
大数据时代下的全渠道营销 培养消费者特征趋势 将影响商业变革
数据,已经渗透到了当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。大数据时代的来临,不仅带来了新的商业变革,也为政府和企业带来了新的转变和尝试。9月16日下午,来自政府、物流行业、电信行业与大型生产制造企业的4位嘉宾齐聚中国(泸州)西南商品博览会高峰论坛,共话大数据时代下的全渠道营销,提出了大数据为各自带来的优势,举例说明成功营销案例,并提出了自己的发展建议。
及时捕捉
大数据有助政府调控
利于商家精准营销
对大数据时代的看法,中国国际电子商务中心首席专家李正波认为,网络时代,首先是有利于政府部门对事件能够第一时间进行捕捉,在事件未扩散开前就有良好的判断,进行快速有效的调整防止事态的进一步扩大。
同时,大数据时代下对数据的整合,填补了消费者行为和特征分析的空白。通过消费者的消费轨迹和选择,能够分析出不同消费群体对商品的需求,为企业提供参考。“目前,90后与00后已经逐渐上升为市场消费主要群体,而这部分群体则与70后、80后在消费习惯上有所区别。”李正波说,90后、00后消费群体更加个性化,商家应注重消费者的特征培养和趋势的培养,这块则将影响到整个商业的变革。
商家案例
提前进行大数据收集上市产品推出即获赞
泸州老窖作为泸州本地一家大型企业,在酒类的销售上,已经逐渐从传统的销售渠道向线上线下销售同步发展。从2008年开始接触电商以来,经过多年的发展,逐步与更多专业电商的合作,泸州老窖的产品销售的从起初的一年3000万发展到如今的一年13—14亿,电商为传统企业带来了巨大变化。
泸州老窖集团总裁张良在讨论中讲到,作为传统企业,必须加快拥抱互联网,加快利用大数据工作的节奏。在大数据应用上,张良以泸州老窖的某款产品进行了举例说明:在该产品上市前,利用互联网的开放平台,便在外形设计及消费者体验上进行了大量的数据收集和分析,最终确定了现在的外包装和风格特色。“经过这样大量的数据分析后,我们的产品一经推出就受到了大量好评,48小时内就销售了4万瓶,创造了非常好的数据。”
意见建议
关注社交传播力量
中国联通大数据事业处处长何玄说,在营销上,应更加关注社交传播的力量。不光是公开的宣传,同时也要注重社交传播,以消费者良好的体验和口碑进行传播。即便是在电商发展壮大的今天,企业也应当注重顾客的线下体验。中国物流学会规划与咨询专业委员会任副主任兼秘书长斯家华先生则提出了关于大数据的想法。“大数据的作用,就是通过海量的数据采集,进行整理、加工,最终提取有效的东西,形成方案,最终才能进行精准营销。”
农产品电商化 监管是难点供应链是痛点
有人说“互联网+农业”是一种革命性的产业模式创新,必将开启我国小农经济千年未有之大变局。今年以来,“互联网+农业”的概念不仅体现在政策层面,各市场大佬也正在进行紧锣密鼓地谋划与布局。
本场讨论中,4名嘉宾分别就农村电子经济商务现状及农产品电商化展开了激烈的讨论,分析了电商化所带来的优势,并针对目前农产品电商化所面临的难题提出了各自的破解之法。
优势与现状电商化打破空间格局
说到农产品电商化的优势,地利集团战略规划部副总经理宋斌从卖方及买方两个方面进行了阐述。从卖方来讲,通过电商平台,卖家能够将产品在网络上进行展示,提供了充分虚拟的展示空间,同时提供预售平台,提升了卖家的销售效益。从买方来讲,这种优势的体现则更为明显。
“顾客通过电商平台购物,让他们的选择余地增大,只要是看中的农产品,在全国,甚至在全球范围内都能进行采购。”宋斌说,而电商平台的出现,也降低了部分企业对中间环节监管难的问题。然而,即便是减低了监管难,但农产品电商仍然存在着监管难的问题。
难题与破解整合服务资源变为产品
在讨论中,三泰控股集团金融事业部总监刘禾认为,由于农产品受地域分布、季节变化和时效性等各种不确定因素的影响,因此,农产品具有巨大的复杂性。同时农产品供应链的供应链主并不确定,市场主体不明确,导致对整个供应链的提升不足。再者,供应链是以交易形式完成,各级通过赚取差价牟利,利益分配的方式也不合理,这些种种问题都是农产品供应链的痛难点。
谈及如何解决农产品供应链的痛难点上,刘禾建议首先应当整合供应链服务资源,单一的企业无法自建服务资源,因此需要整合。其次,服务应从交易环节中剥离出来,让服务变为可贸易的产品,去随着农产品在网上共同交易,这在电商环节下是可实现的。最后,刘禾说,批发市场应该在农产品电商中起到基础设施的作用。“中国农产品批发市场网络已经形成了完善的网络,可加以利用。”
展望与建议建设一平台三体系
电子商务打破了传统时空界限,对传统的农产品流通起到了颠覆作用。但从2014年的电商销售数据中可以看出,农产品销售只占到了整个电商销售的很小一部分,因此,在本场讨论的一开始,首先讨论的便是农产品电商的未来的展望及建议。
对此,中国流通三十人论坛(G30)副理事长、人民大学教授马龙龙说,目前农村电子商务发展应从“一个大的平台和三个体系”这个大的方面来理解。所谓的“一平台三体系”指的是“农村电子经济商务平台(一平台)、市场体系、流通主体体系、认证和质量管理体系(三体系)”。马龙龙认为,“一个平台”包括的面很广,应该从“买”和“卖”两个过程来考虑,仅仅考虑一个过程并不全面。而在三个体系的建设上,马龙龙也分别提出了自己的想法及建议。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11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