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图1-3 京东的O2O模式
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小店模式，通过跟线下的社区便利店、药店等进行整合，例如良友、快客等，为顾客提供更丰富的品类、更快捷的配送服务，帮助线下小店搭建会员体系和全渠道消费体系。
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生鲜模式，通过跟线下超市、大卖场进行整合，例如唐久，提供便民生鲜直送上门服务，打通原产地直采的高效生鲜供应链体系。
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品牌专卖连锁模式，为线下服装、箱包、家居等连锁企业，提供在线营销、本地化会员管理、门店库存管理等一体化解决方案，使传统企业具备了全渠道服务能力。
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万达和京东的O2O模式，成败与否，现在下结论还为时过早，这些模式不论结果如何，都是企业对全渠道模式的理解和探索。如图1-4所示，总结了零售业全渠道模式进阶图。
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图1-4 零售业全渠道模式进阶图
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目前大多数企业还停留在多渠道阶段，处于这个阶段的企业只是完成了多渠道的建设，而各渠道产生的数据没有完全打通，各渠道对会员的服务是不一致的。
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跨渠道阶段，指的是各渠道之间的数据全部打通，给会员提供的服务是一致的，企业提供的服务有了质的飞跃，顾客在任何一个渠道的购买行为、偏好都被汇集成会员大数据，企业能够提供针对顾客的个性化服务。
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全渠道阶段，指的是在跨渠道的基础上，实现顾客跟企业间的双向互动，享受更及时、体验更佳的服务，企业提供的是多维度、立体式的全渠道服务。顾客不论从PC端、移动端，还是线下门店，都可以随时随地购买服务并参与到服务的个性化定制过程当中，企业和顾客之间形成双向互动，共同定制个性化服务。
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技术管理之巅：如何从零打造高质效互联网技术团队？ [:1703949676]
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1.1.4 大数据和云服务快速普及
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到2012年为止，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB。目前，数据量已经从TB（1024GB＝1TB）级别跃升到PB（1024TB＝1PB）、EB（1024PB＝1EB）乃至ZB（1024EB＝1ZB）级别。2013年，每10分钟产生的数据是5EB（而2011年时需要2天），其中仅互联网每10分钟产生的数据，要靠10亿张DVD才能存下。
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2012年的瑞士达沃斯论坛，《大数据、大影响》报告宣称：“数据已经成为一种新的经济资产类别，就像货币或黄金一样。”麦肯锡的分析报告中有如下阐述：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”
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大数据的来源：包括网络日志、RFID、传感器网络、社会网络、社会数据、互联网文本和文件、互联网搜索索引、呼叫详细记录、天文学、大气科学、基因组学、生物地球化学、生物、军事侦察、医疗记录、摄影档案馆视频档案、大规模的电子商务等。
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大数据的4大特征：数据量大（Volume）、类型繁多（Variety）、价值密度低（Value）、速度快和时效高（Velocity）。而当今互联网具备以下特性：连接、身份、位置、感应。这些特性决定了互联网大数据应用的发展方向，下面让我们一起来了解这些特性。
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连接，指的是企业和用户之间的双向适时互动连接。用户在获取信息的同时也在推送信息，这使得企业能够得到更多有用的用户数据，例如，用户行为偏好、用户个人信息、用户画像等。企业能够基于用户大数据，给用户提供个性化的服务。
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身份，在移动互联网时代，用户的联网设备就是他的智能手机，相对PC互联网时代来说，身份特征更明显，一般来说手机的使用者就是本人，使得企业在开发应用的时候，能够实现，把合适的信息，在合适的时间，合适的地点，推送给合适的人。
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位置，带有位置属性信息是移动互联网时代的重要特征，基于用户位置的应用有非常广阔的前景，因为顾客的需求往往是基于时间、状态、地域的，技术的进步使得人们可以享受到随时随地的服务。
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感应，手机具有的一些特性，使得它成为人类感官的延伸，例如，陀螺仪，能够感知人的体位，是坐着、还是站着、还是躺着；GPS能感知人的位置，精确度到10米以内；体温感知，当手机贴近脸颊时屏幕会变暗；速度感应，可以用来计步等。
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基于这些特性，产生了许多优秀的互联网大数据应用，“案例1-3基于大数据的互联网应用”，介绍其中一些优秀的应用。
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案例1-3 基于大数据的互联网应用
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今日头条，是一款基于数据化挖掘的个性化信息推荐引擎，自2012年8月份上线以来，截至2014年9月，已经累计用户达1.6亿以上，其中日均活跃用户1600万人，成为增长最快的资讯类客户端，包含了新闻动态、图片和短文。
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大数据应用与云服务是紧密相联的，云服务指的是建立在云计算之上的服务的总称。
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