
电商形态在大数据时代的重塑
数据时代的商业形态变化趋势
互联网的诞生,意味着数字商业的出现,商品、人(用户)和交易行为不断迁移到互联网上。尽管在十几年前很多学者坚称,电商鼻祖亚马逊、eBay等公司将永远不能与传统的连锁零售商相抗衡,但如今每年阿里双11大促的销售业绩谱写的不再是神话,而是人们的一种生活状态——在线购物。
就国内来说,PC端时代电商之争早已结束,平台化的玩家如阿里、京东,垂直类如唯品会基本已经胜出。这其中,传统的电商平台争夺的是流量,有限的流量入口被越来越多的品牌分割。而现如今,随着移动终端与网络的发展,我们已经全面进入数据大爆炸时代,新的购物商业形态的趋势正在形成。
• 场景化+应用化,让消费者的即时需求在特定时间加地点被满足。数据的流动破除了时间和空间的限制,催生了用户需求发生时间的碎片化。因此,也产生了越来越多通过生理需求、情绪以及兴趣等场景力量来聚合终端用户的应用。例如,我们所熟知的陌陌、知乎、美柚、美啦美妆、滴滴打车等。在这些场景下,很多应用就像定位清晰的黑洞吸附了海量用户,人们也越来越愿意为特定的场景下的解决方案与服务付费,这对传统电商的价格敏感是致命一击。不久前,尼尔森的消费者洞察报告中也提出:方便、便利已经取代价格成为网购第一要素。
• 社交化,数据有很强的复用性,而互联网的核心精神之一,就是分享。在数字商业化中,资源与数据被分享的次数越多,价值则越大。微信红包、打车优惠券、饿了么红包都是在一个个非常具象的场景下,用户愿意分享出去,给自己社交关系链带来价值的例子。
新商业形态引电商巨变,App们加入
场景化、应用化和社交化使得消费主流精神也发生了明显的变化。电商正在告别流量时代,消费者与相关的场景需求成为新的入口,也成为新的购买渠道。因此,根据不同场景力量聚合了海量用户的App们也纷纷加入,逐步成为“在线购物”生态里面的重量级玩家。爱奇艺五周年宣布布局视频电商,陌陌新版推出礼物商城涉足电商,小红书从社区模式转型跨境电商,屏幕即渠道,内容即店铺。很明显,这些App在塑造流行文化的同时,可以让场景与用户的冲动消费无缝连接,意味着新的购物入口。
然而,要真正完成豹变,成为电商王者,玩的不仅仅是入口,还有对供应链、选品、运营、物流的全面把控。“种子选手”App们擅长的是挖掘用户需求,但想要真正利用用户与社群变现,还需要更全面的技能。在这个背景下,国内首个专注于服务App的社会化移动电商平台“微猫”似乎找到了属于自己的机会。针对很多App没有电商运营能力,微猫整合了专业选品、供应链管理、订单处理、仓储物流和客服支持等标准化服务,聚合到统一的平台,对接品牌端和流量端。并且微猫能够精准定位人群,App们接入微猫的集成SDK,并配合微猫的电商云平台,就能销售商品和服务了,实现在场景内完成浏览、下单、购买和支付。
目前微猫已经为内容类(糗事百科、暴走漫画等)、导购类(精品九块九等)、社区类(秘密、Zank、爱宝贝、美课美妆、小佩宠物等)和媒体类(手机电视、云图TV)、工具类(Hiwifi、火车票达人等)的很多家知名App提供了电商能力,同时,依托精准的流量聚合了日本Cosme美容大赏、美国3M、春水堂成人用品、南慕家族数码、艾漫、AC模玩网等众多优质供应商。
基础设施成就上层应用
任何一个技术革命都要通过两个阶段,一个是基础设施的建设,以及在此之后应用的发展与普及。微猫是为拥有海量用户的App与自媒体们提供一站式电商技术与服务,其上海量商品图片的访问与处理是使得微猫拥有良好用户体验的关键点,这也是所有电商企业都要面临的问题。因此,微猫在基础设施服务上选择了七牛云。云服务的优势恰恰在于能够支撑起越来越大规模的数据存储、处理、分享与协作。
例如,考虑到页面打开速度对于用户消费行为的影响,七牛提供了独创的双向加速技术,无论是商户上传还是客户端加载图片,较之传统方案速度平均提升50%以上。这样不仅能帮助电商客户节省大量的存储成本,而且能有效提升其产品的用户体验,获得隐形收益。
此外,微猫大部分都是移动端图片,七牛支持实时图片转码充分满足其多屏显示需求,并且支持对WebP格式图片的存储与转码,使得在保持清晰度不变的情况下,WebP格式图片的压缩体积大约只有JPEG的2/3,从而节省大量的服务器带宽资源和数据空间。
结语
在数据时代,我们期待电商的全新范式,以人与场景为中心,是原有渠道的溶解和新渠道的融合。同时,有了稳定可靠的云服务平台作为支持,相信在这个领域还能出现更多更具创新性的商业模式。
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 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在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中,常会遇到这样的困惑:某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%,但究竟是 “长期趋势自然增长”,还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29在标签体系的落地链路中,“设计标签逻辑” 只是第一步,真正让标签从 “纸上定义” 变为 “业务可用资产” 的关键,在于标签加 ...
2025-09-29在使用 Excel 数据透视表进行多维度数据汇总时,折叠功能是梳理数据层级的核心工具 —— 通过点击 “+/-” 符号可展开明细数据或 ...
2025-09-28在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时,“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号(如 “北京 ...
2025-09-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的技能工具箱中,数据查询语言(尤其是 SQL)是最基础、也最核心的 “武器”。无论 ...
2025-09-28Cox 模型时间依赖性检验:原理、方法与实战应用 在生存分析领域,Cox 比例风险模型(Cox Proportional Hazards Model)是分析 “ ...
2025-09-26检测因子类型的影响程度大小:评估标准、实战案例与管控策略 在检测分析领域(如环境监测、食品质量检测、工业产品合规性测试) ...
2025-09-26CDA 数据分析师:以数据库为基石,筑牢数据驱动的 “源头防线” 在数据驱动业务的链条中,“数据从哪里来” 是 CDA(Certified D ...
2025-09-26线性相关点分布的四种基本类型:特征、识别与实战应用 在数据分析与统计学中,“线性相关” 是描述两个数值变量间关联趋势的核心 ...
2025-09-25深度神经网络神经元个数确定指南:从原理到实战的科学路径 在深度神经网络(DNN)的设计中,“神经元个数” 是决定模型性能的关 ...
2025-09-25