電商搶灘資本時代

劉旭明

阿里巴巴悄然上線“余額寶”存款業務，存款利率是銀行的近十倍。在電商資本時代，網絡金融能否造就 商業新秩序？

在淘寶、亞馬遜等購物網站剛剛出現，當人們還在探討這種模式的合理性與優劣時，淘寶仿佛瞬間膨脹，達到了每天近億元的營業額；就在普通人準備把淘寶作為第二職業的時候，天貓的推出大幅增加了電商的信度，擠壓了個體商戶的生存空間；而就在人們探討電商自建物流的時候，各大網商已經開始醞釀進入資本運營的領域。“唯 一不變的是變化本身”，用斯賓塞·約翰遜的這句話來形容今天的商業模式再合適不過了。

電商轉型金融

商業的本質就是合理牟利，合理牟利是建立在商家對資源的整合與買賣雙方自愿的原則下進行的。商業首先在于對資源的流通與整合，通過資源的流通來擴大和滿足人們的需求，而當世界建立了穩定的社會、商業、金融秩序之后，通過金融自身的操作即可產生利潤的前提下，進入資本運營時代是完全符合商業自身的邏輯的。

1990年，美國營銷專家羅伯特·勞特朋教授提出了4C理論，它以消費者需求為導向，重新設定了市場營銷組合的四個基本要素，即消費者（Consumer）、成本（Cost）、便利（Convenience）和溝通（Communication）。但在當時來看，實現這個理論缺少一個低成本的切入點，如果要降低總顧客成本，在現實的運作中，是很難實現的，比如，在地理商業中心成立一個大型商超，有大規模的停車場，免費的停車位，良好的商品質量和服務，那么還要保持低廉的價格就是很難的。

直到互聯網的全民化，PC成為普通家電，物流企業充分發展，電子商務自然而然地成為整合傳統資源的一個新模式，電商充分體現和實踐了營銷的4C理論，同樣是對于資源的整合，是商業邏輯中的優勝劣汰。當普通消費者為自己的錢表示擔憂的時候，一個可靠的支付平臺成為數億網民的共同選擇，2012年僅淘寶就有1萬億元的成交額，平均到每天有23.4億元的現金流，按照7天的賬期來計算，若按千分之一的利息算，每天就有234萬元的收入，當然這樣巨額的現金能夠產生的利益不僅如此，也不能這么簡單地計算。

從電商的平臺來看，從C2C到B2C，電商的利潤率并不高，因為巨大的成交額實際上與電商的關系并不大，電商無非是一個大型的MALL，它的贏利模式與存在千年的農貿市場、商場沒有很大的差別，無非就是一個虛擬的大市場，電商充當的是市場管理員的角色。但就是因為有了支付平臺和2011年5月18日開始央行頒發的若干批第三方支付牌照，促進了電商的金融化轉型，電商從管理員的性質擁有了銀行的雛形。

網絡金融能否建立商業新秩序

電商資本化的討論已經進入了經濟學家和制度制定者的視野，從騰訊推出Q幣，并且保持對人民幣1∶1的匯率之后，就有人提出其可能成為洗錢的工具，網絡游戲成為吸金快手之后，虛擬財產在社會、法律等多個層面被探討，就是因為網絡創造的虛擬貨幣，在某些領域、某些時間段已經具備了貨幣的基本屬性，具備了貨幣的功能，成為一個深切影響全社會貨幣體系的問題，本文無法詳盡和深入探討，下面僅從電商模式的角度來看待這個問題。

邏輯一：內部流動

由于網絡具有強大的集成功能，有人為電商勾畫了一個資本模式，事實上中國最大的電商企業淘寶已經開始了相關運作。因為淘寶上幾乎可以購買到全部的生活用品，滿足幾乎所有的日常需求，因此淘寶可以進行一個內部的資本運營。

實際上目前貨幣已經數字化，所以不必要再創造一個虛擬貨幣。淘寶集中了巨額的現金流之后，已經開始將其凝固在自身的支付工具中，成為數字符號，但是實際上，資金已經可以成為自由流動的資金，而其中最關鍵的是淘寶自身的信用體系，通過對賣家的賬目以及信用評級，為賣家提供帶息的短期小額貸款，因為是純信用抵押，所以被稱作是全球最具效率的商業銀行模式。

這樣一來，電商可以在自身的內部進行資本的流動，通過自身流動即可以進行放大，而放大的部分就可以成為電商新的利潤點。

邏輯二：外部擴張

資本具有擴張性，可能不會安于僅在電商平臺內部流動。那么電商就會成立獨立核算的金融企業，將自身掌握的資金貸款給自身的賣家或者買家之外的其他經濟體或者個體。就像現在汽車金融公司將賣車款重新貸款給需要分期付款的新買家。

