基于大數據的電商運營優化策略及實踐案例分享TOC\o"1-2"\h\u24466第一章：大數據在電商運營中的應用概述 262231.1大數據的定義與特點 278971.2電商運營中的大數據挑戰 3276281.3大數據在電商領域的價值 318897第二章：大數據分析技術在電商運營中的應用 3274432.1用戶行為分析 3303482.2商品推薦系統 4255892.3價格優化策略 45006第三章：大數據驅動的供應鏈管理優化 5273183.1供應鏈數據整合 528393.1.1數據來源與整合原則 5290173.1.2數據整合方法與技術 5321523.2需求預測與庫存管理 672253.2.1需求預測方法 6135423.2.2庫存管理策略 643823.3供應鏈風險控制 6158483.3.1風險識別與評估 657973.3.2風險防范與應對 617618第四章：大數據與電商客戶服務 7204964.1客戶畫像構建 7287224.1.1數據來源 71714.1.2客戶畫像構建方法 764814.2智能客服系統 7233244.2.1智能客服系統構成 7298824.2.2智能客服系統優勢 7174894.3客戶滿意度分析 850974.3.1數據來源 8284104.3.2分析方法 812649第五章：大數據營銷策略 870825.1精準營銷 87475.2社交媒體營銷 9274075.3營銷活動效果評估 926912第六章：大數據與電商用戶體驗優化 9232686.1網站功能分析 9213416.1.1網站功能監測 1029616.1.2網站功能優化策略 1075006.2用戶界面優化 1070496.2.1設計風格統一 1079926.2.2界面布局合理 1038206.2.3交互體驗優化 10117076.3個性化用戶體驗 10115186.3.1用戶畫像 10276046.3.2商品推薦 11190446.3.3個性化營銷活動 11109266.3.4個性化客服 1128240第七章：大數據在電商物流中的應用 11114247.1物流數據分析 11291807.2配送效率優化 1133757.3物流成本控制 1229999第八章：大數據安全與隱私保護 12240868.1數據安全挑戰 1260398.2隱私保護策略 12188528.3法律法規遵循 139787第九章：大數據電商運營實踐案例 13196949.1國內電商企業案例分析 1395669.1.1巴巴集團 13288379.1.2京東 1488319.2國際電商企業案例分析 14239549.2.1亞馬遜 14223699.2.2eBay 15210039.3創新型電商模式分析 15118359.3.1社交電商 15265799.3.2新零售 1630849第十章：未來電商運營中的大數據發展趨勢 162208910.1技術創新趨勢 162992710.2行業應用拓展 173145010.3大數據與電商融合的新模式 17第一章：大數據在電商運營中的應用概述1.1大數據的定義與特點大數據，顧名思義，是指數據量龐大、類型繁多的數據集合。根據國際數據公司（IDC）的定義，大數據是指那些規模或格式超出傳統數據庫管理工具處理能力的復雜數據集。大數據具有以下四個主要特點：（1）數據量巨大：大數據涉及的數據量通常達到PB級別以上，這對數據的存儲、處理和分析能力提出了更高的要求。（2）數據類型多樣：大數據包括結構化數據、半結構化數據和非結構化數據，涉及文本、圖片、視頻、音頻等多種類型。（3）數據增長迅速：互聯網和物聯網的快速發展，數據量呈指數級增長，對數據處理和分析的實時性要求越來越高。（4）價值密度低：大數據中蘊含的價值密度相對較低，需要通過有效的數據處理和分析方法，挖掘出其中的價值。