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MySQL数据库日常查询、数据统计、后台接口开发、数据导出等场景中,开发者经常需要查询数据表除某几列之外的所有字段。例如查 ...
2026-06-09在Python网络请求、爬虫开发、接口测试、数据抓取等实操场景中,requests库是最常用的第三方请求工具,而content属性是requests ...
2026-06-09 数据分析正在重塑每一个行业。CDA认证的三本官方教材,分别对应Level I、Level II、Level III,为你铺就从业务数据分析到数 ...
2026-06-09在数字财务、智慧财税、业财融合深度推进的当下,传统财务模式下数据标准混乱、业务流程碎片化、知识无法沉淀、系统互通性差等问 ...
2026-06-08随着数字经济深度渗透各行各业,数据正式成为继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素,是企业数字化转型、精细化运营、 ...
2026-06-08 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-06-08【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-05在数据库数据查询、业务报表统计、多表关联分析中,LEFT JOIN左连接是使用率最高的SQL关联查询语句。其核心特性是保留左表全部数 ...
2026-06-05 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-06-05任何一款产品从诞生、普及到最终退出市场,都会遵循一套固定的发展规律,这就是产品生命周期理论。在市场竞争日益激烈、产品迭代 ...
2026-06-04在Excel数据分析、办公统计、业务报表制作场景中,数据透视表是数据汇总、分类统计、快速复盘的核心工具,能够高效完成海量原始 ...
2026-06-04 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-06-04在问卷调查与社会科学数据分析中,卡方检验是最常用、最基础的非参数检验方法,广泛应用于市场调研、用户分析、行为统计、满意度 ...
2026-06-03【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-03 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-06-03逻辑回归是数据分析、机器学习、统计建模中应用最广泛的二分类预测模型,常用于风险判断、行为预测、归因分析等场景。在SPSS、Py ...
2026-06-02数字经济时代,市场竞争日趋同质化,用户消费需求愈发个性化、多元化,传统依托经验、粗放式、广撒网的营销模式弊端日益凸显。长 ...
2026-06-02 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-06-02在市场竞争日趋饱和、用户需求不断细分的当下,企业创业创新、产品迭代与市场拓展不再依赖经验决策,而是需要系统化、工具化的商 ...
2026-06-01【核心关键词】调度、岗位、数据库、企业、报表、培训、程序、数据分析、数据加工、业务部门、企业数据、调度工具、业务指标、 ...
2026-06-01