商务智能在电子商务中有哪些应用

1. 商务智能在电子商务中有哪些应用

商务智能在电子商务中应用的重要意义，并对国内外商务智能的研究现状进行了分析，构建了商务智能在电子商务中应用的I2EC阶段模型。在分析中国文化对商务智能应用影响的基础上，提出了中国文化视角下商务智能在电子商务中应用的研究模型。
　　一、中国文化视角下商务智能(BI)
　　在电子商务中应用研究的意义在信息时代，如何把电子商务企业(包括实施电子商务的传统企业)利用信息技术和实施电子商务所积累的大量的数据金矿、转化为对企业管理有用的信息、进一步提炼成对企业决策经营至关重要的知识进而全面提升电子商务企业的竞争力，而商务智能(Business Intelligence，简称BI)恰是担此重任的理想选择。
　　据《信息周刊》对2006商业科技100强的调查， 对大多数企业来说，信息仍然是一笔未被充分挖掘的资产，但BI的实施成功率可能不到50%”。Gartner研究公司的副总裁和著名的分析师Betsy Burton认为：商务智能(没有成功)的核心问题不是技术问题，问题恰恰是商务领导人方面的失败，他们没有能够确保企业得到他们所需要的信息，并且没有把信息按照对企业目标有意义的方式进行调整，归根到底是文化的问题。
　　二、商务智能(BI)国内外研究现状及分析
　　(一) 商务智能(BI)国外研究现状及分析
　　商务智能的概念由Gartner Group的Howard Dresner在1989年首次提出。Microsoft的创始人Bill Gates在1999年出版的Business @ the speed of thought using a digital nervous system一书中提到：首席执行官在提高一家公司的智商方面的作用，就是要营造一种气氛，它促进信息共享与合作，给那些信息共享在其中有价值的领域以优先地位，提供使信息共享成为可能的数字工具，以及奖励对充分的信息流作贡献的人。可以说，Bill Gates的这本书蕴含了丰富的商务智能(BI)的思想。通过文献查阅，笔者把国外与商务智能(BI)相关的研究分为三类：
　　1、对商务智能理论、技术方法和构架等方面的研究
　　Datamonitor，Stephan，Robert等学者对商务智能(BI)的理论、数据挖掘、神经网络与智能计算等商务智能技术、商务智能系统和商务智能的应用进行了研究。Neal等学者提出了在分布式异构环境中基于Agent的商务智能系统构架。
　　2、商务智能(BI)在电子商务企业的应用研究
　　Smith，Reddy等学者进行了商务智能(BI)在供应链管理(SCM)中的应用研究。Wells，Rick等进行了商务智能(BI)在客户关系管理(CRM)中的应用研究。Rao等对商务智能(BI)与物流管理的关系进行了研究。Ruddock等对商务智能(BI)应用于企业的绩效管理进行了研究。
　　3、商务智能(BI)在行业和政府等的应用研究
　　Ruddock等从企业绩效管理的视角研究了商务智能(BI)在金融行业的应用，Skriletz等学者对商务智能(BI)在金融服务业中的应用进行了研究。Ric等对商务智能(BI)在零售业中的应用进行了研究。Business Objects White Paper论述了在通信行业如何成功实施商务智能(BI)。Kuma等对商务智能(BI)在保险业的应用进行了研究，其他的一些学者还对商务智能(BI)在制药业、制造业和证券业等行业的应用进行了研究。
　　(二)商务智能(BI)国内研究现状及分析
　　我国近年来也开始有一些学者在商务智能方面开展研究工作，有学者进行了商务智能理论和应用方面的综述研究;有学者进行了商务智能在我国的发展现状、问题及其对策的研究;有学者进行了商务智能在现代企业中的应用研究;有学者对商务智能(BI)的设计、部署与实现进行了研究;有学者对事件驱动式商务智能进行了研究;有学者从商务智能(BI)的管理、技术与应用方面进行了研究;有学者进行了ERP、CRM、SCM和商务智能(BI)协同商务建设的研究;有学者从文化的视角对IT采纳和电子政务进行了实证研究。
　　三、商务智能(BI)在电子商务中应用的I2EC阶段模型
　　电子商务企业在电子交易活动及相关活动(如：ERP、CRM、SCM、以及对合作伙伴、竞争对手、企业外部环境交互活动等)中积累了大量关于商流、物流、资金流、工作流和人的数据，这些数据量大，类型结构较为复杂，但是企业经营管理的基础，对企业非常重要，有人把它比喻为数据金矿。商务智能(BI)通过 ETL、数据仓库技术、数据挖掘技术和数据分析等技术把电子企业的数据金矿转化为对企业经营决策有用的信息和知识，从而给企业带来竞争优势、商业机会和实实在在的利润：也就是说给企业及管理者插上智慧的翅膀。
　　信息(Information)阶段
　　处于该阶段的企业IT战略目标是使企业自身从数据金矿的负债阶段转变到企业的信息阶段。企业为了实施信息化，购买大量的IT设备，购买或研发了软件，聘用了工资不扉的IT人才，在IT基础设施上进行了大量的投资，同时信息化为企业带来了大量的数据金矿，这就形成了企业数据资产的负债阶段，此阶段企业致力于如何把数据转化为对企业有用的信息。
　　跨部门的信息共享及智能(Intelligence)感知阶段
　　电子商务企业利用数据仓库(DW)等技术对企业中各部门异构数据源进行提取、净化、装载及集成(ETL)，以实现企业的信息流通和共享，对企业内、外部的变化及时感知并积极响应，从而实现电子商务企业的职能感知阶段。
　　1、商务智能的延伸(Extension)阶段
　　在该阶段企业利用数据挖掘(DM)、知识发现(KDD)和决策支持系统(DSS)等技术，通过BI在企业客户关系管理(CRM)、电子商务交易系统(E- Commerce)、企业资源管理系统(ERP)、供应链管理系统(SCM)和营销系统等的成功应用，形成企业的增值信息和知识，并通过增值信息和知识在价值链内的利益相关者中的共享，给企业带来更多的附加价值，从而实现电子商务企业的职能延伸阶段。
　　2、通过智能外网实现企业信息日用品化(Commoditization)的增值阶段。
　　企业通过智能外网把企业商务智能所形成的数据、增值信息和知识像日用品(Commoditization)一样地销售给新类型的客户，实现数据的市场化，以把企业的数据金矿变成企业新的利润增长点，发现新的市场机会和新的商务模式，增强企业的核心业务，为企业提供了持续的核心竞争力。
　　四、中国文化视角下商务智能(BI)在电子商务中应用的研究模型
　　企业本质上是一个动态的、不断更新的一集共享的知识系统，具有学习和知识与创新知识的内在属性，而管理者的任务就是管理和促进企业知识的共享、运用与创新。
　　中国文化视角下商务智能(BI)在电子商务中应用的研究模型如图1所示。该研究模型采用Hofstede文化价值理论，在借鉴欧美西方发达国家的商务智能(BI)应用成功经验基础上，结合我国电子商务的特点，研究基于我国特有文化的商务智能(BI)的应用方法。该研究模型沿“理论基础融合→理论推演/建模 →实证分析研究→得出结论(实施方案/指导原则)”的总体思路展开。

