，环比增长14.7%，同比增长172.6%。淘宝商城、京东商城和卓越亚马逊分占据前三席；第4名至第10名的位次发生了明显变化：尤其苏宁易购的表现抢眼，交易规模进入前四，作为传统零售商其在采购、资金、物流等方面的优势充分得到体现；而3C零售领域的先入者新蛋中国增长乏力，市场份额进一步下滑。其他B2C厂商的份额，则由47.5%挤压至43.8%，小型B2C的生存状况有待改善。。
在电商的起起落落之间，硝烟已弥漫于商海。2011年中国电子商务的跌宕起伏绝非偶然。据易观国际的研究认为，从整个产业的发展周期看，到2011年已经一只脚迈入成熟阶段。与此同时，如何加强买卖双方的诚信保障力度并彼此制约等等电商相关诚信机制的构建被提上日程。
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目前我国中小企业中电子商务及网络营销相关的互联网应用的利用率已达到42.1%。商务部预计，未来5年我国电子商务交易额将保持年均20%以上的增长速度，2015年将达到12万亿元的规模。细分一下，79%的用户选择用智能手机购物。70%的用户会用智能手机帮助自己在商场中购物，54%的用户使用智能手机是为了寻找合适的零售商，49%的用户拿智能手机来比对商品的价格，48%的用户会在购物中使用电子优惠券，44%的用户只是用智能手机浏览商品信息。
同时，数据仓库和数据挖掘等在电子商务中的应用也是不可或缺的。
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面向电子商务的商业智能管理系统是基于智能管理系统和在线决策支持系统相结合的基础上，将智能化、集成化、协调化、网络化及在线决策支持的思想融入到传统的商业计算机管理系统之中。在电子商务交易中,企业关注用户浏览量和交易量。
商业智能在电子商务交易中的应用包括如下几个方面:商业智能在交易搜索中的应用、在完善网站结构方面的应用、在交易相关知识方面和交易额度分析上的应用、在退货处理方面的应用及在防止欺诈和网络安全上的应用等。
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微博购物，燎原之火还是浮云？ |
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在飞速发展的互联网应用中，网络购物和微博当然是当仁不让的“热点”。数据显示，截至今年6月底，我国网络购物市场交易规模已达3492亿元，同比增长74.6%，而微博用户数也从去年年底的6311万快速增长到1.95亿，半年增幅高达208.9%，在网民中的使用率则从13.8%提升到40.2%。
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| 移动电子商务，势如破竹！ |
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团购，繁华落尽？ |
前不久，受到公众关注的虚拟超市“无限1号店”则成为了1号店正式涉足移动电商市场的重要开端。“掌上1号店”并不是简单地将1号店网站照搬于移动平台上，而是基于消费者的手机使用特性，用户仅需用手指轻触，便可轻松在移动互联网平台上实现集清单记录、搜索、购买、下单、送货为一体的一站式购物体验。
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9月7日，雅虎CEO巴茨下台。这个Web1.0时代的庞然大物水平站点，在搜索和社交的冲击下，步履维艰。大规模的水平站点并非没有出路，前提是对它的用户有足够的了解。单一团购网站，作为一个独立的业态，仅靠广告投放驱动起来的大流量而对用户所知甚少，是鲜有出路的。
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苏宁易购 抢占图书市场 |
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电子商务平台中的图书市场，不再只有当当、亚马逊中国、京东等影响较大的网站，苏宁易购图书频道也正式登场，与其他网站相逐鹿电商这一块肥肉。归根结底，众商家看中的是网络平台上的数据价值，消费者的点击量、浏览量以及反馈体系，无疑给电子商务智能分析的数据体系打下坚实的基础，从而为商家的决策提供依据。
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| 京东与一淘的纠葛 祸起萧墙 |
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如果说2008年淘宝屏蔽百度，是基于争夺流量入口归属的考虑；如今京东一淘之争，除此之外，还添加了竞业数据保护、满足用户购物决策工具需求的浓厚色彩。
在电子商务发展日趋显著的今天，平台信息对商业决策方向无疑至关重要。此次无论一淘的抓取还是京东的屏蔽，其实都彰显出了电商平台在竞争过程中对消费者点击量、评价反馈等信息的重视程度，不言而喻。
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电商两大阵营角力 |
