京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
从O2O概念诞生到今天表面的风生水起已经有一段时间了,关于O2O也在不断变换新的玩法。有平台战略如阿里的手机淘宝,有线下实体合作,平台推进有如京东……但众多玩法始终都在强调流量、入口、价值,大大忽略了数据的价值。铁哥认为,如果缺失了大数据分析就谈不上是真正的O2O。
对于传统企业而言,线上和线下数据分别掌握在不同部门或者不同公司手里。电商部门的数据基本都交给阿里京东等平台,电商部门基本只是掌握了用户的订单等简单信息,而这些又实在谈不上是数据。电商平台经过云计算以数据魔方以及生意经等产品反卖给店主,随着用户以及产品的品类不断增多,电商平台数据的可靠性就越来越强。电商平台也在不断打通用户的全平台数据,通过用户在不同店铺的消费习惯金额基本就可判断用户的消费能力以及消费类型(保守、冲动等)。而这些研判也为电商公司的营销提供了非常精准的数据支持。
而线下数据也基本是掌握在线下销售部门以及一些线下调查公司手里以调查问卷等形式实现。
表面上看线上数据为企业电商部门提供了非常好的营销支持,而线下又在指导商家的线下开店、线下促销等方面提供理论支持。
但如此的数据对商家的价值真有那么大吗?实则不然。
线上线下数据各自为战,数据的很多潜力无法挖掘。如线上购买如转化成线下的消费人群,就无法监控,追踪一半的用户会突然失踪,会出现数据断层。反之,线下用户突然去线上消费,而系统依然会记录为线上新用户。如此这般,当线下数据与线上数据配比时是难免要失真的。
这也难怪,往常是缺乏统一平台能够有效整合双平台数据,但O2O就完全不一样了。
O2O本质上讲就是线上与线下的2合一,打破往常线上线下的绝对界限。在O2O世界中已经不存在绝对的线上以及线下。因此,O2O要实现真正的整合数据是第一位的。
铁哥给大家描述下线上线下打通的状态,大家也可以补充:线上用户通过微信亦或是其他移动平台进入商城,通过营销鼓励以及技术等手段获取用户的年龄、性别、往常消费习惯等数据,而根据以上几个维度基本可判定该用户的消费习惯以此进行有效精准营销,在这一部分如以上电商无本质却别。但移动互联网有个非常好的功能,LBS定位,通过技术以及营销的奖励措施鼓励用户分享其地址,当地址积累足够多,基本就可描绘出企业在某具体街道的消费人群聚集区,而此数据可直接转给线下提供开设实体店的数据支持。在此,移动电商数据已经不仅仅是便于线上的营销,已经在影响线下的实体决策。
而对于线下,用户的签单以及会员信息就可以直接与线上打通,互相配比。如此可判断用户在线上线下的习惯分别如何,如对于服装品牌,线上重价格线下重体验是否可以基于数据的结果对于摆货有指导意义。而除此,数据与LBS的定位打通也可获得区域内购物的习惯,如某区域用户偏网购而在其他区域偏线下,如此可针对性进行营销。
微信有开发平台之后,众多开发公司蜂拥而上为企业开设微商城、微站服务,而以上数据必须建立在开发公司服务器上。必须但铁哥认为这种服务除了面子工程实在无多大用处。对于企业来说数据必须是自己可控的,如在对方服务器且不说数据分析是否到位专业,有否偷工减料问题,如今后更换服务商也面临数据丢失风险,这可能也是众多公司采用如此办法的原因吧。而出于数据安全角度考虑,线下数据给到线上公司又面临风险。大家都不想自己成为继携程之后的第二家公司吧。
以上说法铁哥只针对企业自有的微店,而对于阿里已经京东来说亟需是要打通线上线下数据,入驻商家多用户多,根据数据分析可互推对方消费人群产品。铁哥昨天问淘点点负责人,很可惜还没开始做。
大数据对于O2O的意义目前远没有发掘,铁哥以上也是一家之言也在不断探索。铁哥也在不断寻找在移动营销有着很好经验的案例,不限企业大小有创新就好。铁哥会在专栏分享给诸位。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越单纯的数据清洗与统计分析,而是通过数据 ...
2026-03-06在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中,经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如,按课程章节排序,累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中,环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据,直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05数据治理是数字化时代企业实现数据价值最大化的核心前提,而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师作为数据全生命周期的核心 ...
2026-03-05在实验检测、质量控制、科研验证等场景中,“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法 ...
2026-03-04在数据分析、科研实验、办公统计等场景中,我们常常需要对比两组数据的整体差异——比如两种营销策略的销售额差异、两种实验方案 ...
2026-03-04在数字化转型进入深水区的今天,企业对数据的依赖程度日益加深,而数据治理体系则是企业实现数据规范化、高质量化、价值化的核心 ...
2026-03-04在深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN)的实操中,转置卷积(Transposed Convolution)是一个高频应用的操作——它核心用于实现 ...
2026-03-03在日常办公、数据分析、金融理财、科研统计等场景中,我们经常需要计算“平均值”来概括一组数据的整体水平——比如计算月度平均 ...
2026-03-03在数字化转型的浪潮中,数据已成为企业最核心的战略资产,而数据治理则是激活这份资产价值的前提——没有规范、高质量的数据治理 ...
2026-03-03在Excel办公中,数据透视表是汇总、分析繁杂数据的核心工具,我们常常通过它快速得到销售额汇总、人员统计、业绩分析等关键结果 ...
2026-03-02在日常办公和数据分析中,我们常常需要探究两个或多个数据之间的关联关系——比如销售额与广告投入是否正相关、员工出勤率与绩效 ...
2026-03-02在数字化运营中,时间序列数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常接触的数据类型之一——每日的营收、每小时的用户 ...
2026-03-02在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28在数字化时代,“以用户为中心”已成为企业运营的核心逻辑,而用户画像则是企业读懂用户、精准服务用户的关键载体。CDA(Certifi ...
2026-02-28在Python面向对象编程(OOP)中,类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体,也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量,合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27