电商大鳄逐鹿中原-数据挖掘主宰沉浮

淘宝营销引流3年前 (2021)发布 雪鹰传奇
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本文主题淘宝行业分析,淘宝电商操盘手,淘宝数据挖掘,淘宝电商行业,淘宝营销引流。

-------所有电商操盘手必备的“杀手锏”-------电商思想的一次饕餮盛宴-------解码数据挖掘协力高层决策-------金牌营销与数据挖掘无缝对接-------精准解读数据挖掘的魅力-------电商业界鲜为人知的数据挖掘战术方略在上一篇的《电子商务的战略解析》中分析了电商的本质、传统电商转型以及淘品牌孵化和培育期,主要是从战略大方向切入。战略是方向,是思想,是灵魂,需要细节去完善和填充,才不致流于泛泛而论,空洞无物。本文探讨数据挖掘(DM,DataMining)在电商中的运用。有关DM的精义以Q&A形式给出,体现与诸位探讨的诚意。《电子商务的战略解析》从定性角度阐述了电商的思想,此次是从定量角度揭秘电商的思想。其实在发文之前纠结了很久,一直在想如何用定量的思维来分析电商的思想,不可能长篇累牍都是数据、公式还有计算机程序,如此必然枯燥乏味。电商思想应当是一门艺术而不是一项技术。本篇文章是作者2010年电商工作经历的一个投影,也是年底的封笔之作。请冲好一杯coffee,点燃一支香烟,手机调成静音,保持精力充沛,一气呵成读完。不论你是电商操盘手,还是蠢蠢欲动想进军EC的VC;不论你是电商行业CEO、COO、CTO、CIO,还是UFO;不论你是皇冠级别以上的淘宝掌柜,还是在电商行业DM领域辛勤耕耘的工程师;阅过此文定然豁然开朗,大有裨益。如果您暂时没有足够的闲暇时间一口气读完它,建议先收藏。在文章的最后PS部分,从数据挖掘角度分析了淘品牌、百度、腾讯以及阿里的战略,味道有点不同。哦,数据挖掘原来是这么回事!我们每次使用GOOGLE搜索引擎来查找资料,通过网易邮箱发送E-MAIL,从ATM输入账号的密码,浏览网页以及淘宝网上购物等等,所有这些看似不经意的行为都会制造出海量的数据。计算机能够根据我们输入的数据分析出我们各自的喜好,消费行为以及心理动态。此举有可能会暴露很多我们不想让别人了解的信息。为了从我们行为产生的数据中挖出有用的信息,特定的机构正在利用精密复杂的技术在很短的时间内从海量数据中挖掘出模式和相互联系,并最终将这些结果传输给卫生和广告等相关部门。这一过程就被称为“数据挖掘”,其价值高达数十亿英镑。现在,令人惊奇的海量数据会通过我们的数字行为制造出来,是历来所有书籍包含的信息的100万多倍。从政府到超市业巨头,人人都想获得其中包含的信息。数据挖掘的背后是一种非常简单的商业动机:从广告中获利。数据挖掘是“行为定向”的主要驱动力,旨在通过将特定的广告带给恰当的人群,以实现利益的最大化。名词约定:数据、信息和知识数据(Data)是简单的、纯粹的事实和数字,其本身包含的使用价值很小。比如,一个公司可能有项数据显示出其生产的某种产品有20%销往江苏省。要想这个数据对我们有用,就必须将其与其它数据横向或纵向联系起来——如“这批产品被16~25岁的青年男女买走”,将其处理为信息。所谓信息(Information)就是与其它的数据联系后所转化成的具有特定用途的使用价值的数据。知识(Knowledge)就更进一步,它是指将某一信息与其它信息相联系,并与已经知道的进行比较后而从这一信息中得出的结论。数据挖掘的本质就是从繁冗的数据中掘出有用的信息和知识。