基于大數據的小微品牌電商發展新模式

趙京鶴 吳傳強 徐可/文

隨著移動互聯網的興起和發展，過去十余年間，小微品牌電商營銷逐漸從起步走向成熟，成為小微輕工制造企業進行產品營銷的主要路徑之一。

依托大數據、云計算等技術，對企業在生產、營銷和配套服務中所產生的各類信息進行數據化存儲、挖掘和分析，進而輔助小微品牌電商管理、運營的主要方式方法，并形成數據資產平臺，支撐業務總體發展。

小微品牌電商數據化轉型現狀

電商平臺初期提供的服務主要是圍繞交易、物流和售后三個環節，以訂單為主線提供免費的信息化增值服務。當小微品牌電商對平臺提供的信息化工具依賴性不斷增強，實際經營中產生的數據也不斷增多，圍繞品牌和產品營銷開展的數字化增值服務便逐漸成為電商平臺進行數據變現的主要方向。如今，小微電商品牌數據化形成的數據資產逐漸成為品牌方和平臺方的關注重點，也是品牌方、平臺方發展決策中需參考的重要依據。過去的五年間，一些大型電商促銷活動結束后，主要電商平臺均會發布相關的數據分析報告，數據分析已成為電子商務發展的晴雨表。

大數據對電子商務的價值

基于大數據模式下的電子商務打破了原有的信息化系統之間的壁壘，實現了平臺內各類數據的統一存儲，通過一系列的數據治理和服務工作，形成了具有一定特點的主題和專題數據庫，最終成為電商平臺重要的數據資產，充分發揮大數據的資產價值。

品牌方利用數據資產實現在產品受眾、客戶反饋等方面的分析，從而達到輔助電商品牌經營者和電商平臺經營決策的作用。最近兩年，主要電商平臺相繼展開大數據的深度開發，進一步發揮數據在產品優化方面的價值。

小微品牌電商的大數據應用場景

大數據主要應用于小微品牌電商中交易、物流、客服三個一線場景和市場營銷、產品生命周期管理、客戶關系管理等二線場景。

交易場景

基于交易場景的大數據主要是通過數據模型的構建，進行實際成交價的計算。不同的交易規則被設計成為相應的交易模型。多數是通過消息隊列的方式對商品實際成交價和各產品實際支付價進行異步計算，最終實現大批量數據的快速支付。

大數據下的交易數據還會作為一種基礎數據為二線場景提供數據分析支撐。在一些大型電商活動當中，交易場景通過預定和尾款等數據為物流進行提前備貨，根據往年的銷量進行物流預測，提前進行物流的前置工作。

物流場景

基于物流場景的大數據主要是通過對每一個商品進行專題數據庫的構建，實時采集商品的在途和庫存信息。其中在途信息通過統一的采集和治理形成物流路徑，反饋給客戶和品牌經營方進行物流跟蹤。而庫存信息則與交易相結合確定可出貨信息。

一些小微品牌電商采用托管服務的方式，與電商平臺合作，將部分庫存前置到電商平臺的發貨倉，在電商平臺大促時商品依舊能夠快速到達客戶手中，從而增加客戶的體驗感。

客服場景

客服場景主要通過語義識別技術甄別出客戶需要了解的相關內容，之后通過知識圖譜技術搜索并播報出相應的答案。智能客服分析和學習人工客服的相關回答內容，豐富自身的知識庫，最終實現客服的自助化管理。

市場營銷

在市場營銷方面，電子商務平臺面向小微電子商務品牌經營者有償推送各種交易數據，以幫助其開展市場營銷活動。

在這過程中，電商平臺會對海量的交易數據進行統計分析，以產品為核心，融合該產品在不同時間產生的交易和物流信息，圍繞下單時間、收貨地點、收獲人群、復購率等不同維度整理出相應的交易分析報告，小微品牌電商再根據這個報告進行二次分析，從而定位出相應的受眾人群和購買頻次，從而定向開展市場營銷的宣傳和促銷活動。

產品生命周期管理

產品生命周期管理方面，小微品牌電商通過電子商務平臺獲取相應的銷售數據、退換貨數據、客服數據和評價反饋數據作為其進行產品反饋的主要內容。小微品牌電商一方面通過銷售數據和退換貨數據判斷產品在市場中的認可程度；另一方面通過評價和客服數據獲取一線客戶對于產品的反饋，并將這些數據作為產品生命周期管理中的重要支撐，協助品牌方開展對于不同產品的全生命周期管理。

客戶關系管理

客戶關系管理主要是小微品牌電商基于多電商平臺中同一客戶的交易信息采集與分析形成，主要采集包括交易地址、交易聯系電話、交易頻次、交易金額和交易數額等數據。小微品牌電商對相同地址和聯系方式的不同平臺客戶進行合并，并分析其購買商品的內容和每個商品購買的頻次及成交價格，從而實現對于該客戶的用戶畫像?；谟脩舢嬒駥蛻暨M行定期跟蹤與相關營銷活動的推送及客服優先處理等工作，從而保障對于優質客戶資源的精準識別、開發與維護。

充分利用電商平臺所產生的數據，挖掘數據資產的實際價值，幫助小微品牌電商發現并解決問題，使得大數據成為企業發展的一項利器。