1.2電商運營中的大數據挑戰在電商運營中，大數據的應用帶來了諸多挑戰，主要包括以下幾個方面：（1）數據采集與存儲：電商運營中涉及的數據來源廣泛，如用戶行為數據、交易數據、物流數據等，如何高效地采集和存儲這些數據成為一個重要問題。（2）數據處理與分析：大數據的處理和分析需要強大的計算能力，如何在短時間內完成數據的處理和分析，為電商運營提供有效的決策支持，是電商企業面臨的一大挑戰。（3）數據安全與隱私保護：在采集和使用大數據的過程中，如何保證用戶數據的安全和隱私，避免泄露和濫用，成為電商運營中不可忽視的問題。（4）數據挖掘與應用：如何從海量的數據中挖掘出有價值的信息，為電商運營提供有針對性的策略和方案，是電商企業需要關注的核心問題。1.3大數據在電商領域的價值大數據在電商領域的價值主要體現在以下幾個方面：（1）用戶畫像：通過大數據分析，可以精準地描繪用戶畫像，了解用戶的需求、喜好和行為習慣，為電商運營提供有力的支持。（2）個性化推薦：基于大數據分析，可以為用戶提供個性化的商品推薦，提高用戶滿意度和轉化率。（3）供應鏈優化：通過對大數據的分析，可以實現對供應鏈的實時監控和優化，降低庫存成本，提高運營效率。（4）營銷策略：大數據可以為電商企業提供精準的營銷策略，降低營銷成本，提高營銷效果。（5）風險控制：通過對大數據的分析，可以及時發覺電商運營中的潛在風險，為風險控制提供有力支持。第二章：大數據分析技術在電商運營中的應用2.1用戶行為分析在電商運營過程中，用戶行為分析是一項的技術。通過對用戶在電商平臺上的瀏覽、搜索、購買等行為進行深入挖掘和分析，企業可以更好地了解用戶需求，優化用戶體驗，提高轉化率。用戶行為分析主要包括以下幾個方面：（1）用戶瀏覽行為分析：通過分析用戶在電商平臺上的瀏覽路徑、停留時間、頻率等數據，可以了解用戶的興趣點和需求，為后續的商品推薦和營銷策略提供依據。（2）用戶搜索行為分析：搜索行為是用戶在電商平臺上尋找商品的主要方式。分析用戶的搜索關鍵詞、搜索次數、搜索結果情況等數據，有助于優化搜索引擎，提高搜索質量和用戶滿意度。（3）用戶購買行為分析：購買行為是用戶在電商平臺上實現交易的關鍵環節。通過分析用戶的購買頻率、購買金額、購買商品類型等數據，可以了解用戶消費習慣，為商品推薦和促銷活動提供支持。2.2商品推薦系統商品推薦系統是大數據技術在電商運營中的典型應用。通過對用戶行為和商品屬性的分析，為用戶提供個性化的商品推薦，提高用戶滿意度和購買率。常見的商品推薦算法有：（1）基于內容的推薦算法：根據用戶的歷史行為和商品屬性，找出相似的商品進行推薦。（2）協同過濾推薦算法：通過分析用戶之間的相似度和商品之間的相似度，為用戶推薦相似用戶喜歡的商品或相似商品。（3）混合推薦算法：結合多種推薦算法，以提高推薦效果。2.3價格優化策略在電商運營中，價格優化策略對于提高銷售額和市場份額具有重要意義。大數據分析技術可以為價格優化提供有力支持。價格優化策略主要包括以下幾個方面：（1）競爭分析：通過收集競爭對手的價格數據，分析市場行情，制定合理的價格策略。（2）需求分析：根據用戶需求和購買力，對不同商品設置不同價格，以滿足不同用戶的需求。（3）促銷策略：結合大數據分析，制定有針對性的促銷活動，提高用戶購買意愿。（4）動態定價：根據市場供需關系、庫存狀況等因素，實時調整商品價格，實現利潤最大化。通過大數據分析技術，電商企業可以更加精準地制定價格策略，提高運營效果。第三章：大數據驅動的供應鏈管理優化3.1供應鏈數據整合3.1.1數據來源與整合原則在大數據時代，供應鏈數據的整合是優化供應鏈管理的基礎。供應鏈數據來源于多個環節，包括采購、生產、庫存、銷售、物流等。數據整合原則主要包括以下幾個方面：（1）保證數據質量：對數據進行清洗、去重、校驗，保證數據的準確性和完整性。（2）統一數據格式：對不同來源的數據進行統一格式處理，便于后續分析與應用。