前几天有客户跟我提到过数据化选款的事情，因为讲起来并不复杂，就把几个数据化的小窍门说一下。

选款的问题往往出在一些新商家上，一些做的比较久的商家，选款问题往往是不大考虑的 ，他们更清楚这个阶段什么品能卖的更好，更受客户喜欢。

而对于一些新商家来讲，如何选款测款就显得比较重要了。那么，如何简单数据化测款呢？

快车是做选款的简单方式，相对操作也不复杂。因为一个产品前期的快车往往是效果很好的，关键词的排名往往只需要很少的钱就可以到达一个不错的位置。那么，就很简单了，我们把需要做的产品通过快车推广上去，再用软件卡住排名，然后统计点击率和roi，值高的产品，它的推广价值也就会越高。

具体给大家建议的是：因为快车初始周期较短，一般测试最长要在一周内完成。词量控制在十个左右比较合适。不过也要看类目词量。然后综合点击率和roi进行选择。

因为要测款，我们就要在这个阶段内卡住排名，更多的展现机会才能测试到位。不过一般新品由于评价不足，基础销量不够，所以能在这种推广上做的很好的品往往都是日后能形成良好转化的商品。

因为词量略大，建议大家使用软件进行卡位功能，可以节省时间和金钱。

再说一个小点，尤其对于一些客单价较低的商品，如果货到付款率过高，拒收率较高的话，可以通过物流设置进行尽可能的矫正。比如我们设置在线上付款免运费，货到付款加价5元。这样就可以减少很多货到付款的的订单。

数据方面，从行业到竞品到本店，每一块所代表的意义都不一样，能提供到的数据差距也十分巨大。对本店的数据分析主要是研究流量入口，转化，销售额变动。竞品分析往往是一个借鉴的标签，行业分析是整体风向的变化，词量的定位。对于任何一点的数据都要重视。

流量的变化，从入口开始分析，搜索快车商品页等，然后精确到什么关键词，快车的什么计划，都是需要细致的进行处理的。流量的波动一定是有原因的，抓住这一点，才能找到解决方式。数据方面一定要刨根问底，精确度越高就越找到解决方式。

天猫产品简介

我眼中的天猫：阿里巴巴从战略上发起对京东的阻击战，天猫就是阿里巴巴对抗京东的主要武器。淘宝做的是C2C，天猫做的是B2C。随着移动互联网的崛起，天猫APP为阿里巴巴在移动端建立的新的防御。

天猫LOGO分析：

猫女郎，喵女郎，折射出天猫时尚、潮流、性感和品质的化身。另外LOGO中的喵星人的整体轮廓和马云有点神似，这也给天猫初期的营销带来了很大的便利。中国传统文化里，“猫”这个形象带有招财的意义，招财猫是很多人喜欢在家里摆放的物件之一。

京东产品简介

眼中的京东：一个从卖光碟起家的小商铺到转型做电商，以销售3C产品起家，到如今已经是年销售额过千亿、业务已发展到海外的集团性公司。

京东LOGO分析：

京东商城的金属狗标志发布于2013年，此时天猫已经成立一年多。猫与狗历来是水火不相容的，说LOGO不针对天猫很难以让人信服，当然这只是一方面。另外京东一直注重商品的货真价实，将就做生意的诚信，和物流的急速，而狗很好的集中了这几点。

（3）产品定位

天猫一句话概括：致力于为中高端用户提供高品质购物体验的B2C综合购物APP。

京东一句话概括：至始至终，专业的综合购物商城APP。

（4）用户需求(两者的重合度很大)

用户是谁：

主要以城市白领、学生为主，中高能力消费人群为天猫和京东瞄准的主要群体。

用户特征：

较高的消费能力，追求高品质，有个性，有自我意识，有见解。

目标用户的需求：

随着中国经济的快速发展，早起追求性价比的人群，随着收入的增长，这群人逐渐开始注重品质和质量，同时品牌意识也不断增强，对海外高品质物品的需求也更加凸显。另外，移动互联网的普及也让人们的购物习惯得到了很大的改变，以前是守在电脑前看东西买东西，现在是随时随地查看物品下单购买，方便快捷的购物体验也成为了消费者普遍的需求。

使用场景：

双十一狂欢节：很多人都会等到这天，购买大量自己平时想买而没买的心仪商品，一是因为低价，二是大家都在买；

淘宝双十二：同样也是阿里巴巴联合商家搞促销的时机，消费都是冲动的，很多人错过了双十一，所以还会借着双十二犒劳自己。

海淘：不会英文，也不会在访问其他购物网站的人，到天猫国际和京东全球购就可以购买海外的商品，价格和其他网站的差别也不会很大，所以多数消费者也能接受。

京东618：京东自己专门发起的购物优惠日，也是京东店庆日。

时间不紧急情况下的购买：往往相同品牌的商品，天猫相对来讲比京东便宜，因为京东的物流快，物流的成本也相对会高一些，但不会很多，只是如果我如果对购买某个商品在时间不是特别紧急的情况下，我肯定选择便宜的。

（5）市场状况分析

行业分析

根据Analysys易观智库预测数据显示，2015年中国网络零售市场规模将达到38351.7亿元人民币，较2014年增长33.9%。预计到2018年，中国网络零售市场规模将达到约6.5万亿元人民币。

移动网购方面，Analysys易观智库预测数据显示，2015年中国移动网购市场规模将达到20752.7亿元人民币，增长140.8%，其在网上零售市场中的占比将达到54.1%。【移动端的重要性已超越PC端，成为网络零售市场中最重要的入口。】因此可见移动端入口的抢占各家也是平尽全力，京东移动端的购物价格往往会低于网页端，以此京东希望将用户习惯转到手机上，这也是未来巨大消费的来源。天猫在这方面的动作显得波澜不惊，无声无响。

由此可见，网络零售市场在未来几年内，仍然有很空的增长空间，虽然目前网络零售市场已逐步进入成熟期，但整体的消费需求也随着经济的发展逐渐扩大，之前的网民红利已被利用的差不多，来网络零售的增长将有赖于国民人均收入水平、人均消费能力的提升。

市场数据

2015年第三季度，市场份额方面，天猫市场份额为54.0%，京东市场份额达23.2%，唯品会市场份额居第三位，网上零售市场的格局基本维持稳定。天猫仍然领跑整个网络零售的市场份额。