這就是電商掌握的資本向外擴張的一個基本模式，一旦在法律和制度上放開，電商通過成立金融公司或者信貸公司，就可以達成資本的擴張。電商就可能進一步地通過向買賣雙方提供成本低廉的資源交易平臺，來實現行業內部以及與傳統行業的競爭優勢，這是模式上的優勢，就像沃爾瑪與農貿市場之間的差別，這是商業模式的一次進化。

邏輯三：方向選擇

不論是內部還是外部，不論是平臺還是金融或者實體，電商都面臨一個方向的選擇。這里存在一個平衡點，這個平衡點在哪里？電商要保障現金流的充足不斷，就必須保證平臺上交易的持續進行。因此，電商在公司結構上，在人力資源的平衡上，在內部利益的分配上，都要認清并且平衡一個問題：哪一個事業部是利潤存在的本源但是不直接產生利潤，哪一個事業部是利潤的產生點但僅僅是贏利的工具。

站在一個宏觀的角度看，電商占據社會消費總額的比例會逐漸提高，僅淘寶未來的目標就是10萬億級別的消費額。那么由此產生的流動資本也是一個重量級的，退一步講，獲得了金融牌照的電商也不會成為吸納存款的傳統銀行，而是可能會選擇預存消費款的金融運作模式。那么金融就會選擇資本控制的方向，存在方向就存在對方向的選擇，以淘寶側重天貓的案例為主，未來是否會選擇純粹的資本運作還是投資實體，還要看當時的經濟形勢。

第三個選擇就是現有的傳統企業如何選擇。目前，國美、蘇寧已經開始網絡化，而很多生產商也開始網絡化，他們或者選擇進入現有的平臺，或者自建網絡平臺。這中間存在一個權力的博弈，這個博弈的資本就是看誰的影響力更大。在這其中，現存的金融企業也面臨一個選擇，這個選擇就關乎電商金融與傳統金融的競爭與融合。

網絡金融的未來之路

對前文進行一個歸納：（1）電商為何要爭霸金融王國？（2）電商金融未來發展的業態和形式怎樣？

回答一：電商的成功源于免費平臺的提供，一旦低交易成本的優勢不再，那么電商與傳統商場競爭的優勢將不復存在。但是電商的優勢在于巨大的客戶流與現金流，而不利用巨大的現金流帶來的優勢是不理性的，所以資本運營必然成為電商新的利潤增長點。當然，大型的零售商都進行過這樣的運作，無可厚非。

回答二：電商金融的業態選擇是多元的。首先，它可以在內部為買賣雙方提供信貸服務；其次，電商可以利用成立獨立的金融企業，參與到傳統金融中去。

那么電商金融會對現實金融格局產生革命性的影響嗎？答案是否定的。因為目前所有消費者的貨幣持有還是在傳統金融機構體系下運行的，甚至電商的支付平臺也是建立在與傳統銀行的合作下達成的。除非電商自建新的金融體系，建立實體銀行，發行自己的銀行卡。

日前，傳統銀行已經展開了與電商的合作。他們推出的“支付寶卡通”是支付寶與工、建、招等36家銀行聯合推出的一項網上支付服務。開通“支付寶卡通”就可直接在網上付款，不再需要開通網上銀行，同時還享受支付寶提供的“先驗貨，再付款”的擔保服務。一個賬戶可申請多個“支付寶卡通”，還可以在支付寶網站上查詢銀行卡中的余額。建行的支付寶卡、郵政的淘寶綠卡等就是此類產品。

電商金融的業態和形式一定是與逐漸網絡化的銀行互相合作的。通過借力銀行為自己的資金尋找出口，獲取利潤——這當然也是金融監管部門樂于看到的。而這種借力也可以是多元化的，比如傳統銀行利用網絡支付平臺，將其作為自己的網絡金融工具，擴展支付寶等第三方支付工具的功能，在網絡平臺進行現有理財產品的交易；電商金融則可以通過現存的傳統金融機構的現實網點，成立自己的線下機構。

綜上所述，電商的金融化是必不可少的，電商金融未來的發展方向還不能有一個定論。但是可以肯定，金融網絡化一定會對全世界的貨幣體系甚至金融體系產生影響，實物貨幣的消失只是時間的問題，“點卡”可能會成為未來的世界貨幣也說不定。