（3）數據安全與隱私保護：在整合過程中，保證數據的安全性，遵守相關法律法規，保護企業及客戶隱私。3.1.2數據整合方法與技術數據整合方法主要包括以下幾種：（1）ETL（Extract,Transform,Load）：從各個數據源抽取數據，進行清洗、轉換，最后加載到目標數據庫。（2）數據倉庫：構建數據倉庫，將分散的數據集中存儲、管理，提供統一的數據訪問接口。（3）數據挖掘：運用數據挖掘技術，從大量數據中提取有價值的信息。數據整合技術主要包括以下幾種：（1）數據庫技術：利用關系型數據庫、非關系型數據庫等存儲和管理數據。（2）大數據技術：運用Hadoop、Spark等大數據處理框架，處理海量數據。（3）云計算技術：利用云計算平臺，實現數據整合的彈性擴展和高效計算。3.2需求預測與庫存管理3.2.1需求預測方法需求預測是供應鏈管理中的關鍵環節，以下幾種方法可用于需求預測：（1）時間序列分析：基于歷史數據，分析需求變化的趨勢和周期性。（2）因子分析：考慮影響需求的多種因素，如季節、促銷、競爭對手等。（3）機器學習：運用機器學習算法，如隨機森林、神經網絡等，對需求進行預測。3.2.2庫存管理策略庫存管理是供應鏈中的另一個重要環節，以下幾種策略可用于優化庫存管理：（1）經濟訂貨批量（EOQ）：在保證供應的前提下，確定最優的訂貨量和訂貨周期。（2）安全庫存：設置一定的安全庫存，以應對需求波動和供應鏈風險。（3）多級庫存管理：對供應鏈中的各個節點進行庫存管理，實現整體庫存優化。3.3供應鏈風險控制3.3.1風險識別與評估供應鏈風險識別與評估是風險控制的基礎。以下幾種方法可用于風險識別與評估：（1）定性分析：通過專家訪談、問卷調查等方式，識別和評估供應鏈風險。（2）定量分析：運用統計學、運籌學等方法，對風險進行量化評估。（3）模型構建：建立供應鏈風險模型，對風險進行動態監測和預警。3.3.2風險防范與應對針對識別和評估出的供應鏈風險，以下幾種方法可用于風險防范與應對：（1）建立應急預案：針對不同風險，制定相應的應急預案，保證供應鏈穩定運行。（2）優化供應鏈結構：通過調整供應鏈結構，提高供應鏈的靈活性和抗風險能力。（3）強化供應鏈協同：加強供應鏈各環節的協同，實現風險共擔和資源優化配置。第四章：大數據與電商客戶服務4.1客戶畫像構建大數據技術的不斷發展，電商企業逐漸認識到客戶畫像在提升客戶服務質量和優化運營策略中的重要性。客戶畫像是指通過對海量用戶數據進行分析，挖掘出客戶的基本屬性、消費行為、興趣愛好等特征，為企業提供精準營銷和個性化服務的依據。4.1.1數據來源客戶畫像的數據來源主要包括以下幾個方面：（1）用戶基本信息：包括姓名、性別、年齡、職業、地域等；（2）消費行為數據：包括購買記錄、瀏覽記錄、搜索記錄等；（3）社交媒體數據：包括用戶在社交媒體上的互動、評論、點贊等；（4）客戶反饋數據：包括售后服務、投訴建議等。4.1.2客戶畫像構建方法（1）數據預處理：對原始數據進行清洗、去重、格式化等處理；（2）特征工程：提取關鍵特征，如購買頻率、消費金額、喜好品牌等；（3）模型訓練：使用機器學習算法對客戶進行分類和預測；（4）畫像：根據模型預測結果，客戶畫像。4.2智能客服系統智能客服系統是大數據技術在電商客戶服務領域的應用之一，它通過人工智能技術，實現對客戶咨詢的自動回復和問題解決。4.2.1智能客服系統構成（1）自然語言處理：將客戶的咨詢文本轉化為結構化數據；（2）問答匹配：從知識庫中找出與客戶咨詢相關的問題及答案；（3）對話管理：實現與客戶的實時互動，提高回復速度和準確性；（4）機器學習：通過不斷學習，優化智能客服系統的問答能力。4.2.2智能客服系統優勢（1）提高響應速度：智能客服系統可以24小時在線，快速響應客戶咨詢；（2）降低人力成本：減少客服人員的工作量，降低人力成本；（3）提高服務質量：通過大數據分析，提供更加精準的服務；（4）優化用戶體驗：實時解決問題，提升客戶滿意度。