摘要 : 建議中小賣家少聽所謂大師的大數據運用手段，離開平臺的大數據都是忽悠。
電商行業現在已是人人開口必講大數據，運營者自以為有大數據支持便可預測用戶行為、找到精準用戶以期實現銷售的幾何倍數增長。但對于絕大多數的中小賣家而言，大數據更多時候如同鏡花水月一般，看著誘人實則無法去利用。誠然，一方面賣家只能獲得基礎訂單數據信息，其數據維度之小是難以稱得上是大數據的；而另一方面中小賣家的經營模式也不太可能引入專業的數據分析師。
如何將數據進行共享且進行簡單化操作是當前中小賣家最迫切需要的。
此前以淘寶為代表的電商平臺在平臺大數據方面所做工作很多，如碼上淘產品在搜集用戶信息以及平臺進行精準化營銷方面做了大量工作。鐵哥認為，此是平臺方在與用戶之間的大數據關系的建立，系統通過用戶數據匹配最精準需求，提高營銷精準度。
而對于無數的賣家而言，自己依然無法實際操作大數據，換句話說賣家方面對于大數據更多還是跟從平臺腳步，自己鮮有動作通過大數據拉新，提高成交量。如何讓賣家有選擇性的通過平臺數據共享機制獲得營銷效果，是電商平臺需要迫切解決的。
不久前阿里媽媽“阿里魔鏡”項目上線限時內測，鐵哥作為賣家一員測試以為對于賣家確實解決了長期以來無法利用大數據的難題。
其一，大數據不再枯燥
大數據是個極其枯燥的學科，其基本包括：數據搜集、篩選、建模、解讀、運用等環節，非有數學專長根本無法開展。這也是即便將數據共享給賣家也無法完全運用的根本原因。
而在該產品中，賣家不需要對數據中間的處理過程負責，只需要一鍵便可完成大數據運用的多個環節，直接進入運用階段。
這最大程度上減輕了賣家對數據運用的恐懼程度，傻瓜式的操作方式對大數據的運用普及貢獻極大。
其二，精準解決商家拉新需求
電商賣家日常最重要無非三件事：1.運營2.留客3.拉新。前兩者可通過店鋪現有工具和營銷方式基本可實現，而對于拉新往往過多依賴于現有營銷工具，尚未把大數據完全利用起來。其中以往營銷產品過多集中于對某個產品或同類產品的相關用戶進行潛力挖掘，難以稱得上是真正的大數據運用。
而“阿里魔鏡”則不同，本質上其核心方法是將以廣告主的已購用戶為種子用戶，為廣告主找到潛在客戶，潛在客戶經過廣告觸達后，購買了廣告主的商品，成為了已購用戶。然后對已購用戶再進行分層管理，持續拉新，持續維護老客戶。也就意味著以往是基于店鋪以及商品屬性進行的精準營銷，將直接升級為基于產品和目錄認知的精準營銷。可有效解決商家拉新的問題。
其三，基于大數據的算法營銷注定是風口
此前廣告業的廣告投放模式相對粗放，有完全基于展示的，亦有根據簡單cookie所認為的精準營銷，當然也有簡單的基于購買以及瀏覽習慣，常見為用戶購買某產品后部分廣告平臺仍然推薦該產品。數據運用的粗暴以及缺乏預測性，是傳統網絡廣告行業發展最大瓶頸。
而基于大數據的算法營銷則是完全依據多維度多數據量的大數據，以科學數學模型為手段，精準找到最具有購買潛力的用戶，進行精準化營銷。在尋找精準用戶時并非完全依據大數據，而是依據單一或者較少維度數據進行，其精準營銷效果往往大打折扣。而此次“阿里魔鏡”產品是阿里媽媽方面在基于大數據的算法營銷方面的一次領先嘗試，對于中小賣家而言通過該產品不僅可提高店鋪轉化量且由于屬于更為精準營銷，也可降低店鋪運營成本，尤其在拉新方面的投入。整個網絡廣告界草創階段的粗暴做法也行將結束，類似“阿里魔鏡”這般算法營銷將注定成為主流。
但鐵哥也提醒大家，切不可被同類概念忽悠，平臺做算法營銷要基于三大要素：1.用戶量大2.產品線廣，用戶行為多，數據維度多3.有交易閉環行為。如此，平臺獲得的數據才是真正大數據，其營銷也才稱得上的是精準營銷，這也是阿里能夠率先采用此類手段的重要原因。
最后建議中小賣家少聽所謂大師的大數據運用手段，離開平臺的大數據都是忽悠。
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