易观智库201601月数据综合电商APP排名

京东的排名为第二，活跃用户数量为4.01千万；

天猫的排名为第三，活跃用户数量为2.97千万；

从活跃用户数来看，京东比天猫多出不少。这得益于腾讯对京东的扶持，也得益于京东良好的服务体验。尤其是快递的送达速度，京东的优势明显高过任何第三方物流。

APPstore 天猫近三个月评论分析

五星评级数：一星评级数=1040：3=346.67

双十一当天的负向评论数为7，正向评论数为344

APPstore 京东近三个月评论分析

五星评级数：一星评级数=1288：89=14.67（明显差于天猫的好评比346.67）

双十一当天的负向评论数为14，正向评论数为92。单从2015年双十一来看，天猫的运营策略和整体的表现来看好过京东，天猫双十一晚会的传播度几乎是完胜京东，在如今舆论为王、娱乐至上的年代，贴近用户，和用户拉近距离的做法会越来越受到年轻人的青睐。

另外天猫对于京东举报天猫做出的回应“鸡举报鸭，说鸭垄断了湖面”，顿时掀起一大波网友的传播和热议，明显对京东是不利的。

APPstore购物类应用中天猫近三个月总榜排名情况

排名波动比较大，排名在100前和100后的情况基本持平，有时甚至跌到200名之后。

APPstore购物类应用中京东近三个月总榜排名情况

排名基本都保持在前100名，很稳定。排名稳定性明显强过天猫，这说明即使在没有大型促销活动下，京东仍然能够保持正常的增长，但是天猫就会较大的用户流失，京东用户的忠诚度和用户粘性要好过天猫。

2

产品分析

（1）产品结构图

天猫APP

京东APP

除开购物外，其它功能分析对比：

京东到家VS天猫超市——京东模块上加上京东到家算是为京东到家APP引流，毕竟现在京东大家独立成了一个APP，对于有这个需求但是又不需要去下载一个APP的人是合理的，官方承诺是下单后2小时送货到家，自己私下体验过，送货速度还是很快的，不得不说，京东在物流体系的打造方面已经到了炉火纯青的地步。与京东商城自营物流不同，京东到家采用了一种“众包物流”的方法提供配送，很好的利用了社会的闲散资源。另外京东到家是满79免运费。天猫超市在的物流配送方采用的是次日送达服务，从这点上来看，较京东到家是逊色不少，毕竟人家是2小时送达。在业务方面，实付订单金额 大于88元且在10kg内才能免费，条件能不能再多点？随随便便买一箱牛奶就超过这个条件了。

以旧换新——京东在3C上的销售历来就是行业第一，尤其是家用电器这方面的使用年限有限，到期都会选择二次购买，能够以旧换新算是对老用户一个很好的服务体验。

车管家——现在市面上关于二手车交易和汽车保养等等的创业，高潮不断。京东车管家模块，主要提供零配件的销售和保养服务，由此可看出京东也早已关注了汽车后这块市场。另外，零配件和保养这两块服务做起来会容易一些，而二手车交易做起来，涉及的流程就会复杂很多。

京东闪购VS聚划算——本来就是特卖，聚划算被天猫的搞的无比复杂很强大，点开一看，其功能分分钟可以秒杀淘宝的节奏，相比来看，京东闪购整体来看更舒服，体现的是一种较高端的感觉，而聚划算搞的整体是廉价感十足。

APP体积差异分析：

安卓天猫APP体积 30.5MB，京东APP体积20.4MB。首先从APP结构的复杂性来讲，两家APP几乎是半斤八两，而且从大的功能上来看，都几乎是一致的，存在互相借鉴的嫌疑。

虽然结构复杂程度差不多，但是安卓端天猫APP的体积却比京东大了整整10M，从使用的流畅性来看，京东确实比天猫好，不要小看这小小的10M，导致的体验差异还是很大的，很多用户可能很介意下载体积过大的APP，一是手机内存有限，而是购物的行为并不是天天发生，所以购物APP经常是放在那里，只是需要用才用，所以相较之下，用户会倾向于体积小的APP。对于这么成熟的两家企业，APP的体积控制应该是非常谨慎的，实在不应该任性的放纵APP自由生长，以至于体积庞大而多了一堆无用的功能。

APP也像树苗一样，随着用户的增长，需求的增多，为了顾及海量用户的需求，APP的功能也会逐渐发展，逐渐枝繁叶茂，但归根结底，购物类APP的本质还是服务于购物，从这一点上来看，天猫和京东都还没有偏离主营业务。

天猫功能设置合理的地方：

打开APP就能看到一个用户所要基本使用的功能，第一是搜索，第二是分类，第三是购物车，第四是查看订单。这写所对应的功能也都很凸显，用户使用起来不会困难，学习成本不会很大。

天猫功能设置不合理的地方：

把“关注”，也就是自己所关注的店铺，单独占底部标签一个位置实属浪费，用户之所以关注这个店铺是因为这家店铺的产品不错，选择关注是为了记下来，以防自己以后忘记，这个需求并不需要放在这么突出的位置，有“我的” 那里的“关注的品牌”就足够了。

天猫社交功能——范儿：

天猫和京东都在APP里做了社交，范儿就是天猫做的一个社交功能，虽然点击范儿图标后颜色变为深红，然后再点击就可以发图片，但是这个再次点击弹出框的体验真的不怎么好，很迟钝，往往会点击好几次。弹出框的选择等于有多了一层，使得路径又多了一步。

京东社交功能——故事：

虽然“故事”这个功能隐藏的比天猫的范儿要深，但是体验起来的感觉却要比天猫好。本质上，都是做网络零售的，社交元素只是陪衬，如果社交功能过于抢眼，确实会显得不伦不类，这些社交元素说到底也还是为了刺激用户购买，所以把社交功能放的过于突出的体验并不明智，这点京东做的就比天猫要好。

（2）用户使用流程

当用户完成了商品的搜索和基本选择后，应该支持用户此时直接去付款，或者放入购物车。这一点天猫那里支持直接购买的体验比京东的放入购物车要好。

3

功能体验分析

从大的功能来看，两款产品的演化已经非常趋同了，无论是长相还是主色调（天猫红，京东红）都极其的相似。下面我们从整个购物过程中的细节来体会两款产品在交互、设计和用户体验上的差异与优劣。

