在過去幾年里，我國電子商務交易額一直以GDP 的 2-3 倍的速率持續快速增長。2013 年我國電子商務市場交易規模達 10.2 萬億元，同比 2012 年的 8.5 萬億元，增長29.9%.其中網絡零售市場更是發展迅速，2013 年我國網絡零售市場交易規模為 1.85 億美元，超越美國，成為世界第一電子商務大國。而在 2014 年 11 月 11 日天貓雙"十一"節當日交易額就高達 571 億元，更是讓人們看到了中國網絡零售市場發展的巨大潛力。毫無疑問，電子商務正在成為拉動我國國民經濟快速可持續增長的重要動力和巨大引擎。
那么在大數據備受青睞的今天，我國的電商們該如何主動擁抱大數據，與之來一場華麗的起舞呢？我們以"電商雙超"的京東和阿里為例來探究一下吧。
隨著阿里巴巴、京東等電商巨頭的相繼上市，網上零售市場"雙超多強"的格局和競爭態勢日漸清晰。淘寶、天貓、京東無論是市場份額、業務創新，還是品類豐富度都位居第一梯隊，處于領先地位。其他電商企業則努力在細分市場穩固地位，在品類、模式等方面尋求突破。
一、提供千人千面的精準營銷
過去幾年，京東高速發展，用戶超過 1 億，日 PV 量達到 2 億，SKU（保存庫存配置的最小可用單位）接近千萬。
在快速發展的過程中，京東積極利用大數據作為其競爭利器。利用大數據進行精準營銷就是其利器之一。大數據不僅僅是指海量數據的積累，它的另一個重要組成部分就是分析模型。運用大數據進行精準營銷的關鍵是用戶建模，即我們常說的用戶畫像。幾乎所有的電商都會基于用戶的購買行為做精準營銷，"千人千面"也是他們共同追逐的目標。"基于大數據分析的用戶畫像技術，一直以來都是京東大數據部的重點研究方向。"京東大數據事業部總經理王曉介紹說。有別于其他電商平臺，京東可以將其擁有的電子商務全過程價值鏈的所有用戶數據引入用戶畫像的建模過程，從而更為精準地描繪出客戶的全方位特征。所謂全過程價值鏈的用戶數據，是指用戶從瀏覽、交易、客服、配送和物流等所有相關的數據。京東目前運用 300 多個標簽來定義客戶特征，涵蓋了諸如用戶基本屬性、購買能力、行為特征、性格特征、心理特征、興趣偏好等多個方面。用戶畫像技術的運用使得推薦、廣告和搜索能更加智能化地服務于用戶。例如不同的用戶在不同的時點對同一搜索詞的搜素，就可能會有完全不同的購買意圖。巧妙地針對不同用戶的屬性特征、性格特征、購買能力和行為習慣，結合用戶行為的前后分析，恰當地陳列或推薦符合其消費偏好的商品，能在很大程度上提高用戶的購買轉化率和重復購買率。
二、優化供應鏈中庫存、配送的管理
作為電商巨頭的京東擁有龐大的商品量，面對成千上萬的商品，如何能夠減少缺貨，及時補貨，顯得尤為重要。如果只是依靠后臺人工來完成這個任務，挑戰太大。京東運用自動補貨系統，依靠預測模型，根據商品的銷售數據和市場預測，在某些商品的庫存量達到設定的預警數值時，就自動發送訂單給相應的供貨商下單訂購，來達到快速及時補貨的目標。
現貨率是商業流通領域的一個重要指標。它通常是指在售商品中，有庫存的貨品的比例。京東發現，現貨率這個指標在電商運用中往往并不能真實反映某些商品實際的有、缺貨狀況。比如，某些商品在交易繁忙階段顯示的現貨率往往大大低于在交易不繁忙階段的現貨率。比如某些商品顧客在白天交易高峰期時期往往很難買到，而在深夜的6 到 8 個小時里通常有貨，很容易買到。因為在電商運營中現貨率指標往往與時間段有關。而且某些商品在顧客沒來的時候顯示有貨，也不能代表其在顧客來的時候就一定有貨。因此，京東引入了一個新的方法，聚焦在每一個 PV上。統計每一次商品瀏覽時，每一個用戶看到的商品是否有貨，有貨的比例是多少；每個商品有多少用戶看到的是有貨，有多少看到的是缺貨。這是較為復雜的用戶分析，但是這樣可以得到一個較為準確的現貨率指標。同時，也可以從中分析出客戶的地點是在哪里，從而可以用來指導采購備貨，協調物流支持。用戶下單時，后臺知道用戶的地點，同時也知曉某一個倉庫某種商品是否缺貨，隨即可以在一些大城市中的幾個倉庫間進行調撥。而且他們還可以將這些數據，結合該商品每天的訪問量，計算出新的參數指標，提供給采購部門參考備貨。
