1、大數據與電子商務Who Am I？MS in Computer ScienceIBM Singapore全球頂級市場調研公司重慶眾意網創始人標簽：數據庫 多維數據集 商務智能 數據挖掘 NOSQL 大數據 商業模式 數據庫設計模式應用場景新浪微博：高峽之數據時代 高峽出平湖，神女應無恙！ - 毛澤東Agenda 大數據與電子商務場景數據平臺商務智能關聯推薦價格預測供應鏈管理供應鏈金融社會化電子商務電子商務的核心電子商務數據魔方產品介紹思索：淘寶，天貓只做：銷售終端客戶管理忽略：采購生產庫存物流財務供應鏈產品3. O2O 電子商務O2O即Online To Offline，泛指通過有線或無線互聯

2、網提供商家的銷售信息，聚集有效的購買群體，并在線支付相應的費用，再憑各種形式的憑據，去線下，也就是現實世界的商品或服務供應商那里完成消費，讓互聯網成為線下交易的前臺。模式實體零售與電子商務的差別只能跟蹤結果數據，不能跟蹤過程數據RFID電子試衣間向O2O過渡4 推薦引擎基于協同過濾的商品推薦引擎亞馬遜30%的銷售額來自于推薦數據分析方法推薦引擎（30% Revenue）定價策略（DVD分銷權的費用）市場調研的定性或定量分析5 趨勢預測：2011年,西雅圖一家叫D的科技公司推出了一個門戶網站,為無數顧客預測商品的價格貢獻經過一年的時間，D分析了近400萬產品的250多億條價格信息，發現了一些怪異

3、現象,比如在新產品發布時，前一代產品會經歷一個短暫的價格上浮。因為電子商務網站都開始使用自動定價系統,所以D能夠告知用戶何時才是購買電子產品的最佳時機。6 社會性購物：社交電子商務，social commerce, 是電子商務的一種新的衍生模式。它借助社交網站、SNS、微博社交媒介、網絡媒介的傳播途徑，通過社交互動、用戶自生內容等手段來輔助商品的購買和銷售行為。在Web2.0時代，越來越多的內容和行為是由終端用戶來產生和主導的，比如博客、微博。基于DOI(數字對象唯一標識符)資源的云平臺，是實現社會化電子商務的重要資源中心，通過唯一的DOI可以使社會化的信息不至于冗余和重疊，從而實現全社會商務

4、信息的規范有序。背景出現背景：選擇性困難！網站截圖盈利模式淘寶客分成 + 巨大流量 + 人氣 + 品牌推廣 +一系列電子商務 = 把淘寶客打造成為一個品牌社會化媒體電商。用一句話總結就是：每個用戶既是內容的瀏覽者也是內容的制造者。顛覆類似瑞麗這些傳統1.0時尚媒體，轉向web2.0的發展路線就是降低用戶參與分享的復雜度及提升參與分享的樂趣，讓參與更簡單，分享更快樂。7 客戶分群Customer Segmentation案例2 客戶價值生命周期管理目標市場響應者新客戶高價值客戶潛力客戶低價值客戶主動離開被動離開獲得客戶活動市場活動回報詢問填寫申請交叉銷售升級銷售激發首次購買挽回活動強制性取消主動

5、取消活動歷史購買統計市場活動回應信用報告自動報告的信息其它產品使用付賬歷史活動響應滲透率退保原因轉換原因潛在客戶既得客戶客戶流失考察期形成期穩定期衰退期（危險期）客戶生命周期8 供應鏈供應鏈包括：采購需求預測綜合計劃庫存周轉運輸網絡物流供應鏈沃爾瑪開發了一個叫做Retail Link的大數據工具，通過這個工具供應商可以事先知道每家店的賣貨和庫存情況，從而可以在沃爾瑪發出指令前自行補貨，這可以極大地減少斷貨的情況和供應鏈整體的庫存水平。在這個過程中，供應商可以更多的控制商品在店內的陳設，可以通過和店內工作人員更多地接觸，提高他們的產品知識;沃爾瑪可以降低庫存成本，享受員工產品知識提高的成果，減少

