電商化是趨勢，每個企業都想搭上電商的快車，實現業績的飛速增長。然而，拓展電商的企業有很多，成功者卻寥寥無幾。其中不乏大規模、大品牌、大實力的業內龍頭企業觸網電商，他們不缺必備的資本和資源，卻依然難以擺脫失敗的命運。對于電商來說，資金鏈必不可少，但更重要的是善于運用方法。互聯網高速發展帶來的大數據，讓營銷環節可以從產品設計的初階段就進行切入，而這在非常大的程度上引導了公司業務的走向。通過對海量數據的捕獲及分析，從規劃之初就通過海量數據分析來確定選品、定價及相關營銷活動。

　　數據告訴你賣什么?

　　零售商品紛繁復雜，涉及眾多的產品品類和品牌，企業在選品時面對的就是這樣一個信息量龐大的情境。然而決定做零售電商的步就是提前確定需要售賣的產品，了解什么產品被消費者需要，什么產品又會熱銷。過去，對這種需求反應快的商店就會獲得優勢。不過現在，優秀的零售商善于利用海量數據來獲取競爭優勢，預測趨勢，并為未來需求做好準備。想要取得當月的熱銷，就得在幾個月前開始為網站選品。

　　在商品的選品時采用PSC策略(即單品為王策略)，從以下5個維度入手：

　　1、 從商品屬性、商品緯度、市場銷售、行業未來和領導企業等五大層級逐級篩選，通過海量的數據收集，建立正確的模型確定產品。通過運算、篩選、驗證的過程，獲得較佳的幾個產品類別;

　　2、 進行全網信息檢索，采集各大網絡平臺相關品類的商品信息量、銷售單品數、銷售額、成交數量等數據;為避免互聯網各平臺的數據結構與參數不一致導致的差異，針對各種類型的網站使用不同結構的采集系統開展數據采集作業;

　　3、 數據環境擬轉。將上述屬性不一，參數各異的海量數據，調整并模擬到同一環境下，動態匹配各維度之后，使之盡可能真實的反應同一條件下各商品品類的優劣程度，提供可信的參考依據，以判斷該商品是否適合網上銷售;

　　4、 區域加權配額樣本采集和數據規模，將依據社會經濟統計數據及CNNIC公布的年度新網民數據進行配比加權，從而更加符合宏觀消費環境;

　　5、 通過第三方研究機構數據分享及聯合研究，再次進行修正，從而更加符合市場環境。

　　通過PSC策略獲得優秀產品，從而確定客戶群體和經營定位，終確定銷售哪些產品。

　　數據告訴你賣多少錢?

　　產品確定后，還需要合理的產品定價。產品價格并不能完全根據成本價格，或者采取價格跟隨策略。同類產品在定價上面臨的情況是：價格定高了無人問津，定低了又掙不了錢。這是一個矛盾的命題，如何找到兩者的平衡點，采取怎樣的價格策略，這同樣需要借助海量數據分析。

　　1、在產品的定價上，通過收集對應產品的海量數據，同時與其它數據相關信息相結合，包括地區經濟數據、人口特征、網絡情況、商品信息、銷售熱點等等，建立產品價格模型。依此確定對應產品的價格帶及價格線，制定合理的產品價格。

　　2、確定定價范圍后，檢測此定價是否會擠占來自其它定價產品的銷量，由此，優化定價策略。

　　3、同時，根據營銷活動和季節需求的變化，對產品采用動態價格，通過這樣的價格策略，在價格提高一定比例的時候，還能保持銷量，減少庫存。另一方面，還能在留住消費者保持市場份額的前提下，調整增加高利潤率商品的合理比例。

　　數據告訴你怎么做營銷?

　　電商的營銷活動必不可少，甚至是業界所說的電商燒錢非常重要的一個原因所在。目前而言，網絡上各類促銷活動形式繁多，但促銷活動的同質化也非常嚴重，不可否認，一定量的促銷活動的確是吸引了消費者，給網站引來了流量，但在實現盈利方面，則不一定盡人意。此情況下，盲目跟風、為做活動而做活動的做法顯然是行不通的。而如何結合自己網站的特征，去開展有吸引力的、方便執行的、可信度高的網上活動也要基于對海量數據的分析。

　　通過對活動相關的海量數據捕獲，建立活動類型與活動效果之間的數據模型。根據捕獲的海量客戶交易、人口統計數據、購物模式、地區熱點、網上交易數據、實體店銷售數據等方面的數據，以確定市場推廣活動背后的 ROI(投資回報率)，預測采用怎樣的營銷手段更好，確定較適合的營銷方式。而對于擁有實體店的企業，采用線上、線下相結合的活動，能更大范圍形成影響。線上、線下公布活動信息，吸引大量的線上注冊，并通過活動的關聯，促成了注冊會員的購買行為以及互動參與度，同時能參與線下的互動活動。活動的開展促進了注冊會員的穩步增長，并維持了穩定銷量。在活動的刺激下，加上本身的選品及價格優勢基礎，在打開銷量的同時，建立了消費者信任，并保持住網站銷售，達到了好的投資回報。

　　數據分析要與心理學相結合

　　海量數據分析絕不是簡單地總結歷史經驗，因為營銷的實質是“人性”的探知，任何商業活動不能脫離“人心”，需要結合心理學及行為學的研究，來準確預測結果。通過消費心理學來對個體心理活動規律及個性心理特征進行研究，通過社會行為學對群體消費者社會化行為進行研究，把這些研究結合到數據分析結果，并運用到電子商務運營實踐，從而實現引導消費者的消費行為，終在電商戰中取勝。

　　所有的電子商務都無法避免做海量數據分析，企業需重視數據及相關分析，用分析結論指導電商的開展。