【方法论】化互联网基因为大数据优势
2014-01-01 18:41 方法论 互联网基因

互联网基因和大数据是这两年被热炒的词汇。然而两者又有怎样的关系呢?本文作者系赛迪顾问移动互联网产业研究中心高级分析师王漪,他认为电子商务公司能够利用自己的互联网基因迅速地积累大量用户数据,并通过一定的手段分析这些数据,从而最终形成竞争优势。i黑马将此文分享给各位创业者,希望给大家一些帮助。

互联网基因和大数据是这两年被热炒的词汇。然而两者又有怎样的关系呢?本文作者系赛迪顾问移动互联网产业研究中心高级分析师王漪,他认为电子商务公司能够利用自己的互联网基因迅速地积累大量用户数据,并通过一定的手段分析这些数据,从而最终形成竞争优势。i黑马将此文分享给各位创业者,希望给大家一些帮助。

电子商务是信息社会基本交易方式和经济形态,其发展水平已成为信息社会的重要特征和基本判据之一。中国电子商务井喷式发展的背后,是用户数量以及由此产生的信息数据的几何级增长,反映了实体消费市场及电子商务市场的快速成长,也反映了移动互联网及社会网络的深入影响。在这种市场环境技术条件下,电商已经具备了应用大数据的天然优势。

数据力就是企业的生命力

电商和传统商家的最大区别在于,电商构建的各类型数据库可以轻而易举地记录全部用户的各类访问数据,快速捕获、实时监控、精准分析,实现数字化生产和管理。传统商家要想做到这一点,一方面成本高昂,一方面可靠性和精准性上难有保证。移动互联网、社交技术的发展,恰好为电商提供了持续处理海量数据,并在复杂碎片化的数据关系中提取价值信息的可能性。

对于一家成型的电商企业来说,一般都有上千万量级的活跃用户,每天会产生大量的交易数据。但由于企业内部有着复杂的运营流程,目前,大多数的电商企业还仅仅只是对海量数据进行简单的加减乘除式利用,大量数据被割裂,没有进行数据分散存储、整合、非结构分析等深层次利用,数据在各个运营环节中还没有发挥出提高效率和降低成本的重要作用。

大数据时代的到来,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?哪些影响因素才最重要?……

这些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、数据挖掘和分析纬度等方面,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,其意义尤其重大。通过数据挖掘将电商网站内的用户、产品、内容与营销计划有机结合,使营销形成闭环,从而可以客观地评估和分析营销的效果,发掘客户的潜在真实需求。

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,有的放矢地刺激用户需求,并依此按需配产并优化产品,实现从产品开发、生产、销售到物流等的整个链条的智能化和快速反应。

大数据时代的脚步越来越快,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先知先觉,意识到未来对数据收集和分析能力的强弱将可能决定自身的核心竞争力,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,则未必认识到数据里所蕴含的巨大价值及其重要意义。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;他们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。此类企业应有远见卓识,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迷失方向,不至于成为落伍者和被淘汰者。

数据力助推平台化战略

2012-2013年,中国电商之战可谓狼烟四起,各大电商纷纷选择“构建电商大平台”最为竞争发展的终南捷径。其益处显而易见:第三方电商的进驻提高了电商平台渠道的利用效率,将创造出更丰富的产品种类、新的盈利渠道、共享的用户流量。然而,更大的挑战随之而来:新用户获取成本的持续上升,供应链和物流的压力陡增,品类的同质化倾向严重。

种种问题使得平台化战略前景疑云重重,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?如何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,内部挖潜,即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“数据生产力”将会成为未来电商的核心竞争力,既深度决定了电商能否差异化个性化发展,也长远决定着平台化战略的成功与否。

在大数据时代,碎片数据大多产生于类似微博的社交媒体。这些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的零散、割裂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,从而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。

以国内著名电商阿里巴巴为例,它打造的线上淘宝数据魔方,可以通过对品牌及产品热销、淘宝热词、消费流量来源等进行数据资源池的构建,形成消费行为总结数据库。而入股新浪,使其能够获取新浪微博数据。这样,社交平台与电商平台的数据库就可以完全对接,微博用户的海量社会化数据就能够形成消费需求趋势预测,再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的数据力合力。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,阿里巴巴就能够牢牢把握整个商业社会律动的脉搏。

与此同时,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、发现用户行为特点,推出了开放的电商云工作平台“聚石塔”计划。“聚石塔”将各种纷繁的数据和应用集结在一起,汇聚了整个“阿里系”各方资源优势,包括阿里集团下各个子公司的平台资源,如淘宝、天猫、阿里云、支付宝、万网等,通过资源共享与数据互通来创造商业价值。当海量订单拥塞的时候,为保证不出现网页拥堵和漏单、错单现象,以云计算为“塔基”,商家所有ERP、CRM等系统将集约化统一于云端,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,确保了消费者最终获得的服务质量。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、订单流转量甚至旺旺聊天信息的收集和分析,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,数据力的作用在此得到充分体现。

显然,借由大数据分析并由此形成自己的数据力优势和核心竞争力,是“解放和发展数据生产力”的内涵。对于电子商务企业而言,互联网基因是它们生于斯长于斯的根基,原有的数据资源能否释放转化为数据优势,将是大数据环境下,电商竞争的重要形式。