大數(shù)據(jù)環(huán)境下電商視覺優(yōu)化策略研究

全秋燕

（義烏工商職業(yè)技術(shù)學(xué)院，浙江 義烏 322000）

隨著互聯(lián)網(wǎng)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展，數(shù)據(jù)信息開始呈現(xiàn)爆炸式增長態(tài)勢，預(yù)計到 2020年，全球數(shù)據(jù)量總量將達(dá)到40 ZB。如今，大數(shù)據(jù)已滲入人們生活的方方面面，在網(wǎng)購熱潮下的電商領(lǐng)域的應(yīng)用也十分明顯。電子商務(wù)行業(yè)的白熱化競爭愈演愈烈，傳統(tǒng)的價格調(diào)整策略已然退出電商競爭主流。在現(xiàn)在快節(jié)奏的讀圖時代，如何利用大數(shù)據(jù)優(yōu)化電商視覺，讓產(chǎn)品圖在海量的圖片中脫穎而出，已成為行業(yè)競爭的焦點之一。

義烏作為“中國電商百佳縣”榜首，2016年，全市電子商務(wù)實現(xiàn)交易額1 770億元，同比增長17.14%。義烏這個縣級市成為唯一獲批創(chuàng)建國家電子商務(wù)示范城市，開展縣域電子商務(wù)大數(shù)據(jù)應(yīng)用統(tǒng)計試點。海量商品上新進入網(wǎng)購市場，如何立足本土市場，快速優(yōu)質(zhì)地完成商品視覺優(yōu)化，是義烏電商面臨的一個挑戰(zhàn)。本研究建立電商視覺優(yōu)化模型，根據(jù)模型得出視覺優(yōu)化策略，將電商視覺設(shè)計決策從依靠傳統(tǒng)主觀經(jīng)驗轉(zhuǎn)變成科學(xué)化、迅速化、精準(zhǔn)化的設(shè)計。

1 大數(shù)據(jù)環(huán)境下相關(guān)研究技術(shù)

1.1 大數(shù)據(jù)技術(shù)

近年來，大數(shù)據(jù)技術(shù)滲入視覺設(shè)計領(lǐng)域，影響范圍包括互聯(lián)網(wǎng)可視化設(shè)計、用戶體驗設(shè)計、交互設(shè)計、視覺搜索等。有學(xué)者提出設(shè)計可視化理念，白萬東和許佳著作的《“大數(shù)據(jù)”背景下的設(shè)計探析》，深入分析了大數(shù)據(jù)與設(shè)計的關(guān)系，利用數(shù)據(jù)可視化帶動設(shè)計可視化，利于提高設(shè)計師的綜合能力，將數(shù)據(jù)用于促進互動設(shè)計的發(fā)展。隨著電商的不斷升級，在大數(shù)據(jù)時代，網(wǎng)絡(luò)營銷必將受到大數(shù)據(jù)的影響。美國學(xué)者麗莎·亞瑟在《Big Data Marketing》一書中分析大數(shù)據(jù)如何讓產(chǎn)品更具吸引力，并提出數(shù)據(jù)驅(qū)動型營銷和大數(shù)據(jù)洞察力，從而實現(xiàn)電商大數(shù)據(jù)的價值。

1.2 聚類分析數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

在海量數(shù)據(jù)中進行數(shù)據(jù)挖掘，聚類分析是數(shù)據(jù)挖掘的一種常見技術(shù)，是一個把數(shù)據(jù)對象（或觀測）劃分成子集的過程。這種技術(shù)用于從數(shù)據(jù)集中進行有效的知識發(fā)現(xiàn)，主要用于解決劃分問題，適合數(shù)據(jù)體中類別結(jié)構(gòu)信息較少或不確定的情況。聚類的目的是把數(shù)據(jù)對象劃分到不同的群組內(nèi)，相同組內(nèi)相似度高，而組間相似度低。近年來，聚類算法的研究工作得到了很大的發(fā)展，已經(jīng)獲得了不同類型的新型聚類算法，為后續(xù)分類研究提供了便利。

1.3 數(shù)據(jù)可視化技術(shù)

數(shù)據(jù)可視化技術(shù)簡單說來就是通過各種技術(shù)手段對數(shù)據(jù)進行可視化解釋。它的基本思想，是將數(shù)據(jù)庫中每一個數(shù)據(jù)項作為單個圖元元素表示，大量的數(shù)據(jù)集構(gòu)成數(shù)據(jù)圖像，同時以多維數(shù)據(jù)的形式表示數(shù)據(jù)的各個屬性值，從而可以從不同的維度觀察數(shù)據(jù)，實現(xiàn)對數(shù)據(jù)更深入的觀察和分析[1]。

2 電商視覺優(yōu)化研究方法

在大數(shù)據(jù)技術(shù)環(huán)境下，結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，運用網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)平臺、數(shù)據(jù)可視化技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，實現(xiàn)網(wǎng)購平臺的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的搜集、分析與運用。將獲取的非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)信息結(jié)果轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)的電商視覺設(shè)計語言，建立電商視覺設(shè)計優(yōu)化模型，將抽象的用戶感性體驗具體轉(zhuǎn)化為視覺設(shè)計的形態(tài)要素，根據(jù)模型得出電商視覺優(yōu)化策略，讓電商視覺設(shè)計決策從依靠傳統(tǒng)主觀經(jīng)驗轉(zhuǎn)變成科學(xué)化、迅速化、精準(zhǔn)化的設(shè)計，以優(yōu)化電商視覺。

