京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代商业的未来:大数据+O2O值得好好研究
O2O即Online To Offline(在线离线/线上到线下),是指将线下的商务机会与互联网结合,让互联网成为线下交易的前台,这个概念最早来源于美国。O2O本质上是一种通过PC互联网、移动互联网与传统行业结合,衍生出更多新的商业模式和消费模式。一般被理解为Online To Offline,也有人将其理解为Offline To Online。O2O的概念非常广泛,既可涉及到线上,又可涉及到线下,可以通称为O2O。
近两年O2O创业公司受到了资本和市场的热捧,其中,租车和外卖又是风口,成为最受关注的领域。例如成立于2009年的饿了么,2014融资3.5亿美元,估值过10亿美金;美团融资7亿美元,估值70亿美元;UBER据说在即将启动的新一轮融资中,预计估值高达500亿美金。其它的外卖项目也轻松获得了数千万到上亿人民币的投资,与传统行业相比很不起眼的外卖公司为何能得到天价估值?
百度200亿砸O2O 意在大数据?
2015年6月30日上午,百度糯米正式发布“会员+”O2O生态战略,百度CEO李彦宏在会上表示,百度糯米是百度在移动时代“连接人与服务”战略中最需要着力发展的业务,未来3年内,百度将向糯米业务增加投入200亿元。
大家只看到了百度要做的表面工作,而没有发现,他们已经在未雨绸缪地布局未来商业大数据的信息收集整理工作。更不客气一点说,百度的这次布局,无异于跑马圈地,若布局成功,将把百度带入几何膨胀的体量。
对百度而言,我们上边提到的会员+必然只是一个表面现象,百度一定正在依靠糯米做一个很大的文章。会员+的战略,百度方面虽然重点强调,与所有商家,甚至于所有派系,包括阿里系/腾讯系/小米系等,愿意全部共享合作,但百度掌握了一项最基本的“核心科技”,那便是,百度对会员资料的大数据分析能力。这种垂直化的消费分析能力,于未来商业行为中,是最值钱的。百度发展会员+的内涵实质也正在此处。
大数据与O2O
众所周知,大数据和O2O都是当今的时髦名词,据《2013电商十大新发展趋势》报告,大数据在排名中名列第3,O2O名列第5,可以说是炙手可热。但这只是电商的排名,如果在传统行业“大数据”与“O2O”强强结合,那又该是个怎样的场景?
《2013电商十大新发展趋势》关键词:
大数据——排名第三
创新指数:★★★★
难度指数:★★★★★
综合评定:9分
大数据时代已经到来
对于电商行业来说,数据的重要性毋庸置疑,围绕着大数据,数据仓库、数据安全、数据挖掘和分析已经成为未来电商企业的制胜关键和利润焦点。淘宝和京东都着重强调了一点,那就是在未来,数据越来越为重要。大数据的应用价值和潜力越来越为人所知,大数据对于电商企业来说,是一个正待开采的金矿,而从中挖到金子还是沙砾,这便取决于一家企业是否有足够优秀的数据挖掘和数据分析的人才了。总之,大数据的分析和使用对于未来的电商企业重要性不言而喻,这也将是电商发展的持续的大趋势之一。
O2O——排名第五
创新指数:★★★★
难度指数:★★★★
综合评定:8分
O2O将线下商务的机会与互联网结合在了一起,这样线下服务就可以用线上来揽客,消费者可以用线上来筛选服务,还有成交可以在线结算,很快达到规模。中国电子商务市场的O2O经过了漫长而曲折的摸索之路,线上和线下的打通,将会开拓出一个巨大的消费市场,因此,可以断定,O2O具有非常光明的前景。O2O正在引领着一场电商变革,线下的服务可以在线上进行支付,线下商户也终于可以像电商企业一样查看具体的营销效果,这个正在逐渐形成的生态圈中,将会吸引更多的线下商户将其业务和线上有机融合,这将形成一个巨大的O2O产业链。
虽然在具体的实施上还有尚待完善的地方,但可以看到的是,这种消费者可以线上选定商品,在实体店体验后下单购买,也可以在门店实现自提、退换货、售后服务相关功能的模式,将会为网购用户提供更多的好的体验和保障。随着更多的线下商家的参与和更多样式服务的提供,O2O在未来有着不可估量的前景,值得为之拭目以待。
如何用好“大数据+O2O”值得好好研究
有了O2O,传统行业就有了与互联网绑定的机会,就有了获取营销海量数据的基础,从而传统行业营销领域的大数据管理才有可能。在O2O的基础上,传统行业的大数据不再是星星之火,而是星火燎原,当然“大数据”和“O2O”的结合的优势还不只如此。
当有了O2O的条件之后,客户在线上交易,线下交付,只要触网,这些关于“人”的信息的自动化采集就有了可能,再辅以大数据的分析技术,那些美好的愿望将不再是憧憬。我们不会幻想用户在网站上注册时给的都是真实的信息,但我们可以从用户的网络日志、相片分析出其家庭结构和年龄性别,可以从用户的QQ、FACEBOOK分析出其朋友圈和职业结构,可以从用户的社区网站得知其兴趣爱好等等。就这么一个点一个点地填补,一张活生生的画像就这么渐渐成形。当有了这些信息的时候,我们的营销、客服、产品研发等,还会那么如履薄冰吗?
