1. 应用于客户体验[br][br] 电子商务平台网站的界面结构和功能是吸引大量客户的关键，多数电商企业为提高客户[br]在交易过程的第一体验，根据大数据技术分析客户消费行为的历史记录建模，然后在此基础[br]上使用 Web 挖掘技术改进关键字加权法，有效地将用户输入的关键字合理地拓展延伸，提高商品信息检索功能的精准率，并且针对不同的消费习惯，动态地调整页面布局，全方位地把握客户的实际需求，实现对商品的合理聚类和分类，呈现商品信息的初步浏览效果，如某电[br]商平台根据客户关心某些产品的访问比例和浏览人群的分类来决定广告的排版布局，增加广[br]告的投资回报率。通过大数据技术的应用，能满足消费者个性化的需求，改善了客户的购物体验，有利于提高客户的购物满意度。[br][br] 2. 应用于市场营销[br][br] 电商企业引进了先进的大数据技术，在市场营销各环节最大限度地降低人力、财力以及[br]时间成本。技术部门可构建分布式存储系统，运用 Web 数据挖掘技术将客户在不同网络平台上的个人信息以及动态的浏览习惯贴上“标签”，根据不同格式的数据选取不同的存储策略，再针对性、大范围地对潜在的客户进行商品与服务推销。[br][br] 3. 应用于库存管理[br] 在零售业中，库存销量比是一种重要的效率指标，数据仓库可以使管理人员实时追踪商品库存的流入与流出，并通过在线的市场供求变化数据分析，准确把握预期的市场供求动态，制订合理的生产计划，降低库存积压风险，提高企业的资金周转能力。[br][br] 4. 应用于客户管理[br][br] 客户管理的实质是为消费者提供可持续的产品和服务。运用大数据分析的优势，电商可以划分普通用户群和核心用户群，并且建立会员信誉度级别。在各大电商平台的领军企业，技术人员利用大数据技术根据买家的消费行为定量定性地评定买家信用，同时也能够通过跟踪商家的服务质量和产品销量来评定商家的信用，这样买卖双方都能尽可能遵守交易的规范，以此促进电商交易平台的良性发展。