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可是随着触网的经营载体日益增多，在飞一般的发展速度下，在双十一、双十二的线上购物节的盛行下，商家为了拼业绩，为了引流量，刷单的行为已经成为不是秘密的秘密，虽然阿里系统一直加以防范，但是刷单依然是众多商家搏得眼球、赢得转化率的关键。在一直坚持低价策略的网络购物环境下，数以百万计的店铺为了争取看起来日渐宠大的网民腰包，拼的已经不是打折价，而是血本价，电商的利润如同其发展速度一样快速缩水。不卖低价货，没有流量，有了流量也没有转换率，可是只卖低价货，企业难赢利转身。除了低价困惑之外，面对着学习模仿能力极度强大的中国市场，每款有特色的畅销货一经推出，便有无数的仿冒者跟进，鱼目混珠，最后只得再度陷入低价的困局。
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为了帮助企业摆脱低价困局，阿里在2013年初提出了品牌打折的专有频道，并且不断加大对天猫品牌店的扶持，希望能够令品牌企业拥有更多的溢价空间。可是竞争的不只是商家与企业，平台之间同样存在竞争，你不愿低价优质自然有人愿意，于是在双十一的网购节上，天猫依然以五折的门槛要求入驻的企业。同样原本最为诚信的评价体系也被质疑，不少假评价令商家陷入极其被动的地位，特别是在整个社会诚信体系尚未成熟的中国地区，网购诚信正经受着考验。原本每年耗费数万元疯狂购物的消费者开始增加了退单数量，开始学会理性对待购物；同样，不惜重金闯入电商王国的众多光脚的、穿鞋的企业主也发现，原来线上的游戏并不像他们想的那么简单，自有的游戏体系还有众多的平台设置，令他们进退两难；还有就是那些小C店主们，原本以为注册个账号，挂些照片，分销一下便能赚到此前令人眼热的钞票，可是实际操作才发现，原来自己的店铺不花钱是很难出现在消费者面前的。而品牌商为了自己旗舰店的销售额，更是经常把最优惠的活动引导到自己的主页上，也就是说，虽然消费者打开的是小C店，可是下次再搜索时跳出的便不是小店而变成了大店了。来自各方面的丑陋面如今也在侵蚀着网络商贸体系，人们原本以为冲破了钢筋水泥的牢笼却再度陷入了迷茫当中。
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NOKI的倒下，索尼的风光不再，让我们来不及悼念倒下的巨人。2014年，都说将会是传统企业主们最痛苦或最艰难的一年，曾经生产、加工、产品、招商、广告这一套路早已成为传统企业闭着眼都能干的行活，曾经一个创意就能创造一个辉煌（当年福建一家生产男裤的企业只用了极具创意的广告手法告诉消费者他就是西裤专家，于是获得了消费者极大的认同，连续6、7年都是同类产品的领袖品牌），可是一夜之间曾经风光无限的、独特的销售主张失去了灵性。不管是哪个行业，传统企业主发现很难再找到当年的激情了，无论怎样的成功学培训也难以激发团队的斗志。面对在互联网上突然走红的一些品牌有时仅仅靠的只是一个“卖萌”，这让许多传统营销高手出身的企业主大呼看不懂（如图3-3所示）。
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图3-3
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在移动互联网时代，O2O又被赋予了新的涵义。线上线下融合（O2O）被认为是下一个万亿级市场，是移动互联网时代的一座金矿。只是，在通往这座金矿前面，却有一片沼泽。
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电商时代传统企业O2O之道 [:1703909200]
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3．数据化管理改变了营销格局
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小数据的背后有大文章，营销的专一性堪比永恒的爱情。
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电子商务的到来只是带来了一种未来的趋势或一种选择，这是每一个传统企业必须的经历，但真正的核心应该是数据的商业化，O2O不过是商业数据的实施手段或方法。O2O的到来将改变消费者从过去单纯的商品消费转化为精神消费，比如说定制化消费需求，所有的销售模式是基于O2O，也就是线上入口，线下体验，或线下体验线上支付，中间是由数据搭建。线下店注重产品的体验，线上注重品牌文化的体验（如图3-4所示）。
