京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
微电商背后是大数据在统筹全局_数据分析师考试
2014年除了捧红“O2O”一词之外,“微商”也是今年的当红炸子鸡。自从微信崛起,微电商也随之兴起,今年要说谁在微信朋友圈最活跃,非微商莫属,各种面膜、护肤品代购比比皆是,更有人直接把“微商”定义成了“朋友圈卖货的”,业内人士对于微商的存在也一直处于褒贬不一的态度。相比传统电商,微商似乎给人一种更加虚幻的错觉,其背后暴露出来的问题也是层出不穷:信任危机、售后服务、质量保障等,微商之路要想渐行渐远,除了需要一条明确的规划之外,还需拥有自己的大数据!
一、微商无法用一种商业模式来定义
微电商作为一个新兴产业,有着微信做它的销售平台,为它解决支付问题,又有亿万粉丝成为它的潜在客户,为它解决客源问题。但凡事都有两面性,微商数量喷井的这两年,也造成了如今这种混乱的局面,单从商业模式来分析,它无法只用一种来定义。
首先微商可以是C2C模式,这种发展模式是目前最普遍的现象,只要你注册一个微信,拥有朋友圈,再从一商家那里拿到货,便可直接在朋友圈宣传,利用粉丝关系进行销售。但是这种模式的缺点在于无法保障售后服务。例如:面膜、护肤产品海外代购。
其次微商可以是B2C模式,该模式下商家通过微店直接面向消费者销售产品和服务。相比C2C模式,多了一层服务保证。其缺点在于买家无法辨别卖家的可信度,微店设置没有任何门槛,其中不乏一些黑店浑水摸鱼,欺骗消费者。
最后微商也可以是O2O模式,其中有不少传统零售企业做微电商的案例,在PC电商时代,拥有复杂的线下销售体系曾被认为是一种负担,但是O2O改变了这种现状,拥有线下实体店的企业是目前最被看好最适合O2O转型的体系,结合线上线下统一运营。
二、 微电商背后是大数据在统筹全局
百度CEO李彦宏认为,未来科技发展将与大数据有很大关系。在这个“数据爆炸”的年代,每天都有大量的数据产生,但有些数据并没有发挥它们真正的价值。就拿微电商来说,其中有一小部分是只争朝夕,只顾赚取眼前利益的,对于这类微商,他们没有更多的资金去聘请第三方来帮助他们收集管理数据,更不会主动去分析每次交易背后产生的有利数据,因此他们的微商之路只会朝不保夕,日渐黄昏。
相反如果是追求长期发展,并有较大规模的微商,其背后是大数据在统筹全局。下面结合齐著云科技有限公司推出的顾客行为管理系统为例,分析如何利用大数据来经营线上实体店?
(一)通过会员行为数据分析,生成报表实现精准营销
消费者无论是通过微信还是APP购物,一定会留下他的行为数据,例如顾客在哪一款呢大衣界面逗留的时间较长,就能知道他比较偏爱哪一款的服装。这些看似微小的细节,在微商这里就是有价值的数据。在顾客行为管理系统中,我们能清楚看到每一件商品交易的时间、次数、金额、客户地域分布等信息,将信息转变成数据报表,利于企业做出精准性的营销。
(二)后台数据管理规范化,实现线上线下信息同步
O2O推行的难点在于线上线下信息的统一化、规范化,目前零售企业的营销体系主要包括这两大类:直营体系和直营+代理加盟体系,针对直营体系的企业,齐著云认为,所有门店和微店的数据信息进行统一管理并不难,中间不会牵涉任何信息泄露、利益争夺问题,很容易实现线上线下信息的同步;但是针对直营+代理加盟体系的企业而言,我为什么要和直营商一起同步信息,会不会抢占我代理区域的客户资源?这些都是他们担忧的问题,那么要如何说服代理加盟商一起做大数据管理呢?——建立利益分享机制。将所有新增用户的地点进行经纬度的获取,并及时关联至该位置最近的门店信息,将该用户的信息与该门店进行绑定。企业根据自行设定的分享规则,可以将一部分营业额分派给所属门店或渠道,从而实现利益共享,提高导购对微商城推广的积极性,同时解决代理加盟商的转型顾虑。
三、“另辟蹊径”方能使微商走得长远
微商13年发展,经历了红利时期,各大领域都有品牌接连崛起,给很多平凡人带去了一笔财富,截至今日,仍有很多自然人甘愿投身到这一行业中。笔者认为,在很多人眼中微电商就是利用微信平台做生意的人,其实不尽然,所谓微电商应该是以整个移动端作为销售平台,而不是只限于微信。当大家还在朋友圈抢的头破血流的时候,另一边已经有企业开始另辟蹊径了。是什么?它就是微官网。无需下载APP客户端占据我们的手机内存,消费者只需在手机上创建一个快捷键,便能在任何有WIFI的环境下畅快购物。微商之路上除了APP、微信,如今又多了一个微官网来分割移动端市场,笔者相信暨微信之后,微官网依然会是先行者得天下。
四、总结:大数据是未来移动电商的行业趋势
据统计,中国移动网民数量已经达到5.27亿人,每天都可能有几千人甚至几万人在浏览你的手机商店(微官网/APP/微商城),此时如果微商还没有开始收集用户的数据,与后期营销进行融合,那即便做了O2O,也无法实现精准营销。目前,也许仍有很多企业无法理解大数据的作用是什么,但是过不了多久我们的市场会替商家逐步证明大数据的存在价值,完成数据积累将会是移动电商面向未来发展的一个根基,也是行业趋势。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-10在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-10在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09在数据可视化领域,折线图是展示时序数据、趋势变化的核心图表类型之一,其简洁的线条的能够清晰呈现数据的起伏规律。Python ECh ...
2026-04-09在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-04-09长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的重要改进模型,凭借其独特的门控机制(遗忘门、输入门、输出门),有效解决了 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据质量是决定分析结论可靠性的核心前提,而异常值作为数据集中的“异类”,往往会干扰统计检验、模型训练 ...
2026-04-08在数字经济飞速发展的今天,数据已渗透到各行各业的核心场景,成为解读趋势、优化决策、创造价值的核心载体。而数据分析,作为挖 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07在数据分析与统计推断中,p值是衡量假设检验结果显著性的核心指标,其本质是在原假设(通常为“无效应”“无差异”)成立的前提 ...
2026-04-07在数字经济深度渗透的今天,数据已成为企业生存发展的核心资产,企业的竞争本质已转变为数据利用能力的竞争。然而,大量来自生产 ...
2026-04-07Python凭借简洁的语法、丰富的生态库,成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性 ...
2026-04-03在深度学习神经网络中,卷积操作是实现数据特征提取的核心引擎,更是让模型“看懂”数据、“解读”数据的关键所在。不同于传统机 ...
2026-04-03当数字化转型从企业的“战略口号”落地为“生存之战”,越来越多的企业意识到,转型的核心并非技术的堆砌,而是数据价值的深度挖 ...
2026-04-03在日常办公数据分析中,数据透视表凭借高效的汇总、分组功能,成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中,“计 ...
2026-04-02在数字化交互的全场景中,用户的每一次操作都在生成动态的行为轨迹——电商用户的“浏览商品→点击详情→加入购物车”,内容APP ...
2026-04-02在数字化转型深度推进的今天,企业数据已成为驱动业务增长、构建核心竞争力的战略资产,而数据安全则是守护这份资产的“生命线” ...
2026-04-02在数据驱动决策的浪潮中,数据挖掘与数据分析是两个高频出现且极易被混淆的概念。有人将二者等同看待,认为“做数据分析就是做数 ...
2026-04-01