京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
阿里首席战略官曾鸣:活数据、热数据才是大数据
来自品途咨询的数据显示,2013年,中国餐饮行业O2O市场规模达到623亿元。预计到2015年,我国餐饮行业O2O市场规模将达到1200亿元左右。O2O不仅和吃喝密切相关,而且也在慢慢地改变着我们的消费方式。
2014年,中国O2O外卖突然猛起,“淘点点”、“美团网”、“饿了么”、“大众点评”等巨头平台都砸金开启外卖平台。当然,至今拥有10亿用户的微信平台,开放微信公众号接口之后,微信外卖点餐也不甘示弱,公众平台也实现可在线点餐的功能。
那么,问题来了:对于商户来说,大哥级平台与微信公众号点餐平台有什么不同之处?
一、用户数据
大哥级平台,给商户导流量、免费入驻。导致外卖不受高成本和旺铺区域限制,众多创业者纷纷下海从事外卖生意。由于平台流量的导入,迫使一些处于对平台观望状态的实体店家,也不得不加入平台形成某些不良性竞争。
那么,大哥级平台的导入流量、免费推广入驻到底给商家带来什么好处了呢?基于做微信点单的乐外卖创始人张洋认为,平台级导流量会给商家带来一定的销售量,但并不代表因为流量的导入就能让每家生意红火,因为存在用户选择性心理,以及商铺排名等因素都会导致消费者的购买行为。众多的,外卖商家在同一个平台商,排名、点评等都会影响到
相比之下,商家建立自己实体店的公众平台,对接点餐系统的话,前期虽然没有流量自动导入。但是,在宣传关注其公众号的粉丝,就能成为目标稳定的客户。与平台流量比较,微信粉丝更加稳固,不会随时流失。消费者的稳固,消费习惯的培养,也避免了一定的恶性排名竞争,做自己独立品牌的平台。
二、营销推广
大哥级平台推广营销的方式,前期会投入大量资金为自己平台做推广,免费为商家做海报、宣传单或返利赠送饮料等。但是,在对一些外卖商家的调查了解,平台竞争带来了低利润的繁忙,商家的成本在无形中增加。很多商家反映,进入平台外卖虽然能增加一定的订单,由于参加了返利等优惠活动,平台给商家支付返利的钱,但是这个钱需要商家自己先承担垫付,到了一个月之后才能像平台公司结算,两个月之后才能收到返现。比如,一间外卖店平均100单一天来自某外卖平台,每单返8元,那么一天就需垫付800元,一个月将近垫付24000元,申请回款2个月才能到账,也就是说这两个月商家要垫付将近5万。同时,在不可控因素情况下,也需要增加配送成本等,表现上是订单多了,可实际上最后是利润下降了。
再来看微信的外卖平台,虽然没有像大哥级平台有大投入的推广费,免费营销活动等。但是,微信公众平台的商家,可以通过点餐系统自定义自己的营销活动,例如,顾客关注公众号送电子优惠券、大转盘抽奖、消费积分奖励等等。商家可就实际的成本利润等情况,对优惠活动的时间、优惠券的价格、内容进行自定义操作,比起大哥级平台的营销活动更加接地气,更加能稳固订单量。更不会增加推广成本,按一家店的宣传海报,宣传单的成本费用也就在50-100元之间。
平台级免费营销,要知道“天下没有免费的午餐”,字面上是“免费”,但实际上会让商家被动的付出沉重的代价,成本也会不断的随之增高。而商家自己建立的公众微信点餐平台,则避免了不必要的“一时惊喜,一时忧愁”的不安。
三、消费体验
任何一个大哥级平台,都需要顾客在网络相当顺畅的情况下,下载他们的APP,即使下载了APP的用户,也需要在3G或有WIFI的情况才能进入平台选择餐厅点餐。对于用户来说,从选择商铺到选择商品,中午极其短暂的时间,体验就很不方便。加上,以用户体验的角度来看,消费者只会记住大哥级平台的名字,通常对商家的名字、店铺位置等信息,都不会有深刻的印象。对于平台级的商家来说,他们只是平台的一个万花中的一朵不起眼的小花而已。
而对于微信下单用户体验来说,无论在任何网络条件下,只需要用微信扫一扫店家二维码,2秒进入店铺就能直接下单,并且可使用多种支付方式,例如,货到付款 、在线支付、余额支付。这比起平台的在线支付,还要收取一定的手续费,方便实际的多。再来,顾客关注了商家的微信公众号,也可以分享商家的店铺至朋友圈,让更多的人关注此商家店铺,大大增加商铺的知名度。商家在公众号里进行一系列的消息推送,推广宣传等,也会给顾客加深印象。
据以上分析,微信O2O生活服务的趋势会越来越好,微信点餐也会逐渐改变大众点餐的传统模式。所以,外卖O2O远不是建一个网站,进入一个平台,导入流量,再进行线下推广这么简单,而是完整的服务链条,从用户体验,商家服务品牌的塑造,必须有充分了解服务业,服务于服务业的商家自己打造O2O生活。2013年到2014年,是中国O2O生活服务业的爆发时期,如何在市场上站稳脚跟,让每一个实体商家接轨互联网,必须是实体商家参与进来,将自己服务经验,结合自己的需求做好O2O。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-08-24 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19在零售行业大数据分析与精细化运营领域,纸尿裤旁摆放啤酒是最经典、最具代表性的商业案例。两种看似毫无关联的商品,一个是婴幼 ...
2026-08-19 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-08-19在数据分析、业务监控、质量检测与风险管控工作中,数据波动性是衡量数据稳定性、业务健康度、结果可信度的核心依据。数据波动代 ...
2026-08-18很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当导致 ...
2026-08-18在数据分析、业务评价、产品评级、用户分层与综合决策场景中,单一指标往往无法全面、客观地评价事物整体水平。现实中的评价对象 ...
2026-08-18在数理统计、假设检验、数据分析与机器学习领域中,卡方分布(χ²分布)是继正态分布、t分布之后最重要的连续型概率分布之一。 ...
2026-08-17在Python数据清洗、文本校验、账号密码规则校验、脏数据过滤、字符串规整化处理中,正则表达式是最高效、最常用的文本匹配工具。 ...
2026-08-17 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-08-17手游行业具备用户迭代快、竞争激烈、用户粘性易流失的典型特征。随着新游持续上线、玩家审美升级、玩法疲劳等问题出现,存量用户 ...
2026-08-14在数字化产品运营、商业数据分析、业务增长管理中,零散的指标统计无法支撑系统性的业务决策。单一的点击率、转化率、销量数据只 ...
2026-08-14 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-08-14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