导读：大数据时代，潜在问题的发现和解决是企业成功的关键。然而，很多企业都对已出现的问题更为敏感，而对于潜在问题却难以发现和不知道如何转化为可落地的数据应用方案去解决。那么电商行业的潜在问题有哪些？发现潜在问题后如何利用数据应用方案优化？让我们通过这个实际案例来共同探讨。

曾经遇到一名做电商的客户，希望我们帮助他解决用户留存问题。用他的话来说：“我们新客获取业务比较成熟，每天都有很多新客户通过不同的渠道、引流方式被我们获取，但是用户留存数据却惨不忍睹”。

这个问题非常具有代表性，我们遇到过各行各业非常多类似的问题，不仅仅是电商行业。一些管理者能够发现自己企业经营中的问题，但是却无法解决，甚至无从下手。究其本质，是他们缺乏拆解问题的能力。

本着严谨的态度，我们对这家公司做了一系列深入调查研究，发现这家公司面临问题比他们描述的更多：平台界面设计、购物流程、供应链管理、库存管理等均存在明显问题，最为严重的是营销手段不当的问题。

问题梳理

问题一：平台界面设计不够友好，购物流程繁琐，例如用户想要查看商品的详情，需要进行多次页面跳转，导致用户操作和等待时间较长。

问题二：缺乏有效的供应链管理系统，该公司在很多城市都有仓库，但没有具体到各个城市的销量预测，导致有些仓库库存积压严重，有些仓库经常出现断仓情况，直接造成成本控制困难，以及订单处理效率低下。

问题三：营销手段过于侵入性，不符合用户需求，该公司向用户频繁发送营销活动短信，过度个性化的广告追踪，已经严重影响用户的体验。

优化方案

针对该企业问题梳理，我们最终提出两个优化方向：

自身优化：优化自身产品及供应链优化；

营销优化。利用自身订单数据，与客户行为数据进行数据分析，提出落地方案。

自身优化

首先，从增加用户黏度出发，建议企业增强用户体验。例如改进网站的导航结构、优化搜索功能、改善产品页面设计，改进售后服务（参考AARRR、RARRA、用户路径分析）。另外，增加用户对平台的参与度也是一种有效的方法，例如设置用户社区、开展用户互动活动等。

其次， 从修改优化销售预测算法出发，控制仓库使用量降低成本保证销售供应。具体来说，企业可以使用机器学习技术建立更准确的销售预测模型，通过预测销售趋势和需求来优化库存管理，这样可以有效降低库存成本，同时保证商品供应。

营销优化

针对垃圾短信问题，该公司此前通过发送大量的垃圾短信来进行推广，这会给用户带来骚扰和不愉快的体验。我们建议企业应在尊重用户的前提下进行营销，比如通过用户的行为和喜好来定制化发送信息，减少无效的信息推送。

再次，电商公司可能未经用户同意或超出用户授权范围，收集和使用用户的个人信息，这违反了用户的隐私权。因此企业应明确告知用户他们的信息收集政策，并且在使用用户数据时应遵循数据保护和隐私法规。

在优化广告推送策略方面，我们构建了一种基于用户行为和购买记录的预测模型。通过用户的历史行为数据和购买记录，包括他们浏览过哪些商品、停留的时间、购买过哪些商品等，将这些数据用于训练模型，模型会学习到用户的行为模式和购买倾向。

最后使用这个模型来预测用户可能感兴趣的商品和内容，从而优化广告推送策略，使广告推送更加精准和个性化，提高广告的点击率和转化率，同时减少用户对于无关广告的厌烦感。

总结

从该实例中我们可以清晰地看到，将企业面临的潜在问题转变为可执行的数据解决方案，既是一项充满挑战的任务，也是企业发展中不可或缺的重要环节。

这个过程，就像是把未加工的矿石经过精炼，变成研发的燃料，推动企业的增长。而大数据技术就是那一把精炼矿石的工具，只有通过这种方式，我们才能将潜力无限的大数据，真正地转化为驱动企业成长的动力。

在这个数据驱动的时代，每一个企业都需要精细化地解析自身的需求和挑战，深入挖掘大数据的价值。只有这样，我们才能抓住时代的脉搏，以数据为引擎，驱动企业稳步前行，走向未来。