2. 商业智能的相关应用

 通过了解各种受众以及相关利益方的独特分析需求，可以发挥商业智能解决方案的全部潜能。企业所需的分析功能应该能够访问几乎所有企业数据源，而不受平台限制；同时可以为所有用户提供便于理解的详细信息视图，而不受用户角色或所在位置的影响。这些解决方案应具有创新的工具，以帮助这些不同的业务用户组轻松地通过台式机或移动设备分析信息。企业需要广泛的分析功能，但不同的分析工具、信息壁垒、多种平台，以及过度依赖于电子表格，让企业难以准确地分析信息。企业使用的分析解决方案必须能够满足所有业务用户的需求，从一线员工到部门主管，一直到高级分析员。这些用户希望能够自己分析数据，而无需等待部门提供所请求的信息，从而做出更出色、更智慧的业务决策。需要说明的是，业务分析并非放之四海而皆准。用户需求可能会有很大的不同。通过了解不同类型的分析需求，并将其与组织中的特定角色相联系，企业可以从中受益。 决策管理是用来优化并自动化业务决策的一种卓有成效的方法。它通过预测分析让组织能够在制定决策以前有所行动，以便预测哪些行动在未来最有可能获得成功。从广义角度来看，主要存在三种组织决策类型，即战略型、业务型和战术型。其中，战略决策通常为组织设定长远方向。其制定者是C级主管人员、副总裁、业务线经理；业务决策通常包括策略或流程的制定。它们专注于在战术级别上执行特定项目或目标，其制定者为业务经理、系统经理和业务分析师；战术决策通常是将策略、流程或规则应用到具体事例的“前线”行动。这些类型的决策适用于自动化，使结果更具一致性和可预测性。其制定者包括消费者服务代表、财务服务代表、分支经理、销售人员，以及网站推荐引擎等自动化系统。决策管理使改进成为可能。它使用决策流程框架和分析来优化并自动化决策、优化成果，并解决特定的业务问题。决策管理通常专注于大批量决策，并使用基于规则和基于分析模型的应用程序实现决策。因此，虽然决策管理相对较新，但是它受到已经证实技术的支撑。了解了组织中的决策类型和可用的决策管理选择后，就可以着手建立决策管理基础架构了。业务经理首先应该在影响他们决策的范围内定义其业务挑战。然后通过为特定业务问题开发的以决策为中心的应用程序，利用决策管理优化目标决策。这些应用程序展现了业务人员熟悉的相关信息，并在影响问题的决策范围内加入了预测分析。