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图3-4
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传统企业的营销格局是依附店铺、广告等模式进行的硬推广，通过不断增加曝光度来获得消费者的认同。如今的数据时代，人们的生活痕迹处处可寻，消费、娱乐、生活等都可以通过微信、微博等窗口被了解，而消费者的每笔消费也形成了痕迹，由此每个人的性别、爱好、家庭情况都可以通过每个数据进行分析获得。美国媒体进行了一个有趣的实验，一个算命的男人在街头随意请进一位市民，经过一番察言观色之后便可以将对方的姓名、经历、家庭情况说得丝毫不差，就在市民惊诧之时，屏幕放出的却是该市民的微博。可见，在数据时代里，我们无处遁形。正因如此，也进一步为精准式营销建立了可能。有位美国的学生因为上线购买了验孕棒，精准营销竟然将关于孕期孩子养育方面的产品推荐发送到学生家里，其父亲在看到推荐之后才得知自己的孩子要当妈了。
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一包50斤大米被A主妇购买，一个月后A主妇再度购买，由此便可推测出该主妇所在家庭的成员人数，根据成员的饮食习惯，还可以向他们有目的性地推送其他杂粮、调味品等产品。一个产品的切入口，往往如同扫雷游戏一样，其实是可以派生出一片的生活需求，但是这样的推送务必要做到精准计算和有技巧地恰到好处，否则就会变成令人心烦的死缠烂打式推送，最后只能躺进黑名单。
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不少市民也经常发现，但凡只要自己在哪个房产中介询问过楼盘，不一会手机便会接到各类楼房的推荐短信，防不胜防。因此，所谓的精准营销其实与垃圾推送也只几步之遥。
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如何才能做到精准式营销呢？说到底还是运用互联网的思维，收集立体式的数据并加以分析。比如对顾客所用产品磨损的测算，对于款式、颜色接受度等都要有精准的计算，另外对预热期的联系与沟通等信息也要进行收集。针对社会化营销的客户粉丝经济，要求企业必须静下心来，对每位经过、路过的顾客进行数据收集，构建的粉丝群体有多大往往决定了企业的发展步伐有多大。每次产品的精准推送都可能是加分的成功销售，可如果是过期或过于令人心烦的推送便演变成企业营销的减分部分。加减之间，考验的便是传统企业在数据分析、客服跟进等方面的投入以及对管理软件是否使用的得心应手。
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数据是主营业务的天然副产品，如果只用来占据数据仓库就是天大的浪费。
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数据管理的核心工作是尽量搜集相关信息并分析整理，做到客户信息的零流失。建立数据仓库是进行数据挖掘与分析的必备条件，对客户数据进行观察、统计和分析，将数据通过精简、转换导入到数据仓库进行深度分析处理，得出有价值的知识模式，并通过可视化为企业决策提供支持依据。
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数据管理是一种技术，从数据中得出的每项指标都可以让商品价值最大化，每一个有效数据都可以控制成本、增加业绩。
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数据管理的结构如图3-5所示。
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图3-5
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数据分析在商业上的运用十分广泛，主要有特征化与区分、关联分析、分类和预测以及聚类分析，等等。比如，大型购物超市对于会员客户进行类型识别，以便更好地提供优质服务，为此可从会员客户数据库中调出所需的消费数据，其中总消费额、购买次数、收入水平等多维变量都是与客户类型划分直接相关的数据，根据会员数及客户类别等信息进行聚类分析，所有会员客户被不同维度指标划分为三个明显的A、B、C类，每一种类型的客户都具有各自的消费偏好和不同的消费特征。这样，超市就可以通过比较和分析这些不同类客户的消费特征，开展针对性的营销活动。
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