搜索对比

搜索结果对比

京东搜索结果

天猫搜索结果

商品评论对比

4

竞品分析

从目前市场份额来看，天猫虽然起步晚，但凭借这阿里巴巴的天然优势，反超京东，在在B2C的市场份额上可谓遥遥领先。但京东历年来的发展数度也不可小视。

宏观层面：

京东虽然是电商起家，但日后也逐渐将触角伸到了行业的各个领域，而且做得风生水起。在大家都还没有足够看好o2o项目的时，京东到家却是逐渐稳步发展起来，解决电商做不了的生鲜配送，以及资本都垂涎欲滴的“最后一公里”。未来的竞争必然是速度与服务的竞争，你只有足够了解你的用户，足够接触到你的用户，市场才是你的。

天猫成立于2012年，至今为止都是专注于零售，这几年的双十一，天猫都是年年刷新记录，势头正劲。但物流一直是天猫很严重的问题。京东早已通过自建物流，保证了自家物流的品质和速度，未来的网上购物的核心问题物流，所有电商都无法解决的，唯独京东牢牢的把住优势不放，这也是未来京东在零售上有望超过天猫的核心因素。

享赢优品，一个自用省钱，分享赚钱的一站式购物APP。

近日，科达数字100市场研究公司联合京东发布《未来零售行业发展趋势调研报告》以消费者的感知视角全面分析了未来零售发展的五大趋势。针对网购用户行为和态度专题进行在线调查，对线下实体零售店的店主或管理者进行一对一深访。

来源：科达数字100&京东《未来零售行业发展趋势调研报告》

报告指出，随着科技的不断提升，零售将会以更加无边界的形态渗透到消费者生活的方方面面。同时，线上的购物体验将借助技术的手段媲美“线下”，而线下的传统实体零售也将被数字化改造，进一步提高效率。整体来看，零售将朝着精准、温度、融合、重塑、信任的五大趋势发展，形成场景无限、货物无边、人企无间的无界零售形态。

未来零售趋势一：精准

大数据洞察用户行为，让商品与服务来找你

基于电商的应用场景下大数据技术和应用的发展，将会使商品去找到它的消费者。据科达数字100调研报告显示，对比过去3年的网购体验变化最大的感受，有54.2%的用户选择了更容易找到自己喜欢的商品。通过对消费行为数据的分析和挖掘，科达数字100电商服务行业专家认为：“未来的电商发展不仅仅是个性化的推荐，而是更进一步的缩短商品与用户之间的距离，智能推荐将朝着延展推荐发展，把用户所喜欢的商品与之相关的搭配、市场的潮流结合在一起。”

来源：科达数字100&京东《未来零售行业发展趋势调研报告》

未来零售趋势二：温度

解放生产力 人工智能赋予科技更多温度

人工智能的到来让零售的形态变化出了无穷的创新场景。无人化的智慧物流出现，将物流的效率大幅提升，更将彻底解决农村地区的物流配送最后一公里问题。据科达数字100报告显示，一线城市的居民对物流速度的要求更高，例如生鲜类的商品要在1-2小时内送达，而农村地区用户则对于物流的渗透表示了认可。业内的专家指出：“智慧物流与传统物流系统相比，具有低成本、高效率以及可靠性高的特点，末端配送变得更加灵活高效。”不仅仅是物流，在客服等领域中人工智能更是赋予了其人类的情感，调研显示目前对于智能客服的认知更多的还是局限在回复速度和响应时间，同时有超过50%的用户希望智能客服应该要更具备人的情感，而非机械式的回答。

来源：科达数字100&京东《未来零售行业发展趋势调研报告》

未来零售趋势三：融合

虚拟与现实、线上与线下，连贯体验再无边界

从虚拟到现实，从线上到线下，未来零售将再无边界。科达数字100报告指出消费者对于线下场景的“虚拟化”表现出了极大地兴趣，且对于目前虚拟化能够解决的线下零售问题的认可程度均超过了50%，而线上的消费体验也通过AR、VR等技术的使用达到媲美线下的效果，两者的融合已经成为必然趋势。同时暴露的问题也十分明显，有45.2%的用户认为当前的虚拟化的模型建模还不够真实，用户体验还有很大的提升空间。

来源：科达数字100&京东《未来零售行业发展趋势调研报告》

未来零售趋势四：重塑

数字化技术助力传统零售，打造“新传统”

科达数字100调研数据显示，选择越来越少通过传统商场等线下消费场景购物的用户高达30.5%，而新型的数字化的消费场景如无人便利店，智能门店，选择越来越多去购物的用户达到了60.6%。这充分说明，数字化的模式不仅能够解决店铺运营的诸多问题，同时能够给消费者带来不一样的购物体验，例如记录你的消费习惯为你提供专属服务，无人化的结算等等。业内专家也指出，数字化赋能的实体零售能够解决很多目前传统模式无法解决问题，例如食品保质期的管控、客流量的有效监测、智能化的理货管理、数据推动的运营决策等等。这都将带动当前的传统零售模式全面升级。

声明：本文仅代表作者个人观点，与本网无关，其原创性及文中内容未经本站证实，本站不对内容的真实性、完整性、准确性给予任何保证或承诺，仅供读者参考。本站作为信息内容发布平台，页面展示内容的目的在于传播更多信息，不代表本站立场；本站不提供金融投资服务，所提供的内容不构成投资建议。如您浏览本站或通过本站进入第三方网站进行金融投资行为，由此产生的财务损失，本站不承担任何经济和法律责任。 市场有风险，投资需谨慎。如本文内容影响到您的合法权益（含文章中内容、图片等），请及时联系本站，我们会进行相应处理。 广告 企业供稿 投诉邮箱：xfrbwstjj@163.COM

一、大数据产业概述

1. 大数据的认识

大数据是新资源、新技术和新理念的混合体。从资源视角来看，大数据是新资源，体现了一种全新的资源观。1990年以来，在摩尔定律的推动下，计算存储和传输数据的能力在以指数速度增长，每GB存储器的价格每年下降40%。

2000年以来，Hadoop为代表的分布式存储和计算技术迅猛发展，极大的提升了互联网企业数据管理能力，互联网企业对“数据废气”（Data Exhaust）的挖掘利用大获成功，引发全社会开始重新审视“数据”的价值，开始把数据当作一种独特的战略资源对待。大数据的所谓3V特征（体量大、结构多样、产生处理速度快）主要是从这个角度描述的。

