京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
电商改变了我们什么 细数大数据时代的O2O
2012年,我们开始谈论大数据时代,与此同时,随着移动互联网的快速发展,平板电脑和智能手机的普及运用,O2O终于摆脱团购的概念,正式被单独提及为一种新模式的存在。如果追溯这个模式,我们最早应该可以回顾到1995年的瀛海威和1999年的8848,这些电子商务网站的先驱者开创了一种崭新的购销模式,以后的黄金岁月里,依据营销实体的差异,B2B、B2C、团购及至O2O,如同潘多拉宝盒为我们打开了神奇之门。
在这个门里有阿里巴巴、慧聪网、当当、拉手网以及淘宝网等诸多璀璨明星,他们改变了消费者的传统消费习惯,也改变了生产者们传统销售模式,大到七旬老翁,小到几岁小儿,人们越来越习惯于束缚在电脑桌旁,由一个个1和0组成的数字程序转变为自己的各种需求。O2O,online to offline,线下的商务和线上的数字结合在一起,改变了传统生活的4个方面。
1、从消费者的角度,也即我们习惯说的客户角度来看,产生了两个重大的改变, 第一个改变的是消费习惯。过去逛街,我们倾向于找到市中心豪华场所,扫地毯式的采购我们所需要的用品。而现在,我们也许会地毯式逛街,但是我们更多倾向于逛进店试用自己满意的商品后,拍个照,记个寸码大小,然后回家搜索下,在网上下单购买自己所需要的货物。特别是2012年11月11日,淘宝网的一场购物狂欢后,人们可能更加直观的认识到,购物不再是体力活,而是手工活。越来越多的消费者更愿意打开一个个页面去寻找自己喜欢的货物。
O2O时代对消费者的第二个转变,可能是基于新媒体和自媒体的到来,如微博、微信,购物不再是别人提供什么我就接受什么,购物是一种双向的互动的带有感情色彩的行为,消费者越来越可以自定义自己所需要的货物。任何第三方都有可能生产替代其他人的产品,这是真正的买方市场,这个市场价格、品牌可能更要让位于口碑和消费者的细分定位。
2、 从企业的角度,也同样产生了两个重大的改变,让中国企业提前走进新营销时代。第一个改变是行业的细分运作,企业的推广方式不再是无差距覆盖打击,而是更精准更细致的小领域市场突围。无论是线下生产线上销售,还是线上传播,线下销售,又或者线下体验,线上销售,再线下交易和享受,新数据时代的O2O,给了企业无数可能的运作方式。
从另一方面,线上新媒体和自媒体的产生,由用户主导的互动消费行为,导致企业销售的碎片化。过去企业可能倾向于地域投放推广,在未来,直接与企业接触的将会破除地域限制,破除消费者行业限制、年龄结构限制,企业的终端用户可能来自不同方面,他们由很多的个性化需求凝聚从共性化的需求。这将是真正的无库存式生产,企业的成本将集中在服务上。
O2O的这四点,改变了消费者和企业的实际生存状态和生活方式,也促使企业遇到了更多的挑战,比如传播方式的革新、口碑管理、资源的合理运作。旧的在消失,新的在产生,未来生活也许就是一个立体的蜗居视频生活,我们拭目以待。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量 ...
2025-11-11在大模型(如 Transformer、CNN、多层感知机)的结构设计中,“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
2025-11-10形成购买决策的四个核心推动力的是:内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
2025-11-10在数字经济时代,“数字化转型” 已从企业的 “可选动作” 变为 “生存必需”。然而,多数企业的转型仍停留在 “上线系统、收集 ...
2025-11-10在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型(LLM)商业化落地过程中,“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言,相同问题需给出一 ...
2025-11-07在数据驱动与合规监管双重压力下,企业数据安全已从 “技术防护” 升级为 “战略刚需”—— 既要应对《个人信息保护法》《数据安 ...
2025-11-07在机器学习领域,“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别(是 / 否)” 到 “疾病诊断(良性 ...
2025-11-06在数据分析中,面对 “性别与购物偏好”“年龄段与消费频次”“职业与 APP 使用习惯” 这类成对的分类变量,我们常常需要回答: ...
2025-11-06在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“可解释性建模” 与 “业务规则提取” 是核心需求 —— 例如 “预测用户 ...
2025-11-06在分类变量关联分析中(如 “吸烟与肺癌的关系”“性别与疾病发病率的关联”),卡方检验 P 值与 OR 值(比值比,Odds Ratio)是 ...
2025-11-05CDA 数据分析师的核心价值,不在于复杂的模型公式,而在于将数据转化为可落地的商业行动。脱离业务场景的分析只是 “纸上谈兵” ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-04【2025最新版】CDA考试教材:CDA教材一级:商业数据分析(2025)__商业数据分析_cda教材_考试教材 (cdaglobal.com) ...
2025-11-04在数字化时代,数据挖掘不再是实验室里的技术探索,而是驱动商业决策的核心能力 —— 它能从海量数据中挖掘出 “降低成本、提升 ...
2025-11-04在 DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models)训练过程中,开发者最常困惑的问题莫过于:“我的模型 loss 降到多少才算 ...
2025-11-04在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“无监督样本分组” 是高频需求 —— 例如 “将用户按行为特征分为高价值 ...
2025-11-04