6、店內商品陳設的投入。綜合起來，整個供應鏈可以在成本降低的情況下，提高服務的質量，供應商和沃爾瑪的品牌價值也同時得到了提升。通過在整條供應鏈上分享大數據技術，沃爾瑪引爆了零售業的生產效率革命。9 供應鏈金融電商企業通過大數據應用積極開拓發展新藍海互聯網金融業務。目前阿里、京東、蘇寧三大主流電商企業已相繼試水。除“阿里小貸”模式比較成功之外，京東模式也漸出效果。2012年，京東通過與中國銀行合作，推出“供應鏈金融服務”，供應商憑借其在京東的訂單、入庫單等向京東提出融資申請，核準后遞交銀行，再由銀行給予放款。據報道，此服務可以幫助京東供應商大幅度縮短賬期，資金回報率由原來的60%左右提高到226%。

7、背景在這個賒銷為主的國度，應收應付賬款周期互聯網金融產品對比京東白條數據就是市場消費者通過互聯網消費，而網絡能掌握到的數以百萬計、千萬計甚至億計的數據，經由“超級計算”，準確推斷消費者的習慣、電影的票房、流感疫情的發展趨勢這就是“大數據”概念。同理，當互聯網掌握了金融消費者的需求，了解他們需要什么樣的貸款、最需要在什么時候獲得貸款、他們的償付能力如何，這些數據對于銀行而言意義重大。在大數據背景下，數據分析被看作是當下最有潛力的行業。銀行業人士認為，雖然互聯網企業掌握的數據并不多于銀行，但這些更偏向于客戶平時生活的數據能夠更好地為互聯網公司所利用，數據分析能力則將成為互聯網公司競爭力的核心。“未

8、來誰擁有數據變得并不重要，而數據加工者才最為重要，誰能真正用好這些數據，誰就能得到更廣闊的市場。”10 電子商務的核心不是電子是商務ZARA關店后，銷售人員結帳、盤點每天貨品上下架情況，并對客人購買與退貨率做出統計。再結合柜臺現金資料，交易系統做出當日成交分析報告，分析當日產品熱銷排名，然后，數據直達Zara倉儲系統 .收集海量的顧客意見，以此做出生產銷售決策，這樣的作法大大降低了存貨率。同時，根據這些電話和電腦數據，Zara分析出相似的“區域流行”，在顏色、版型的Zara將網絡上的海量資料看作實體店面的前測指標。因為會在網絡上搜尋時尚資訊的人，對服飾的喜好、資訊的掌握，催生潮流的能力，比一般

9、大眾更前衛。再者，會在網絡上搶先得知Zara資訊的消費者，進實體店面消費的比率也很高。Zara選擇迎合網民喜歡的產品或趨勢，果然在實體店面的銷售成績，依舊亮眼。這些珍貴的顧客資料，除了應用在生產端，同時被整個Zara所屬的英德斯(Inditex)集團各部門運用：包含客服中心、行銷部、設計團隊、生產線和通路等。根據這些巨量資料，形成各部門的KPI，完成Zara內部的垂直整合主軸。Zara推行的海量資料整合，獲得空前的成功，后來被Zara所屬英德斯集團底下八個品牌學習應用。可以預見未來的時尚圈，除了臺面上的設計能力，臺面下的資訊/數據大戰，將是更重要的隱形戰場。核心指標Zara實現了12-15天的反應型生產配送，而中國大多數企業從接單到上市需要90天；Zara大多數的產品在當季生產，季前生產比例只有10-15，而中國服裝企業的季前生產比例幾乎是100；Zara每年推出12000個新款，而中國服裝企業只有2000款左右；Zara的庫存周轉率大約為每年11次，而中國服裝企業只有3次。前方蜿蜒無邊的路再漫長，