3. 商业智能的行业应用有哪些？

�岣哂没е页隙取� 2、零售业 商业智能在零售业中有如下一些应用： 预测：对需求进行预测，根据预测结果更好地管理库存。 营销：对顾客数据进行分析，从而不仅了解卖掉了什么，同时了解“谁”买了什么，实现由消费者“拉”动的营销。 产品销售模式：某种产品的销售特点，不同产品之间的关联关系，作为进货和商店御局的参考。 3、保险业 商业智能在保险业中有如下一些应用： 理赔分析：根据险种、保单持有人、理赔类型以及其它特征分析理赔趋势，以确定准备金的数量，理焙分析可以帮助识别保险欺诈。 顾客利润率分析：分别按不同的品种、不同的地区、不同的代理人、不同的客户群的服务的成本和所得到的收益进行量化分析，找出利润率差异的原因，以利用开发新品种、对于已有品种进行客户化改进并识别能带来高利润率的顾客。 客户价值分析：顾客利润率不是评价顾客对于保险公司价值的唯一指标，也许一个顾客具备在将来购买高利润率保险产品的潜力，也许会成为很好的高利润率顾客的介绍人，因此要考虑顾客在与保险公司打交道的整个过程中的价值。 客户划分：将有各种共同特征的客户划分为不同的客户群，掌握其需求和产品的使用模式，以分别确定营销方案；分析委托人的利润率，识别机会，改进服务。 风险分析：了解引入新险种和发展新客户的风险。识别高风险客户群和能带来机会的客户群，减少理赔频率。

4. 商业智能的应用范围

商业智能系统可辅助建立信息中心，如产生各种工作报表和分析报表。用作以下分析：销售分析主要分析各项销售指标，例如毛利、毛利率、交叉比、销进比、盈利能力、周转率、同比、环比等等；而分析维又可从管理架构、类别品牌、日期、时段等角度观察，这些分析维又采用多级钻取，从而获得相当透彻的分析思路；同时根据海量数据产生预测信息、报警信息等分析数据；还可根据各种销售指标产生新的透视表。商品分析 商品分析的主要数据来自销售数据和商品基础数据，从而产生以分析结构为主线的分析思路。主要分析数据有商品的类别结构、品牌结构、价格结构、毛利结构、结算方式结构、产地结构等，从而产生商品广度、商品深度、商品淘汰率、商品引进率、商品置换率、重点商品、畅销商品、滞销商品、季节商品等多种指标。通过D系统对这些指标的分析来指导企业商品结构的调整，加强所营商品的竞争能力和合理配置。人员分析通过D系统对公司的人员指标进行分析，特别是对销售人员指标（销售指标为主，毛利指标为辅）和采购人员指标（销售额、毛利、供应商更换、购销商品数、代销商品数、资金占用、资金周转等）的分析，以达到考核员工业绩，提高员工积极性，并为人力资源的合理利用提供科学依据。主要分析的主题有，员工的人员构成、销售人员的人均销售额、对于销售的个人销售业绩、各管理架构的人均销售额、毛利贡献、采购人员分管商品的进货多少、购销代销的比例、引进的商品销量如何等等。

