
DT新时代:大数据全面落地成O2O行业发展新引擎
2015年上半年,面对错综复杂的国际国内环境和经济下行压力,全国高技术产业和战略性新兴产业始终保持稳中提质的发展势头,以创新驱动发展战略为引领,大力推进大众创业、万众创新,加快培育电子商务、空间基础设施、“互联网+”、大数据等新的增长点,为稳增长、促改革、调结构、惠民生提供了强劲的动力。
在当前的移动互联网领域,尤其是O2O行业,大数据的应用已十分广泛。广大企业都已经先后成为大数据应用的主体。大数据真能帮助传统企业完成转型升级,能帮助O2O企业又好又快发展吗?答案毋庸置疑。
随着各行各业对大数据应用越来越重视,大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面,其涵盖了零售、汽车、房产、餐饮、物流、旅游、医疗、交通、金融、教育、体育等各行各业。回顾亿欧网对之前数百家O2O企业的采访,采访对象谈及最多的一个观点就是——大数据或将是未来O2O行业发展的核心!亿欧网盘点了:万达集团、阿里巴巴、京东集团、苏宁云商、大润发这5家企业在大数据方面的最新进展,以期通过盘点来解开大数据在读者心中的神秘面纱。
1、万达集团:从大数据切入会员管理,打造“线下商场+腾百万电商”O2O格局
过去,只有互联网公司能够精准捕捉到线上的消费者行为和数据。但是,在万达与百度和腾讯打通账号与会员体系后,可以打造线上线下一体化的用户体验,并全面覆盖消费者的生活。这必然将改变过去传统商业和电商各自为政的情形:电商平台只能做线上,但是消费者到线下到底买了什么,电商平台并不知道,而如果只能判别线上消费行为,对于消费者场景和需求的掌握是远远不够的。万达与腾讯和百度打通用户和会员体系之后,用户的消费信息、信用信息,以及基于消费者位置信息等等,都将成为重要的营销触点,会员与万达广场的每个店铺甚至每个商品的接触和消费就不再是单点的,而是连续的甚至是可以被挖掘的,可以利用标签来进行识别和精细化经营会员就成为O2O与大数据融合最好的运营模式。通过探索创新性互联网金融产品,建立通用积分联盟及平台。同时,万达、百度、腾讯三方还将建立大数据联盟,实现优势资源大数据融合。
与其说万达开启了一个真正的O2O时代,倒不如说万达的电商战略验证了O2O的玩法不是单纯的技术应用,而是充分挖掘消费者的生活圈和生活场景的价值。万达广场、万达影院、万达酒店、万达度假村本身就代表了一种生活圈和生活方式,而通过互联网将这些生活圈的消费场景链接起来,就能够建立营销的一个巨大的线下入口,并实时与消费者实现个性化和精准化的互动。未来谁能占领生活圈入口,获得消费者生活场景的大数据,并将大数据再次与消费场景进行结合,实现闭环,谁就能在新一轮的O2O的互联网浪潮中成为领先者。
2、阿里巴巴:未来最大的能源是数据
阿里巴巴最新发布的2015年第二季度(2016年财年第一季度)财报显示,阿里旗下子公司阿里云收入4.86亿元,比去年同期大幅增长106%。而此前不久,阿里还宣布对阿里云战略增资60亿元,用于国际业务拓展,云计算、大数据领域基础和前瞻技术的研发,以及DT生态系统的建设。阿里巴巴集团CEO张勇表示,阿里巴巴集团把云计算放在最高战略优先级,推动云计算成为新经济转型的引擎。
阿里旗下淘宝网一直以来便利用“淘宝数据魔方”的大数据技术锁定用户喜好。淘宝数据魔方是淘宝平台上的大数据应用方案。通过这一服务,商家可以了解淘宝平台上的行业宏观情况、自己品牌的市场状况、消费者行为情况等,并可以据此进行生产、库存决策,而与此同时,更多的消费者也能以更优惠的价格买到更心仪的宝贝。
3、京东集团:用大数据技术勾勒用户画像
京东其实一直以来都在谋局“大数据+商品+服务”的O2O模式。据悉,京东已经与十多座城市的上万家便利店开展合作布局京东小店O2O。而京东到家更是京东2015年O2O的战略重心,京东通过提供大数据支持,便利店等作为其末端实现落地。与此同时,京东与獐子岛集团拓展生鲜O2O合作,为獐子岛开放端口,獐子岛为其提供高效的生鲜供应链体系。另外,京东还与服装、鞋帽、箱包、家居家装等品牌专卖连锁店达成优势整合,借此扩充产品线、渠道全面下沉,各连锁门店借助京东精准营销最终实现“零库存”。
