由北京大學信息科學技術學院主辦的“2014北京大學電商創新與互聯金融高峰論壇”于2014年10月25日在北京舉行。上圖為易觀國際電商和大數據應用中心高級分析師林文斌。
以下為演講實錄：
林文斌：很高興今天在這里跟大家分享“移動互聯網時代電商與零售大數據應用”，這個題目比較大，我一直從事零售和電商這兩個領域，大數據這兩年自然而然的必須納入我們的研究領域，現在所有電商企業、零售企業都在做大數據方面的嘗試。我今天會從宏觀和行業的角度跟大家進行分享。
不用我多說，相信大家都已經感受到了，移動互聯網大潮已經來臨，在移動互聯網來襲的大背景下，線上線下的邊界越來越模糊，首先，我們看一組大的數據，中國社會消費品零售總額整體水平快速增長，近兩年整體增速略有放緩。網絡上面零售的增長速度目前保持在50%左右，雖然這兩年相對于2009年、2010年由于整個基數的擴大由規模帶來的增長紅利在逐漸弱化，但是還是保持快速的增長，相對于社會零售總額增長速度來看的話，還是高很多。2014年第二季度，根據易觀數據監測和統計顯示，網上零售交易規模超過了6500億，網絡上面零售占社會零售總額的比例首次突破了10%，創造了歷史新高。
在這樣的情況下，傳統的零售業其實面臨著一次轉型，我們可以注意到，零售業各種業態 并存發展的，或者同步發展的，比如便利店、超市、商場、電子商務，零售業正在面臨一次大的轉型。我們再看另外一組對比數據，中國2013年前十大B2C網站市場份額和美國市場份額的比較，根據我們的統計，2013年，中國前十大B2C平臺占整體規模的比例是90%，美國是50%，在中國的90%當中，除了蘇寧易購、國美在線這兩家具有傳統的零售基因之外，另外八家全部依靠互聯網渠道發展起來的。美國通過互聯網渠道發展起來的在十家中只有兩家，一家eBay、一家亞馬遜，傳統的渠道平臺、傳統的零售平臺和傳統的制造商、品牌商占的比例非常高。通過這個數據的對比，我們可以看出雖然中國綜合類平臺的力量非常大，但是傳統的零售還是有自己發展空間的。
我們能夠看到互聯網已經來臨，但是，我們也可以從數據層面進行分析，首先，從規模上看，今年第二季度移動互聯網領域的整體交易規模接近3000億元，用戶規模是多少？6.86億，大家可以簡單除一下，平均每個人在移動互聯網領域的消費是400多元，大家可以結合自己的實際情況計算一下，看看是多于400元，還是小于400元，包括手機流量費用在移動互聯網領域的購物或者游戲的支出等等是不是超過了400元，增長速度也是非常大的。用戶在移動互聯網領域的消費習慣其實已經形成。
在移動互聯網當中，目前移動商務所占的比例已經超過了50%，因為有了移動互聯網，所以線上線下購物邊界其實變得非常非常的模糊，在移動互聯網來臨之前，線上線下是對立的，有了移動互聯網之后，不管是售前、售中，還是售后，都可以進行相互協同、相互發展的，比如售前的推廣、售中用戶的體驗、購買的決策到售后的評價或者退貨、物流，都是線上線下協同發展的，邊界正在逐漸消失
網絡造節的例子很明顯，2012年以前，“雙十一”主要活動更多的會停留在線上實物商品交易上。2013年“雙十一”已經從線上實物走向線上，比如阿里巴巴和銀泰商場合作。今年3月份，手機淘寶生活節的時候，已經從實物商品轉移到跟生活服務相關的品類，比如KTV、電影票、餐飲、團購等等，已經從實物發展到生活服務領域。到京東今年的“6.18”，相信大家都參與了，把移動端的活動提到了非常重要的位置，比如10億搶紅全民包，主要在微信、京東手機、手機QQ路，三路齊發。今年8月15號，蘇寧打出了的口號是“5天5夜突破比價，線上線下全面會戰”。在移動這樣一個大背景下，我們逃不開大數據的應用，目前，整個大數據市場已經啟動了，不管電商企業，還是線下傳統的零售企業，已經開始關注和積累大數據。