电商数据挖掘的实际案例下面例举两个个电商业界的数据挖掘案例具体解析一下。CASEONE:电子商务网站在一年半的时间里,转化率缓慢下降是如何及时发觉的?上面一幅图是某一段时间(连续453天)成交额位居行业TOP5的一家电商企业的实际转化率数据。IPV(ItemPageView,IPV)为商品类目的关注度,也就是商品类目的流量(点击数)。转化率定义为成交人数除以IPV。转化率是研判电子商务网站竞争力的核心数据。转化率的意义:转化率越高,表明客户购买商品的可能性越大。很显然,上面一幅图形转化率震荡的厉害,看不清转化率的具体趋势。我通过“小波分析”技术(电商操盘手不必知道什么是小波分析,那是你手下技术人的活儿)将复杂的转化率趋势抽取出来,这便是下面的一幅图形。从下面的这幅图形可以解读出很多信息,这里就不再一一赘述。我们看到转化率在一年多的时间里是在显著下降的。所以问题就是:是什么原因导致转化率在下降?WHY?转化率下降的原因有很多,各式各样,从我的经验判断可以简单罗列一些如下:①是整个行业转化率都在下降的大环境导致的吗?行业转化率为什么下降也应该弄清楚!比如是不是处在换季的边缘主推商品不给力了?②是产品线问题吗?③是公司执行“互联网公司规模会回报利润”的战略,客服品质、发货时效性等等方面跟不上?④ITEM与实际商品摆放的位置不吻合,让客户想找的东西难以找到?⑤商品定价与现有客户购买力之间的错位,客户群过于年轻,低购买力高售后服务率?⑥首页进行了改版,WEB装潢设计不合理,没有吸引力,用户体验不佳?⑦百度竞价关键词或者淘宝直通车关键词选取不精准,引进的流量很多都不是目标客户?⑧在客户没有完成成交之前,是不是在商品成交页面加入了热卖或相关推荐的商品,让可能的成交失败了?⑨公司人员易动,产品描述(尤其化妆品、服装、艺术品之类)或摄影缺乏灵魂?⑩女性客户多为感染性消费,某一段时间各方面的原因导致了恶评如潮,让她们心存质疑?…………具体是什么原因,这是这家电商公司必须结合其它一些数据指标,继续深入分析ROOTCAUSE,为公司是否健康运营提供科学的诊断。这里只是做一个抛砖引玉。对于这家公司,转化率下降是因为产品线问题,详细分解过程略过。CASETWO:非应季商品如何相对精准地预测销售量以便减少呆滞库存?根据某种商品历史上一整年的销售量数据相对准确预报销量以便使供应链流畅并尽量减少资金套牢。上面我用计算机预测并绘制的商品销量图很直观,一眼就能看出未来该件商品的基本走势(注意纵坐标是上面数值小,下面数值大)。公司可以根据预测的商品销量给对应的OEM工厂下合适批量的订单。预测结果表明,预测精度能达到85%,比仅凭经验估计要高级一些。需要说明的是,预测总是存在一定的风险,因为预测是建立在历史数据基础上的,对未来可能存在人为的扰动却无法规避,因此具有一定的局限性。这里再重申一次:做电商领域的数据挖掘,一定要对电商深入了解(尤其是电商的思想),并对自己公司内部业务细节要相当的熟悉,否则那只是纸上谈兵,只是噱头!真正的数据挖掘,结论应该是挖出来的而不是你看不来的数据挖掘工程师在某种意义上讲,她(他)是电商操盘手的“军师”。数据挖掘的最重要的支撑点在一个“挖”字。何谓“挖”?就是凭经验和肉眼看不出来的现象和行为规律,通过数据分析展示出来。所以,数据挖掘一定是预先没有的结论而通过各种方法的分析从数据中提取出来的,而不是看出来的。换句话讲,从数据里挖出来的结论引导公司运营,而不是用肉眼看出显而易见的结论,然后罗列数据去佐证它,这中间的逻辑关系不能本末倒置了。