电商平台如何利用大数据进行有效导流和引流

无关互联网电商平台大与小，甚至时下各个自媒体，生存之道寒照不喧，都在想尽一切办法极力扩充和导入着流量。这就是目前存在且日趋激烈的数据之争。想必大家在这几天就通过媒介热炒认识了一个名叫张扬的男士。毫无疑问，互联网信息时代的爆炸，催生着各种各样的“万花筒”产物。这就是时代的裂变。那么，互联网电商平台如何利用大数据进行有效地导流和引流呢？笔者从主客观方面进行简要分析，以供从事互联网行业的同仁指正并商榷。

首先在主观方面，即主体平台的打造。电商平台就是一个介质，B2B也好，B2C也罢，亦或B2B2C，甚至F2F，等等等等概念，其本质就是实现买卖双方进行实效的交易从而获得相应的收益。所以对于平台服务的主体客户首先要进行明确到位。这点无需多言。

“打铁还需自身硬”。平台除了迎合受众的感官体验进行设计，以及整体架构设计逻辑之外，首先要测试平台功能主体是否尽量符合客户使用习惯？在这个层面，当以终端习惯体验为主。平台客户无非买卖两端，一端是常驻用户，一端是长期固定消费者和大量游客。如何通过使用习惯来留住和吸引流量是平台基础部分。像京东、天猫等综合电商平台早已经从习惯过渡到了实际应用裂变阶段。当然，对于初入电商行业的创业者，这也是不可或缺的部分。

笔者曾经与电商技术服务上市公司，即北京全网数商科技股份有限公司高层讨论过这个话题，一致认为现如今的电商平台技术已经不再是难题，而是因平台应用和其业务承载才是关键和核心。也就是说，电商平台基本都是大同小异，能否真正产生影响和价值才是真正的硬道理。所以，就应用而言，强化营销内功方集大成。营销对于电商平台而言就是一种策略游戏，有效牢固已有数据和抓取并按数据为目标。电商平台在这个方面，多的是依附于消费者的“贪便宜”心理，像打折，优惠，返卷，拼团，打赏，节假日活动，返佣等等，都属于这一内容。还有标题党和鸡汤文，也属于营销范畴。内容是一个多面体，不仅仅是文字，更多的是策略（idea）。电商平台行业和产品资讯化也是一个自我助力方式。今日头条从主体资讯到电商平台和视频直播，是产媒融合的一个很好的案例。总之，符合商家需求，迎合消费心理，才能具备更好的平台粘性。

对症下药。电商平台一定要进行大数据分析。大数据是什么？用最简洁的白话就是人们常说的粉丝和流量的综合体。对大数据做系统的分析，就要求运营人员熟知行业属性和矛盾，并通过宏观政策了解行业发展现状和前景，通过微观（竞品）关系掌握有效数据，包括其购买情况，消费偏向，用户活跃度，平台数据和流量，信息回馈等。针对数据分析做足文章，使自身更加具备粘性，老数据愈加稳定，新数据能够增生，才能让平台更具活力。

电商+视频（直播）的方式。电商平台催生了更多的懒客，而平面化的单一展示已经慢慢走向舞台的一角，购物场景化开始兴起。短视频的运用，让消费者在选择产品时更加赏心悦目，在这方面天猫和京东做的比较提前。有的平台则开始介入直播方式，这也是从产品场景向多元化场景的一个转变形态。

此外，依靠平台做些有趣味的游戏和有实效的活动来刺激流量的引入，也是很好的方式。总之，商家需求的是依靠平台能够卖出产品，消费者需要的是平台能够提供更多的消费场景和消费体验，平台若能兼顾到位，就能迎风而立。

通过上述分析，我们可以简要总结为，一个电商平台塑造的完美与否，完全取决于服务。最直白的讲，就是为商家卖出产品，为消费者提供优质的产品和攻略，并通过双向的联姻，让产品更富有价值，而不是价格。