（編輯：寇尚偉 swei226@163.com）

解碼大數據

通過互聯網點擊流，商家可跟蹤個體用戶的行為，更新其偏好，掌握其詳細資料信息，甚至實時模仿其可能的消費行為。大數據好用，然而要“用好”也并非易事。

文 | 岳凌霄

大數據（big data），或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法通過目前主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理并整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。

大數據的營銷價值

大數據既然是這樣一個龐然大物，那么它對于我們網絡營銷的價值有哪些呢？

首先，對營銷決策數據可以進行更好的優化。包括沃爾瑪、家樂福、麥當勞等知名企業的一些主要門店均安裝了收集數據的裝置，用于跟蹤客戶互動、店內客流以及商品銷售情況。工作人員可以對庫存變化、店內產品陳列設計以及顧問意見等對用戶體驗和銷售額的影響建立模型。然后將這些數據與交易記錄結合起來，并利用大數據工具展開分析，從而在銷售哪些商品、貨位如何擺放以及何時調整售價上給出意見，此類方法已經幫助企業減少了17%的存貨（官方數據），同時增加了高利潤率自有品牌商品的銷售比例。

其次，實現點對點智能廣告模式。對于廣告主來說，現在廣告投放的核心問題在于：如何從海量數據中找到目標受眾，并投放相應的廣告信息，來提升銷售額從而提升投入產出比。通過互聯網點擊流，可跟蹤個體用戶的行為，更新其偏好，掌握其詳細資料信息，并有可能實時模仿其可能的行為，讓點對點的RTB（實時競價廣告）成為可能。

為什么RTB能實現精準的投放？我們來假設這樣一個場景：一個我們的潛在客戶在瀏覽某網頁面，某網會向廣告交易平臺（Ad Exchange）請求廣告。交易平臺向所有需求端平臺（DSP）發出公告：“現在某網有訪客，你們誰要向他發廣告？”這時，DSP請求大數據管理平臺（DMP）幫助分析這位訪客情況：男人女人？年齡多大？消費能力如何？哪里的用戶？是否喜歡名牌？這些信息會與我們事先做好的定位設置進行匹配，并根據匹配結果進行出價。廣告交易平臺為出價高的DSP匹配相關廣告代碼，并最終作出廣告。這個處理時間是很短的，用戶看到廣告后會發出這樣的感嘆：“哦，這不就是我想要的產品嗎！”

當然，現在廣告平臺的大數據應用還不完美。比如朋友們是不是遇到過這樣的問題：我剛買完一條牛仔褲，當我再登錄優酷、新浪微博，甚至淘寶網首頁的時候展示給我的都是牛仔褲。因現在技術還不完善，廣告平臺并不知道我們已經消費。當然這一切還有很大的優化空間。例如增加這樣的考慮：此用戶會多久買一件衣服，距離他上一次購買衣服已經多久了，今天他是不是要出手；此用戶最近會不會參加某些社交活動，活動中需要什么樣的服裝，他的衣櫥中是否有這樣一件衣服……這一切都會成為現實。

數據帶來的困惑

大數據的價值讓人震驚，但是利用過程中也會遇到很多的困擾。

1.數據去哪里獲取。作為中小企業，手里的數據應該僅有客戶的交易信息，而這些信息還遠遠不夠，其他更多樣、更詳細的信息去哪里獲取？

2.數據獲取后，大量的數據如何存儲？云存儲雖然提出多年，但是一個符合大數據要求的產品現在還沒露出水面。

3.數據很復雜多樣，與傳統數據完全不同，我們如何分析數據指導營銷？一個普通網民的互聯網屬性就會有成千上萬，如何合理地組合屬性，做出決策不是件簡單的事。

4.人才的匱乏。現在大數據需要大量的技術人才和業務人才。作為大數據才剛剛開始的國內環境，如何尋找、聘請到這些人才？

這樣的問題大家現在應該都遇到了，如何解決這些問題呢？其實我們可以利用已經較成熟的一些平臺幫我們解決問題。例如淘寶的鉆石展位，例如一些已經較成熟的基于大數據的RTB投放平臺。

利用好這些工具，暫時就不必再為如何獲取數據、分析數據而苦惱，你要做的是確定自己的目標用戶群后利用這些工具完成營銷活動。

表1是利用了部分大數據的淘寶指數中搜索“啤酒”的一張圖。我們可以很明顯地看到，從2013年5月開始啤酒的搜索指數直線上升，但是成交指數并沒有像搜索指數那樣明顯上漲。

