從最初的概念誕生到今天的“全民動員”，O2O的發(fā)展已經有一段時間了。有平臺戰(zhàn)略如阿里的手機淘寶，有線下實體合作，平臺推進有如京東……關于O2O模式一直在不斷變換新的玩法，但眾多玩法始終都在強調流量、入口、價值，大大忽略了數據的價值。有業(yè)內人士認為，如果缺失了大數據分析，就談不上是真正的O2O。

人人都做大數據

2013年似乎成了“大數據”元年。目前，幾乎所有世界級的互聯網企業(yè)都將業(yè)務觸角延伸至大數據產業(yè)，無論社交平臺逐鹿、電商價格大戰(zhàn)還是門戶網站競爭，都有“大數據”的影子。去年美國政府投資2億美元啟動“大數據研究和發(fā)展計劃”，更將大數據上升到國家戰(zhàn)略層面。

那么什么是“大數據”?研究機構Gartner給出了一個定義：大數據是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。它有三個特點：一是數據體量巨大，二是數據類型繁多，三是價值密度低，商業(yè)價值高。

早在1980年，著名未來學家阿爾文·托夫勒便在《第三次浪潮》一書中，將大數據熱情地贊頌為“第三次浪潮的華彩樂章”。美國互聯網數據中心指出，互聯網上的數據每年將增長50%，每兩年便將翻一番，而目前世界上90%以上的數據是最近幾年才產生的。此外，全世界的工業(yè)設備、汽車、電表上也有著無數的數碼傳感器，隨時測量和傳遞著有關位置、運動、震動、溫度、濕度乃至空氣中化學物質的變化，也產生了海量的數據信息。

以上是從宏觀的角度來看大數據。而如果從微觀的角度出發(fā)，針對普通人或者中小企業(yè)，大數據便可以做更清晰簡單的理解，即多種維度的用戶行為記錄。大到企業(yè)的戰(zhàn)略規(guī)劃，小到銷售員工的客戶資料歸整，都是一種“大數據”思維?；蹃唫髅蕉麻L黃金榮認為，“大數據是社交媒體、垂直消費或導購平臺、終端設備、企業(yè)CRM(客戶關系管理)等的數據總和。沒有創(chuàng)建大數據戰(zhàn)略的企業(yè)將在未來一輪競爭中迷失，建立了大數據的企業(yè)將受益于此。通過企業(yè)的大數據可以敏銳洞察市場變化，感知用戶最新需求。”

大數據帶來家居行業(yè)變革

對家居企業(yè)而言，大數據便意味著消費者在網絡上留下的有關家居產品、行業(yè)的一切痕跡，包括風格偏好、產品價格區(qū)間、品牌偏好等信息。家居企業(yè)可以通過對這類數據進行后期的分析與處理，從中得到對企業(yè)發(fā)展有價值的信息，更好地了解消費者需求，掌握消費趨勢，同時洞悉市場需求，利用數據驅動企業(yè)發(fā)展。另外，通過對數據的處理，了解到消費者不同的喜好后，還可以對市場進行細分，做到精準化營銷。

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2013年5月6日，一組家電趣味數據“家電那點事”成為微博上的熱議話題。其通過海爾商城等電商平臺背后所積累的大量信息數據，將家電交易中出現的不同地域消費習慣、不同消費群體購買取向等現象進行歸納分析。比如，廣州人“孝”傲江湖，每百名在海爾商城消費的廣州人中，就有三人是為父母挑選電子血糖儀或血壓儀;而山東人則最喜歡給親朋好友送家電產品。從海爾提供的數據中，其他企業(yè)同樣也可以從中獲取對自身發(fā)展有用的信息，然后根據不同地區(qū)的消費差異調整自己的產品布局，以此滿足當地消費者的需求。

在2014中國(深圳)電子商務發(fā)展論壇上，電子科技大學教授、百分點科技首席科學家周濤表示，電子商務的持續(xù)發(fā)展帶來更大的數據總量，以及更復雜的數據形式，這必然給數據處理帶來更大挑戰(zhàn)。對于電商企業(yè)來說，面對一名新用戶，如果沒有用戶的數據，例如他喜歡什么類型的商品，或者拒絕過哪些推薦，那么就很難有針對性地推薦產品，導致新用戶獲取失敗。所以電商企業(yè)需要做到精準的流量引入，通過在門戶網站這樣的媒體進行精準的廣告投放，以實現精準化的推薦，提供個性化的產品和服務，提高轉化率。

黃金榮也認為，加入互聯網平臺是建立企業(yè)大數據的途徑之一，因為互聯網平臺本身就是數字化的結構和載體，對于數據的獲取更加得心應手。對于一般終端消費品牌，加入天貓、京東等大平臺是比較好的途徑;而對于家居、金融等此類消費比較特定的產品，加入垂直營銷平臺更加有價值。在家居建材行業(yè)，針對廠商、渠道商的家居熱線網和針對家居終端消費導購的新巢網勢必成為行業(yè)不可多得的行業(yè)數據收集平臺。

家居產品是消費者日常起居的必備品，通過對家居消費過程中的數據分析，企業(yè)不僅可以更好地了解當下的消費者需求，同時還可以預測未來家居產品的消費新趨勢。

O2O與大數據強強聯合

據一份《2013電商十大新發(fā)展趨勢》報告顯示，大數據在其中名列第三，O2O列第五，都是炙手可熱的名詞。實際上，天貓、京東等互聯網平臺是收集大數據的主要途徑之一，而O2O也大都通過第三方的電商平臺進行運作，那么如果將O2O和大數據結合起來，將會有什么樣的優(yōu)勢?傳統(tǒng)家居企業(yè)又該如何利用這個優(yōu)勢呢?