注：本文系行业分析师，媒体人，策划人张国勇先生撰写，转载请注明出处。谢谢

一个好的电商运营人员，需要综合多个维度的信息及数据才能进行良好的店铺运营，当下，流量多元化与碎片化越来越严重，产品的同质化的案例更是不胜枚举，那么如何才能够让一个店铺在激烈的竞争中脱颖而出，下面罗列了9个大的方面与大家一起分享：

1、对比整合，把控行业全局：市场容量分析、市场趋势分析、品牌竞争度分析；

2. 多维交叉，洞察细分市场：市场细分维度划分、多维度交叉分析、细分市场选择技巧；

3. 数据掘金，洞析竞争对手：生意参谋数据采集、竞争对手分类、竞争对手数据分析、竞争对手舆情分析；

4. 数据预测模型，掌控店铺盈亏：变动成本和固定成本测算、项目毛利率测算、盈亏平衡销售额测算、销售额目标可行性分析；

5. 训练全局思维，掌控店铺舵向：年度工作计划、品类及货品规划、销售额目标分解、流量目标分解、人力目标分解、成本分解、盈利分析、资本回报率；

6. 预测与分析，把控现金流：现金周概念、收入分析、支出分析、现金分析、资金周转天数和周转率；

7. 掌握数据库，搭建数据指标系统：应该熟知每个数据指标的含义，并且搭建数据指标体系。并且，根据自己梳理的数据指标体系，每天记录并分析数据的波动情况；

8. 关注数据维度，培养数据思维。比如：对比不同品牌的销售情况，分析销售额的影响因子；

9. 专题分析。词根分析，标题优化，直通车优化、店铺核心指标看板、商品分析、库存分析、渠道分析、市场分析、订单分析、竞争对手分析等等。

近几年电商行业的各大网站纷纷通过降价、促销等方式来吸引用户，KPCB 的调查报告显示，2009 年到 2015 年全球移动端新用户的增长率持续下滑，可以预计在 2016 年这一增速将继续放缓。这意味人口增长带来的流量红利正在逐渐消退，用户增长将更加乏力，那么，通过单纯的价格战来吸引新用户的方式还可行吗？

严峻的市场市场形势让我们思考：

1）通过降价促销来带订单数的增长，但是这样的活动吸引来的真是你的目标用户吗？

2）现在很多电商运营团队缺少精细化运营和数据驱动的经验和意识，依靠价格战这种野蛮生长的方式，一旦团队面临增长困境，又该如何应对？

Part 1 电商行业需要关注的五大关键指标

在众多的互联网细分行业中，电商行业起步早，发展时间长，行业特征显著：

1）商品品类及 SKU 多，用户覆盖面广，运营难度大；

2）总体上客单价低（除旅游、奢侈品等外），强调留存与复购；

3）电商产品设计相对成熟，优化运营是重中之重；

4）电商行业竞争白热化，精细化运营是冲出重围的必备技能。 要想实现精细化运营，数据是必不可少的一个环节。

要想实现精细化运营，数据是必不可少的一个环节，电商网站要提高运营效率，至少需要五大关键指标：活跃用户量、转化率、留存、复购和 GMV 。

1）活跃用户量是一个基本的指标，有 DAU（日活跃用户）、WAU（周活跃用户）和 MAU（月活跃用户）三个层次；

2）转化是一个非常重要的指标，电商运营需要关注主路径、次路径甚至精细到每一个品类 SKU 的转化率；

3）留存要从不同的时间周期上研究，包括次日留存率、3 日、7 日、30 日留存；

4）复购则要从 3 个角度去看，复购用户量、复购率和复购金额比；

5）GMV 是最重要的指标，我们的运营最终是围绕这个来进行的。GMV = UV 转化率客单价

Part2商品运营：流量优化和品类优化

前面提到电商行业的一大特点是商品品类或者 SKU 非常多，那么如此多的商品该如何运营呢？

这是三个电商 APP 的首页界面（各家 Web 端布局也比较相似）：前两个是京东和国美，属于平台型的电商；第三个是生鲜水果平台，属于垂直型电商。不难发现电商的产品在设计上非常类似，首页上面呈现的是轮播的 Banner ，下面是活动专区。

