京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代的全渠道营销 培养消费者特征趋势
对大数据时代的看法,中国国际电子商务中心首席专家李正波认为,网络时代,首先是有利于政府部门对事件能够第一时间进行捕捉,在事件未扩散开前就有良好的判断,进行快速有效的调整防止事态的进一步扩大。
同时,大数据时代下对数据的整合,填补了消费者行为和特征分析的空白。通过消费者的消费轨迹和选择,能够分析出不同消费群体对商品的需求,为企业提供参考。“目前,90后与00后已经逐渐上升为市场消费主要群体,而这部分群体则与70后、80后在消费习惯上有所区别。”李正波说,90后、00后消费群体更加个性化,商家应注重消费者的特征培养和趋势的培养,这块则将影响到整个商业的变革。
商家案例
提前进行大数据收集上市产品推出即获赞
泸州老窖作为泸州本地一家大型企业,在酒类的销售上,已经逐渐从传统的销售渠道向线上线下销售同步发展。从2008年开始接触电商以来,经过多年的发展,逐步与更多专业电商的合作,泸州老窖的产品销售的从起初的一年3000万发展到如今的一年13—14亿,电商为传统企业带来了巨大变化。
泸州老窖集团总裁张良在讨论中讲到,作为传统企业,必须加快拥抱互联网,加快利用大数据工作的节奏。在大数据应用上,张良以泸州老窖的某款产品进行了举例说明:在该产品上市前,利用互联网的开放平台,便在外形设计及消费者体验上进行了大量的数据收集和分析,最终确定了现在的外包装和风格特色。“经过这样大量的数据分析后,我们的产品一经推出就受到了大量好评,48小时内就销售了4万瓶,创造了非常好的数据。”
意见建议
关注社交传播力量
中国联通大数据事业处处长何玄说,在营销上,应更加关注社交传播的力量。不光是公开的宣传,同时也要注重社交传播,以消费者良好的体验和口碑进行传播。即便是在电商发展壮大的今天,企业也应当注重顾客的线下体验。中国物流学会规划与咨询专业委员会任副主任兼秘书长斯家华先生则提出了关于大数据的想法。“大数据的作用,就是通过海量的数据采集,进行整理、加工,最终提取有效的东西,形成方案,最终才能进行精准营销。”
农产品电商化 监管是难点供应链是痛点
有人说“互联网+农业”是一种革命性的产业模式创新,必将开启我国小农经济千年未有之大变局。今年以来,“互联网+农业”的概念不仅体现在政策层面,各市场大佬也正在进行紧锣密鼓地谋划与布局。
本场讨论中,4名嘉宾分别就农村电子经济商务现状及农产品电商化展开了激烈的讨论,分析了电商化所带来的优势,并针对目前农产品电商化所面临的难题提出了各自的破解之法。
优势与现状电商化打破空间格局
说到农产品电商化的优势,地利集团战略规划部副总经理宋斌从卖方及买方两个方面进行了阐述。从卖方来讲,通过电商平台,卖家能够将产品在网络上进行展示,提供了充分虚拟的展示空间,同时提供预售平台,提升了卖家的销售效益。从买方来讲,这种优势的体现则更为明显。
“顾客通过电商平台购物,让他们的选择余地增大,只要是看中的农产品,在全国,甚至在全球范围内都能进行采购。”宋斌说,而电商平台的出现,也降低了部分企业对中间环节监管难的问题。然而,即便是减低了监管难,但农产品电商仍然存在着监管难的问题。
难题与破解整合服务资源变为产品
在讨论中,三泰控股集团金融事业部总监刘禾认为,由于农产品受地域分布、季节变化和时效性等各种不确定因素的影响,因此,农产品具有巨大的复杂性。同时农产品供应链的供应链主并不确定,市场主体不明确,导致对整个供应链的提升不足。再者,供应链是以交易形式完成,各级通过赚取差价牟利,利益分配的方式也不合理,这些种种问题都是农产品供应链的痛难点。
谈及如何解决农产品供应链的痛难点上,刘禾建议首先应当整合供应链服务资源,单一的企业无法自建服务资源,因此需要整合。其次,服务应从交易环节中剥离出来,让服务变为可贸易的产品,去随着农产品在网上共同交易,这在电商环节下是可实现的。最后,刘禾说,批发市场应该在农产品电商中起到基础设施的作用。“中国农产品批发市场网络已经形成了完善的网络,可加以利用。”
展望与建议建设一平台三体系
电子商务打破了传统时空界限,对传统的农产品流通起到了颠覆作用。但从2014年的电商销售数据中可以看出,农产品销售只占到了整个电商销售的很小一部分,因此,在本场讨论的一开始,首先讨论的便是农产品电商的未来的展望及建议。
对此,中国流通三十人论坛(G30)副理事长、人民大学教授马龙龙说,目前农村电子商务发展应从“一个大的平台和三个体系”这个大的方面来理解。所谓的“一平台三体系”指的是“农村电子经济商务平台(一平台)、市场体系、流通主体体系、认证和质量管理体系(三体系)”。马龙龙认为,“一个平台”包括的面很广,应该从“买”和“卖”两个过程来考虑,仅仅考虑一个过程并不全面。而在三个体系的建设上,马龙龙也分别提出了自己的想法及建议。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析实战中,我们经常会遇到“多指标冗余”的问题——比如分析企业经营状况时,需同时关注营收、利润、负债率、周转率等十 ...