数据挖掘最肤浅的表现是所从事的行业背景与统计学技术之间找不到挈合点,更不要大而化之地、夸夸其谈所谓的“数据驱动运营”了。数据挖掘是有巨大价值的,但结论常常是错误的数据挖掘显然不是万能的。比如在广告投放方面(任何一个规模公司,不论去梅地亚中心进行广告竞标,还是在各大门户网站硬广投放,广告费用都是不菲的),希望能对目标人群进行精准投放。地毯式的广告会吸引人的注意,但是不会引起别人的兴趣。假设我们经过数据挖掘得出30~45岁的年轻高级白领女性是我们的潜在客户,并且经过分析知道她们经常登录的社交网站以及习惯出入的公共场合。于是,我们依据数据挖掘的信息实施广告的定点投放,但是发现目标受众的响应概率只有15%。高达85%的受众人群都对广告不敏感。换句话说,对个体消费者来说,数据挖掘差不多总是错的。尽管数据挖掘不是很精确,但数据挖掘是有价值的。因为虽然预测出来的受众人群只有15%产生了效果,但是相比没有使用数据挖掘,凭经验或者漫无目的地全方位的广告轰炸,效果要好得多。没有方向性的广告实际上就是广告的随机播放,碰见目标用户的概率极低,可能只有2%的客户响应。从商业角度来解析,数据挖掘过程换来15%的响应客户是非常值得的。其实,从市场营销的角度来说,正是因为数据挖掘在有些时候不是很精准,广告投放具有一些随机性,才不会失去拓展市场的机会。所以,我们在广告有效投放的时候,也需要一些不确定性,保证吸引目标群体的同时,也教育一下可能是我们的潜在客户。最好的比例是希望广告吸引来的80%是我们的现在客户,20%是未来客户,“二八法则”。假如有一份广告,95%的客户都产生了购买行为,从眼前来讲,这份广告是异常成功的,其实不然。从长远目光来看,这份广告的受众面过于狭窄。一般情况下,在广告投放之前,都会进行必要的评估。比如在大型门户网站上投放广告,我们可以根据已有的数据模拟一下广告的效果,例如用[利润/UV]与CPC进行比较,看看广告是否值得投放。电子商务为什么适合做数据挖掘?数据挖掘应用在商业领域时间并不长。数据挖掘(DataMining,DM)越来越广泛地应用在商业尤其是电子商务领域时间并不是很长。数据挖掘应该是用统计学的原理,计算机的技术以及与市场营销对接和协力公司高层做好战略决策的行为或者说是技术。电商操盘手不必问津数据挖掘的技术细节,但是对于DM的知识架构以及思想需要略知一二;同时,尽量养成在有数据支撑、信息对称的情况下做出更为优秀决策的习惯。当零售由线下映射到线上时,信息的透明程度显得异常重要。电商的Web可以通过部署JS触动代码掌握自家的数据动态,同时通过爬虫技术掌握其它卖家的信息(现在有一种软件叫做XX通,利用网络爬虫将相关网店和网上商城的数据采集返回服务器进行存储,还能进行相当有价值的情报分析)。电商行业的数据挖掘必将是一个宏伟的产业,不仅是因为电子商务和数据挖掘都还很年轻,而且还因为数据挖掘的潜力和效力并没有大规模释放出来。与此同时,电商行业的数据借助互联网容易获取且非常全面、丰富,数据品质高,数据噪声少。传统行业在早期的时候也进行各种数据的采集,但是主要是为了报告,而不是为了挖掘。现代电商行业的数据常常用来做挖掘。数据挖掘的精义Q:数据挖掘用在电商领域(公司)的哪些方面?A:(1)与市场营销对接,实施精准营销;(2)用在客户关系管理上,发掘潜在客户和发现即将流失的客户;(3)为公司战略提供决策支持;(4)量化各个部门的KPI,让工作效率可视化。