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继京东商城、苏宁易购之后，当当网也对一淘网抓取蜘蛛进行了屏蔽，成为第三家屏蔽一淘网的独立B2C网站。而亚马逊中国、国美、凡客等则站到了一淘网一边。排名前列的B2C商城围绕对一淘网屏蔽还是合作各自抱团，一场B2C巨头之战一触即发。有分析认为，导致这一事件发生的本质原因，是因为淘宝平台同其他B2C平台、独立B2C都在积极捍卫各自一方利益，两大阵营为了争抢用户互相角力
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| 电商诚信机制亟待构建 |
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通过对客户的购买力及信用的分析、对商家提供服务的可信度、交易过程、售后服务等大量数据建立相应的数据仓库,利用决策树、统计分析、神经网络等算法进行数据挖掘后，可对商家、客户分类并评出等级，建立相应诚信度，争取更好的顾客保持力和增强买卖双方的满意度，提高货物销量，加强诚信保障力度和制约。
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| 数据一：数据仓库 |
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数据二：数据挖掘 |
根据数据仓库研究院的研究，一个数据仓库是一个成功的商业智能（BI）的基础。数据仓库的概念是很容易理解的 — 为支持企业的分析、报表和其它商业智能（BI）功能所需要的各种数据源创建一个中央的位置和永久储存的空间。而且它对你的业务真的很重要。
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数据挖掘技术源于商业的直接需求,因此它在各种商业领域都存在广泛的使用价值。当电子商务在企业中得到应用时,企业信息系统将产生大量数据,这些海量数据使数据挖掘有了丰富的数据基础,同时高性能计算机和高传输速率网络的使用也给数据挖掘技术提供了坚实的保障。因此数据挖掘技术在电子商务活动中有了更大的用武之地。
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数据三：数据分析 |
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据一份互联网数据中心（IDC）的研究，“2011年数字化世界研究：从混乱中提取价值。”称：数字内容的数量每两年就翻一番。这项由存储容量供应商EMC赞助的研究，主张10年内物理世界的数字将会和宇宙中的星星一样多，而且有70%的数字信息是由消费者产生的。
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| 交易搜索及网站结构 |
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用户在搜索时输入的关键词以及输入次数都能反映用户的某种兴趣和爱好,通过对用户输入的关键词和关键词出现次数进行分析,综合利用数据仓库和OLAP技术,挖掘出不同用户群体最关注的产品和服务,从而对不同兴趣和爱好的用户提供满足其需求的信息,这将大大提高用户的回头率和忠诚度。。
通过综合分析用户访问日志,通过数据仓库、数据挖掘以及OLAP技术来分析出用户喜欢怎样的页面访问形式,用户偏好怎样的业务流程,从而完善网站结构,获取更好的用户体验。
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交易相关性及交易额度分析 |
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在交易页面,往往都会放些与该交易商品相关的一些商品和服务,分析用户进入该交易页面时点击相关链接的内容和次数,并进一步分析点击的相关链接所增加的交易数量,在符合一定支持度和置信度的情况下判断用户的交易相关性。这将完善网上商品的位置摆放和商品交易时相似或相关商品的集中度,从而增加交易量。
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。
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| 退货处理及网络安全 |
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通过对退货数据进行挖掘和分析,可以认识到企业提供的商品和服务质量存在的缺陷,为企业改善自身商品和服务质量以及提高企业竞争力有很大的帮助。
通过商业智能技术,分析出用户存在的欺诈手段和安全漏洞以及可能存在的黑客攻击方法,改进企业的风险防范和应急措施。实现上，利用数据挖掘中的聚类和分类技术挖掘后台交易日志和网络银行使用日志，分析其中存在的不一致和非正常情况，得出可能存在的欺诈行为和安全漏洞,从而为企业采取进一步的措施提供依据。
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