2.1 網(wǎng)購平臺非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)采集

大數(shù)據(jù)處理過程中最基礎(chǔ)的一步就是數(shù)據(jù)采集，用戶購物行為產(chǎn)生一系列數(shù)據(jù)，網(wǎng)絡(luò)平臺抓取購物軌跡數(shù)據(jù)，存儲到平臺數(shù)據(jù)庫，電商后臺對數(shù)據(jù)進行初步的分析篩選。通過追蹤網(wǎng)購平臺中日志數(shù)據(jù)以及讀取電商后臺熱力圖、數(shù)據(jù)中心等采集網(wǎng)購平臺的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，建立研究的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

2.2 電商視覺設(shè)計數(shù)據(jù)分析

將采集的數(shù)據(jù)，從用戶點擊率與平均轉(zhuǎn)化率以及產(chǎn)品價格等多維度，對產(chǎn)品視覺圖片進行分群，輸入數(shù)據(jù)寬表，輸出圖片分群聚類和圖片分群規(guī)則。針對同類產(chǎn)品圖片群進行準(zhǔn)確分類，對相同非視覺因素下（如相同時間、相同營銷手段等）的產(chǎn)品根據(jù)背景布置、創(chuàng)意、色彩搭配等條件進行劃分。采用聚類方法對劃分好的圖片群進行具體分析，按照聚類系數(shù)從小到達(dá)的規(guī)律選擇，利用獲取到的聚類結(jié)果來分析同類產(chǎn)品圖片群所具有的不同特征。

2.3 建立電商視覺設(shè)計優(yōu)化模型

根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果建立電商視覺設(shè)計優(yōu)化模型，模型根據(jù)用戶視覺邏輯規(guī)律，在引發(fā)客戶注意點，客戶興趣點，幫助客戶判斷點以及促使行為產(chǎn)生點這4個變量下，分析下屬維度，如色彩、視覺焦點、視覺沖擊、創(chuàng)意點賣點、商品屬性、活動優(yōu)惠、客戶需求挖掘等對圖片視覺產(chǎn)生的影響，進而提高客戶點擊率和平均轉(zhuǎn)化率產(chǎn)生[2]。

3 電商視覺設(shè)計優(yōu)化策略

根據(jù)電商視覺設(shè)計優(yōu)化模型，將抽象的用戶感性體驗具體轉(zhuǎn)化為視覺設(shè)計的形態(tài)要素，從用戶對待視覺邏輯分析歸納得到一系列提升電商視覺設(shè)計的優(yōu)化方法，如表1所示。每個視覺邏輯都對應(yīng)若干視覺優(yōu)化決策點，量化優(yōu)化電商視覺設(shè)計[3]。

用戶在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境購物的時的流程：用戶有選擇性的點擊產(chǎn)品搜索結(jié)果—選擇性的接收信息—信息刺激用戶，從而產(chǎn)生購買欲望—形成購買。通過這個流程得出，視覺是一切購買的前提。電商視覺設(shè)計是用戶體驗、集交互設(shè)計、信息構(gòu)架為一體，重點在于用戶心理訴求挖掘和視線移動規(guī)律把控。

根據(jù)用戶視覺邏輯，遵循第一眼原則，從客戶打開頁面瀏覽的第一時間，抓住客戶眼球，引起注意，瞬間觸動其內(nèi)在情感訴求，然后通過視覺引導(dǎo)，設(shè)置一連串巧妙的興趣觸點，引發(fā)其發(fā)生思考，引導(dǎo)其瀏覽產(chǎn)品。應(yīng)用視線跟蹤技術(shù)，推斷用戶興趣點，通過其所注意的對象可獲取其指代對象。當(dāng)引導(dǎo)用戶以“Z”字形瀏覽時，用戶在屏幕上的停留時間和瀏覽深度會沿著垂直方向逐漸降低，這時凸顯幫助用戶判斷和促使產(chǎn)生行動的視覺信息，促進用戶購買。根據(jù)引起注意、引發(fā)興趣、幫助判斷、促使行動等視覺邏輯，精細(xì)到每個邏輯區(qū)塊若干優(yōu)化點，逐一調(diào)整決策方案，以提高點擊率和轉(zhuǎn)化率[4]。

表1 視覺優(yōu)化策略

4 結(jié)語

研究以大數(shù)據(jù)作為背景，將抽象的用戶感性體驗具體轉(zhuǎn)化為視覺設(shè)計的形態(tài)要素，將大數(shù)據(jù)下的電商視覺設(shè)計優(yōu)化上升到理論的高度，從而為電商視覺設(shè)計提供新的思路與設(shè)計決策，促進電商視覺設(shè)計適應(yīng)時代的發(fā)展。在信息技術(shù)飛速發(fā)展的時代，人工智能步入設(shè)計領(lǐng)域，將來大數(shù)據(jù)和人工智能將輔助電商設(shè)計師，更高效、更完美地完成海量設(shè)計工作。

[參考文獻]

[1]梁士英.互聯(lián)網(wǎng)營銷時代服裝電子商務(wù)平臺視覺應(yīng)用的優(yōu)化策略研究[J].商場現(xiàn)代化，2017（19）：47-48.

[2]麥海森.運用視覺營銷優(yōu)化網(wǎng)店商品詳情頁[J].中國市場，2016（14）：20-21.

[3]張興旺，鄭聰，黃婷婷.基于大數(shù)據(jù)的視覺搜索應(yīng)用與組織模式研究[J].情報理論與實踐，2017（1）：104-109.

[4]蔡昆.網(wǎng)店視覺營銷研究現(xiàn)狀與展望[J].營銷策略，2015（32）：11-13.