4.3客戶滿意度分析客戶滿意度分析是電商企業了解客戶需求、優化服務策略的重要手段。通過對客戶滿意度數據的挖掘和分析，企業可以更好地把握市場動態，提升客戶體驗。4.3.1數據來源（1）客戶評價：包括商品評價、服務評價等；（2）客戶反饋：包括售后服務、投訴建議等；（3）調查問卷：通過線上或線下方式收集客戶滿意度數據；（4）社交媒體：關注客戶在社交媒體上的討論和評價。4.3.2分析方法（1）描述性分析：對客戶滿意度數據進行統計描述，如平均值、標準差等；（2）相關性分析：分析客戶滿意度與其他因素（如商品質量、服務態度等）的關系；（3）聚類分析：對客戶進行分類，找出滿意度較高的客戶群體；（4）預測分析：根據歷史數據，預測未來客戶滿意度變化趨勢。通過對客戶滿意度的分析，電商企業可以及時調整運營策略，優化客戶服務，提升整體競爭力。第五章：大數據營銷策略5.1精準營銷精準營銷是大數據時代電商運營的重要策略之一。其核心在于通過對大量用戶數據的深入挖掘和分析，實現對目標消費者的精準定位和個性化推薦。精準營銷主要包括以下幾個方面：（1）用戶畫像構建：通過收集用戶的基本信息、購買行為、瀏覽記錄等數據，構建詳細準確的用戶畫像，為精準營銷提供數據支持。（2）精準定位：根據用戶畫像，對目標消費者進行精準定位，提高營銷效果。（3）個性化推薦：基于用戶需求和興趣，為用戶提供個性化的商品和服務推薦，提高用戶滿意度和轉化率。（4）智能廣告投放：利用大數據分析技術，實現廣告內容的智能投放，提高廣告投放效果。5.2社交媒體營銷社交媒體營銷是大數據時代電商運營的另一個重要策略。社交媒體平臺擁有龐大的用戶群體和豐富的用戶數據，為電商企業提供了廣闊的營銷空間。以下是社交媒體營銷的幾個關鍵點：（1）內容營銷：通過創作有趣、有價值、具有傳播力的內容，吸引用戶關注，提高品牌知名度和影響力。（2）互動營銷：積極回應用戶評論、提問，與用戶建立良好的互動關系，提高用戶黏性。（3）社群營銷：構建具有共同興趣和需求的用戶社群，通過社群互動，提高用戶參與度和忠誠度。（4）KOL營銷：與行業內的知名意見領袖合作，利用其影響力傳播品牌信息，提高品牌曝光度。5.3營銷活動效果評估在大數據時代，對營銷活動效果的評估成為電商運營的重要組成部分。以下幾種方法可用于評估營銷活動效果：（1）數據分析：通過收集營銷活動的相關數據，如瀏覽量、轉化率、ROI等，對活動效果進行量化評估。（2）用戶反饋：收集用戶對營銷活動的反饋意見，了解用戶需求和滿意度，為優化營銷策略提供依據。（3）競品分析：對比分析競品的營銷活動效果，找出差距和不足，為自身營銷策略提供參考。（4）實時監控：通過實時監控營銷活動的各項指標，及時調整策略，提高營銷效果。通過對大數據營銷策略的深入研究和實踐，電商企業可以不斷提升運營效率，實現可持續發展。第六章：大數據與電商用戶體驗優化6.1網站功能分析互聯網技術的不斷發展，用戶對網站功能的要求越來越高。大數據技術在網站功能分析中發揮著重要作用，通過對海量數據的挖掘和分析，為電商運營提供有力支持。6.1.1網站功能監測大數據技術可以實時監測網站功能，包括頁面加載速度、服務器響應時間、網站可用性等指標。通過對這些數據的分析，可以及時發覺網站功能問題，為優化提供依據。6.1.2網站功能優化策略（1）服務器優化：通過大數據分析，了解服務器負載情況，合理分配服務器資源，提高服務器響應速度。（2）頁面優化：壓縮頁面代碼和圖片，減少HTTP請求，提高頁面加載速度。（3）CDN加速：利用CDN技術，將網站內容分發到全國各地的節點，使用戶訪問速度更快。6.2用戶界面優化用戶界面（UI）是用戶與電商網站交互的重要渠道，優化用戶界面有助于提升用戶體驗。