京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
失去大数据分析 O2O会偏离本质
O2O概念,自诞生以来就受到业界广泛关注如今,O2O已经达到风生水起的阶段,在这个规程中,O2O也在不断变换新的玩法。有平台战略如阿里的手机淘宝,有线下实体合作,平台推进有如京东……但众多玩法始终都在强调流量、入口、价值,大大忽略了数据的价值,如果缺失了大数据分析就谈不上是真正的O2O。
对于传统企业而言,线上和线下数据分别掌握在不同部门或者不同公司手里。电商部门的数据基本都交给阿里京东等平台,电商部门基本只是掌握了用户的订单等简单信息,而这些又实在谈不上是数据。
而线下数据也基本是掌握在线下销售部门以及一些线下调查公司手里以调查问卷等形式实现。
表面上看线上数据为企业电商部门提供了非常好的营销支持,而线下又在指导商家的线下开店、线下促销等方面提供理论支持。
但如此的数据对商家的价值真有那么大吗?实则不然。
线上线下数据各自为战,数据的很多潜力无法挖掘。如线上购买如转化成线下的消费人群,就无法监控,追踪一半的用户会突然失踪,会出现数据断层。反之,线下用户突然去线上消费,而系统依然会记录为线上新用户。如此这般,当线下数据与线上数据配比时是难免要失真的。
这也难怪,往常是缺乏统一平台能够有效整合双平台数据,但O2O就完全不一样了。
O2O本质上讲就是线上与线下的2合一,打破往常线上线下的绝对界限。在O2O世界中已经不存在绝对的线上以及线下。因此,O2O要实现真正的整合数据是第一位的。
给大家描述下线上线下打通的状态,大家也可以补充:线上用户通过微信亦或是其他移动平台进入商城,通过营销鼓励以及技术等手段获取用户的年龄、性别、往常消费习惯等数据,而根据以上几个维度基本可判定该用户的消费习惯以此进行有效精准营销,在这一部分如以上电商无本质却别。但移动互联网有个非常好的功能,LBS定位,通过技术以及营销的奖励措施鼓励用户分享其地址,当地址积累足够多,基本就可描绘出企业在某具体街道的消费人群聚集区,而此数据可直接转给线下提供开设实体店的数据支持。在此,移动电商数据已经不仅仅是便于线上的营销,已经在影响线下的实体决策。
而对于线下,用户的签单以及会员信息就可以直接与线上打通,互相配比。如此可判断用户在线上线下的习惯分别如何,如对于服装品牌,线上重价格线下重体验是否可以基于数据的结果对于摆货有指导意义。而除此,数据与LBS的定位打通也可获得区域内购物的习惯,如某区域用户偏网购而在其他区域偏线下,如此可针对性进行营销。
微信有开发平台之后,众多开发公司蜂拥而上为企业开设微商城、微站服务,而以上数据必须建立在开发公司服务器上。必须但铁哥认为这种服务除了面子工程实在无多大用处。对于企业来说数据必须是自己可控的,如在对方服务器且不说数据分析是否到位专业,有否偷工减料问题,如今后更换服务商也面临数据丢失风险,这可能也是众多公司采用如此办法的原因吧。而出于数据安全角度考虑,线下数据给到线上公司又面临风险。大家都不想自己成为继携程之后的第二家公司吧。以上说法只针对企业自有的微店,而对于阿里已经京东来说亟需是要打通线上线下数据,入驻商家多用户多,根据数据分析可互推对方消费人群产品。
离开大数据分析,O2O就会偏离本质,就不能算是真正的O2O,随着大数据的发展,数据分析的应用也逐渐深入,在O2O的发展中,数据分析的作用会更加凸显,未来O2O会和大数据构成一个不可分割的整体。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据库数据分析、数据清洗、报表统计与业务查询场景中,日期时间是最高频、最核心的基础字段。数据库中存储的日期格式多样,包 ...
2026-08-13在数据统计分析与数据清洗工作中,箱线图是一种简洁高效、客观性强的数据可视化图表,能够直观呈现数据集的分布特征、离散程度和 ...
2026-08-13 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-08-13在自动化办公、数据采集、定时统计、日志清理、系统监控等场景中,程序往往需要按照固定时间间隔重复执行指定任务,这种运行机制 ...
2026-08-12在数据分析日常工作中,Excel数据筛选是数据清洗、数据提取、样本筛选的核心基础操作。传统Excel手动筛选、函数筛选方式,面对多 ...
2026-08-12 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-08-12在数据分析、统计建模、数据挖掘与商业调研过程中,原始数据往往无法做到绝对干净规整。受系统故障、人工录入失误、设备误差、突 ...
2026-08-11在数据分析工作中,聚类分析是典型的无监督学习方法,核心作用是依据数据自身的多维特征,将相似样本自动划分为若干类别,实现“ ...
2026-08-11 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-08-11AB实验是互联网产品迭代、营销优化、功能升级的核心科学验证手段,通过流量随机分组、对照组与实验组对比,科学验证策略、功能、 ...
2026-08-10在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率、降低数据库IO开销、优化系统性能的核心手段。普通单列索引仅适配简单查询场景,面对 ...
2026-08-10 很多数据分析师每天盯着几十个指标,但当被问到“这套指标要支撑什么业务目标”“指标之间是什么逻辑关系”“业务变化时如何 ...
2026-08-10在数字化市场调研体系中,大数据与小数据是两类核心调研数据形态,分别对应海量行为统计与精准样本深度调研。行业普遍存在认知误 ...
2026-08-07数据透视表是Excel、WPS中最核心的数据分析工具,凭借快速汇总、分组统计、动态筛选的优势,被广泛应用于销量统计、业绩复盘、数 ...
2026-08-07 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-08-07在商品销量、市场需求、营收规模等业务数据中,季节性波动是最普遍、最核心的数据特征。零售快消、食品餐饮、家电服饰、电商行业 ...
2026-08-06在流量红利消退、市场竞争白热化的商业环境中,传统依托经验、跟风投放、广撒网式的营销模式,逐渐暴露出成本高、精准度低、转化 ...
2026-08-06 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-08-06【核心关键词】知识、设备、工程师、数字化、建模、算法、工业大数据、数据分析、控制算法、机器学习、深度学习、业务目标、工 ...
2026-08-05增长率是数据分析、业务报表、可视化看板中最核心的指标之一,常用于衡量营收、销量、用户量、流量等业务数据的涨跌幅度与发展趋 ...
2026-08-05