京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据,导购电商的命门
行业整合、泡沫湮灭、红利消褪……一路蓬勃发展的电子商务行业进入新的赛段。传统电商企业试图脱离“纯电商”身份,创新创业企业在频繁试错中砥砺前行。在对未来方向的探索过程中,共享出行、人工智能、云计算等电商新服务成为企业发展的驱动所在。2017中国(北京)电子商务大会召开在即,围绕“新供给、新服务、新动能”,聚焦行业中涌现的精英人物与优秀项目。如何把握市场机遇?这需要电商企业的领导者拥有清晰的布局思路以及前瞻性的眼光。
面对越发花哨的电商促销页面,消费者有时也难免为选购商品而头痛,导购类电商的价值由此凸显。内容导购电商什么值得买冲刺创业板IPO的消息日前露出,这家此前还名不见经传的电商企业,在去年却已经实现超过2亿元的净利。在什么值得买CEO那昕看来,内容导购电商的优势在于不只是给用户提供低价商品信息,还帮助用户在海量商品中缩小选择范围,提高用户决策效率。在信息筛选的过程中,大数据应用是让效率提升的利器。
打造内容壁垒
就像两年前刚刚入职什么值得买的时候一样,那昕的脸上经常带着笑容,而他的发型也是充满朝气。尽管也多了几缕白发,但从他的整体样貌上,却看不出创业企业管理者常有的太多焦虑。这或许是因为他的个人性格与什么值得买的业务内容相契合有关。“什么值得买是一家为消费者提供购物决策服务的门户平台,通过优质和原创的内容,向消费者提供高性价比的商品,帮助商家提升品牌价值。”那昕在介绍什么值得买的服务方式时十分熟练,显然他曾经向不少的媒体或者投资人如此介绍过。实际上,自什么值得买于2010年成立以来,尽管在呈现的网站页面和公司的组织架构上有了不小的变化,但这家企业的服务方式却没有太多的改变。
优质的内容被什么值得买视为企业发展的核心竞争力。随着电商行业的发展,电商企业所能提供的产品和服务越来越同质化。那昕认为,消费者购物决策已经不再取决于购物渠道,重要的是在哪里能够获取到能够打动自己的信息。内容导购的商业模式是希望通过用户的经验分享,吸引更多有相同兴趣的人加入平台,通过社群效应提高用户黏性,进而提升转换率。那昕称,内容导购的最大优势在于不只是给用户提供高性价比商品信息,还可以帮助用户在海量商品中缩小范围,提高决策效率。在消费升级的大浪潮下,相信未来会有越来越多的消费者不再单纯寻求低价商品,而是寻找能够代表自己生活方式的商品。
大数据带动升级
什么是优质的内容?那昕称,优质的内容不一定要求十分专业,但一定是能够帮助消费者解决实际问题的信息,这些内容是真实、中立的,不带有太多商业化属性。但想要从海量的信息中筛选出哪些是优质内容,这显然不是一件容易的事情。根据公开数据显示,2016年什么值得买的月活跃用户数量达到2000万人,用户日均贡献优惠信息超过3000条,购物攻略和购物分享类原创文章超过200篇。面对庞大的信息量,什么值得买将大数据应用视为企业提高效率的重点。
日前,证监会对外公布了什么值得买首次公开募股(IPO)的招股书,什么值得买计划融资3.3亿元,融得的资金将用于升级和改造公司基于大数据的个性化技术平台。那昕称,当前的什么值得买无论是从内容筛选、商品推荐还是判断产品的价格是否合适等方面,越来越多的是依靠大数据技术去判断。为此,公司打造了人工智能推荐系统,每天用户发布在平台上的商品信息和原创内容,会优先通过智能系统进行筛选。通过对大数据等技术化手段的应用,什么值得买可以把信息推送服务做得更精准,把更好的产品、更优质的内容推荐给更合适的人群,从而提升信息传递效率,增加转换率。
寻求业务创新
在当前的商业模式中,什么值得买的营业收入有大部分是依赖于阿里、亚马逊等大型电商平台的信息推广服务,而仅凭个别几家大型电商的收入结构,也让什么值得买在发展中承担着一定风险。为此,近两年来什么值得买也一直在寻求业务和渠道上的扩张。2016年,什么值得买推出海淘代购助手贝窝网和营销平台LinkStars,尽管这两项业务在去年的业绩贡献中占比很少,但也有了一席之地。同时,去年什么值得买也在逐步加码与国内的小众品牌建立合作关系。那昕称,公司将扶持优质国产品牌作为未来五年发展的战略方向之一,作为导购平台,应该尽早去发现有潜力的品牌,帮助品牌与用户建立联系。
尽管电商行业的竞争越发激烈,但那昕对于什么值得买未来的发展依然十分看好。他表示,原来的海淘还被视为小众市场,但现在已经变得普及,跨境电商的热潮在今后两年仍将持续。对于什么值得买自身,企业也将把业务拓展至更多的领域。包括教育、旅游、消费金融,只要有信息不对称的现象,都有导购的价值所在。此外,当前什么值得买的用户人群以一二线城市用户为主,今后还会更加注重在二三线、三四线城市的拓展。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据可视化领域,树状图(Tree Diagram)是呈现层级结构数据的核心工具——无论是电商商品分类、企业组织架构,还是数据挖掘中 ...
2025-11-17核心结论:“分析前一天浏览与第二天下单的概率提升”属于数据挖掘中的关联规则挖掘(含序列模式挖掘) 技术——它聚焦“时间序 ...
2025-11-17在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,很多企业陷入“数据多但用不好”的困境:营销部门要做用户转化分析却拿不到精准数据,运营 ...
2025-11-17在使用Excel透视表进行数据汇总分析时,我们常遇到“需通过两个字段相乘得到关键指标”的场景——比如“单价×数量=金额”“销量 ...
2025-11-14在测试环境搭建、数据验证等场景中,经常需要将UAT(用户验收测试)环境的表数据同步到SIT(系统集成测试)环境,且两者表结构完 ...
2025-11-14在数据驱动的企业中,常有这样的困境:分析师提交的“万字数据报告”被束之高阁,而一张简洁的“复购率趋势图+核心策略标注”却 ...
2025-11-14在实证研究中,层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量(如先引入人口统计学 ...
2025-11-13在实时数据分析、实时业务监控等场景中,“数据新鲜度”直接决定业务价值——当电商平台需要实时统计秒杀订单量、金融系统需要实 ...
2025-11-13在数据量爆炸式增长的今天,企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结 ...
2025-11-13在主成分分析(PCA)、因子分析等降维方法中,“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念,而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据,零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代,“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑,但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量 ...
2025-11-11在大模型(如 Transformer、CNN、多层感知机)的结构设计中,“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
2025-11-10形成购买决策的四个核心推动力的是:内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
2025-11-10在数字经济时代,“数字化转型” 已从企业的 “可选动作” 变为 “生存必需”。然而,多数企业的转型仍停留在 “上线系统、收集 ...
2025-11-10在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型(LLM)商业化落地过程中,“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言,相同问题需给出一 ...
2025-11-07