Q:检验某个数据挖掘项目成功与否的标准是什么?A:验证这个项目的导入有没有产生实实在在的经济效益。不能创造价值就没有价值。Q:数据挖掘为什么能够创造经济效益?A:个别数据没有规律。海量数据中则蕴含着客户消费行为和心理动态的丰富属性。Q:数据挖掘是不是数学/数值/信息方面的专家就能做?A:从事数据挖掘的人员必须熟悉相关行业知识,这是必要条件。信息处理专家一般思路比较狭隘,仅从计算机或统计学的方向做数据挖掘,对行业数据的理解也不够。最终的结果是:挖掘出来的结论很好,但是不知道怎么用,或者只是单纯报告,没有操作性,不能将挖掘的结论导入到公司运营中去。Q:数据挖掘最重要是什么?A:数据挖掘思路最重要,技术和软件是手段,不是最重要的;Excel高手有时候也能灵活进行数据挖掘。Q:数据挖掘的数据一定要海量,原因是什么?A:(1)数据少,挖出的结果未必可靠;(2)数据少,挖出的结果应用在市场营销方面催生的经济价值不明显。从数据里挖出的信息很多情况下只是在原有的市场营销手段上作了一次调整(就是优化的意思)。只有当数据量大(这里指的是整个公司业务基数大)才能将调整的效果放大,从而产生巨大的经济价值。Q:数据挖掘中,是不是数据绝对越多越好?A:不是,得分情况。所挖掘的对象只要数据能够覆盖到即可,而且冗余的数据还会带来一些负面效果:(1)处理难度加大,给计算机带来额外负担,时间开销也会增加;(2)掩盖了数据的细节和部分属性;(3)有可能遮掩已经开始衰退下降的态势。因为前期辉煌业绩的数据会强化和提振已经开始下降的趋势。Q:数据挖掘中,有时候会建立模型,模型好坏的评定标准是什么?A:模型好坏的判断指标是稳定和准确。稳定是关键。有时候为了使模型更加稳健会舍弃一些相当重要的但是不稳定的变量。Q:数据挖掘的三个步骤是什么?A:(1)首先是筛选有用的数据;(2)其次认知数据具体说明或代表了什么问题(看透数据蕴含的价值和意义是一件非常困难的事);(3)最后如何用数据驱动公司营运。Q:是不是所有的企业都需要做数据挖掘?A:是所有的企业都需要数据分析而不是做数据挖掘。企业所处的阶段不同,则对数据的诉求有别。这里引用一个电商行业数据挖掘达人的话来回答这个问题。其实企业处在不同的发展阶段,其数据的运营策略也是不同的:第一个阶段:有多少数据就收集多少数据,数据只从点上指导运营,但并不指导战略和方向;第二个阶段:数据要精准化,数据之间开始有了关系,担当的角色从点到线或者面,可以为战略做参考了;第三个阶段:开始做数据挖掘,并且分析外围数据变得异常重要,为公司下一步战略找到出路。Q:数据挖掘的三大要素是什么?A:数据挖掘的三大要素:合理的算法、高品质的数据和稳健的数学模型。需要说明的是,数据的质量往往决定挖掘的深度,挖掘动作之前必须对数据进行预处理:清洗、整合、去除野点数据以及扭曲变形的数据。算法也不是越高级华丽越好,关键操作方便,容易实现,最重要保证结果正确。Q:企业做数据挖掘的门槛?A:数据挖掘不是每个企业都能做的,也不是每个企业都适合做数据挖掘。尽管很多企业都想做,因为这需要极大的资本。IT软硬件必须配备,一支训练有素有实战经验的专业数据挖掘工程师而不是仍是流于书本理论毫无项目实战经历的高才生。门槛较高。小企业数据挖掘需求少;大型企业数据挖掘成功Case凤毛麟角,屈指可数(动辄就是啤酒+尿布,就没有新鲜词!)。当然,当企业没有能力构建数据挖掘平台或没有一支训练有素的数据挖掘团队时,可以做一些相对容易实现的数据分析总是可以的。而且工具也很简单,会熟练操作EXCEL就能进行常规数据分析,稍微复杂一些的数据分析可以使用VBA代码实现。