在商品运营中，尤其是首页商品更新速度快，我们要格外重视转化，甚至要精确到不同时间区间、不同位置、不同商品的转化率。然后根据转化率，结合业务经验，不断调整运营策略。然而目前，即使是大型的电商网站，也没有很好地做到这一点，对于每个商品品类 SKU 的转化率的分析仍存在一定的空缺。

商品运营有一个非常大的优势：投入低，见效快，效果明显，商品运营的本质是通过不同坑位、不同活动、不同商品的分析来提高我们的转化率和 GMV 。

下图展示了一个电商购买流程的主路径：首页——活动页——商品详情页——支付完成。从精细化分析的角度出发，我们关注转化路径每一步的转化率；通过分析不难发现最后一步“支付完成”的转化率偏低。

我们更需要基于三个关键转化“UV-点击”、“点击-加入购物车”、“购物车-支付成功”，对不同的商品进行比较分析，从而及时调整运营策略，下图就是各个步骤的转化率：

电商网站的运营节奏非常快，尤其是活动专区的“秒杀”、“抢购”等活动，需要实时监测 SKU 的更新变化。上图中，某电商平台进行了一次微信上的促销活动，通过实时监测到对应的平台访问情况，便于运营人员及时调整运营策略。

GrowingIO实时分析功能电商网站上的商品品类非常多，每一个品类都应该有明确的定位，不同定位的品类应该有不同的运营策略。根据商品品类的利润率、转化率等表现，我们将商品品类分成 4 种：导流型品类、高利润品类、高转化品类、未来明星型品类。

1）导流型品类：利润非常低，但是购买量大、市场需求大，目的在于导流。

2）高利润型品类：利润率高，希望用户更多购买此类商品。

3）高转化品类：带量。

4）未来明星型品类：这是电商平台的潜力股，虽然曝光量很低，但是转化率极高。

明确了商品的品类后，我们就可以针对性地展开运营。

这是新型的波士顿矩阵，横坐标代表商品的曝光量，纵坐标是商品的转化率，图中的每一个圆圈代表一个品类的商品。右上角的商品品类曝光量大、转化率高，是现金流的重要业务；而左上角的商品虽然曝光率非常低，但是转化率极高，属于我们上面提到的未来明星型品类，对于这一类商品，我们在后期的运营中可以增加其曝光量。

Part 3 怎样进行用户运营？

正如开头提到的，随着互联网用户增长速度的放缓，用户体验愈发重要，之前无目的的短信推送、APP 通知有可能使用户厌烦，破坏用户的体验；甚至可能导致用户退订、卸载。

精细化运营的情况下，做好用户运营主要从两个角度出发：一是找到用户留存的关键点；二是采取差异化的运营策略，区分不同的用户群体，对不同群体采取差异化的运营方式。

1. 找到用户增长的“魔法数字”留住一个客户的成本远远小于重新获取一个客户的成本，所以留存至关重要，它关系着一个平台能否持续健康发展。

留存曲线分成三个周期，开始是震荡期和选择期，经过这两个周期，如果用户能够留下来，就会进入一个相对平稳期。

在硅谷流向的 growth hacking 中，经常提到 magic number（魔法数字）。

那么作为一个电商平台，你的平台的魔法数字是什么？

以某电商平台为例，在该网站上 7 天内完成 3 次购买的用户的留存度（红色）是一般用户（绿色）的 4 倍左右，因此在一周内让用户完成 3 次购买就是他的魔法数字。

2. 差异化的运营策略

不同用户的活跃度、商品偏好、购买决策阶段都各异，我们需要采取差异化的运营策略。差异化的运营策略主要从3个角度出发：基于用户的活跃度、基于用户对不同商品的偏好、基于用户所处的决策阶段。

基于用户的活跃程度，我们可以将用户大致分成“流失用户”、“低频活跃用户”和“高频活跃用户”。一般情况下，一个用户 30 天甚至更久没有登录你的平台，我们基本可以认为该用户流失了。对于流失客户，是否要考虑采取召回策略。30 天内活跃 10 天以上的高度活跃用户，我们是否可以向其推荐更多精准的商品。

