京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据:传统企业实现O2O的核心
目前,网媒及各种论坛充斥着各种O2O的流派声音、解决方案和案例分析。各类专家乐此不疲地追踪几大互联网豪门的技术动态和市场动向,期望从各类纷繁复杂的企业“试错”中,找到O2O成功发展的关键要素。在混乱的时期,各家企业的利益和战略意图掺杂在本身就很复杂的企业运作中,各种干扰的杂音以及几大豪门对舆论的影响造成众多的传统企业老板在困惑与不安中焦急万分--不做任何动作可能被历史抛弃;积极参与几大豪门制定的游戏规则即有可能成为培育市场的“先烈”.
那么,到底什么是真正的O2O?传统企业现在到底做还是不做?到底应该怎么做?这一系列的困惑,确实是“大问题”!
今天我想从传统企业的角度,与大家来讨论如下话题:
1.什么是真正的O2O?
2.互联网圈子谈的O2O和传统企业想要的O2O有什么区别?
3.传统企业应该怎样开展O2O才能对自己的利益最大化?
目前行业最流行的O2O解释就是“通过各种活动将线上的消费者引流到线下实体店去消费;同时线下的消费者在消费结束以后,将线下的体验反馈到线上”的过程。很显然,这样的定义全都是站在互联网企业的角度来看的,只要线上互联网企业能为线下实体店带来客人,就算是O2O了,只负责引流,管他商家赚不赚钱,有没有方法管理,存不存在后续追踪服务。
很显然,传统企业的诉求跟那些“高大上”的互联网思维是有不一样的。传统企业的核心诉求是:
要客人到店,更要赚钱;要吸引客流,更要忠诚粉丝;要人气不断增加,更要持续获得利润;要客人传播口碑,更希望了解负面反馈。
对于传统企业而言,到底应该把握什么关键要素才能真正让“O2O”带给自己的价值最大化呢?
要回答这个问题,我们需要分析商家的核心诉求。
一、企业的存在价值是为了“赚钱”,任何O2O的方案都必须是以赚钱为前提。
可能有人会认为这样的说法太绝对。但谁又何尝不是这个想法呢?只不过大多数企业经营者不愿意放到台面上来说罢了。企业只赚人气,不管赚钱,最后的结果就是关门大吉,除非他是慈善事业。因此,按照这个标准,那些标榜自己是互联网的“高大上”们,打着O2O幌子去拿商家的大力度折扣,动不动就说帮线下实体店引流拉新,然后有名无实地跟商家讲“先赚人气,再赚钱”.这些O2O方案对线下实体店而言,都是“毒品”,给人虚幻的“生意兴隆”的感觉,最后却落得个“赔了夫人又折兵”的悲惨境地。
二、O2O是什么不重要,关键在于是否可提升商家自身实力,让商家生意越来越旺。
互联网企业正在改变各行各业,这类创新的企业在传统企业看上去俨然“野蛮人”.在O2O领域,互联网的最大优势是让消费行为信息数据化,消除了各种类型的信息不对称,从而让消费者很容易根据自己的需求找到自己想要的东西。同时,根据消费者的各种消费行为分析了解消费者的潜在需求,通过更有效的渠道发生与消费者的互动关系。这才是作为互联网企业发展O2O所需要遵循的路径。
那么,对于传统企业,如何才能通过O2O让自身的核心竞争力得到提升的同时,让自己的品牌出类拔萃呢?显然,仅仅靠出几个套餐,提供几款现金券是无法让自身获得差异化竞争优势的。(凡是跟任何所谓的O2O平台合作,都意味着会不断被平台挤压,合作的量越大,越容易被“去品牌化”)所以,对传统线下实体商家,须利用O2O建立自身的核心优势,并形成本企业的持续盈利能力。这是关键中的关键,也是传统企业所需实现的真正的O2O。
三、对传统企业而言,实现O2O的核心就是大数据。
回顾所谓O2O互联网企业在这场盛宴中扮演的角色,他们最终的结果就是获得各种所谓的“消费数据”.因为,有了各种数据,有了与消费者互动的渠道,就可以很容易开展各种类型的营销或互动活动,相当于是掌握了“O2O战争”的主动权。很多的文章谈到“现在大数据时代已经来临”,所谓的大数据,就是指各种类型的消费行为数据,其核心就是通过各种数据分析了解消费者的潜在需求,然后制定有针对性的解决方案,并通过各种互联网渠道传播,满足消费者的各类型需求,从而让企业的成长更迅速。了解这个道理后才恍然大悟,其实对于传统企业来讲,这种模式也同样适用。在O2O的大潮中,通过O2O收集各种消费数据,形成以自己品牌为核心的大数据,就可以实现之前只有互联网企业才能达到的“理想境界”.通过对大数据的深入分析得出潜在消费需求信息,而后通过互联网渠道对其进行营销与关怀,从而实现“消费者更满意,商家更赚钱”的良性循环。