顺便提一下,金融和电信两大领域DM模式比较成熟,成果很多,IT配置也是高标:数据挖掘的机器配置较高,至少使用PⅢ以上的商用机;搭建平台软件花费千万有余,租用两年也得几百万;数据挖掘人才重金聘请(年薪一般不低于15W)。Q:数据挖掘的算法主要有哪些?A:常见的有三种:神经网络、决策树和聚类。这些算法都有现成的程序块,也就是软件工具箱,可以“拿来主义”,使用很方便。Q:电商业界的数据挖掘都使用哪些计算机语言或软件?A:深度的数据挖掘通常用到SAS/SPSS/MATLAB语言和数据库查询SQL语言。当然,EXCEL永远是经典,用其进行相对简单一些的数据分析是很方便的,尤其新版的EXCEL功能更加强大。PS.1.CRM确实很重要,做好CRM的一个重要标准是提前挖掘出哪些客户可能会流失然后采取针对性的措施,以便挽留客户,重拾客人信心。CRM一个关键点是未雨绸缪,在客户没有正式流失之前发掘出来。2.每个电商公司(包括皇冠级别以上的淘宝店)都应在将每个月利润的2%~5%存起来用作风险提流金。历史上几乎每一个新兴的产业都经历一个狂飙式的倒置“S”形曲线式疯长,然后又会陷入一段苦难的衰退期(不知道电商行业会不会是一个意外?)。风险提流金可以最大程度地规避风险,让遭受不期而遇重创的电商公司有斡旋的余地。企业的死局到最后都是因为资金链的断裂。3.“淘品牌”可以移植吗?移植是很困难的。实际上,品牌赖以生存的土壤是客户。客户移植不是一件容易的事,一方面是因为客户的忠诚度不够高,向心力不够;另一方面是因为客户是淘宝的客户,熟悉淘宝交易的各个环节,已经养成了在淘宝网购的惯性。换一个网购环境客户未必顺手,“橘生淮南则为橘,生于淮北则为枳”。一般来讲,客人购买的次数、收入水平以及学历层次是构建一个客户忠诚度的三个主要因子,购买次数越多,恩格尔系数越低以及学历越高,客人的忠诚度会越高。根据我采集到的一些数据分析,一般算得上忠诚的客户(就是可以跟随品牌一起移植的客户)的比例不超过20%。如果一个网店出淘以后,20%的原有客户跟随,说明这个店铺是很了不起的。4.除了数据挖掘,电商领域还有众多新兴技术正待开发或者已经在开发。譬如云计算。所谓云计算,就是只需要一台笔记本、一部手机或一个iphone,就可以通过网络服务来实现我们需要的一切信息,甚至包括超级计算这样的任务,就像谷歌CEO埃里克•施密特(EricSchmidt)所作的一个比喻:“云计算”就仿佛银行的自动取款机(ATM),我们出门再也不用随身携带大量现钞,可以根据需要随时取用。云计算在电商领域的运用在这里就不再赘述了。除了云计算,其它一些技术也是电商大鳄需要考量和评估的。比如,图像搜索引擎,例如我在VANCL上看见一件漂亮的衣服,但是价格偏偏高于淘宝集市上卖的,这时候如果我能将衣服的某一块截图然后输进图像搜索引擎便能出现所有这种款型的衣服,会不会很方便?再比如,网购没办法试衣,但是如果开发一种软件,客户上传了真人彩色照片以及身体的SIZE数据,只要点击某件衣服就能自动展示衣服上身的真人兽3D效果,顾客会不会很开心?用户体验会不会更佳?当然,能想到的电商新兴技术还有很多,这里就不再一一枚举。5.腾讯还为什么没有发力将QQ会员转化成其电商平台的会员?百度巨大的流量为什么还没有基于电商的层面进行折现?实际上,我始终认为这两者没有发力的重要原因之一是“转化率”问题。没有确切数据显示腾讯会员和百度流量各自转化成电商会员的“转化率”一定很高!