从技术视角看，大数据代表了新一代数据管理与分析技术。传统的数据管理与分析技术以结构化数据为管理对象、在小数据集上进行分析、以集中式架构为主，成本高昂。

与“贵族化”的数据分析技术相比，源于互联网的，面向多源异构数据、在超大规模数据集（PB量级）上进行分析、以分布式架构为主的新一代数据管理技术，与开源软件潮流叠加，在大幅提高处理效率的同时（数据分析从T+1到T+0甚至实时），成百倍的降低了数据应用成本。

从理念的视角看，大数据打开了一种全新的思维角度。大数据的应用，赋予了“实事求是”新的内涵，其一是“数据驱动”，即经营管理决策可以自下而上地由数据来驱动，甚至像量化股票交易、实时竞价广告等场景中那样，可以由机器根据数据直接决策；

其二是“数据闭环”，观察互联网行业大数据案例，它们往往能够构造起包括数据采集、建模分析、效果评估到反馈修正各个环节在内的完整“数据闭环”，从而能够不断地自我升级，螺旋上升。

目前很多“大数据应用”，要么数据量不够大，要么并非必须使用新一代技术，但体现了数据驱动和数据闭环的思维，改进了生产管理效率，这是大数据思维理念应用的体现。

2.大数据的产业体系

大数据本身既能形成新兴产业，也能推动其他产业发展。当前，国内外缺乏对大数据产业的公认界定。我们认为，大数据产业可以从狭义和广义两个层次界定。

从狭义看，当前全球围绕大数据采集、存储、管理和挖掘，正在逐渐形成了一个“小生态”，即大数据核心产业。大数据核心产业为全社会大数据应用提供数据资源、产品工具和应用服务，支撑各个领域的大数据应用，是大数据在各个领域应用的基石。应该注意到，狭义大数据产业仍然围绕信息的采集加工构建，属于信息产业的一部分。

数据资源部分负责原始数据的供给和交换，根据数据来源的不同，可以细分为数据资源提供者和数据交易平台两种角色。数据基础能力部分负责与数据生产加工相关的基础设施和技术要素供应，根据数据加工和价值提升的生产流程，数据基础能力部分主要包括数据存储、数据处理和数据库（数据管理）等多个角色。

数据分析/可视化部分负责数据隐含价值的挖掘、数据关联分析和可视化展现等，既包括传统意义上的BI、可视化和通用数据分析工具，也包括面向非结构化数据提供的语音、图像等媒体识别服务。

数据应用部分根据数据分析和加工的结果，面向电商、金融、交通、气象、安全等细分行业提供精准营销、信用评估、出行引导、信息防护等企业或公众服务。根据IDC、Wikibon等咨询机构预测，2016年，全球的大数据核心产业规模约为300亿美元。

3.大数据的规模

据中商产业研究院数据，我国大数据行业市场规模增速明显，2015年中国大数据市场规模为115.9亿元，增速达53.10%。

4.大数据产业图谱

二、大数据的行业运用

1.零售业领域

具体来说，在零售企业，大数据分析的应用可以归纳为如下方面：在智慧的客户体验领域的全方位的顾客洞察、提升客户服务、基于位置的营销和服务以及精准营销；在智慧的商品管理和供应联网络领域的供应链优化和商品优化；在智慧的运营领域的财务管理、劳动力管理和防损 / 防偷盗管理。

大数据驱动的快速响应系统是ZARA实现供应链神话的重要原因之一

ZARA有一个全天候开放的“数据处理中心”。每一个零售网点都可以通过该系统追踪销售数据。此外，顾客的反馈也能在系统上反映出来，ZARA能够很快发现哪些款好卖，哪些款滞销。ZARA店内，柜台和店内各角落都装有摄影机，店经理随身带着PDA。

当客人向店员反映诸如“这个衣领图案很漂亮”、“我不喜欢口袋的拉链”等意见时，店员通过ZARA内部全球资讯网络，每天至少两次传递资讯给总部设计人员，由总部汇总信息进行分析并作出决策后立刻传送到生产线，改变产品样式。

微软Dynamics零售分销渠道管解决方案

微软Dynamics零售渠道管理解决方案提供通过系统管理渠道的收发货信息的渠道进销存管理；收集各渠道经营的其他竞争对手产品信息的客户拜访管理；管理会员信息及购买习惯发会员管理；

管理会员促销及积分兑换的促销管理；报表分析，提供数据报表支持，帮助企业分析会员购买行为，对下一步销售策略做预测工作。

新零售解决方案提供商—— 小工蚁科技推出客户大数据平台

小工蚁科技是一家互联网创业公司，专注新零售解决方案。小工蚁推出的客户大数据平台可帮助企业从各给历史遗留系统中将客户相关的数据抽取出来，然后建模分析，使用大数据分析引擎帮助快速将企业客户360°画像、针对客户个性化产品推荐、进行客户群体分析，将数据变成可视化工具平台；

同时小工蚁也提供客户社区，帮助企业和客户建立强连接。帮助传统企业将客户相关数据和信息提炼出规律和价值的平台工具。

2.电信领域

电信行业掌握体量巨大的数据资源，单个运营商其手机用户每天产生的话单记录、信令数据、上网日志等数据就可达到PB级规模。电信行业利用IT技术采集数据改善网络运营、提供客户服务已有数十年的历史，而传统处理技术下运营商实际上只能用到其中百分之一左右的数据。

大数据对于电信运营商而言，首先意味着利用廉价便捷的大数据技术提升其传统的数据处理能力，聚合更多的数据提升洞察能力。比如法国电信、T-Mobile借助大数据加快了诊断网络潜在问题的效率，改善服务水平，为客户提供了更好的体验，获得了更多的客户以及更高的业务增长。

中国移动、德国电信、沃达丰利用大数据技术加大对历史数据的分析，动态优化调整网络资源配置，大幅提高无线网络的运行效率。T-Mobile通过集成数据综合分析客户流失原因，在一个季度内将客户流失率减半。SK电讯成立SK Planet公司专门处理与大数据相关的业务，通过分析客户的使用行为防止客户流失。