零售企業對大數據的應用主要是由需求驅動的，這里的需求，既包括產業發展的需求，也包括創新模式發展的需求，在雙重需求的作用下產生的。首先，我們看產業發展的需求，在這樣一個移動互聯網背景下，我們的零售商要洞察消費者需求和整個市場環境的變化，必須要依靠技術和大數據這樣一個手段，我要看到消費者的習慣跟之前相比變化在哪里，以及市場環境的變化在哪里，都需要數據支撐。在洞察需求的基礎之上，我要重新明確消費者所能提供的價值，比如我需要利用大數據來判斷線上的導購怎么做，以及線下導購活動怎么做，怎么樣能夠讓消費者高效的找到他們想要的商品，對整個企業的價值進行調整。在移動互聯網時代，第三個問題是線上線下全渠道趨勢已經非常明顯，線下企業正在不斷的嘗試線上渠道，包括電子商務、移動平臺，線上電商網站也在往下走，從產業發展角度來說，這三個需求是非常明顯的。
從創新模式來看，我舉一個C2B的例子，C2B這樣一個模式改變了原有以賣方為主來驅動零售的現象，由賣方轉到由買方驅動為主，由消費者的購買來調整我的生產。在這樣一個過程當中，我需要很大的支撐，比如說我需要個性化營銷、柔性化生產，我還需要社會化供應面支撐的要路，這些要素同樣離不開大數據和技術的支撐。剛才，講到O2O模式，對于零售或者對于電子商務最大的特點就是增加了很多數據，包括位置數據、瀏覽數據、產品數據等等，這些數據的增加同樣需要大數據做支撐。
從大數據市場份額來看，預計2016年整個市場規模能夠突破100億的規模，越來越多的企業已經把大數據上升到戰略資產的級別，尤其是電商企業和零售企業，2013年做Top10數據資產排名調研時，我們發現電子商務和零售是排名第一和第二的，我們往下看，金融、電信、娛樂、制造、物流等等都跟我們的零售和電商密切相關的。零售業的大數據其實蘊含著非常大的潛力。
從整體行業發展規模來看，我們判斷整個零售大數據是屬于市場啟動的前期，我用了易觀做行業和數據研究的模型，叫AMC模型，指的是中國產業發展成熟度，目前，中國零售業大數據的發展情況經過了前端的探索期，已經進入了市場啟動時期，未來增速會逐漸增大。但是，雖然目前零售業大數據已經有一些應用，并且資本市場的關注度也在不斷提高。但是，目前的應用主要停留在企業內部，用于優化企業內部運營這塊的研究。零售業大數據的類型，對于電商和零售來講，按照企業的邊界來講，可以分為內部數據和外部數據，在內部數據當中，包括了我的交易數據、我的運營數據、用戶的數據或者相關的財務數據，線上和線下這塊數據的融合度現在越來越高。在線下級別，店鋪和渠道是他們所特有的，但是其它維度的數據跟線上并沒有本質的區別。對于線上的企業來講，流量和轉化是其特有的數據，主要是基于內部數據，但是，現在要注意到，更多的企業會更多的關注到企業外部的數據，包括社交的數據、用戶關系數據，數據類型非常豐富的，企業的關注也是由內到外、由之前關注在線上或者線下數據的層級已經到了線上線下同時關注的層級。
看完整個數據的類型，我們看看大數據發揮價值的維度，這里有三個維度：第一，開發價值，第二；識別用戶；第三，應用場景。首先，我們看看開發價值，我們思考大數據價值的時候，首先要考慮的是大數據能夠給企業帶來什么樣的價值？這個價值表現在哪兒？分兩個維度，一個是對企業帶來的價值，一個是對用戶帶來的價值。企業價值主要指優化配置企業資源方面，就像我剛才舉的例子，我怎么樣能夠利用大數據使我的線上推薦系統做的更好，使線下的導購活動做的更有針對性，怎么樣讓我的用戶能夠快速的找到想要的商品，這是給企業帶來的價值。對于用戶所來說的價值，其實很簡單，用戶關注什么，我就是希望能夠有一個非常好的購物體驗，只要我的大數據在價值上能夠覆蓋到這點，能夠使用戶提升購物體驗，大數據的價值就達到了。
第二，關注怎樣識別用戶，移動互聯網時代的大潮已經來了，這個時代的一個特點就是用戶多屏的使用習慣，或者不同用戶有可能同時共享我的終端，在這個時候，對用戶身份的識別顯得尤為重要，身份識別技術之上，還要對用戶的關系、對用戶的社交等等進行識別。
