京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
双12支付宝:以立体的方式凿开线下大数据冰层_数据分析师
2014年双12,网上流量疲软,而3000万大妈狂扫便利店。
看上去又有钱又任性,而其本质,是支付宝O2O落地,是阿里体系立体大数据的开始。
传统连锁零售要么学会与“狼”共舞,善用支付宝,要么,被玩死。
先看“二维”和“三维”:
1传统实体零售是二维平面的;
2传统电商(淘宝天猫)也是二维平面的;
3传统的信用卡支付是二维平面的,主要是银联卡;
4传统的线上支付也是二维平面的,换言之,早期的支付宝也是二维的。
所以,即使双11全网成交额达到571亿、线上消费占5%以上,但阿里巴巴的数据是线上二维的,与现实中的人是割裂的,落不了地。
但O2O是三维的,贯穿三维有几个核心要素:1联接、2会员、3金融,尤其是支付。
再看支付宝,三亿实名用户信息,以网上交易为主,拥有绝大多数网上交易数据,这是宝藏。这三亿人其实都是银行卡用户,换言之,银联的用户。这三亿人也都是网购人群,年轻人为主,社会消费的主力军。但不可否认的是,95%的消费在线下,而线下交易是银联的地盘。
反观支付宝的手机客户端,拥有上亿装机总量,每天的点击量(Daily Active User),不亚于手淘。但是,它只专注于支付。其扩展的“服务窗”(类似微信公众账号),也是媒介,可以等同理解为广告窗口,直接跳转到支付环节的简洁步骤,不啰嗦,没废话。
再看团队基因,阿里系里支付宝团队的服务意识相对较强。
2013年双11,阿里巴巴O2O最有效的积累,是和银泰百货的支付宝合作。尽管声波支付实际效果欠佳,但留给支付宝的是空军落地的宝贵经验。
2014年,京东和阿里抢夺便利店O2O,京东抢的是物流,阿里抢的是支付,个人认为支付宝技高一筹。
京东金融,太弱小,还无法发力。微信支付,还在寻找和丰富其线下的应用场景,姑且不论。
重新评估O2O的几个要素:“支付”作为第四个维度,just follow the money,把“人、货、场、时间”都穿插在一起……
我认为,支付宝真正的意图是:与连锁便利店合作,用低价高频的SKU进行补贴,撬开地面网络,获取地面二维网络的用户和交易数据。
在这种情况下,银联由于其机制原因,已经溃不成军,其反击还需要相当的时间。
所以,支付宝进入线下的第一波,动的是银联的奶酪,但还不是动银行的奶酪。
总结起来,支付宝在双12的收获如下:1从空中进入地面零售网络,形成三维。2获取地网的用户,绑定支付宝,交易信息。3最核心是让用户形成支付习惯,这是最可怕的力量。
相比之下,微信只有联接,没有交易,没有实名会员,微信支付还要跑步前进才行啊。
有个比喻,大象打架,菜园子毁了。有一类公司,会彻底被拍死:拉卡拉式第三方支付。跟不上移动互联网,拉卡拉基本上武功全废。因为商家透过便利店支付宝,会马上知道:原来网上的用户,就住在全家附近啊?原来网上买衣服的用户,线下买85度C的某个面包啊?这种大数据,线上线下交融的大数据,其威力巨大无比……
再回到4个身份:1肉身,2网络匿名身份,3权益身份,4支付身份。支付宝至少得到3个身份。大妈,不太在意权益身份,为了省钱,管它呢。这样支付宝4个身份就都有了。
当然,支付宝没有社交属性,这是微信比它牛的地方,但是支付宝里的社交属性,是强关联。“老子钱都为你花了,人还不是我的吗?”
支付宝,阿里O2O的真正使者。无论喜欢与否,O2O的真正风暴已经来临。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-10在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-10在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09在数据可视化领域,折线图是展示时序数据、趋势变化的核心图表类型之一,其简洁的线条的能够清晰呈现数据的起伏规律。Python ECh ...
2026-04-09在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-04-09长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的重要改进模型,凭借其独特的门控机制(遗忘门、输入门、输出门),有效解决了 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据质量是决定分析结论可靠性的核心前提,而异常值作为数据集中的“异类”,往往会干扰统计检验、模型训练 ...
2026-04-08在数字经济飞速发展的今天,数据已渗透到各行各业的核心场景,成为解读趋势、优化决策、创造价值的核心载体。而数据分析,作为挖 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07在数据分析与统计推断中,p值是衡量假设检验结果显著性的核心指标,其本质是在原假设(通常为“无效应”“无差异”)成立的前提 ...
2026-04-07在数字经济深度渗透的今天,数据已成为企业生存发展的核心资产,企业的竞争本质已转变为数据利用能力的竞争。然而,大量来自生产 ...
2026-04-07Python凭借简洁的语法、丰富的生态库,成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性 ...
2026-04-03在深度学习神经网络中,卷积操作是实现数据特征提取的核心引擎,更是让模型“看懂”数据、“解读”数据的关键所在。不同于传统机 ...
2026-04-03当数字化转型从企业的“战略口号”落地为“生存之战”,越来越多的企业意识到,转型的核心并非技术的堆砌,而是数据价值的深度挖 ...
2026-04-03在日常办公数据分析中,数据透视表凭借高效的汇总、分组功能,成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中,“计 ...
2026-04-02在数字化交互的全场景中,用户的每一次操作都在生成动态的行为轨迹——电商用户的“浏览商品→点击详情→加入购物车”,内容APP ...
2026-04-02在数字化转型深度推进的今天,企业数据已成为驱动业务增长、构建核心竞争力的战略资产,而数据安全则是守护这份资产的“生命线” ...
2026-04-02在数据驱动决策的浪潮中,数据挖掘与数据分析是两个高频出现且极易被混淆的概念。有人将二者等同看待,认为“做数据分析就是做数 ...
2026-04-01