中国联通利用大数据技术对其全国3G/4G用户进行精准画像，形成大量有价值的标签数据，为客户服务和市场营销提供了有力支持。中国移动通过对消费、通话、位置、浏览、使用和交往圈等数据的分析，利用各种联系记录发现各种圈子，分析影响力及关键人员，用来进行家庭客户、政企客户和关键客户的识别，以实现主动营销和客户维系。

二是提高数据意识，寻求合适的商业模式，尝试数据价值的外部变现。主要有数据即服务（DaaS）和分析即服务（AaaS）两种模式，数据即服务模式往往通过开放数据或开放API的方式直接向外出售脱敏后的数据；

分析即服务（AaaS）模式往往与第三方公司合作，利用脱敏后的（自身或整合外部）数据资源为政府、企业或行业客户提供通用信息、数据建模、策略分析等多种形式的信息和服务，以创造外部收益，实现数据资源变现。

数据即服务方面，AT&T将客户在WiFi网络中的地理位置、网络浏览历史记录以及使用的应用等数据销售给广告公司可以获取客观收益；AT&T同时还提供Alert业务，当客户距离商家很近时，就有可能收到该商家提供的折扣很大的电子优惠券；

英国电信基于安全数据分析服务Assure Analytics，帮助企业收集、管理和评估大数据集，将这些数据通过可视化的方式呈现给企业，帮助企业改进决策；

德国电信和沃达丰主要尝试通过开放API，向数据挖掘公司等合作方提供部分用户匿名地理位置数据，以掌握人群出行规律，有效的与一些LBS应用服务对接。限于国内对数据交易流通方面缺乏明确规定，国内运营商很少尝试数据即服务（DaaS）模式。

分析即服务方面，西班牙电信成立动态洞察部门Dynamic Insights开展大数据业务，与市场研究机构Gfk进行合作，在英国、巴西推出名为智慧足迹的创新产品，该产品基于完全匿名和聚合的移动网络数据，可对某个时段、某个地点人流量的关键影响因素进行分析，并将洞察结果面向政企客户提供；

Verizon成立精准营销部门Precision Marketing Divisio，提供精准营销洞察、精准营销、移动商务等服务，包括联合第三方机构对其用户群进行大数据分析，再将有价值的信息提供给政府或企业获取额外价值；

中国电信在大数据RTB精准广告业务（根据客户行为和位置分析进行商铺选址和实施营销）、景区流动人口监测业务、基于客户行为的中小微企业通用信用评价等方面均有尝试，且成效显著，借助对不同行业、不同类型企业的行为数据分析，中国电信的“贷 189”平台，一个月吸引中小企业580家，金融机构24家，订单成交3368万元。

中国移动和中国联通也与第三方合作，开展智慧旅游、智能交通、智慧城市等项目，探索数据外部变现的新型商业模式，寻找新的业务增长点。

3.金融领域

消费金融中的运用

天创为消费金融机构提供“数据+风控+场景”的完整解决方案。

可靠的数据渠道保障了数据的真实性、连续性和稳定性。

多角度贷后监控与风险预警

基于大数据的反欺诈服务

4.交通领域

对于驾驶者来说，不想开车的时候，在大数据和人工智能的支持下，车辆可以自动驾驶，并且对于你经常开的线路可以自学习自优化。

谷歌的自动驾驶汽车，为了对周围环境作出预测，每秒钟要收集差不多 1GB的数据，没有大数据的支持，自动驾驶是不可想象的；在和周围车辆过近的时候，会及时提醒车主避让；上下班的时候，会根据实时大数据情况，对于你经常开车的线路予以提醒，绕开拥堵点，帮你选择最合适的线路；

在出现紧急状况的时候，比如爆胎，自动驾驶系统将自动接管，提高安全性（人一辈子可能难以碰到一次爆胎，但人在紧急时的反应往往是灾难性的，只会更糟）；到城市中心，寻找车位是一件很麻烦的事情，但未来你可以到了商场门口后，让汽车自己去找停车位，等想要回程的时候，提前通知让汽车自己开过来接。

车辆是城市最大最活跃的移动物体，是拥堵的来源，也是最大的污染来源之一。数字化的车辆、大数据应用将带来很多的改变。红绿灯可以自动优化，根据不同道路的拥堵情况自动进行调整，甚至在很多地方可以取消红绿灯；

城市停车场也可以大幅度优化，根据大数据的情况优化城市停车位的设计，如果配合车辆的自动驾驶功能，停车场可以革命性演变，可以设计专门为自动驾驶车辆的停车楼，地下、地上楼层可以高达几十层，停车楼层可以更矮，只要能高于车高度即可（或者把车竖起来停），这样将对城市规划产生巨大的影响；

在出现紧急情况，如前方塌方的时候，可以第一时间通知周围车辆（尤其是开往塌方道路的车辆）；现在的燃油税也可以发生革命性变化，可以真正根据车辆的行驶路程，甚至根据汽车的排污量来收费，排污量少的车甚至可以搞碳交易，卖排放量卖给高油耗的车；政府还可以每年公布各类车型的实际排污量、税款、安全性等指标，鼓励民众买更节能、更安全的车。

三、大数据运用安全实践

1.国内企业的方案

京东大数据安全实践

数据资源已经成为一种基础战略资源，数据的共享和流通会产生巨大价值。然而，数据资源在流通过程中却面临着诸多瓶颈和制约，尤其是当数据一种特殊的数字内容产品时，其权益保护难度远大于传统的大数据，一旦发生侵权问题，举证和追责过程都十分困难。

为了解决这些问题，京东万象数据服务平台（如图B-6所示）利用区块链技术对流通的数据进行确权溯源，数据买家在数据服务平台上购买的每一笔交易信息都会在区块链中存储起来。

数据买家通过获得交易凭证可以看到该笔交易的数字证书以及该笔交易信息在区块链中的存储地址，待买家需要进行数据确权时，登录用户中心进入查询平台，输入交易凭证中的相关信息，查询到存储在区块链中的该笔交易信息，从而完成交易数据的溯源确权。

京东万象数据服务平台主要通过数据交易平台和区块链溯源平台2个核心模块提供服务：

数据交易平台。平台通过数据搜索、数据展示、数据评论等服务，以各种维度展示数据商品，并提供订单和支付系统完成用户数据交易；

区块链溯源平台。用户订单信息、数据标识、交易私钥等交易信息存入区块链集群中，用户获得交易凭证，并可利用该溯源平台查询溯...