2026-02-04在数据分析场景中,基准比是衡量指标表现、评估业务成效、对比个体/群体差异的核心工具,广泛应用于绩效评估、业务监控、竞品对 ...
2026-02-04业务数据分析是企业日常运营的核心支撑,其核心价值在于将零散的业务数据转化为可落地的业务洞察,破解运营痛点、优化业务流程、 ...
2026-02-04在信贷业务中,违约率是衡量信贷资产质量、把控信用风险、制定风控策略的核心指标,其统计分布特征直接决定了风险定价的合理性、 ...
2026-02-03在数字化业务迭代中,AB测试已成为验证产品优化、策略调整、运营活动效果的核心工具。但多数业务场景中,单纯的“AB组差异对比” ...
2026-02-03企业战略决策的科学性,决定了其长远发展的格局与竞争力。战略分析方法作为一套系统化、专业化的思维工具,为企业研判行业趋势、 ...
2026-02-03在统计调查与数据分析中,抽样方法分为简单随机抽样与复杂抽样两大类。简单随机抽样因样本均匀、计算简便,是基础的抽样方式,但 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02B+树作为数据库索引的核心数据结构,其高效的查询、插入、删除性能,离不开节点间指针的合理设计。在日常学习和数据库开发中,很 ...
2026-01-30在数据库开发中,UUID(通用唯一识别码)是生成唯一主键、唯一标识的常用方式,其标准格式包含4个短横线(如550e8400-e29b-41d4- ...
2026-01-30商业数据分析的价值落地,离不开标准化、系统化的总体流程作为支撑;而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师,作为经过系统 ...
2026-01-30在数据分析、质量控制、科研实验等场景中,数据波动性(离散程度)的精准衡量是判断数据可靠性、稳定性的核心环节。标准差(Stan ...
2026-01-29在数据分析、质量检测、科研实验等领域,判断数据间是否存在本质差异是核心需求,而t检验、F检验是实现这一目标的经典统计方法。 ...
2026-01-29统计制图(数据可视化)是数据分析的核心呈现载体,它将抽象的数据转化为直观的图表、图形,让数据规律、业务差异与潜在问题一目 ...
2026-01-29箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,能清晰呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键统计特征,广泛应用于数据分 ...
2026-01-28在回归分析、机器学习建模等数据分析场景中,多重共线性是高频数据问题——当多个自变量间存在较强的线性关联时,会导致模型系数 ...
2026-01-28数据分析的价值落地,离不开科学方法的支撑。六种核心分析方法——描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析、对比分析、 ...
2026-01-28在机器学习与数据分析领域,特征是连接数据与模型的核心载体,而特征重要性分析则是挖掘数据价值、优化模型性能、赋能业务决策的 ...
2026-01-27关联分析是数据挖掘领域中挖掘数据间潜在关联关系的经典方法,广泛应用于零售购物篮分析、电商推荐、用户行为路径挖掘等场景。而 ...
2026-01-27