
阿里不只是在与腾讯拼移动,它的电商本土业务也在稳步推进。最近一个里程碑事件是,阿里包下了美的、九阳、苏泊尔等十个品牌的12条生产线,专为天猫特供小家电。阿里通过所掌握的数据以及分析成果,去指导这些生产线的研发、设计、生产、定价。
这是一种典型的C2B模式。
C2B与规模化之间的矛盾
C2B反向定制模式大家并不陌生。这是用户需求驱动的产品生产模式。百度百科对其的解释是,消费者根据自身需求定制产品和价格,或主动参与产品设计、生产和定价,产品、价格等彰显消费者的个性化需求,生产企业进行定制化生产。
最为业界所熟知的莫过于戴尔,通过直销网站实现了用户先定制方案,戴尔再组织生产。手机行业出现了青橙、百分之百等定制手机,用户可以选择手机配置、外壳颜色、预装应用等。Ipad则支持雕刻用户名字和指定文字,在广州有一家被汪洋副总理盛赞的C2B家居电商:尚品宅配家居网,用户可以在它的网站深度定制家居产品。之前SuperSofter还曾报道过上汽的MG5极客版汽车采用C2B模式满足用户个性化需求,用户可选择配置、座椅、系统、保险、车贷,甚至语音助手对主人的“称呼”。
这些定制均是以满足用户的个性化需求为首要目标,而个性化与规模化之间往往是矛盾的。同时,会增加成本。如果厂商需要为每个人制作一个特定的产品,必然带来生产成本的大幅提升,一些浅层的定制例如名称雕刻由于有成熟的技术尚能应付,但一些复杂的定制就只能在单品利润很高的家居这样的行业才能实现了。
平衡个性化与规模化的C2B
第一种是通过成熟的模块组合快速形成个性化,而这些个性化方案可以满足一个群体的需求,基于此实现了一定的规模化。戴尔、青橙手机就属于此类。此前,已经有一些电商卖家在天猫进行这样的尝试,用户下单时可以选择一些组合,厂家据此进行生产。这样的C2B定制,用户能够定制左右的并不多,厂家的逻辑也是在短时间内收集一定数量的某类需求快速进行生产满足,这对供应链要求较高。这种模式被成为“模块化定制”。
第二种则是让潜在用户参与到产品的设计之中。实际上这与C2B关系并不大,因为自从产品经理这个职位出现之后,几乎所有产品都会注重实现去了解用户需求再进行产品设计。小米等互联网公司将这个做成了粉丝经济,让粉丝通过互联网更加充分地产于到对未来产品功能的讨论、投票中来,然后快速迭代进行满足。本质上,这只不过将需求调研的用户样本扩大了。海尔还曾在天猫组织一次投票活动,让用户对一款冰箱的一些候选功能进行投票表决。这种模式可以被成为“群体调研定制”。
第三种是先收集需求再生产的预售模式。这时候厂商实现收集的不是用户的个性化需求,厂家只关心用户有没有这样的需求,有就先下单交钱。这样做的目的既可以提前一步得到货款,又可以最大化降低库存,甚至还可以通过控制预售规模做饥饿营销。小米对此模式游刃有余,现在智能硬件行业十分亲睐此模式,众筹网站被很多智能硬件作为预售网站。当然,团购其实也是这样的模式,先组织大规模订单,商家为此进行备货、生产或者服务准备。
模块化定制、群体调研定制和预售模式均可以最大限度地降低个性化的成本,在规模化的同时又可以满足一些群体具有交集的个性化需求,它让一部分人群可以个性化。更多是为了节省生产资源、降低库存压力、提高产销比。
未来的C2B:基于大数据
上面的种种C2B模式,用户都需要主动参与其中。互动、调研、预售、团购、定制、选配都是主动行为。天猫包下生产线的方式则给大家带来了耳目一新的方式,它同样可以指导各大品牌商的设计、生产、定价,但用户却是被动地参与这个过程。
用户的搜索浏览、驻留时间、商品对比、购物车、下单、评价数据被天猫全程记录,同时用户的个人资料例如性别、地域、年龄、职业、消费水平、偏好、星座天猫早已进行画像。这时候天猫可以对用户进行交叉分析、定点分析、抽样分析、群体分析。大数据挖掘落地就得靠这些手段。
天猫数据分析的结果,可能是用户不喜欢卧式吸尘器的垃圾倾倒设计,因为需要弯腰。也可能是广东用户更需要吹风机因为广东天气湿热,还可能是挂烫机使用频率不够。这些结果自然可以帮助到小家电进行特别的功能设计。除了指导功能之外,天猫还可以通过地域和时间分析指导生产线不同季节的产量和不同地域的库存。
在去年底天猫已经启动了数据共享计划, 将它们沉淀的行业数据分享给厂商,从价格分布、关键属性、流量、成交量、消费者评价等维度建模,挖掘出功能卖点、主流价格段分布、消费者需求、增值卖点来指导厂家的研发、设计、生产。现在天猫认为这样的模式可以复制到更多厂家,因为开始去承包生产线,引入更多厂商。
这是一种用户不知不觉参与的C2B模式,可以总结为“大数据定制”。它即帮助厂家更好地满足用户的需求,也有助于帮助厂家减少库存、提升销量。规模化的结果是用户和厂家一起瓜分减少的成本。这种C2B模式的C是全网用户,并不需要兴师动众地组织团购,组织投票,组织调研。
要做到大数据定制必须具备几个条件:1、有海量的数据;2、这些数据能够挖掘出对生产商家有指导价值的结果;3、具备挖掘这样的数据的技术能力;4有能力整合生产、流通和销售这些关键环节。具有此能力的企业并不多。
未来这种基于大数据的C2B模式将会从小家电扩展到服装、3C、家居以及一些长尾品类。在包下生产线之外,天猫还会尝试其他的一些大数据C2B定制模式,例如有偿提供大数据成果给一些厂家,其他电商卖家以及普通互联网巨头也会纷纷跟进。大数据正在以多种方式落地,C2B成为受益于大数据的应用。大数据C2B时代已到来。(文章来源:CDA数据分析师)
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01CDA 数据分析师:企业数字化转型的核心引擎 —— 从能力落地到价值跃迁 当数字化转型从 “选择题” 变为企业生存的 “必答题”, ...
2025-09-01数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29