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电子商务数据运营的未来作为本书的结尾,我们在本章中大概讲述电子商务和数据运营未来的发展趋势。互联网和电子商务是发展速度最快的行业,所以当本书正式出版的时候,很可能其中的一些观点已经成为现实。互联网行业的变化很快,而电子商务行业变化更快。在国外的电子商务领域,主要是在美国,我们可以很清楚地看到其发展的三个阶段。最早期的代表公司中亚马逊是其中之一,而时隔十数年,亚马逊更是成为了电子商务领域的巨无霸。Buyxom0flflikutflnGrgyp0AZapposamazoncom1996200020012006(2007ama?on.com图12-1美国电子商务发展示意图图12-1展示了美国电子商务发展的三个阶段:第一阶段是从1996年到2000年,互联网泡沫时代。在这个时期,一方面可以说是百花齐放,而另一方面也可以说是群魔乱舞。电子商务在这个阶段没有任何的方法或者理性可言。您可以开设一个电子商务的网站,拉几个业内的名人,写一篇漂亮的PPT,然后找一家知名VC,不需要任何收入,只需要一个故事,就可以在NADSDAQ上市了。第一代电子商务的早期代表公司有Amazon亚马逊、Ebay电子港湾、Newegg.com新蛋网和Dell戴尔。 第二阶段是从2001年到2006年,电子商务整合阶段。在这个时期,很多传统公司进入了电子商务领域,而更多早期的电子商务公司纷纷关门。光碟租赁公司Netflix和电子消费品销售公司buy.com是在这个时期崭露头角的两个典型代表。电子商务公司也开始重视对数据的运用。 第三阶段是从2007年到现在,社会化电子商务兴起。Web2.0和社交媒体的发展使得电子商务的发展进入到一个崭新的阶段。通过脸谱网Facebook、推特网Twitter和针趣网Pinterest等互联网进行整合营销使得电子商务营销成本大幅下降。鞋类垂直电商Zappos、量贩式电商QVC是第三阶段的典型代表公司。而亚马逊通过她成熟的推荐系统和良好的用户体验,坐稳了电子商务领域第一的交椅。而除了营销模式的变化,在这三个阶段中的电子商务公司其导向性也发生了明显变化,简单来说就是从技术导向发展到商业导向,最后到用户导向。在第一阶段的电子商务公司是技术导向的,因为电子商务公司在归类的时候是归到“高科技公司”的。在这个阶段中做一个电子商务网站没有模版网站可以拷贝或者开源软件可以直接拿来用,做网站还是一个技术活儿。在第二阶段的电子商务公司从技术导向转向了商业导向。因为互联网技术得到普及,电子商务不再是少数人的游戏了。而且随着开源软件的普及,做电子商务网站的门槛被大大降低了。而在第三阶段的电子商务公司在导向上商业导向依然重要,但是更被看重的是用户导向性。在这个阶段成功的电子商务网站除了商业功能,更加注重以用户为中心。以数据为基础的用户体验是更加重要的。我们来看一下电子商务在未来一段时间的发展趋势。据作者的总结,我们的未来方向主要是三个模式、两项技术和一个方向。移动电商模式社会化电商技术购物搜索数据挖掘品牌电商化,电商品牌化O2O电商图12-2电子商务未来发展示意图所谓的三个模式,指的是移动电商模式、社会化电商模式和O2O电商模式,其实也就是很多人提到过的SoLoMo(SocialLocalMobile)概念。两个技术,指的是购物搜索技术和数据挖掘技术。而一个方向,很多人也曾经说过的,就是“品牌电商化,电商品牌化”。在11.2节中我们已经介绍过移动电商,在此我们就看一张图:图12-3移动互联网发展示意图据2012年百度发布的互联网运营数据,移动端网站处于快速发展初期,C无线化速度加快,PC无线化比例达到40%。一方面,如第7章所述,社会化电商模式是电商品牌推广和营销的重要手段,而另一方面社交媒体也需要电子商务企业,因为这时他们实现盈利的重要手段。而O2O严格来说,并不算一个新的概念,虽然在2012年这个词出现的频率几乎和电子商务一样多,凡是在线下能看得到的都被一些人归纳到O2O的模式中去了。其实所谓的O2O很简单,就是线下交互或体验,线上购买的方式。AccentureInteractive公司对英国和美国的数千名消费者做的调查报告表明,在2012年,有65%的美国消费者在逛实体商店的同时通过移动终端比较网上的价格,其中55%的人会先在互联网上比较,然后去实体店体验,最后回到互联网上购买。如本书一直在强调的,电子商务企业运营要以数据为依据,购物搜索技术和数据挖掘技术会成为电子商务企业在竞争中取胜的重要手段。“品牌电商化,电商品牌化”传统品牌进入电子商务,电子商务企业转而把自己的品牌推广到线下是未来的方向。无论企业的领导人是否意识到,这个方向是改变不了的。我们最后来看一下电子商务数据运营的未来发展趋势。专注做数据可视化展示的TableauSoftware在2012年12月发布的关于商业智能在2013年的10大趋势,基本覆盖了国际上商业智能的各个发展方向:1.数据的多样化;2.Hadoop成为现实;3. 自助式的商业智能服务;4. 文字和非结构化数据的价值能够被认可;5. 基于云的商业智能;6. 可视化分析;7. 预测分析成为家常便饭;8. 移动商业智能;9. 协同商业智能;10. 商业智能实现商业价值。其中的大部分趋势我们在本书中都有所涉及。中国的商业智能虽然发展也很快,但是起点相对较低,作者个人比较看好趋势中的第5点基于云的商业智能和第6点可视化分析下面两年在中国的发展。
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