5. 商务智能分类应用什么场景

您好！很高兴为您解答哦！商务智能分类应用场景的是：电信、银行、保险、医疗、零售、政府等,以及所有建立了数据仓库的用户。但总体上看,我国的商务智能应用仍然处于起步阶段,仅在信息化程度偏高的电信、银行、保险、医疗等有少量应用。【摘要】
商务智能分类应用什么场景【提问】
您好！很高兴为您解答哦！商务智能分类应用场景的是：电信、银行、保险、医疗、零售、政府等,以及所有建立了数据仓库的用户。但总体上看,我国的商务智能应用仍然处于起步阶段,仅在信息化程度偏高的电信、银行、保险、医疗等有少量应用。【回答】
商务智能（BI）已成为继企业资源计划之后企业信息化建设的热点领域，在国内发展迅速。利用商务智能可以为企业整合集成现有的业务数据，在深度挖掘分析的基础上为管理决策者提供决策辅助，提高科学决策水平。【回答】

6. 国内商业智能的应用趋势？

　　鼎捷软件有限公司分析国内商业智能的应用趋势。

　　商务智能工具以可视化的绩效衡量手段和实时分析的方法，全面、准确地反映整个供应链的运营状况与绩效水平。借助商务智能的核心技术，企业无论是在数据利用、分析决策，还是在流程优化、绩效管理等方面，都将比以往更加智能化。

　　商务智能在不同时期的热点都有不同程度的变化，从中可以看出商务智能的变化趋势。商务智能不仅仅是数据仓库、查询、报表、多维分析和数据挖掘等技术的集合。企业界对商务智能的认识由感性逐渐走向理性，注意力从数据驱动转向业务驱动，从关注技术转向关注应用，从关注工具转向关注工具产生的绩效。

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7. 商业智能在各行业的十大应用

　　如今，数字化转型被视为企业的一项关键的战略举措，商业智能工具也在不断发展，以帮助企业充分利用其数据投资。本文介绍了商业智能技术在各行业领域的十大应用。
  
 　　商业智能（BI）可以为业务流程增加价值，创建全面的视图，并使企业的团队能够分析自己的数据，以提高效率并做出更好的日常决策。如今，数字化转型被视为企业的一项关键的战略举措，商业智能工具也在不断发展，以帮助企业充分利用其数据投资。以下是商业智能技术在各行业领域的十大应用：
  
 　　（1）HelloFresh
  
 　　对于餐饮服务商HelloFresh公司来说，采用集中的商业智能解决方案通过自动化报告流程，为营销分析团队每天节省了10～20个工时。它还可以使规模更大的营销团队策划区域性、个性化的数字营销活动。基于对客户行为的综合分析，HelloFresh创建了三个买家角色来指导他们的工作。能够查看和跟踪实时数据意味着团队能够对客户行为做出反应，并优化营销活动。因此，他们看到了更高的转化率和更好的客户保留率。
  
 　　（2）REI
  
 　　户外零售合作社REI公司使用商业智能平台来分析他们的合作社成员。合作社成员为REI公司贡献了90%以上的零售商购买量，因此跟踪获取、保留和重新激活等指标至关重要。所有这些信息相当于90TB以上的数据。解析所有这些数据的能力，意味着运营团队可以决定是否在实体零售或为其成员的数字体验上进行更多投资。这会带来更高的客户满意度和与品牌的积极关联。
  
 　　（3）可口可乐
  
 　　可口可乐公司的商业智能团队负责处理企业所有销售和交付业务的报告。借助他们的商业智能平台，该团队对传统的人工报告流程实现了自动化，每年节省超过260工时。报告自动化和其他企业系统集成通过提供及时、可操作信息和独特竞争优势的移动仪表板，将客户关系管理(CRM)数据交还给现场销售团队。自助式商业智能实施促进了IT和业务用户之间更有效的协作，最大限度地提高了参与者的知识和技能水平。
  
 　　（4）Chipotle
  
 　　Chipotle MexicanGrill是一家美国连锁餐厅，在全球拥有2,400多家分店。Chipotle公司淘汰了其传统的商业智能解决方案，并致力构建现代化的自助式商业智能平台。这使他们能够创建一个集中的运营视图，以便他们可以在全国范围内跟踪餐厅的运营效率。现在员工可以更多地访问数据，战略项目的报告交付速度从季度到月度提高了两倍，并节省了数千工时。
  
 　　（5）得梅因公立学校
  
 　　得梅因公立学校(DMPS)使用高级分析来提高辍学干预率，以更好地了解各种教学方法对个别学生成绩的影响。得梅因公立学校(DMPS)研究和数据管理团队使用多元线性回归模型并采用辍学系数来衡量学生指标，以预测哪些学生可能面临辍学风险。他们使用商业智能平台来利用该模型。数据可视化使教职员工可以轻松识别一些具有辍学风险的学生，并让这些学生得到必要的关心和帮助。
  