其次基于用户对不同商品的偏好，我们采用用户分群，将用户区分成“美妆类”、“鞋帽类”、“数码类”、“书籍类”等不同群体，然后精准推送新品。

最后，基于用户购买决策的不同阶段。一个标准的购买流程，先后经历“首页浏览搜索——浏览商品详情页——商品对比——加入购物车——支付成功”等几个环节，用户在每一个节点都处于不同的决策阶段。我们从维度（属性数据）和指标（行为数据）出发，对用户分群，如“领取了优惠券，但是未使用”的用户，采取精准的推送。我们从 GrowingIO 提供的 API 导出这些用户的 ID 和属性，然后对接企业内容的 CRM 或者 EDM 进行精准的推送和提醒，刺激用户的转化。

Part 4 优化产品的转化效率

目前电商产品的设计总体成熟、界面布局类似，我们主要结合用户的使用情况去优化产品。我们的思路主要是：优化产品不同路径的转化率，注重用户点评的管理。

1.优化产品

从转化做起一个购买行为可能有多种转化路径：

1）首页——商品——订单转化

2）首页——商品列表——详情页——订单转化

3）首页——搜索——商品列表——详情页——订单转化

4）首页——单坑位Banner——活动页——详情页——订单转化

除了不同路径的转化率，我们还关注转化的每一步：

上图利用 GrowingIO漏斗功能展示了一个用户的购买流程及每一步的转化率，我们发现“加入购物车”到“支付成功”的转化率不到 13，偏低，需要排查具体的问题出在哪里。

一旦觉察到问题可能存在，我们就需要层层下钻，直接抵达问题的核心。我们通过用户分群，将“提交订单，但是未支付完成”的用户全部筛选出来。然后抽出 3-5 个符合条件的用户，借助“用户细查”仔细观看每个用户的操作流程，一般就能发现问题了。

2. 用户评价的重要性

越注重用户体验的商品，用户评价的管理就越重要，例如旅游类商品、生鲜类商品、鞋服类商品等。

借助转化漏斗，我们发现观看过“商品评价图片”的用户的购买转化率是一般用户的 4 倍，但是其数量只占总体的 110。如果我们能引导用户参与点评，将优质点评展示给更多的新用户，那么我们的总体购买转化率将会有更大的提升。

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电商运营技巧：如何进行数据分析?济南优就业IT培训的小编给大家讲一下：

(一)日常性数据分析

1.流量相关数据：IP丶PV丶在线时间丶老用户比例丶新用户比例。

2.订单相关数据：总订单丶有效订单丶订单有效率丶总销售额丶客单价丶毛利率。

3.转化率相关数据：下单转化率丶付款转化率。

(二)每周数据分析

用户下单和付款不一定会在同一天完成，但一周的数据相对是精准的，所以我们把每周数据作为比对的参考对象，主要的用途在于，比对上周与上上周数据间的差别，运营做了某方面的工作，产品做出了某种调整，相对应的数据也会有一定的变化，如果没有提高，说明方法有问题或者本身的问题并在与此。

1、网站数据

IP丶PV丶平均浏览页数丶在线时间丶访问深度比率丶访问时间比率。这是最基本的，每项数据提高都不容易，这意味着要不断改进每一个发现问题的细节，需要不断去完善购物体验

2、运营数据

总订单丶有效订单丶订单有效率丶总销售额丶客单价丶毛利润丶毛利率丶下单转化率丶付款转化率丶退货;每日数据汇总，每周的数据一定是稳定的，主要比对于上上周的数据，重点分析内部的工作，如产品引导丶定价策略丶促销策略丶包邮策略等。

分析时大家思考三个问题：

1：对比数据，为什么订单数减少了?但销售额增加了?这是否是好事?

2：对比数据，为什么客单价提高了?但利润率降低了?这是否是好事?

3：对比数据，能否做到：销售额增长，利润率提高，订单数增加?

