(中国电子商务研究中心讯)当我们细细品味去年阿里双11取得571亿成绩的同时，不难创造，中国电子商务的市场份额正在向头部靠拢。

　　不管承认与否，市场份额向寡头凑集阐明电商行业的垄断风险越来越高。

　　垄断是创新的杀手，如果中国的电子商务只有在、京东这样超级平台上才干玩，这不得不说是一种悲哀。

　　为何大部分电商都面临生存危机？这个问题与产品、营销、营运等诸多因素关联。

　　本文试图从大数据与电商营销层面去做一些思考

　　大数据营销的核心电商正在面临前所未有的营销寻衅，这种寻衅突出体现在三个方面。

　　首先，营销成本越来越高，获客成本居高不下

　　成本高企的重要因素是媒体对定价权的控制，以及电商巨头对资源的垄断；其次，随着媒体碎片化越来越严重，营销管理效率受到寻衅，机会成本越来越高。

　　电商在找到合适自己的媒体之前，需要一个不小的试错成本和时间积累；第三，促销竞争越来越激烈，用户虔诚度越来越低。

　　一个同行的促销就轻易把用户给挖走，不动用特别优惠难以触动沉睡的老用户。

　　以往期望有高二购率的高举高打营销模式日渐式微

　　电商营销的要害要素，在于营销渠道的选择、营销效率的管控和营销规模的可放大性。

　　不断会有新的渠道涌现，然而这个渠道是不是一个优质渠道，重要体现在是否可以达到效率与规模的平衡。

　　大数据正是这样一个工具，赞助电商进行管控与盘算，平衡效率与规模。

　　大数据在电商营销中的利用，核心是做数据资产的保值和增值。

　　大体可分为CRM、访客数据和第三方数据三类，数据规模依次呈几何级数递增。

　　所谓保值，是练内功，通过数据创造消费规律，并在此基础上对用户细分和聚类，用合适的工具与用户交换其关心的内容，最终实现用户的转化与再转化；所谓增值，是走出去，基于对自身用户的持续画像，以此在外网寻找有缘人，故增值的核心是数据个性绽放，业务需求匹配。

　　不论保值还是增值，应重视积累和持续，而非短平快；重视价值规律由内向外发掘，不同层次的差别化和递进关系，而非一刀切。

　　大数据与网站优化电商营销，转化率是要害，提升站内转化率是优化广告效果的基础。

　　电商网站优化的核心KPI就是看转化率是否得到进步、转化成本是否可控。

　　在这一块，美国的Amazon是行业的标杆

　　Amazon网站上，有超过35%的销售来自于站内推荐系统。

　　推荐引擎是大数据的范例利用，其原理是追踪每一个访客的站内访问行动，并建立推荐模型，预测该用户可能感兴趣购置的商品，然后通过推荐模块在网站页面输出展现这些商品，从而吸引用户点击并购置。

　　大数据不仅可以洞察消费者的购置兴趣，还可以赞助网站开发者去做UI/UE的优化。

　　通过大数据AB测试，可以懂得页面布局和功效设计对于二跳率、转化率的影响，从而避免主观断定UI/UE的优劣，通过数据来持续优化UI/UE。

　　在美国，有专门做AB测试的大数据公司，已经拿到了多轮融资，正在筹备。

　　在中国，目前电商的吸收程度还非常有限，还处于方兴未艾的阶段。

　　大数据与会员营销传统的电商CRM，通过RFM模型对已购置顾客进行分组和差别化的营销互动。

　　而事实上，除了已购置顾客，还有大批的到访顾客、兴趣顾客、参加购物车未提交顾客等等，这些潜在购置顾客的数量级可能是已购置顾客的上万倍甚至更高。

　　在大数据时代之前，我们对于这样一个宏大的潜在顾客群是无法管理和营销互动的。

　　大数据使CRM的概念产生了升级，变为VRM(访客关系管理)。

　　大数据利用将所有网站的到访用户都管理起来，从访问到注册、参加购物车、支付、购置等环节，建立一个客户转化销售漏斗，这是进行广义会员营销的基础。

　　同时，大数据的引入，使得传统的EDM、SMS变得更加智能化、高效率。

　　VRM的思想，是以大数据为基础的数据库营销升级版，这种升级，体现在基础数据、营销内容、触达渠道、评价系统等多个方面。

　　建立符合自身特点的VRM系统，是电商深入开展数据库营销的基础。

　　大数据与媒体广告展现广告的程序化购置，是未来的媒体采购主流模式。

　　程序化购置的发展，离不开大数据利用的普及

　　从媒体端的资源整合，到第一、第二、第三方数据的收集管理，再到智能竞价、动态创意、智能LP的利用，大数据是必要条件和催化剂。

　　最近一两年程序化购置的发展速度非常快，从单纯的公开市场竞价DSP，到私有化竞价市场PMP的涌现，再到移动广告的程序化购置。

　　如此快速的广告采购方法升级，是很多电商所不适应的

　　反过来看，这些新的媒体采购方法，虽然从理论上能够赞助到电商提升效率、降低成本，而事实上电商在程序化购置的实行过程中，实际效果与其期望值还有不小的距离。

　　电商要利用大数据做好媒体广告程序化购置，离不开以下几点：1、要有自身的大数据营销方案和架构，具有大数据营销的技巧储备和思想意识；2、选择DSP供给商要郑重，不能偏听偏信，前期最好多选几家，是骡子是马，拉出来溜溜；3、科学设定程序化购置的KPI，不能简略照搬其它渠道的KPI请求；4、合理设定程序化购置项目标启动和评价周期，重视成果，更重视过程；5、造就自己的大数据营销人才，深入进行大数据洞察，而不是简略外包，浅尝辄止。

　　大数据与电商营销生态圈电商营销生态圈，可以看做是媒体、流量、用户、顾客、回头客这几个要素之间的闭环。

　　每个要素，都涉及到一系列的产品和工具

　　大数据时代之前，我们也有报表，也能看到这些要素之间的递进关系。

　　而大数据时代的来临，仿佛让我们配备了高倍显微镜，能够对这几个要素的结构和流动看的更加清楚，同时大数据又构建的新的游戏规矩，使得电商能够用全新的视角和方法来开展新电商营销工作。

　　大数据让电商营销生态圈变得更加壮丽，对电商营销人的学习能力和履行能力提出了寻衅。

　　面对这种寻衅，迎头而上是唯一的选择

　　(文/周凯)