6.2.1設計風格統一通過大數據分析用戶喜好，制定符合目標用戶群體的設計風格，保持網站整體風格的統一性。6.2.2界面布局合理合理布局界面元素，減少用戶操作步驟，提高用戶操作效率。大數據技術可以分析用戶行為，為界面布局提供數據支持。6.2.3交互體驗優化優化用戶交互體驗，如購物車、結算等環節，讓用戶在操作過程中感受到便捷和舒適。6.3個性化用戶體驗個性化用戶體驗是大數據技術在電商運營中的重要應用，通過分析用戶行為和喜好，為用戶提供定制化的服務。6.3.1用戶畫像構建用戶畫像，深入了解用戶需求、興趣和行為特征，為個性化推薦提供依據。6.3.2商品推薦基于用戶畫像和購買歷史，為用戶推薦相關性高的商品，提高用戶購買意愿。6.3.3個性化營銷活動針對不同用戶群體，制定個性化的營銷活動，提高用戶參與度和轉化率。6.3.4個性化客服通過大數據分析，了解用戶需求和問題，提供針對性的客服服務，提升用戶滿意度。第七章：大數據在電商物流中的應用7.1物流數據分析電商行業的快速發展，物流環節在供應鏈管理中的地位愈發重要。大數據技術在物流領域的應用，為電商企業提供了更加精準、高效的數據支持。物流數據分析主要包括以下幾個方面：（1）物流需求分析：通過對歷史訂單數據、客戶評價等進行分析，了解不同地區、不同時間段內的物流需求變化，為企業合理規劃物流資源提供依據。（2）物流成本分析：通過對物流成本數據進行挖掘，分析物流成本構成、成本波動原因，為企業制定物流成本控制策略提供支持。（3）物流時效分析：結合歷史物流數據，分析物流時效與訂單滿意度、客戶投訴等因素的關系，提高物流服務水平。（4）物流網絡優化：通過對物流網絡數據進行挖掘，找出網絡中的瓶頸環節，為企業優化物流網絡布局提供參考。7.2配送效率優化大數據技術在配送效率優化方面具有重要作用，以下為幾個關鍵環節：（1）預測配送需求：通過對歷史訂單數據、節假日等因素的分析，預測未來一段時間內的配送需求，為企業合理調配配送資源提供依據。（2）路線優化：利用大數據技術，結合實時交通狀況、配送任務等因素，為配送員規劃最優配送路線，提高配送效率。（3）配送任務分配：根據配送員的工作效率、配送區域等因素，合理分配配送任務，降低配送過程中的等待時間。（4）實時監控與調度：通過大數據技術，實時監控配送過程，發覺異常情況及時進行調度，保證配送任務的順利完成。7.3物流成本控制大數據技術在物流成本控制方面的應用主要包括以下幾個方面：（1）成本預測：通過對歷史物流成本數據的挖掘，預測未來一段時間內的物流成本，為企業制定成本預算提供依據。（2）成本構成分析：分析物流成本構成，找出影響成本的關鍵因素，為企業制定成本控制措施提供參考。（3）成本波動預警：通過實時監控物流成本數據，發覺成本波動異常情況，及時預警，防止成本失控。（4）供應商管理：利用大數據技術，評估供應商的績效，優化供應商選擇與評價體系，降低采購成本。（5）成本優化策略：結合大數據分析結果，制定針對性的成本優化策略，提高物流成本控制效果。第八章：大數據安全與隱私保護8.1數據安全挑戰大數據技術的發展，電商運營的數據安全問題日益突出。當前，數據安全面臨的挑戰主要包括以下幾個方面：（1）數據泄露風險：大數據時代，數據量龐大，數據類型繁多，存儲和傳輸過程中容易發生泄露，給企業帶來安全隱患。（2）數據篡改風險：黑客攻擊可能導致數據被篡改，影響電商運營的正常進行，甚至損害消費者利益。（3）數據濫用風險：企業內部人員或外部人員可能濫用數據，侵犯消費者隱私，造成不良社會影響。（4）數據合規風險：電商運營過程中，涉及眾多法律法規，如《網絡安全法》、《個人信息保護法》等，企業需保證數據合規，避免法律風險。8.2隱私保護策略針對大數據安全挑戰，電商企業應采取以下隱私保護策略：（1）加密存儲和傳輸：對敏感數據進行加密，保證數據在存儲和傳輸過程中的安全性。