就拿腾讯来说,一直喜欢山寨别人的东西(之前360安全卫士爆料QQ窃取用户数据,发现客户流行使用什么软件就紧跟山寨什么,姑且我们不问真伪。腾讯一贯决策风格都是掌握确切的用户数据以后再决定是否山寨某种产品;只是这次腾讯没有条件完整搜集到QQ会员转化成拍拍会员的确切转化率数据),但是电商这块始终蛰伏?(这里插一句话,山寨也未必不是件好事,只要在功能和形式上与其它产品相同或者相似,但是技术不同便不是抄袭,全球知名的微软公司“山寨”的最好。比如,Windows的图形界面借鉴于苹果,浏览器则借鉴于网景公司,甚至还尝试研发类似Sun的Java虚拟机)。当有研究成果或者相关可靠数据表明QQ会员移植到PAIPAI商城会员的转化率很高,那时候,腾讯便不再纠结,雷厉风行,一鼓作气,抢滩电商市场份额,至于何时出手,目前还是个未知数。当然,腾讯高层绝对不能无限期地容忍半死不活、奄奄待毙的拍拍持久保持这样的状态,该出手时就出手,腾讯规模这样庞大,容许试错。如果鱼龙混杂的QQ会员转化率不高,腾讯也想做电商大鳄,唯一的办法是花费巨大的成本引导和教育QQ会员。6.未来5年电商业界的霸主仍然是阿里集团(阿里巴巴平台和淘宝网),其它电商巨头无法撼动,尽管电商领域发展很快,瞬息万变。阿里手中握有10多年中国年轻中产阶级的网购行为数据,这些数据能够准确研判广大的中产阶级未来需要什么,可以有针对性开发产品。这些庞大而准确的统计数据足以为阿里保驾护航5年之久。其它电商公司累计原始数据还需要不短的时间。7.再过5年,阿里巴巴集团的目标是什么?是将阿里业务做得更广,市场份额更多,公司规模更大?非也!再过5年,阿里未必在业务上是中国电子商务之王,但它一定是中国电子商务的教父,是电子商务的规则制定者,是电子商务的裁判者。一流的公司卖标准,二流的公司卖品牌,三流的公司卖技术,四流的公司卖产品。阿里的终极目标就是成为中国乃至世界电商业界的标准制定者。可以预料,阿里今后会继续“慷慨地”大尺度陆续开放平台,技术甚至先进的电商理念,支付宝就是一个典型的产品,阿里希望中国以至于全球每个电商都使用它的支付宝。阿里开放这些资源并不是真的想从支付宝里收取费用,获取流动资金那么简单,“项庄舞剑,意在沛公”,意在通过每个电商巨头都是用其产品、技术和服务来达到将所有电商大鳄和小喽啰全部整合进阿里的电子商务生态圈。可以预测,阿里集团当开发出强大的云计算或者其它新兴产品与技术以后,一定免费或者少量收取费用,让其它电商公司也能共享阿里的强大的云计算能力或其技术产品,而云端服务器控制权一定牢牢地攥在阿里人的手中。马云和他的团队,野心好大!阿里帝国也许就在5年至10年之后诞生。支付宝获得的巨额流动资金加上中产阶级真实的网购数据,可以为广大的中产阶级构建准确的金融信贷诚信评估体系。因此,未来的阿里帝国是一个电商理念的教父和中国的金融之王。8.祈祷未来B2C电商巨头之间能多一些因时制宜的合纵连横,少一些杀伐。B2C巨头之间的矛盾隶属于“人民内部矛盾”,真正的矛盾是:(1)传统行业巨无霸公司依托渠道资源、TPS精实生产模式以及资本厚度华丽转身进军B2C,“静如处子,动如脱兔”,线上线下两路进军。电商本质是将互联网、零售和物流捆绑在一起的产业,这中间的壁垒并不多,传统行业寡头复制先进的电商模式是行得通的。(2)阿里集团的狼性战略。快鱼吃慢鱼;“跑马圈地”,以规模取胜才是未来B2C电商巨子们的制胜王道。