基于大数据的小微品牌电商发展新模式

赵京鹤 吴传强 徐可/文

随着移动互联网的兴起和发展，过去十余年间，小微品牌电商营销逐渐从起步走向成熟，成为小微轻工制造企业进行产品营销的主要路径之一。

依托大数据、云计算等技术，对企业在生产、营销和配套服务中所产生的各类信息进行数据化存储、挖掘和分析，进而辅助小微品牌电商管理、运营的主要方式方法，并形成数据资产平台，支撑业务总体发展。

小微品牌电商数据化转型现状

电商平台初期提供的服务主要是围绕交易、物流和售后三个环节，以订单为主线提供免费的信息化增值服务。当小微品牌电商对平台提供的信息化工具依赖性不断增强，实际经营中产生的数据也不断增多，围绕品牌和产品营销开展的数字化增值服务便逐渐成为电商平台进行数据变现的主要方向。如今，小微电商品牌数据化形成的数据资产逐渐成为品牌方和平台方的关注重点，也是品牌方、平台方发展决策中需参考的重要依据。过去的五年间，一些大型电商促销活动结束后，主要电商平台均会发布相关的数据分析报告，数据分析已成为电子商务发展的晴雨表。

大数据对电子商务的价值

基于大数据模式下的电子商务打破了原有的信息化系统之间的壁垒，实现了平台内各类数据的统一存储，通过一系列的数据治理和服务工作，形成了具有一定特点的主题和专题数据库，最终成为电商平台重要的数据资产，充分发挥大数据的资产价值。

品牌方利用数据资产实现在产品受众、客户反馈等方面的分析，从而达到辅助电商品牌经营者和电商平台经营决策的作用。最近两年，主要电商平台相继展开大数据的深度开发，进一步发挥数据在产品优化方面的价值。

小微品牌电商的大数据应用场景

大数据主要应用于小微品牌电商中交易、物流、客服三个一线场景和市场营销、产品生命周期管理、客户关系管理等二线场景。

交易场景

基于交易场景的大数据主要是通过数据模型的构建，进行实际成交价的计算。不同的交易规则被设计成为相应的交易模型。多数是通过消息队列的方式对商品实际成交价和各产品实际支付价进行异步计算，最终实现大批量数据的快速支付。

大数据下的交易数据还会作为一种基础数据为二线场景提供数据分析支撑。在一些大型电商活动当中，交易场景通过预定和尾款等数据为物流进行提前备货，根据往年的销量进行物流预测，提前进行物流的前置工作。

物流场景

基于物流场景的大数据主要是通过对每一个商品进行专题数据库的构建，实时采集商品的在途和库存信息。其中在途信息通过统一的采集和治理形成物流路径，反馈给客户和品牌经营方进行物流跟踪。而库存信息则与交易相结合确定可出货信息。

一些小微品牌电商采用托管服务的方式，与电商平台合作，将部分库存前置到电商平台的发货仓，在电商平台大促时商品依旧能够快速到达客户手中，从而增加客户的体验感。

客服场景

客服场景主要通过语义识别技术甄别出客户需要了解的相关内容，之后通过知识图谱技术搜索并播报出相应的答案。智能客服分析和学习人工客服的相关回答内容，丰富自身的知识库，最终实现客服的自助化管理。

市场营销

在市场营销方面，电子商务平台面向小微电子商务品牌经营者有偿推送各种交易数据，以帮助其开展市场营销活动。

在这过程中，电商平台会对海量的交易数据进行统计分析，以产品为核心，融合该产品在不同时间产生的交易和物流信息，围绕下单时间、收货地点、收获人群、复购率等不同维度整理出相应的交易分析报告，小微品牌电商再根据这个报告进行二次分析，从而定位出相应的受众人群和购买频次，从而定向开展市场营销的宣传和促销活动。

产品生命周期管理

产品生命周期管理方面，小微品牌电商通过电子商务平台获取相应的销售数据、退换货数据、客服数据和评价反馈数据作为其进行产品反馈的主要内容。小微品牌电商一方面通过销售数据和退换货数据判断产品在市场中的认可程度；另一方面通过评价和客服数据获取一线客户对于产品的反馈，并将这些数据作为产品生命周期管理中的重要支撑，协助品牌方开展对于不同产品的全生命周期管理。

客户关系管理

客户关系管理主要是小微品牌电商基于多电商平台中同一客户的交易信息采集与分析形成，主要采集包括交易地址、交易联系电话、交易频次、交易金额和交易数额等数据。小微品牌电商对相同地址和联系方式的不同平台客户进行合并，并分析其购买商品的内容和每个商品购买的频次及成交价格，从而实现对于该客户的用户画像。基于用户画像对客户进行定期跟踪与相关营销活动的推送及客服优先处理等工作，从而保障对于优质客户资源的精准识别、开发与维护。

充分利用电商平台所产生的数据，挖掘数据资产的实际价值，帮助小微品牌电商发现并解决问题，使得大数据成为企业发展的一项利器。