（2）訪問控制：建立嚴格的訪問控制機制，限制數據訪問權限，防止數據被非法訪問。（3）數據脫敏：對涉及個人信息的數據進行脫敏處理，避免直接暴露消費者隱私。（4）數據審計：定期對數據訪問和使用情況進行審計，保證數據合規。（5）隱私政策：制定明確的隱私政策，告知消費者數據收集、使用和存儲的方式，保障消費者知情權。8.3法律法規遵循電商企業在運營過程中，需遵循以下法律法規，保證數據安全和隱私保護：（1）網絡安全法：規定企業應采取技術措施和其他必要措施保護網絡安全，防止數據泄露、損毀等風險。（2）個人信息保護法：明確個人信息處理者的責任和義務，要求企業對收集的個人信息進行合規處理。（3）電子商務法：規定電商企業應保障消費者權益，加強數據安全和隱私保護。（4）反不正當競爭法：禁止企業通過不正當手段獲取、使用他人數據，損害他人合法權益。（5）其他相關法律法規：如《數據安全法》、《數據出境安全評估辦法》等，企業應密切關注并遵循。第九章：大數據電商運營實踐案例9.1國內電商企業案例分析9.1.1巴巴集團（1）背景介紹巴巴集團作為中國最大的電商平臺，擁有豐富的數據資源。通過大數據分析，巴巴在電商運營方面取得了顯著成果。（2）大數據應用（1）個性化推薦：利用大數據分析用戶行為，為用戶提供個性化的商品推薦，提高用戶購物體驗。（2）價格策略：通過分析市場需求、競爭對手價格等數據，制定合理的價格策略，提高銷售額。（3）庫存管理：利用大數據預測銷售趨勢，優化庫存結構，降低庫存成本。（3）實踐成果巴巴集團通過大數據分析，成功提升了用戶滿意度、降低了運營成本，實現了業務快速發展。9.1.2京東（1）背景介紹京東是中國知名的電商平臺，擁有強大的物流體系。大數據在京東的電商運營中發揮了重要作用。（2）大數據應用（1）用戶畫像：通過大數據分析用戶行為，構建用戶畫像，為用戶提供精準的商品推薦。（2）供應鏈優化：利用大數據分析市場需求，優化供應鏈，提高物流效率。（3）營銷策略：通過大數據分析用戶喜好，制定有針對性的營銷活動，提高用戶活躍度。（3）實踐成果京東通過大數據分析，提升了用戶購物體驗，降低了物流成本，實現了業績的持續增長。9.2國際電商企業案例分析9.2.1亞馬遜（1）背景介紹亞馬遜是全球最大的電商平臺，擁有豐富的數據資源。大數據在亞馬遜的電商運營中發揮著關鍵作用。（2）大數據應用（1）個性化推薦：利用大數據分析用戶行為，為用戶提供個性化的商品推薦。（2）供應鏈優化：通過大數據分析市場需求，優化庫存管理，降低物流成本。（3）價格策略：根據大數據分析結果，調整商品價格，提高銷售額。（3）實踐成果亞馬遜通過大數據分析，實現了業務的快速增長，提升了用戶滿意度，鞏固了全球電商市場的領導地位。9.2.2eBay（1）背景介紹eBay是全球知名的在線拍賣平臺，擁有龐大的用戶群體。大數據在eBay的電商運營中起到了關鍵作用。（2）大數據應用（1）用戶畫像：通過大數據分析用戶行為，構建用戶畫像，為用戶提供精準的商品推薦。（2）交易數據分析：分析用戶交易數據，優化商品展示策略，提高交易成功率。（3）營銷策略：根據大數據分析結果，制定有針對性的營銷活動，提升用戶活躍度。（3）實踐成果eBay通過大數據分析，提高了用戶滿意度，降低了運營成本，實現了業務的穩健發展。9.3創新型電商模式分析9.3.1社交電商（1）背景介紹社交電商是一種將社交媒體與電商平臺相結合的創新模式，通過社交關系鏈推動商品銷售。（2）大數據應用（1）用戶行為分析：通過大數據分析用戶在社交媒體上的行為，了解用戶喜好和需求。（2）社交網絡分析：挖掘社交網絡中的關鍵節點，制定針對性的推廣策略。（3）商品推薦：利用大數據分析用戶社交關系鏈，為用戶提供個性化的商品推薦。（3）實踐成果社交電商通過大數據分析，實現了用戶增長、銷售額提升，為電商平臺帶來了新的發展機遇。9.3.2新零售（1）背景介紹