中商情报网讯：10月18日，2018全球智能物流峰会上，京东物流CEO王振辉宣布，京东物流正式上线面向个人客户的快递业务。据悉，该业务前期在北上广开展，随后将向全国扩展。资料显示，2018年10月17日，京东物流官方微信公众号关联小程序“京东快递”，认证主体为“北京京东尚科信息技术有限公司”，服务类目以快递、物流为主，主页含有“寄快递”、“查快递”两个栏目，具体涵盖“寄快递”、“批量寄”、“扫码寄”以及暂未开通的“语音寄”四个功能，目前揽收范围为北京、上海、广州，派送范围为中国大陆地区。

在京东物流运营仓库数情况中，数据显示，随着仓库数的逐渐增加，仓库数量逐渐趋于稳定，增速逐渐放缓，2018年第二季度京东物流仓库数达到521个，与2018年第一季度相比增长1.2%。

数据来源：中商产业研究院整理

从2017年开始，京东物流加大了土地储备、在建工程等物流中心方面的投入，数据显示，京东物流从2017年第一季度的580万平方米增长至2018年第二季度的1160万平方米，增长率高达100%，平均物流中心面积在2.06-2.23万平方米。

数据来源：中商产业研究院整理

5月28日，京东召开生鲜战略发布会，京东商城大快消事业群总裁、7Fresh负责人王笑松在会上称，今年将开出50家左右7Fresh生鲜超市，还将推出生鲜自有品牌“京觅生鲜”。

生鲜，这是京东近期重点发力的领域，可是让人看不懂的，是王笑松说的这个数字。

今年1月4日，首家7Fresh在京东总部附近的亦庄大族广场开业，王笑松本人当时面对媒体侃侃而谈的计划是：7Fresh要在未来3-5年开出1000家门店。

今年开店50家，相比于开店1000家的宏大计划来说，占比仅为5%，那么今后几年京东怎么才能完成这个计划呢？

莫非你本来就是随便说说的？

其实，就算是开店50家，对京东来说也不是一件容易的事。首家7Fresh门店开业已经半年了，京东一共只在北京地区开了两家店。

和7Fresh项目“开店1000家”的计划相比，京东另外一个线下项目的计划更加夸张，那就是京东便利店。

2017年4月10日，京东老板刘强东在微博上宣布：未来五年，京东将在全国开设超过100万家京东便利店，其中一半在农村，“每个村都有。”

一年后的4月12日，在重庆举行的2018年中国“互联网+”数字峰会上，刘强东再放豪言。他说，自两年前提出京东便利店计划以来，截至今年3月，京东每周新开的京东便利店达1000家。

刘强东说：“我们的目标是到今年年底，每天要新开1000家京东便利店，每300米有一个京东便利店。”

每天开店1000家，一年就是36.5万家！这样的口气，着实让人吃惊。

不过有人发现，刘强东说的数字，和他负责京东便利店项目的副手郑宏彦（京东集团副总裁、京东商城新通路事业部总裁）此前披露的数字相去甚远。

在3月20日举行的京东新通路无界零售战略发布会上，郑宏彦是这样说的：2017年当年，京东新通路已在全国完成45万家京东便利店的布局，达到刘强东制定的“5年开100万家店”目标近一半，剩下的55万家店有望在今年内提前完成。

这就尴尬了！刘强东说的是每周新开1000家京东便利店，一年满打满算也就是5.2万家。那么，郑宏彦所说的“完成45万家京东便利店布局”又是什么意思？你们说话之前，难道不应该对一下口径么？

对于刘强东的“5年开100万家店”计划，业内其实一直质疑不断。

有文章分析说，日本的7-11是全球规模第一的便利店巨头，经过40多年的发展，目前在全球拥有6万多家门店。此前并无线下经验的京东，凭什么能在短短一年内将京东便利店规模做到7-11的6倍？如此夸张激进的扩张模式，你开出来的，还是真正的便利店吗？

罗森中国董事兼副总裁张晟在接受《中国企业家》记者采访时直言，京东喊出的数据“过于夸张”。他说，不管是在日本还是台湾，都是每2500人养活一家便利店，也就是说，中国市场最终需要60万家便利店，现在京东恨不得马上要开100万家店，这就意味着每1200人要养活一家便利店，“从理论上来讲，这个数据是不可行的。”

“如果刘强东说要开1万家便利店，我们会非常重视。现在他说要开100万家店，那就一点儿都不值得重视，因为这个事情根本不靠谱。”一名零售行业大佬分析说，“5年开100万家店”就是刘强东放的一颗“卫星”，他压根儿没有考虑过这颗“卫星”能否落地。

那么，刘强东为什么要这样频频放“卫星”呢？上述行业大佬表示，这是刘强东的营销策略，抛出种种惊人的目标数字，不过是为了吸引眼球。

一名前京东员工也印证了上述行业大佬的说法，据其透露，每次刘强东在网上成为热门话题，京东的销售数据就会好几天。这就不难理解，为什么刘强东要想尽办法制造话题做“网红”了

盘点2017，短视频无疑是今年最热门的话题之一。在资本与平台的催生下，短视频机构与C端用户每日正以惊人的速度增长。电商平台也纷纷发力短视频，在此次双11电商大战中，首次参与双11大促的京东商品短视频便给商家及用户带来了别样的体验。 据味库海鲜负责人透露，10月底，味库海鲜在其京东旗舰店中，将店铺销售top10的产品主图全部短视频化。双11期间，页面停留时间增加超过30%，支付转化率增加了18%，收藏和加购物车的数据也有明显的增长。

“从双11预热开始，商家后台每日新增的商品短视频呈几何倍数增长，”京东短视频负责人胡长健说，“同时，我们看到许多短视频拍得越来越有意思，商家对于输出什么样的内容越来越清楚了。”京东商品短视频数据表现一直可圈可点，用户停留时长与转化率的显著提升，为电商平台如何输出短视频带了一个好头。京东在不久前率先推出【商品短视频行业运营标准】jdvideo.jd，以大数据分析结果为依据，提升视频质量及转化为目的，根据不同商品类型，从拍摄设备、方式、场地环境到脚本都给出了非常详细的说明与指引。