第三，定位場景，就像今天的主題，即將到來的產品時代，在移動互聯網時代，產品是非常非常重要的，在不同場景下，消費者購物行為和習慣是不一樣的，場景對于判斷用戶身份和數據的有效性起著非常關鍵的作用。
既然有電商大數據應用，有這么多價值，我們要看看具體應用是什么樣的，我這邊講的應用是比較豐富的，并且整個趨勢是比較清晰的。首先，我們看看應用，零售和電商大數據的應用會表現在五個方面：第一，用戶；第二，市場；第三，產品，第四，供應鏈；第五，運營，以用戶為例來說明，比如對用戶的洞察、對客戶的細分以及增強體驗上，對于用戶的洞察，其實是整個大數據應用最基礎的環節，只有在對用戶需求和市場環境進行洞察的基礎之上，才能明確企業的價值主張，重新定義企業的價值主張，電商企業對用戶的調查很少用發問卷或者座談會的方式，更多的可以在線上進行，比如上天貓、淘寶，其實每次的點擊都被記錄下來了，天貓和淘寶基于用戶點擊產生分析，可以根據用戶購買習慣來判斷用戶的消費心理等等。大家一直在說精準營銷、市場響應和銷售分析等等，這是大數據應用層面。
我們看看企業應用的具體效果，我用到了易觀國際用行業和企業研究時用的模型，叫實例舉證，充分考慮到現有資源和能力以及產生業務創新的能力，分為領先者、務實者、創新者和補缺者，我不說具體模型的構成了，大家可以看到。在領先者位置上，國際型的企業占據最多的市場份額，比如沃爾瑪、亞馬遜、ebay，中國企業雖然正在往領導者方向上走，目前領先者矩陣里還是被國際型企業所占據。同時，我們還注意到一個特點，領先的矩陣里邊不僅包括線上的渠道、企業、電商平臺，同時也包括零售巨頭，像沃爾瑪，沃爾瑪在零售大數據方面的應用是非常領先的，不僅關注用戶交易數據，同時也借助谷歌搜索和社交平臺進行用戶社交數據的應用。
在左圖中，可以看到亞馬遜和ebay收入增速的變化，2006年、2007年是大的節點，開始的時候，ebay占領先位置，2006年之后，亞馬遜收入增速優勢明顯的表現出來，主要因為亞馬遜在倉儲、供應鏈、營銷這塊大數據應用的效果已經顯示出來。亞馬遜物流中心都是自營的，物流和倉儲是所有的電商和零售都繞不過的環節，把握住了供應鏈這個環節才能使亞馬遜整個業務有了非常快速的增長。
另外，個性化推薦，相信大家知道，所有電商網站都在做個性化推薦，亞馬遜是最早在電商平臺上嘗試的，但是，最開始他們對于圖書這塊品類的個性化推薦其實采用的是線下書評的方式，亞馬遜建立了一個由20多人組成的編輯和書評家團隊，根據書評家對于新上架圖書的描述向消費者推薦，現在做到了個性化推薦，主要會基于整個瀏覽的記錄和同消費者對于某一類圖書的偏好因素進行個性化推薦。現在來看，這個例子是非常普遍的，但是，2008年前后，確實給亞馬遜帶來非常好的收入，比如相對于書評或者編輯推薦模式，整個圖書的銷售量在利用個性化推薦之后增加了100倍，這是實實在在的數據。目前，一個數據顯示亞馬遜有1/3銷量來自于個性化推薦。
關于趨勢的判斷，第一，交叉串聯。怎么理解交叉串聯呢？大家可以想像，現在的消費者對于線上線下多渠道購買習慣已經形成，所以，我們進行零售和電商大數據應用的時候，首先要關注我們的應用是不是把線上和線下數據進行融合和交叉分析，達到更好的效果。第二，價值衍生，零售企業進行價值衍生時有兩個做法，傳統的電商企業在自己本身平臺搭載上數據產品，可以進行數據交換，也可以進行數據信息的租賃或者數據空間的租賃，對于傳統的零售企業，我舉一個國美的例子，相當于國美對于他的整個供應鏈中把他的數據開放給戰略合作伙伴，使數據發揮更大的價值。第三，決策，企業進入了智能化發展時代，智能化決策是判斷企業是否智能化的重要因素，可以利用大數據提供客戶需求和市場環境變化，幫助企業更好的進行決策，這是我總結的零售電子商務大數據發展的幾個趨勢。
由于時間的關系，我今天的分享就到這里，歡迎大家接下來跟我進行線下交流。
謝謝大家！
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