(三)：用户分析

会员分析数据：会员总数丶所有会员购物比率(新会员，老会员)

1.会员复购率

2.转化率

(四)：流量来源分析

流量分析是为运营和推广部门指导发展方向的，除了关注转化率，还有像浏览页数丶在线时间，访问深度等都是评估渠道价值的指标。

(五)：内容分析

主要的两项指标：首页装修和宝贝详情页的购买率。

1.查看哪款产品的销售差，哪个产品的销售好，基本会说明有些问题，然后全体团队重点讨论，发现问题，给出意见，然后依次进行改进。

2.首页肯定要与热点内容相符合，学会看新闻，学会看天气，分析消费者最关注什么，喜欢什么产品丶查看同行店铺的促销手段极其装修等等，从他人处学到精华，学会应用。

作者：零一2014-03-03

做数据分析，没有数据，是分析师的硬伤。但不完全是硬伤，没有数据其实也可以利用逻辑思维能力来分析推断，这个以后有机会跟大家分享。今天，我要讲怎么用代码获取数据。

没办法很详细地讲，只能大致上讲解一下，然后给个实例。

工具：Excel2013（用哪个版本都是可以的）

语言：Visual Basic for Applications（简称VBA，集成在Office套件里面的开发程式，有些精简版或者用户在安装的时候取消了VBA套件，就会无法启动）

我原本学的是硬件开发，只会汇编，写这类程序不是我擅长的，而且是自学的只有半桶水的状态。我写的程序都有很大的优化空间，如果有更高效的方法，请不吝指教。

实例一：获取淘宝搜索结果页宝贝信息

如下图，搜索了关键词“T恤”后，会看到类似这样的结果，我想把宝贝标题和价格，排名位置等信息给抓取到本地数据库或者表格里面。

我们右击一下页面，点查看源文件

看到的结果如下

这个是网页源码，我要介绍的方法，就是通过网页请求，获取这里的源码，然后再对源码进行解析。

观察源码这个步骤很重要，在这里会决定数据要怎么拿。

比如要取出标题

标题是在 title= 后面的一串字符，又以 >符号结束。把这两个看成是分隔符的话，那么标题就藏在两个分隔符的中间。

那么，思路上，只要知道这两个分割符的位置，那么，就可以取出标题了。

下面，让我们开始实践

首先，我们准备好工具，在excel的文件--选项--自定义功能区--主选项卡，把开发工具打钩。

然后进入vba编程环境

插入模块

可以在这些模块里面写程式，下图我一口气插入了4个模块，我在其中一个模块上面写入代码即可。

然后写入代码（这里是截图，在文章最后，会附上文本版的代码）

大家注意到，在第四行，有个很长很长的一串

URL = "http://s.taobao/search?q=T%D0%F4&commend=all&ssid=s5-e&search_type=item&sourceId=tb.index&spm=1.6659421.754896237.1&initiative_id=tbindexz_20140301"

大家只要把这个链接替换掉就可以了。这个链接，是搜索后的结果页。在淘宝敲入关键词，然后选择好属性或者排序方式后，把网址贴过来，然后运行这段代码就可以了。下图是运行按键的位置

运行后得到的结果

这段代码的解释，我都注释在代码里头了。其实可以把这个过程写成更加智能。网址的q=后面的T%D0%F4是T恤的uncode码，其实只要写多一个转码程序，可以直接在excel的工作表或者窗体里面输入关键词进行搜索。

另外，利用参数sort来指定排名类型，如

sort=default是综合排名

sort=renqi-desc是人气排名

sort=sale-desc是销量排名

s=40是页码，公式是40*（页码-1），非常明显，s=40就是第2页

直接利用代码组合网址，如http://s.taobao/search?q=T%D0%F4&sort=renqi-desc&s=40（复制粘贴到淘宝看看结果）

这是T恤下的人气排名第二页的搜索结果

再做个查询按键，就变成软件了。

如果用时间来控制，可以让程序每隔几分钟或者几小时运行一次，达到自动爬抓数据的目的。

这部分我就不详说了，感兴趣的自己研究。

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实例二：用API拿数据的方法

首先，要到api.taobao注册开发者身份，拿到app key 和 app secret

然后，根据开发文档的API列表：open.taobao/api/api_list.htm，查找相应功能的api。那么下面我用taobao.itemcats.get，来做例子

