“数据力”能否成为电商企业第一生产力

　　今年5月，国内电商巨头阿里巴巴先是购入新浪18%的股份，又出手购入国内第一大图商高德28%的股份，成为高德第一大股东。短短半个月内，阿里抛出了近9亿美元现金完成了移动互联网相关领域的两大战略收购。阿里此举有何用意?面对移动支付和移动电商的潜在大市场，面对大数据和云计算技术的汹涌浪潮，电商企业该在何种方向进行战略突破?

　　收购意在打造全向度电商帝国

　　在桌面互联网时代，阿里巴巴创建的电子商务网站创造着中国互联网领域的多个第一， 在B2B、B2C、C2C等电商领域遥遥领先;阿里巴巴通过一系列收购弥补了自身在移动互联网领域的短板，拥有了社交媒体和O2O联合营销的入口。其中，阿里入股的高德是中国业内领先的底层地图数据服务商，新浪微博是中国最大的社交媒体平台，阿里巴巴通过对二者注入资金将会拓展其后台大数据的数据库服务能力。

　　这样，通过以移动互联网位置服务与深度生活服务的支撑平台建设为基础，以地图和位置为搜索引擎与以用户社交关系图谱为流量入口，辅之以此前通过收购、入股、增持、融资等方式参与美团、陌陌、UCweb、友盟、丁丁网等移动互联网优势企业的核心业务，阿里巴巴逐步完善了对移动电商产业链的纵向整合和横向联结，形成了相关领域的全向度布局，一个标准的“社会化、本地化、移动化、商务化”SoLoMoCo(Social, Local, Mobile, Commercial)大平台正在出现，一个强大的线上线下无缝连接的电商帝国渐露端倪。

　　“数据力”将极大助力电商发展

　　2013年的电商之战狼烟四起，构建电商大平台成为竞争发展中的终南捷径，更丰富的产品种类、新的盈利渠道、共享的用户流量描绘出平台化战略的美好蓝图。平台化战略的确能带来好处：第三方电商的进驻提高了电商平台渠道的利用效率，丰富了客户选择。但更大的挑战随之而来：新用户获取成本持续上升，供应链和物流的压力陡增，品类同质化倾向严重。种种问题使得平台化战略前景迷茫，电商企业如何通过差异化的服务，提供具有竞争力的产品推荐?根据消费者使用习惯提供定制化的购物体验，提高网站的订单转化率?……在向外扩展的平台化战略即将陷入桎梏之际，深度挖掘电商企业自有用户价值是保证电商企业可持续发展的重中之重。而大数据的挖掘能力，或曰“数据力”将成为未来电商的核心竞争力。

　　大量移动应用所产生的碎片数据大多产生于类似新浪微博的社交媒体。这些数据基于社交圈的用户原始需求数据，具备了消费需求的前瞻性和直接性，是最能有效获知目标客户消费需求并形成高渗透率的价值数据。通过在电商数据库中引入社交关系数据图谱，将极大地释放数据力的潜在价值：社交用户圈中的信息分享对于个体用户有着强烈的需求引导能力，电商自有站内数据和社交关系数据的融合可以将大量零散的数据有机的关联起来，萃取出用户的兴趣点、用户在社交图谱中的影响范围、用户发生购买行为的时间方向和价值敏感区间等一系列可预测消费行为的前向价值数据。

　　通过将这些前向数据与消费数据库交叉验证形成消费倾向判断，将社交媒体的信息互动延伸到电商，通过数据叠加效应形成消费闭环，这将极大地提升电商精细化营销的深度和广度。有了新浪微博的数据之后，两大平台的数据库可完全对接，微博用户的海量社会化数据形成消费需求趋势预测，而通过原有数据库来验证数据有效转化率，将产生贯穿消费行为全链条数据力合力。当巨量的用户需求被抽样化捕捉并反映在生产、供应链、库存、物流等环节时，阿里巴巴将牢牢把握整个商业社会律动的脉搏。