在京东此次推出的主图视频行业运营标准中，都有哪些值得关注的亮点呢？

业内首创行业标准，拍摄脚本全面开放。京东大数据针对平台上各品类商品短视频进行了全面分析，运营人员根据转化率的分析结果为各品类商品均制作了详细的拍摄说明及视频案例,并首次将短视频拍摄脚本全面开放，这将对商家、视频服务商、以及想要进入电商的短视频机构起到重要的指引作用；

联合知名短视频服务商共同输出行业标准。京东联合知名短视频服务商二更、味库、玩视频、颜印象等共同打造商品短视频拍摄标准，并推出102个标准视频案例供商家参考，通过标准化拍摄流程，服务商可在3-5天给商家提交成片，极大降低中间环节，提高拍摄效率；

推出视频质量分评级政策，高质量主图视频将为商家带来更多流量。京东以主图视频行业运营标准为基础，依靠人工智能运算，从视频播放率、完成度、画面质量等多个维度对视频进行分析评级，给予评级较高的视频更多的流量倾斜与展示入口，在流量红利逐渐消失的今天，为优质商家带来更多曝光机会。

目前京东平台上的视频内容主要分为两类，一类是内容视频，主要在手机京东【发现】频道，以内容输出为主；另一类则是商品短视频，以商品展示为目的，除了商品主图位置，京东APP各频道页都将引入。目前在首页、购物车等位置，有视频的商品将根据千人千面优先进行展示。

记者了解到，目前手机京东各频道页均已逐步接入商品短视频，未来或将用短视频逐渐取代图片及图文的展现方式，优化、升级用户浏览体验。京东目前已有近千万商品短视频，且每天以惊人速度不断增加，未来京东将对平台海量视频进行内容整合，打造首个电商短视频聚合平台，并借助开放平台进行全渠道分发，精准触达用户，打造电商短视频营销新模式。

　　央广网北京1月17日消息 今天，京东集团宣布推出以用户为中心的无界营销解决方案，将消费习惯洞察、经营决策、整合营销、流量运营、智能大数据、内容营销、网络联盟、营销生态等营销能力产品化、模块化、平台化、生态化，同时推出近百款营销产品。

　　未来，品牌方将在京东智能大数据的协助下，通过各种营销能力的积木组合，实现高效精准营销。

　　京东集团CMO徐雷介绍，无界营销是京东基于大数据时代的到来、人工智能的发展、零售业态的革命，提出的一个面向未来的，以用户为中心、以智能大数据为基础的营销理论。它通过开放式的无界营销，实现用户、媒体、品牌多方的共赢。

　　JD BrandEco（京东品牌营销生态）上线

　　京东集团副总裁、京东集团市场营销部负责人门继鹏宣布推出JD BrandEco（京东品牌营销生态）。JD BrandEco是以消费者为中心，重构人，内容和购物场景，为品牌方提供平台化的，模块化的，生态化的无界营销解决方案。

　　具体来说，JD BrandEco是一个生态，由媒体、品牌方和京东相互开放共同建立。借助京X计划和京粉计划完成对购物场景的连接并覆盖全部中国互联网用户，然后又通过东联计划和京盟计划实现购物场景的融合，最后通过京东大数据和京洞察实现对全新购物场景的创建。

　　目前东联计划合作品牌已经超过500家，实现合作媒介量市场价值超过150亿。同时，京东基于消费者在购物、娱乐、生活、学习等不同的行为路径，创建相关营销场景，推出大促联合营销、IP聚合营销、三四线城市营销、国家品牌聚力营销和校园新势力营销等创新营销产品。

　　JD BrandEco京东品牌营销生态概览

　　智能数据驱动无界营销 大数据让营销更精准

　　京东集团副总裁、京东商业提升事业部总裁颜伟鹏介绍，归功于京东在智能大数据方面的重点布局，品牌方可以实现精准营销。“通过京准通的大数据洞察，舒肤佳发现喜爱运动、有活力、爱健康、关爱家人是其受众的核心兴趣标签，于是舒肤佳联合运动、牛奶、家电、食品四个品类进行了跨品类的联合营销，打造多样化的应用场景。通过京准通DMP进行人群定向，精准触达了超过2000万的目标用户，品牌意向人群提升了48%，活动爆发当日的销售比平时高出6.5倍。”

　　据悉，京东会通过智能大数据的基础架构，帮助商家实现商业洞察，发现市场契机，并挖掘精准营销的机会，然后借助AI驱动的智能营销工具进行高精准度用户触达。而京东正在打造无界流量生态，在帮助品牌方打通数据流的同时，利用京准通和黑珑两大平台，全面开放数据和技术，帮助商家打造全域无界营销的生态。

　　颜伟鹏特别强调了京东在智能广告投放方面的战略布局：京东利用AI技术，为商家提供了很多智能化的投放工具。比如海投计划，海投计划是基于AI算法帮助品牌广告主实现一键批量投放的全网智能营销工具。可以实现营销场景的智能选择、预算的智能分配，商品的智能投放以及竞价流量的智能出价，提升了广告主的投放效率。

　　而在数据开放和智能数据分析方面，京东此次也展示了最新发布的九数商业分析平台。据颜伟鹏介绍，利用九数，广告主可以实现受众的定制化挖掘与生意的定制化分析，无论是潜在客户的洞察、获取还是老客户的交叉分析，流失预测都可以实现。与此同时，九数也计划引入ISV合作伙伴，用更加多元化的分析能力，赋能品牌与商家。

　　智能数据在商业分析和精准投放等领域赋能品牌商家的全链条示意

　　打造全新变现路径 京东启动内容生态战略

　　京东站内外电商运营体系也在实现向模块化、平台化和生态化转型。京东集团副总裁、京东平台运营部负责人韩瑞告诉记者，海量的站内站外流量和精准的电商营销，都会依托于京东全渠道会员管理体系实现高效转化。

　　京东站内外营销运营产品示意

　　“2017年双11京东PLUS会员下单金额同比增长超过230%，双11当天京东秒杀业务单日GMV近118亿，”韩瑞透露。他认为，会员是京东和品牌发展的重要基石。京东将为品牌打造小程序线上商城、积分商城以及会员中心，为品牌提供更多触达用户及活跃用户的场景。京东还可以通过小程序的LBS功能发现门店为品牌线下门店引流，用户在线下展示卡包里的身份认证码，即可确认会员身份，实现线上线下会员权益贯通与核销。由此，京东线上购物数据和会员体系通过小程序，链接了品牌线下购物场景和会员体系，从而打造了一条全新的营销变现路径。