首先，要阅读这个API的说明文档，知道这个接口的调用参数，

然后可以到沙箱里面测试http://api.taobao/apitools/apiTools.htm?catId=3&apiName=taobao.itemcats.get，可以观察返回的结果，我们要的数据一样在两个分隔符的中间，只要提取出来即可。

最后写代码即可，这段代码，只要把app_key和secret替换成自己的，就可以运行了。

运行结果是把女装（parent_cid是16）的子类目代码和对应的子类目名称获取下来

其他电商平台，如一号店等，原理都是一样的。

电子商务创立至今将近三十个年头，如今已经逐步成为各类型企业营销推广的主要手段，大数据的概念也越来越火，但对于很对人来讲，虽然总是听到，但不一定真正的了解大数据是什么，简单来说，你在任何平台搜索任何商品时，往往会有同类别商品推送给你，通过数据抓取个人行为，根据你的浏览记录，搜索记录推送给你相关的信息，这就是大数据。

对于电商行业来说，想要在发展中以大数据趋势为依托，势必要联合数据分析、云计算、物联网甚至是人工智能等多重手段，对目标客户进行精准画像，从而达到产品广告精准投放、为目标提供定制服务的目的。

为了对电商行业发展进行预测分析，由清华大学电子商务交易技术国家工程实验室打造的“产业经济监测、预测与政策模拟平台”上线，并在安徽省电子商务经济产业中得到应用。

为了建设好这一方面，电子商务交易技术国家工程实验室打造、发布了产业经济监测平台。该平台目前的主要功能为实时监测、政策模拟及指数监控与预测，每天通过部署在交易网站的企业运行数据自动采集系统和部署在政府相关部门的数据采集系统定时采集，进入市场运行数据库。市场运行数据管理系统对采集的市场运行数据进行日常管理与维护。

对各大行业产业的商品交易数据、商品类型数据等进行收集、整理、分析，以此展开电子商务数据统计、实时监测、预测预警等工作，为产业经济发展决策和政策的制定提供依据，为电商发展提供有力的支持，促进大数据电商的发展。

在当今社会竞争极大的情况下，想要开发一个电商网站前端数据的优化是必不可少的，加之处于移动互联网时代，面对风云莫测的市场环境，企业对于业务快速落地、产品灵活迭代的需求势必更加迫切。而慢慢买拥有业内领先的购物搜索引擎技术，如果您的网站想集成商品比价功能，并且想要充分利用各自的资源优势形成互补，拓展市场提高流量转换。那您必须了解下慢慢买的比价API功能：

在当今社会竞争极大的情况下，想要开发一个电商网站前端数据的优化是必不可少的，加之处于移动互联网时代，面对风云莫测的市场环境，企业对于业务快速落地、产品灵活迭代的需求势必更加迫切。而慢慢买拥有业内领先的购物搜索引擎技术，如果您的网站想集成商品比价功能，并且想要充分利用各自的资源优势形成互补，拓展市场提高流量转换。那您必须了解下慢慢买的比价API功能：