 　　（6）Koodos
  
 　　Koodos是哈佛商学院创业摇滚中心的一家新创业公司，它基于用户生成的数据为Z世代构建内容管理技术。Koodos的商业模式依赖于理解不同数据集之间的关系。他们的第一个实验将表情符号与音乐相匹配，例如将表情符号发短信到566-367，就会收到一首推荐的歌曲。借助商业智能工具，Koodos公司能够整理和组织他们的数据，以了解他们的实验是如何进行的，然后利用这些见解来构建更好的产品。
  
 　　（7）纽约航运交易所
  
 　　纽约航运交易所(NYSHEX)是一家航运技术公司，致力于改善海外航运流程。纽约航运交易所(NYSHEX)决定让企业使用他们的商业智能工具Chartio访问数据。这之所以成为可能，不仅因为所有数据都集中在一个系统中，还因为可以让没有编码知识的人员进行分析。
  
 　　（8）CareLinx
  
 　　CareLinx是一个全国性的家庭护理网络，将家庭与超过30万名家庭护理人员联系起来。CareLinx已经将商业智能工具用于非PHI数据，因此他们的工程和产品团队已经意识到商业智能的好处。一旦Chartio符合HIPAA标准，就会为他们打开一个充满机遇的全新世界。
  
 　　（9）Bugcrowd
  
 　　Bugcrowd是一个网络安全平台，可将其客户与安全研究人员联系起来，以识别产品和应用程序中的漏洞。他们的要求非常严格：严密的安全性和处理许多数据源的能力，并且必须易于使用。凭借其具体且可实现的商业智能目标，Bugcrowd公司能够解决他们的问题。
  
 　　（10）DataRobot
  
 　　DataRobot是一个企业级人工智能平台，它发明了自动化机器学习类别。DataRobot选择让新员工在其商业智能工具上占有一席之地。他们的目标是让每个团队无需经过工程或分析团队即可理解和处理数据。通过将他们的商业智能工具整合到入职流程中，DataRobot巩固了数据民主化的文化，在这种文化中，每位员工都有权分析和处理数据。

8. 新的智能应用系统在智能商务领域的创造包括哪些

1、客户分类和特点分析。根据客户历年来的大量消费记录以及客户的档案资料，对客户进行分类，并分析每类客户的消费能力、消费习惯、消费周期、需求倾向、信誉度，确定哪类顾客给企业带来最大的利润、哪类顾客仅给企业带来最少的利润同时又要求最多的回报，然后针对不同类型的客户给予不同的服务及优惠。

2、市场营销策略分析。利用数据仓库技术实现市场营销在模型上的仿真，其仿真结果将提示所制定的市场营销策略是否适合，企业可以据此调整和优化其市场营销策略，使其获得最大的成功。

3、经营成本与收入分析。对各种类型的经济活动进行成本核算，比较可能的业务收入与各种费用之前的收支差额，分析经济活动的曲线，得到相应的改进措施，从而降低成本、减少开支、提高收入。

4、行为分析和预防。利用联机分析和数据挖掘技术，总结各种骗费、欠费行为的内在规律后，在数据仓库的基础上监理一套欺骗行为和欠费行为规则库，就可以及时预警各种骗费、欠费，尽量减少企业损失【摘要】
新的智能应用系统在智能商务领域的创造包括哪些【提问】
您好，亲亲，这边已经看到你的问题，请稍等，正在为你准备详细的答案。【回答】
1、客户分类和特点分析。根据客户历年来的大量消费记录以及客户的档案资料，对客户进行分类，并分析每类客户的消费能力、消费习惯、消费周期、需求倾向、信誉度，确定哪类顾客给企业带来最大的利润、哪类顾客仅给企业带来最少的利润同时又要求最多的回报，然后针对不同类型的客户给予不同的服务及优惠。

2、市场营销策略分析。利用数据仓库技术实现市场营销在模型上的仿真，其仿真结果将提示所制定的市场营销策略是否适合，企业可以据此调整和优化其市场营销策略，使其获得最大的成功。

3、经营成本与收入分析。对各种类型的经济活动进行成本核算，比较可能的业务收入与各种费用之前的收支差额，分析经济活动的曲线，得到相应的改进措施，从而降低成本、减少开支、提高收入。

4、行为分析和预防。利用联机分析和数据挖掘技术，总结各种骗费、欠费行为的内在规律后，在数据仓库的基础上监理一套欺骗行为和欠费行为规则库，就可以及时预警各种骗费、欠费，尽量减少企业损失【回答】