大数据下的O2O（上）
在广州，参加了两场广东（国际）电子商务大会，一场传统企业借助电商转型的演讲，一场移动电商分论坛主持。感谢平台给予的机会，以及这个美好的时代。后文，由我的小伙伴吉琨同学贡献，内容较多，准备分3篇介绍。
移动互联网技术的发展，给O2O注入了新的活力，线上渠道与线下渠道的关系变得更加紧密，传统商业正基于线下终端人群来建立线上线下相融合的商业生态圈，传播媒体也在通过线下的流量入口，来建立新的互动和大数据的营销解决方案。而建立这些创新商业和传播形态的主线，是将线下实际的生活圈中的消费者场景，与可以实时连接的移动互联网技术结合，通过O2O全过程大数据所提供的精准分析与预测，构建出基于消费者场景行为的个性化商业与营销模式。
（1） 定义
O2O（0nline to offline）营销模式又称离线商务模式，是指线上营销线上购买带动线下经营和线下消费。O2O通过打折、提供信息、服务预订等方式，把线下商店的消息推送给互联网用户，从而将他们转换为自己的线下客户，这就特别适合必须到店消费的商品和服务，比如餐饮、健身、看电影和演出、美容美发等。
2013年O2P营销模式出现，即本地化的O2O营销模式，正式将O2O营销模式带入了本地化进程当中。
此外，一家企业能兼备网上商城及线下实体店两者，并且网上商城与线下实体店全品类价格相同，亦可称为O2O。随着网络的飞速发展，O2O也发展出另一种趋势，反向O2O，即线下到线上（ Offine To online）， 主要核心是利用线下的信息展示渠道（包括二维码等）及各种线下推广活动等，将用户引导至线上。随后可能再有线上到线下的反向转移，促进线下销售。
（1） 产生背景
随着互联网的快速发展，在B2B，B2C商业模式下，买家在线拍下商品，卖家打包商品，找物流企业把订单发出，由物流快递人员把商品派送到买家手上，完成整个交易过程。这种消费模式已经发展很成熟，也被人们普遍接受。
但是，即使在美国这种电子商务非常发达的国家，在线消费交易比例只占8％，线下消费比例达到92％。
日本在网购方面相对保守，调查数据显示，只有20%的顾客乐意单纯在网上购物，而高达72%的顾客虽然也有网购，但仍需要去实体店确认商品；线上线下多渠道购物者的购买金额比单渠道顾客的购买金额高2倍。此外，网上下单、希望到实体店提货的顾客比例高达70%。
正是由于消费者大部分的消费仍然是在实体店中实现，把线上的消费者吸引到线下实体店进行消费，这个部分有很大的发展空间，所以有商家开始了这种线上线下相融合的消费模式。
（2） 特点
O2O对用户而言：
① 获取更丰富、全面的商家及其服务的内容信息。
② 更加便捷的向商家在线咨询并进行预售。
③ 获得相比线下直接消费较为便宜的价格。
O2O对商家而言：
① 能够获得更多的宣传、展示机会吸引更多新客户到店消费。
② 推广效果可查、每笔交易可跟踪。
③ 掌握用户数据，大大提升对老客户的维护与营销效果。
④ 通过用户的沟通、释疑更好了解用户心理。
⑤ 通过在线有效预订等方式、合理安排经营节约成本。
⑥ 对拉动新品、新店的消费更加快捷。
⑦ 降低线下实体对黄金地段旺铺的依赖，大大减少租金支出。
对O2O平台本身而言：
① 与用户日常生活息息相关，并能给用户带来便捷、优惠、消费保障等作用，能吸引大量高粘性用户。
② 对商家有强大的推广作用及其可衡量的推广效果，可吸引大量线下生活服务商家加入。
④ 巨大的广告收入空间及形成规模后更多的盈利模式。
大数据是计算机和互联网结合的产物。计算机实现了数据的数字化，互联网实现了数据的网络化，两者结合赋予了大数据强大的生命力。
随着互联网无处不在地渗透入我们的工作和生活，加上移动互联网、物联网、可穿戴联网设备的普及，新的数据正在以指数级别的加速度产生，据估计，目前世界上90%的数据是互联网出现以后迅速产生的。
大数据中由量变转为质变主要表现在以下3个方面
（1）数据思维
大数据时代带来的的是一种全新的思维方式，思维方式的改变在下一代成为社会生产中流砥柱的时候就会带来产业的颠覆性变革。
– 全面性：分析全面的数据而非随机抽样;
– 复杂性：重视数据的复杂性，弱化精确性;
– 相关性：关注数据的相关性，而非因果关系。
历来的商业变革都是由思维方式的转变开始的，旧的经济体制和传统的商业理念面临新的商业思维逻辑的时候，如果大脑不能与时俱进，吸收并转变为顺应潮流的新思维，通过新思维重新组织企业组织的战略、结构、文化和各种策略，那么貌似强大的体魄反而变成了企业前进的累赘。
与时俱进的思维是保持企业生命力的源泉，如果不给予足够重视，将会影响到所在领域的商业地位，黑莓、摩托罗拉、诺基亚、柯达、雅虎这些案例都足以证明思维革新的重要性。
（2）数据资产
大数据时代，我们需要更加全面的数据来提高分析以及预测的准确度，因此我们就需要更多廉价、便捷、自动的数据生产工具。除了我们在互联网虚拟世界使用浏览器、软件有意或者无意留下的各种个人信息数据之外，我们正在用手机、智能手表、智能手环、智能项链等各种可穿戴数码产品生产数据；我们家里的路由器、电视机、空调、冰箱、饮水机、吸尘器、智能玩具等也开始越来越智能并且具备了联网功能，这些家用电器在更好地服务我们的同时，也在生产大量的数据；甚至我们出去逛街，商户的路由器，运营商的WLAN和3G，无处不在的摄像头电子眼，百货大楼的自助屏幕，银行的ATM，加油站以及遍布各个便利店的刷卡机都在收集和生产数据。
在互联网领域，会经常提及入口这个词，入口对应的直接意义是流量，而流量在互联网领域就意味着金钱，这种流量变现可能是广告，可能是游戏，也可能是电商。在大数据时代，入口这个词还有更深刻的意义，那就是数据生产的源头，用户通过某个APP或者硬件产品满足某种需求的同事，也会留下一系列相关的数据，这些数据的合理使用可以让拥有这部分数据的企业获得更大的商业利益。
（3）数据变现
有了数据资产，就要通过分析来挖掘资产的价值，然后变现为用户价值、股东价值甚至社会价值。
大数据分析的核心目的就是预测，在海量数据的基础上，通过机器学习相关的各种技术和数学建模来预测事情发生的可能性并采取相应措施。预测股价、预测机票价格、预测流感等等。
预测事情发生的可能性继续往下延伸，就可以通过适当的干预，来引导事情向着期望的方向发展。比如亚马逊和所有的电商一样，都会基于对用户的喜好及消费能力分析来推荐商品，引导用户提高消费金额；Google等互联网巨头也会通过各种技术手段来试图向不同的用户展现不同的广告，并称之为精准营销，由此来提高点击率(公司收入)；网游公司也会在运营工程中通过玩家行为数据的分析来及时调整游戏关卡及计费点等设计。