　　电商数据力挖掘模式不尽相同

　　“解放数据生产力”做的最彻底的电商首推亚马逊。长期以来，亚马逊一直致力于通过海量数据分析以捕捉客户的全部需求。 亚马逊的典型模式是“以数据驱动运营”，其许多重大决策都来自于对数据的分析结果;例如通过对海量用户数据的统计分析做出预判，向商家定制在某一价格区间的某种特殊性能商品专供亚马逊，并往往获得热卖。在组织架构上，亚马逊的订单履行中心分两个层级：FC(实施中心)和FDFC(前向部署实施中心)，其中FC品种更齐全，FDFC更靠近目标销售市场，其商品的品种重点针对目标市场的热销产品，这些热销产品就是数据分析预判的结果，是数据力的直接产出。顾客的绝大部分需求通过FDFC满足，而小部分特殊的长尾需求则由FC满足。

　　通过分层级的管理将急需的商品通过FDFC以快捷和成本较低的物流来完成。什么商品储存在FDFC的决策按照时间和季节因素动态调整，基于时间序列和极值的原理建立自动补货模型，有效地解决完全依靠人工的订货、补货模式，而此决策的依据就是对顾客需求的分析和预测，这样大大提升了库存管理的效率，加快了物流速度。

　　阿里巴巴受惠于长期积累的海量用户数据和完善的数据管理系统，不断挖掘内在的运营规律，发现用户的行为特点，推出了开放的电商云工作平台“聚石塔“计划，将各种纷繁的数据和应用集结在一起，汇聚了整个阿里系的各方资源优势，包括阿里集团下各个子公司的平台资源，通过资源共享与数据互通来创造商业价值。当海量订单拥塞时，为避免网页拥堵和漏单、错单，以云计算为“塔基”，商家所有的ERP、CRM等系统集约化统一于云端，打破系统间的信息孤岛，从而获得安全稳定、弹性升级、数据推送、数据集成等云端服务，确保服务质量。

　　而通过汇集消费者购买行为等数据的分析，比如点击量、固定频率、偏好商品、跨店铺点击、订单流转量等信息的收集和分析，为在线商户提供数据分析引导服务，将海量数据转变为直接的生产力。

　　数据力是电商发展的命脉所系

　　电子商务迅速发展的背后是用户数据的几何级增长，电商具备了应用大数据的天然优势。电商和传统商家最大的区别是快速捕获用户的个人信息，实现数字化生产和管理。电商构建的各类型数据库可以记录全部用户的各类访问数据，这是传统商家难以获取的。大型电商每天产生大量的交易数据，企业内部有复杂的运营流程，数据在每个运营环节上对提高效率和降低成本发挥着重要作用。互联网技术的发展提供了处理海量数据，在复杂碎片化的数据关系中提取价值信息的可能性。但目前大多数的电商企业还停留在对海量数据进行简单的加减乘除式的利用，没有进行数据分散存储、整合、非结构分析等深层次利用。

　　大数据时代为数据在企业运营中打破时空局限提供了新思路，为“解放数据生产力”提供了新办法。海量的用户访问行为数据信息看似零散，但背后隐藏着必然的消费行为逻辑，哪些产品吸引特定客户群体、哪些手段最具营销感召力、哪些网络广告带来的受众是高质量的?答案往往隐藏在看似孤岛的碎片信息中，需要一个链条把碎片信息串联起来，从软件技术、数据收集、数据挖掘和分析的纬度，更好地实现价值数据输出，让营销变得更智能、更快捷、更精准、更高效，意义尤其重大。

　　通过数据挖掘将电商网站内的用户、内容与营销计划有机结合，使营销形成闭环，从而客观地评估和分析营销效果，发掘客户的潜在需求。此外，大数据分析还能获悉产品在各区域、各时间段、各消费群的库存和预售情况，进而判断市场趋势，刺激用户需求，并依此按需配产并优化产品，实现从产品开发到销售的整个链条的智能化和快速反应。

　　融合社交、搜索、地图等和用户流量相关的各类数据，进行有效过滤和有机组织将成为电商决策和价值创造的基石。出身于互联网行业的电商们已经意识到未来数据力就是企业的生命力。而从传统消费和商贸产业转型电商的企业则未必能认识到数据里所蕴含的巨大价值。这类企业应深刻了解数据的价值在于能够帮助企业多维度洞察用户，从而引导运营和营销的方向;应该意识到数据服务的变革将是电商未来发展的必由之路。此类企业应重视数据系统的构建，打造基于数据采集、过滤、分类、存储、挖掘、关系模型、基于数据的应用开发与决策支持等一整套数据仓库体系架构，这样才能在大数据时代不至于成为落伍者和被淘汰者。

　　(本文作者联系方式：0086-10-88559089 电子邮件：wangy@ccidconsulting.com)

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