分析原因如下：

1.啤酒電商才剛剛開始，大家的印象中這么沉重的東西，網上賣不靠譜。

2.我只是來看看，等想喝的時候再來買。

3.我只是來查查網上啤酒的價格。網上也沒便宜多少，還是門口超市買點吧。

以上幾種原因，是我們經過對我們的部分用戶調查得出的結果。當然，如果能有淘寶更多大數據工具的支持就更好了，我們會得出更精準的結論。而通過大數據，現在能看到的是，啤酒這個市場還有很大的機會。淘寶指數雖然現在無法告訴我們的用戶是誰，但已經幫我們細化了人群。

阿里貸款的成功就是運用大數據的典型案例。無須抵押，無須擔保，從申請貸款到放款，可能僅需要24小時不到的時間。在用戶提交申請后，阿里貸款便會綜合評價申請人的資信狀況、授信風險和信用需求等因素后核定授信額度，當然這些資信狀況等早就被阿里貸款拿到，這就是大數據的應用。

如何運用大數據

大數據是把雙刃劍，用好了可以讓企業營銷更加精準，反之也會帶來意想不到的惡果。大數據的使用不妨從以下幾點開始。

產品推薦

登錄亞馬遜首頁，呈現在我們眼前的不是瘋狂的促銷，也不是全網最低，而是你真正需要的東西，哪怕你從來沒有登錄過亞馬遜一次，并且你會看到給你推薦的產品是你沒有購買過的。登錄京東，我瀏覽運動鞋，并且下單付款。隔日再登錄時，推薦給我的還是運動鞋。這兩種用戶體驗，你更喜歡哪種？

亞馬遜平臺的推薦考慮了用戶在本平臺的瀏覽路徑、歷史相似人群瀏覽路徑、用戶在其他平臺的瀏覽習慣、關注的產品等來進行個性化推薦。

而京東平臺僅關注了用戶購買過產品的相關產品，并未考慮用戶的消費水平、是否關注品牌，以及其他平臺的瀏覽習慣。

EDM的發送

1.對客戶進行多維度細分。以用戶的地域、性別、年齡等進行分析，把所有的團購信息進行標簽化處理，根據上一次購買商品的標簽情況進行篩選推薦。

2.對為客戶過去發送的郵件是否有點擊、是否有購買和購買的產品價值進行統計，根據反饋情況來篩選優質用戶及其他等級用戶。

3.對用戶歷史購買記錄進行統計個性化處理，是愛折扣還是愛價格、是愛娛樂還是愛美食等進行分類，推薦時進行篩選。

4.商品黑名單。在網站的商品屬性中加一個“黑名單”屬性，一旦用戶將某產品加入黑名單，將不再為用戶展示同類型產品，EDM更不能再推薦。

客戶跟蹤分析

這一點，我直接講一個個人親身體驗的例子。我打算十一長假去西藏或麗江旅游，便去各種旅游網站上找找攻略、查查車票，當然也會在一些論壇中與去過的驢友討論那邊的情況。

沒過幾天，我的郵箱中便有了很多旅游網站發來的郵件。某程：就是網站的普通團購信息，還會夾雜國外旅游情況。某網：西藏旅游報團折扣價。驢某某：西藏旅游的各種知識，麗江旅游的各種知識。甚至我還發現郵件中有提到10月麗江和西藏的氣候等信息，不知是大數據真的利用得那么完美，還是只是一個巧合。在郵件的最后推薦給我和麗江較相似的古鎮周邊游：西塘、烏鎮的折扣信息。

我想驢某某的大數據應用，至少在這幾個網站中要比其他兩家要好。驢某某正是因為跟蹤了我在網站中的瀏覽路徑，知道了我想去西藏、麗江。也分析到了我在十一這一個假期只能去一個地方的糾結，幫我分析兩地的利弊。同時也了解到了我在杭州，周邊有西塘、烏鎮這樣的古鎮，可以讓我盡快消費。

我們在跟蹤用戶瀏覽路徑時可以分析出此用戶是有直接產品目標的用戶，還是在店鋪內多個產品之間對比、糾結后再購買的用戶。如果是后者，那我們就將店鋪內高毛利產品專屬折扣給他。另外，跟蹤用戶的路徑更重要的意義是可以根據數據分析出店鋪現在的架構是否合理、是否存在死胡同等。在新功能或新按鈕上線前，抽取少量用戶進行跟蹤分析來決定新產品能否上線，這樣就避免了項目經理或者CEO依據個人經驗拍腦袋決定造成的損失。

總而言之，大數據的應用才剛剛開始，國內的技術還遠未成熟。合理化、細致化地去應用，它會為企業的網絡營銷帶來意想不到的價值。

（編輯：寇尚偉 swei226@163.com）