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
【核心关键词】客户、数据分析、指标体系、数据采集、数据指标、业务数据、分析思路、业务需求、分析方法 【专访摘要】本次 CDA ...
2026-07-24在数据分析、业务建模与数字化运营体系中,原始业务数据普遍存在缺失、重复、异常、口径不一致等质量问题,直接用于分析与建模会 ...
2026-07-24 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-07-24在数据驱动的精细化运营体系中,指标是业务判断、效果复盘、策略优化的核心依据。随着企业数据化程度提升,指标数量持续膨胀,但 ...
2026-07-23在用户运营与产品增长体系中,留存是衡量产品真实价值与用户粘性的核心标尺,也是决定用户生命周期价值、获客投产比的底层因素。 ...
2026-07-23 很多数据分析师精通Excel、SQL、Python等工具,但当被问到“面对一个具体的业务问题,该用什么分析方法”“描述性分析和诊断 ...
2026-07-23【核心关键词】埋点、产品、互联网、数据库、决策、数据分析、产品经理、商业模式、移动互联网、指标体系、运营模块、大数据平 ...
2026-07-22在高并发、大数据量的业务系统中,单表数据量达到千万级甚至亿级后,会出现查询性能骤降、索引维护成本飙升、存储扩容困难等问题 ...
2026-07-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-07-22在金融风控、企业运营、行业研究等数据分析场景中,大量数据以面板数据形态存在:例如多家分支机构连续多个季度的风险指标、多位 ...
2026-07-21 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-07-21一、活动介绍 2026暑期CDA备考冲刺季,为想利用假期拿证的你量身打造。考点胶囊内容搭配多重硬核福利,让你在旅行、实习、居家 ...
2026-07-21金融行业的运营风险贯穿业务全流程,涵盖交易欺诈、操作违规、流程漏洞、合规偏差、客户信用异常等多元场景,是银行、保险、证券 ...
2026-07-17财产保险作为金融行业的核心板块,涵盖车险、家财险、责任险、企财险等多元品类,是个人与企业抵御财产风险、经营风险的重要保障 ...
2026-07-17 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 ...
2026-07-17【核心关键词】模块、餐饮、客户、门店、企业、订单、供应链、多样化、产品、生产计划、数据分析、生产管理、物料管理、业务分 ...
2026-07-16在数字化分析时代,原始数据本身不具备业务价值,只有通过科学的统计学方法加工、拆解、验证与解读,才能挖掘数据背后的规律、差 ...
2026-07-16 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 ...
2026-07-16在描述性统计分析、数据预处理、异常值排查与多组数据分布对比工作中,箱线图(Box Plot)是应用最广泛的可视化与统计工具之一。 ...
2026-07-15在企业数据存储、业务统计与数据分析工作中,绝大多数业务数据都带有时间维度属性,例如订单创建时间、用户注册时间、支付完成时 ...
2026-07-15