同時大數據也被運用到了京東的配送領域。京東物流部會利用數據分析出配送人員、倉庫和客戶之間的地理關系，為物流人員設計出最優配送路線，以提高配送的速度，從而實現其提供快速、高效、優質配送服務的目標。
三、提供個性化的智能服務
為了實現為客戶提供更高質量的個性化服務，京東還將用戶畫像技術與客戶服務進行無縫對接。用戶的電話呼入后，系統會首先判斷出客戶當前的訂單狀態，比如該用戶是正在下單中，還是登錄失敗，或者是訂單正在配送中。同時系統可依據該客戶在呼入電話前的操作以及呼入電話時聲音文本的數據，從而判斷出客戶當時的情感指數。
于是客服人員就可以根據系統提示，在這個時刻對該客戶當下的情況有了一個初步和大致的了解。再針對該客戶此時是易怒的，還是溫和的，來提供相應適合的個性化的服務，從而更好地提高客戶的體驗度和滿意度。
利用大數據提供智能化的服務還可以體現在網站搜索引擎和推薦引擎的服務當中。京東發現，在搜索日志中，用戶輸入的關鍵詞往往不是商品，而是一些表達自己想要達成意圖的詞語，例如"送老媽""、送老婆"等等。但是一般商家很少把此類詞語放入商品描述中。然而此類詞語卻頻繁出現在用戶評論中，比如"特別適合老婆，老婆很高興"等等。京東于是對海量的用戶評論進行數據的挖掘、統計和分析，嘗試著了解客戶的意圖，為商品打上各種各樣不同的標簽，例如商品適合送給商務男性或年長女士等等，并將這些結果提供給用戶以供其選擇。除此以外，針對一些具有重復購買性的商品，例如牙膏、牙刷，在可預期的將來一段時間，客戶會用完，而有重復購買的習慣。京東會分析該商品用戶兩次購買之間的平均時間，在下一次接近這個平均時間之時，推介系統會給客戶推薦相應商品以供客戶選擇，從而提升客戶體驗，提高商品轉化率。
四、提供賣方信用貸款和供應鏈融資
針對消費者個人小額信用貸款的"京東白條",和"阿里小貸"或京東供應鏈融資的"京保貝"一樣，都是電商通過對用戶的交易記錄和行為習慣等大數據的收集、分析，來對用戶進行信用判斷，并給出相應的一個貸款額度。只不過京東白條著眼于買方，阿里著眼于賣方。
"阿里小貸"的壞賬率控制在 1%以下。這是因為天貓和淘寶賣家的交易記錄雖然可以刷假，未必一定真實，但是賣家們不會冒著被清除平臺的風險而不歸還"阿里小貸"的貸款。而京東買家的交易記錄雖然真實，但對京東的忠誠度卻是令人把握不準的。正是基于這一點考慮，京東白條設定其貸款限額為 1.5 萬元，以期通過"小額、分散"來控制風險；而遠非像"阿里小貸"設定其貸款限額為 300 萬元。
京東白條有 30 天的免息期，每一期目前定價 0.5%,與阿里 18%的年息收益相差很大。顯然京東更看重的是消費者在獲得消費貸款后對其銷量的拉動。京東白條在這一點上的吸金手段，使其在 IPO 的估值有了更大的想象空間。
五、依靠數據綁定企業間的深度合作
京東 IPO 之后，在騰訊微信的撐腰之下，有了京東微店，接著又有了紅包朋友圈，還有 618 大促。在此之前，京東也依仗其自建的物流系統在一線城市提供的優質可控服務從天貓手中攻城略地，劍指阿里。當然阿里也并非沒有動作。在十幾年的電商經營中阿里積累了海量數據，但始終苦于缺乏有效的激活方式。最近阿里聯手中央氣象局合作，氣象局將部分氣象數據存儲在阿里的云系統，阿里云可對其進行云計算處理，試圖預測出中長期的天氣狀況。
如預測出今年夏初的酷熱天氣，從而用來指導服裝以及家電等企業的產品設計和生產。在此之前電商與傳統企業的合作只是在營銷方面，也就是說無論是京東還是阿里都是依仗消費者來綁架企業，一旦失去消費者，其與企業的合作其實是缺乏安全感的。如果阿里云計算能有效解決預測中誤差的問題，阿里將是率先與企業進行軍師型深度綁定的電商平臺，從而能更多的與企業進行定制化產品、新款等更廣維度、更大深度的合作。
參考文獻：
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