能满足以下2种使用场景：

场景1：有自已的产品库，希望通过API获取该产品在各电商上的最新报价。

先通过搜索API匹配产品报价，将报价与自有的产品库进行绑定入库，在前台用报价读取API读取最新的价格。

场景2：仅仅想做一个比一比价这样的购物搜索系统该API有高效成熟的分词搜索技术，精准匹配搜索结果，并对结果排序，价格、品牌筛选等功能。

这是个辅助API，配合搜索API的场景1使用，前端显示产品时，通过这个API获取最新的价格。

这是一个独立的解决方案，推荐使用，主要有以下优势：

1）集成了前面2个API接口的功能，减少合作方的开发成本；

2）价格巡检系统，超出设定的价格范围就提醒（或价格波动提醒）；

3）数据可通过Excel灵活导出；

4）合作方的商品数据可通过API导入，也可以灵活添加，以商品编号为唯一标识；

5）设定需要哪些商城、商家的报价。可定制采集，做到商品价格全面准确；

6）商城有商品上下架时自动识别绑定以及下架提示；

7）通过API对接输出数据（主要是已绑定的价格信息），合作方将数据应用在自身平台。

展示图：

这也是一个API接口，可通过url获取商品各类信息。如果你想在文章内容里插入商品，并在用户浏览时自动显示最新报价（优惠信息）和历史价格走势，那就对了！用这个接口吧。

1、商品编号API（id匹配标题与价格）

2、商品地址返回信息（url获取商品名称及价格）

3、商品地址返回优惠信息

为什么选择慢慢买比价API

1.获取数据成本低：开发一套合适成熟的比价软件，需要用到大量人工+配置，更重要的是时间耗不起；

2.实时的数据采集，精准的数据来源；

3.拥有独立的数据监控系统，随时可以获取调用信息；

4.数据源覆盖国内多个电商平台商品信息。

我们的客户

电商平台如何才能获得更多有效的数据？

电商平台如何才能获得有效的数据？在讨论之前，我们先用一张图表来看一下真实的数据关系。

这是90后智囊圈主创人王小飞通过荔枝微课平台主讲的36个小而美实操课程，仅仅是几十天时间而发生裂变的真实数据。数据总览可以全然体现用户的付费、分享和最后形成的转化和付费率。据团队执行人“南瓜”透漏，这张图片也仅是3月8日的数据，截止今天新数据已经递增到倍数。

不管大小电商平台，在没有大共享之前，数据之争依旧愈演愈烈。然而今天的数据越来越充满变数，越来越富有个性。电商平台如果缺乏迎合之策，非但吸纳不了新数据，老数据也会流失很高。如果说“以不变应万变”是种自信，那么“以变而应万变”则是新时期的一种突围方式。

那么，在这种情况之下，电商平台如何采取更为有效的方法获得更多的数据呢？笔者特就此提点自己的看法。

强化内功，强大基因。内功也即核心竞争力，内功是夯实平台的基础，没有扎实的内功，平台就没有根基。内功主要表现在平台价值观、团队执行力、价值体现力。平台价值观是围绕所服务的行业并通过共同努力而能够促进行业发展从而带动平台成长为目标和远景的行为观念；毋庸置疑，团队执行力集中体现了一个平台的核心竞争力；价值体现力，就是努力之下而获得的现实效益。什么才是强大互联网平台基因的基础？答案就是加，即“+”。唯有通过“+”进而为客户（商户和消费者）带来的丰富而真实的服务和不以价格而以价值为驱动的联动，是强大平台基因的基础，也是体现团队执行和促进转化率的一个最为重要的方面。“+”的内容包罗万象，如体验，如场景，如联动，如折扣，等等等等。“打铁还需自身硬”，总的说来，平台在自身成长方面，必须强化内功，强化执行，强调转化，建立更为强大的基因系统。

嫁接外力，有效吸纳。自媒体时代为电商平台提供了更为广阔的对冲之路。此外，公共媒体和行业媒体，也是引流的渠道。还有，依靠大平台的数据关系，如微信、今日头条，甚至电商竞品阿里巴巴、京东、天猫等等，都是可以有效引流的地方。其他方面，就是与业内营销的品牌机构进行联手合作。总之，商业范畴，“他为我用”，历来皆如此。

电商平台有效获得数据，还有一个关键的地方，就是切实以消费导向为主，加大力度与商家进行互动和联动，实现传统的产品价格向产品价值的转变，真正为客户服务。目前，线上线下商品依然处在虚高的价格状态，谁来体现消费者的权益，谁就能够占领和站稳市场。

注：

1.个人观点，仅供参考。

2.本文系行业分析师、媒体人、策划人张国勇先生撰写，转载请注明出处，谢谢！