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“大數據”借O2O搜集數據

家居行業(yè)是典型的傳統(tǒng)的行業(yè)，而大數據為家居電商提供了，并已經開始越來越多地應用。但是家居企業(yè)做電商，其線上和線下數據分別掌握在不同部門或者不同公司手里。電商部門的數據基本都交給阿里淘寶等平臺，電商部門只是掌握了用戶的訂單等簡單信息，需要購買電商平臺的數據分析結果。而線下數據也基本掌握在線下銷售部門以及一些線下調查公司手里以調查問卷等形式實現。如此一來，線上線下數據各自為戰(zhàn)，數據的很多潛力無法挖掘。如線上購買轉化成線下的消費人群，就無法監(jiān)控，追蹤一半的用戶會突然失蹤，會出現數據斷層。反之，線下用戶突然去線上消費，而系統(tǒng)依然會記錄為線上新用戶。這樣的數據能夠發(fā)揮多大的價值就不得而知了。

而有了O2O模式，大數據所能體現的價值就大不一樣了。O2O本質上就是線上與線下的一體化，打破往常線上線下的絕對界限。因此，O2O能夠實現真正的數據整合。

2013年5月，馬云攜手眾多大佬成立智能物流骨干網絡，將讓全國任何一個地區(qū)做到24小時內送貨必達。而且2014年6月12日，阿里也和中國郵政共同簽署了戰(zhàn)略合作框架協議，雙方在物流、電商、金融、信息安全等領域全面開展深度合作。基于阿里巴巴的電商大數據、互聯網技術和中國郵政遍布全國的社區(qū)服務點、三農服務站、村郵站等網點資源，馬云表示，雙方將通過互聯網手段，以大數據為技術底層，重新定義郵政、物流的新模式，盤活全國物流資源，繼續(xù)降低中小企業(yè)的物流成本，讓廣大消費者感受到實實在在的便利。

業(yè)內分析，有了智能物流骨干網絡這個基礎商業(yè)平臺，將會吸引更多的傳統(tǒng)企業(yè)將其線下業(yè)務和線上有機融合，這將形成一個巨大的O2O生態(tài)圈。在這個生態(tài)圈中，傳統(tǒng)企業(yè)也可以利用成熟的數據技術，建立自己的大數據分析體系，從而為更精準的營銷服務。

O2O利用“大數據”分析數據

另一方面，家居電商成功的關鍵在于既要彰顯家居零售的傳統(tǒng)服務和體驗，又要將前端的互聯網思想植入品牌理念當中。在這樣的背景下，家居O2O應運而生，大數據則成為了O2O閉環(huán)的一把鑰匙。

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比如消費者要購買一款中式餐桌，通常會使用搜索引擎或進入電商網購平臺。當他輸入“餐桌、中式”關鍵詞時，搜索引擎可以將相關產品信息顯示在搜索的最前端。對于消費者來說，大數據使他非常精準地獲取想要的產品，而互聯網平臺可以更加準確地對用戶進行行為分析、需求挖掘，利用大數據提供分析，對于關注度高的產品進一步加大推廣投入。所以，家居企業(yè)可以借助大數據更好地實現O2O運作。

從成立之初起就采取O2O銷售模式的維尚家具，在整個O2O鏈條中，已成功通過大數據打通整個線上線下鏈條中的信息閉環(huán)。這種信息閉環(huán)的形成，首先源于維尚每一步“別有用心”的信息采集方式。按維尚的模式，以旗下品牌尚品宅配為例，客戶在登錄進入尚品宅配新居網后，幾乎每一個無意識的行為，都在為尚品宅配沉淀數據。

比如說，當客戶在網站上填寫出自己的樓盤位置，所選戶型的方向、面積等，維尚家具的后臺就能依據這些信息測算客戶的基本購買力。而結合客戶填寫的喜好情況，維尚家具還會根據客戶的數據庫，找到與這位客戶喜好相似的其他客戶，參考他們對于家居設計的想法，以及過去哪一位設計師可能更受他們喜歡，以此來推送更符合客戶需求的設計方案。一旦初步的設計方案出來后，利用免費提供設計方案的方法，維尚家具又把客戶從線上引流到了線下。

據維尚家具董事長李連柱介紹，維尚家具一天需要處理的數據量達到了1萬個。而這種對大數據的掌控和運營能力，有助維尚家具打造自己的O2O“生態(tài)圈”。

結語：

據CNNIC數據顯示，截止至2013年12月，我國手機網民規(guī)模已達5億。隨著智能手機的迅速普及，3G、4G網絡的高速發(fā)展，以及Wi-Fi全面覆蓋的情況下，移動互聯網已經融入百姓生活，更催生出更多新的應用形式。業(yè)內普遍認為，O2O能夠實現大數據化和場景互動的融合，并且大數據和場景互動對傳統(tǒng)零售業(yè)品牌傳播及銷售促進的影響最強，其貢獻率分別達到了61%和58%。而智能手機和移動互聯網的普及，也為傳統(tǒng)零售業(yè)實現020提供了發(fā)展契機。

在《大數據時代》中，維克托 邁爾 舍恩伯格描述了大數據其中的一個特征——“不是因果關系，而是相關關系”，這從本質上改變了傳統(tǒng)數據的開采模式。通過“O2O”與“大數據”的結合，前者解決數據采集，后者解決數據分析，這樣一來，對未來的銷售預測與引導也就有了更大的把握。