归根结底,O2O实现的是线上/线下的一体化整合,实际上是在大数据的背景下,企业实现了对消费者行为的更精准把握和营销的主动权。任何不以提升企业自身核心竞争力为前提的变革,都是一场闹剧,热点过后必将留下“一地鸡毛”.(互联网热炒的概念每1-2年就换一个,传统企业的盲目跟风,已经成为众多无知企业经营的常态)。要想在每次变革中实现自己目标,必须做到对自身目标的清晰把握,对参与时机的良好选择,对解决方案的透彻实施。在大数据盛行的今天,唯有掌握消费数据,才能真正掌握经营的主动权!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 SQL Server 安装、服务启动、数据库文件操作等场景中,经常会遇到 “实例已在使用” 类报错,不同触发场景的原因与处理方式差 ...
2026-06-29在Excel数据统计、财务核算、销售复盘、库存盘点等办公场景中,经常需要在数据透视表中实现一列数据乘以另一列数据的计算需求, ...
2026-06-29在数据分析中,指标是连接业务与数据的核心语言。它并非一个简单的数字,而是一个将模糊的业务需求(如“提升用户粘性”)转化为 ...
2026-06-29【核心关键词】大数据、零售商、消费者、供应链、运营、企业、产品、客户、数据模型、大数据平台、数据开发、系统运维、业务逻 ...
2026-06-26在物流配送、供应链履约、终端供货等业务场景中,送货率是衡量企业履约能力、服务质量、供应链稳定性的核心业务指标,直接关联客 ...
2026-06-26 很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度” ...
2026-06-26在数字化管理与数据化运营体系中,指标是连接原始数据与业务决策的核心载体。零散的原始数据只是无意义的数值堆砌,无法直接反映 ...
2026-06-25在Excel数据汇总、财务统计、业务复盘等日常办公场景中,经常需要完成逐行相乘、整体汇总求和的计算需求,最典型的场景就是:单 ...
2026-06-25 很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问 ...
2026-06-25【核心关键词】主数据、资产、供应商、现金流、企业、精细化、集团、数字化、中国、数据质量、数据管理、经营管理、地产行业、 ...
2026-06-24在数据分析、假设检验、AB测试、学术研究等统计场景中,显著水平(α)与P值(P-value)是判断统计结果是否具有统计学意义的两个 ...
2026-06-24小李刚入职了一家互联网公司的运营部门。第一次参加业务复盘会,运营主管问了一个看似简单的问题:“这个月新用户留存率下降了5 ...
2026-06-24在数字化转型全面渗透的产业背景下,数据分析已成为互联网、金融、零售、制造等几乎所有行业的核心岗位能力。很多初学者对数据分 ...
2026-06-23在企业并购、股权定价、投融资评估、资产核算等资本市场核心场景中,市场法是应用最广泛、市场认可度最高的企业价值评估方法。传 ...
2026-06-23 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-06-23【核心关键词】运营、证书、金融、客户、产品、软件、销售额、量化、科技、数据分析、金融行业、证券类软件、业务流程、金融机 ...
2026-06-22在企业方案选型、产品迭代评审、供应商筛选、运营效果复盘等决策场景中,单一指标的优劣判断往往无法支撑科学决策。一套转化效果 ...
2026-06-22 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-06-22【核心关键词】软件、洞察力、大数据、产品、经验、硬件、流量、创新、决策、数据安全、网络安全、数据分析、决策制定、数据挖 ...
2026-06-18在方案选型、效果复盘、产品评估、供应商筛选等各类业务决策场景中,仅凭单一指标下结论往往会陷入 “以偏概全” 的误区。多维度 ...
2026-06-18