　　在高附加值的会员体系基础上，京东还在全面发力内容生态。在峰会上，京东宣布2018年启动“百千千百”计划，即培育100个在京东平台上年收入过千万元的内容合作伙伴，扶持1000个年收入过百万元的内容合作伙伴。

　　徐雷认为，“无界零售”是京东对行业的未来趋势判断。无界营销通过场景联通、数据贯通和价值互通串联起不同的消费行为和场景。未来，京东将持续推动模式和技术创新，通过广泛的结盟打通各种场景；一方面深入挖掘数据，一方面开放数据资源；通过营销赋能，让零售链条上的每个环节都可以分享和创造价值。

初入职场面试数据分析岗该如何准备面试官的提问呢？下面陕西优就业小优给大家整理了网友分享的2018年京东和拼多多数据分析岗的一些面试题，希望能给大家带来一些参考！

京东数据分析岗面试题：

一面：

一面技术面，主要考察了挺多机器学习的知识(随机森林跟LR比较多)。

1. 自我介绍+实习and项目介绍

2.随机森林相关的问题：基本原理，为啥随机森林是随机，随机森林跟普通bagging的区别是什么，随机森林得到的变量重要性排序的原理是什么

3.LR相关的问题：怎么评价一个logistic回归，ROC曲线的原理，为什么AUC可以评价一个模型的好坏，LR中阈值的设置对模型的影响，LR怎么实现的多分类

4.交叉验证的作用与原理，交叉验证的一种特殊形式是啥

5.一个智力题，相遇问题，求路程啥的

6.业务题：京东商城销量增长了20%,怎么进行分析

7.可能是开放式问题：设计一个未来汽车，你会设计一些什么功能

8.然后就瞎聊，啥兴趣爱好特长，学习成绩布拉布拉布拉布拉的

二面：

据二面面试官说，由于一面可以考察了专业知识了，她就不考察这一个方面了。所以主要是聊简历and问题问得有点像HR面

1. 自我介绍

2.实习项目介绍

3.每一份实习里面学到的东西，最喜欢哪一份实习

4.优点是啥，说一个事例来证

5.缺点是啥

6.在大学印象最深刻的事情

7.最近一次难过是因为什么

8.有没有写过数据分析报告，你平时写数据分析报告的格式流程是怎么样的

9.然后在提问环节我问了她们那边的业务场景是啥，感觉给自己挖了一个坑。然后面试官问了，你觉得针对这一些业务场景，可以从哪一些角度做数据分析

HR面就是继续自我介绍。实习项目介绍，然后闲聊。

拼多多数据分析岗面试题：

拼多多现在还只面了一面，估计凉了。提前批加秋招以来气氛最紧张的一场面试emmmm。

1.自我介绍，实习项目介绍

2.然后两个人围绕kmeans争论了可能有20分钟

3.怎么评断kmeans的效果

4.kmeans的k怎么选择，emmm我说可以根据可视化and调参，设定k的一些取值看哪一个效果最好。面试官似乎不满意，说你这样得出来的是你参数范围里的最优。好吧，我也不知道怎么回答这个问题。

5.kmeans聚类初始点的选择会不会影响聚类效果。然后就围绕这个问题讨论了很久，面试官认为是不会影响的，我觉得会影响，emmm，然后大家诉说自己的理由...emmm

6.kmeans的基本过程是怎样的

7.kmeans为什么最后聚类中心点可以收敛(这个我真不会证明Orz)

8.kmeans的距离可以选择哪几种，适用场景分别是哪样的

9.问了两个SQL题，一个是分数排名，一个是分数依次累加

看完上面的分享，不知道你有什么问题吗？可以留言给小优

BAT所统治的网络时代，你想要在网上寻求一足之地，现在也真没那么容易。电商最火的那几年，很多人没意识到，可以说是没想到，一个网络平台现在竟然把实体店打压到如此境地。那些抱怨电商的人现在不知道有没有向这些平台所妥协。

目前国内的平台最火的也就是淘宝和京东了。这也是竞争最大的两家，也是最激烈的。我们都知道，京东最好的就是物流快，我们早上下单，下午就可以收到商品，晚上下单，明天早上就可以收到商品。因此这也是很多人喜欢京东的原因！当然，淘宝现在也是包括小编本人在内，很多人利用的平台。那下面我们就一起看看京东和淘宝的区别都是有哪些？

我们先看一下开淘宝店铺都是有哪些特点！

淘宝上面的物品大部分较便宜，仅仅只是淘宝店铺的话我们几乎每个人都可以开一个。但是也意味着我们在淘宝上面的竞争非常的激烈。淘宝的客源流量还是很大的。今天利用生意参谋分析了一些关键词。熟悉了一些操作技巧。比如我们搜索玩具这个词，把最近30天的100条数据复制下来，放到Excel表格里面，先计算出来成交量。然后做一个降序排列，把一些成交量较低的删除。在看一下在线商品数，降序，把最高的几个数据删除，因为数据多的话，意味着我们的竞争也会变大。在这个时候我们就可以选取一些适合我们做的一些项目了。其他类型也是同理。

现在我们来看一下京东的数据分析

比较与淘宝的话，京东上面还是有些差异的，对于一个Excel表个小白的我来说，第一次做就是照淘宝的步骤套的，结果第一步就卡住了，一个升降序也做不了。当我们选好数据包，下载，解压，打开。如果升降序的话，需要把所选的转变为数字，因为我们下载下来的使他们的计算函数。因此不同。这样话，我们还是先计算成交量，我们知道京东的产品普遍比淘宝要贵，因此利润也大。我们分析数据的话，是寻找卖点。所谓卖点就是有需求，商品少，利润大。这是我们所需要的卖点。计算有所不同。以小个子为例，搜索关键词小个子。寻找关键词的卖点，我们先看一下关键词有没有成交量为0的，有的话就需要删掉，因为那时对我们无价值的词，然后找到关于小个子的一些关键词。看他在这组数据里面出现的次数，然后利用在线商品数的和与搜索人气相比较，前者大于后者的话，证明竞争大，利润空间小。反之就是我们所要利用的！

这是今天我的一些见解，欢迎不同意见点评！