维克托·迈尔·舍恩伯格在《大数据时代》描述了大数据的三个特征,其中第三个特征——“不是因果关系,而是相关关系”。关于这个论点,学术上也有颇多不认同的争鸣之声。从上文也可以看出与舍恩伯格观点径庭之处:这里更强调“因果关系”,通过“大数据”与“O2O”的结合,前者进行数据分析,后者解决数据采集,从而找到经营结果的真正动因,这样把“业务”和“人”的数据都囊括其中,我们当然也就对未来的销售预测与引导有了把握。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
数字化经营时代,企业的市场竞争早已从经验决策转向数据决策。门店营收、用户转化、产品销量、成本损耗、存量资产等所有经营行为 ...
2026-05-22在MySQL数据库日常运维、业务数据校验、数据迁移与数据清洗场景中,自增主键ID的连续性校验是一项基础且关键的工作。MySQL的Auto ...
2026-05-22 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 ...
2026-05-22【核心关键词】大数据、可视化、存储、架构、客户、离线、产品、同步、实时、数据仓库、数据分析、数据可视化、存储数据、离线 ...
2026-05-21在电商流量红利消退、公域获客成本持续走高的当下,存量用户深度挖掘已成为店铺增收增效的核心抓手。相较于付费投放获取的陌生新 ...
2026-05-21 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 ...
2026-05-21在数据驱动决策的时代,数据质量直接决定分析结果的可靠性与准确性,而异常值作为数据清洗中的核心痛点,往往会扭曲分析结论、误 ...
2026-05-20 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 ...
2026-05-20Agent的能力边界,很大程度上取决于其掌握的Skill质量和数量。传统做法是靠人工编写和维护Skill,但这条路很快会遇到瓶颈。业务 ...
2026-05-20在统计分析中,方差分析(ANOVA)是一种常用的假设检验方法,核心用于分析“一个或多个自变量对单个因变量的影响”,广泛应用于 ...
2026-05-19 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 ...
2026-05-19想高效备考 CDA 一级,拒绝盲目刷题、冗余学习?《CDA 一级教材知识手册》重磅来袭!以官方教材为核心,浓缩 13 章 103 个核心考 ...
2026-05-19在数据统计分析中,卡方检验是一种常用的非参数检验方法,核心用于判断两个或多个分类变量之间是否存在显著关联,广泛应用于市场 ...
2026-05-18在企业数字化转型的浪潮中,很多企业陷入了“技术堆砌”的误区——上线了ERP、CRM、BI等各类系统,积累了海量数据,却依然面临“ ...
2026-05-18小陈是某电商平台的数据分析师。老板交给他一个任务:“我们平台的注册用户已经突破1000万了,想了解一下用户的平均月消费金额。 ...
2026-05-18【专访摘要】本次CDA持证专访邀请到拥有丰富物流供应链数据分析经验的赖尧,他结合自身在京东、华莱士、兰格赛等企业的从业经历 ...
2026-05-15在数字化时代,企业的每一次业务优化、每一项技术迭代,都需要回答一个核心问题:这个动作到底能带来多少价值?是提升了用户转化 ...
2026-05-15在数据仓库建设中,事实表与维度表是两大核心组件,二者相互关联、缺一不可,共同构成数据仓库的基础架构。事实表聚焦“发生了什 ...
2026-05-15 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 ...
2026-05-15【核心关键词】互联网、机会、运营、关键词、账户、数字化、后台、客户、成本、网络、数据分析、底层逻辑、市场推广、数据反馈 ...
2026-05-14