京东的用户画像会提供统一的数据服务接口供网站其他产品调用,提高与用户间的沟通效率、提升用户体验。比如提供给推荐搜索调用,针对不同用户属性特征、性格特点或行为习惯在用户搜索或点击时展示符合该用户特点和偏好的商品,给用户以友好舒适的购买体验,能很大程度上提高用户的购买转化率甚至重复购买。数据接口提供给网站智能机器人JIMI,可以基于用户画像的用户量身定做咨询应答策略,并快速理解用户意图、针对性商品评测或商品推荐、个性化关怀以此来赢得用户。2015年6月,京东宣布投资美国互联网金融公司ZestFinance,而ZestFinance的核心竞争力正是在于数据挖掘能力和模型开发能力。
4、 苏宁云商:通过大数据构建“门店到商圈+双线同价”的O2O模式
2015年4月,张近东眼中苏宁第一款互联网产品——云店诞生。通过大数据、云计算、物联网技术实现的虚拟出样,苏宁几万平方米的门店里,容纳进高达1200万SKU的商品数。苏宁利用线下门店,以及线上平台,实现了全产品全渠道的线上线下同价,从而打破了实体零售在转型发展中与自身电商渠道左右互搏的现状。
前不久,阿里巴巴283亿入股苏宁的关键一环就是苏宁的云店接口已经被打磨成熟,通过苏宁强大的线下布局,打通阿里海量的线上数据,阿里苏宁的O2O闭环也逐渐清晰。O2O模式下的苏宁实体店不只是销售门店,而是一个集展示、体验、物流、售后服务、休闲社交、市场推广为一体的新型门店——云店,店内开通免费WIFI、实行全产品的电子价签、布设多媒体的电子货架,利用互联网、物联网技术收集分析各种消费行为,推进实体零售进入大数据时代。
5、大润发:融合大数据发力O2O
大润发在飞牛网运行半年后,携手喜士多便利店推行O2O“千乡万馆”项目,建立飞牛网购体验馆,实施O2O战略。飞牛网设置网购体验馆,旨在服务大润发服务不到的地区。飞牛网还将借力其他便利店、社区服务中心、乡镇连锁小店、加油站、专卖店等探索多元化通路。
大润发O2O平台“飞牛网”开展的O2O规划有四项,分别是:生鲜O2O、门店发货O2O、门店电子屏O2O以及目前最备受关注的千乡万馆O2O。据悉,大润发中国区董事长兼飞牛网首席执行董事黄明端曾公开透露:实体零售要善用互联网技术,O2O就是利用互联网技术,把线上和线下的资讯流、商品流、资金流和物流串接在一起完成交易活动。其所表述的正是大数据的融合运用。
大数据是一座挖不完的金矿
在未来,传统企业转型“互联网+”的变革中,需要突破的一个思维误区便是将渠道视为流量的入口,而没有意识到它更为重要的价值是数据的入口,仅仅把“O2O”中的“2”视为流量的转化,从而忽视了数据之间的交互。从以往经验判断,企业线下在数据收集能力方面要滞后于线上,但是通过大数据平台的交互后,线下渠道可以有效地将线上平台反馈的数据用于消费者体验的升级工作,为消费者创造更多的超值体验。
纵观整个O2O行业,线上线下一体化新商业时代正在迫近。没有打通大数据的O2O模式是有断层的,其结果将导致线上与线下之间各自为战,无法创造新的价值。O2O创业者需要通过大数据来挖掘更多可能的生活场景,将互联网公司精准捕捉到线上的消费者行为“导入”到线下实现精准营销。
大数据+O2O,作为线上数字世界和线下物理世界不断互动的商业,一定会有越来越多的物理世界的人、事、物、现象等以数据形式记录在数字世界中。大数据的最终价值在于——将企业由数据管理型公司该在为数据驱动型公司。
事实上,在可以预见的未来,大数据将成为所有企业的核心资产,失去了数据就意味着丧失了竞争力。当然,各O2O平台对所积累大数据的处理与应用能力也同时决定着一个企业的“续航能力”。作为助推O2O行业发展的新引擎,大数据一定会成为未来企业的制高点。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10