先行的B2C大鳄千万不要自我感觉良好,引进的VC(其实很多B2C的BOSS不缺钱,但是缺乏和金主过招的经验)、传统行业大公司的剿杀、阿里战略的收缩以及偶尔彼此之间毫无意义的厮杀都会困扰和威胁到B2C大鳄的发展,不可等闲视之。9.电商爆炸式的增长催化了另一大产业——电子商务咨询。发展速度快的公司都是问题一大堆的公司。为了避免被对手鲸吞,皆奉行“先发展后治理”的战略,电商格局建筑完备之后,电商巨头必向电商咨询/电商智库机构靠拢。10.品牌在电商领域意味着什么?其实电商品牌的诠释形式只有一种:搜索。网上铺货以及客户通过搜索引擎轻易近距离拉近所有与客户意愿相匹配的商品,让客人眼花缭乱,无从下手。而品牌就是一个标签,一个举足轻重、别人无法COPY的关键词,让客户很快就能搜索到目标商品。11.貌似之前不知在哪本杂志上看见过淘宝商城和网店的几种死法,那篇文章不错,内容很详细,但是稍显冗余,且归纳不完整。根据我对淘宝商城以及淘宝网店的了解,总结了淘宝商城和网店的10大死局,与此相关的朋友务必要规避这10大死局:(1)店铺正式运营已经错失销售旺季;(2)不守纪律,不依照淘宝的规矩出牌;(3)店铺发展飞速极大地损害了同行成熟卖家的既得利益,被大卖家抓住了把柄使用恶性手段竞争致死;(4)店铺发展团队有分歧,红利分配不公平;(5)过分烧钱砸广告,忽视PV转化率,经济入不敷出而死;(6)缺乏高质量、稳健的供货商;(7)后知后觉,时事敏锐性驽钝,不能大致判定国家的相关政策即将调整;(8)产品定位模糊不清,没有能锁定特定群体的产品线;(9)实体向淘宝商城转型缺少经验,用传统行业手段指导商城运营,用传统价值观评估电商得失盈亏;(10)商城一上马,急功近利,业务全面铺开和团队组建冗余,公司运营负荷透支。12.快到而立之年,回首自己曾经走过的人生轨迹,总结了10条行为规则,也与派友们一起分享一下,价值观格格不入者请飘过哦:(1)好的机会很多,但是你只能选择其中之一抓住它;好的女人很多,但是你只能娶一个作为老婆;舍得并懂得放弃。一切的迷茫和悸动都是因为欲望太丰富而现实太骨感。(2)不要整天宅在家里,坚持锻炼身体。想做大事,身体是基石,否则必定英雄气短。(3)犹太《塔木德》语录:用钱敲门没有敲不开的门。(4)不要企图掌握所有的技术和技巧。什么都会的人不会练出绝招。(5)时刻保持敏锐的判断力,知道自己当下所处的形势和方向,给自己拟定一个短期目标和长期目标。(6)不要对明知不是好事的事过分好奇,有可能你会因此而丧命。(7)如果你是男士并且正在谈恋爱,有漂亮女士屡屡向你示好,你要评估你和TA是否匹配,爱情最好不要在一开始就不对等。假如你是弱势,漂亮女士向你示好的原因只有两种:自恋和SEXY。你要有眼力进行甄别。现代人类追求的最本质、实际上也是最淳朴的两样东西是:财富和SEXY。(8)不要试图寻找不可能的捷径,世上没有便宜的事,只有脚踏实地才是最好的方法。(9)多学习一下博弈论,不论是对做生意还是谈恋爱都很有好处,没看过电影《美丽心灵》的务必看一下。(10)不要在冲动时做任何决定,否则这个决定就有可能成为你一辈子的遗憾。13.品牌在传统领域意味着什么?意味着辐射力,是财力和品位的象征。乘车要“宝马”,正装要“普拉达”,香水要“迪奥”,休闲要“巴博瑞”,运动要“阿迪达斯”,喝咖啡要“星巴克”,听音乐要“蓝调”,戴手表要“劳力士”etc.。14.品牌是什么东西?这个定性的概念不好拿捏,每个人的理解也不同。对于女装品牌的涵义我吃的更透一些。女装品牌的内涵是让生活有所皈依、增强质感、形成凝聚力和魅力磁场的核心与根本。女装若想真正赢得现代都市年轻时尚女性的青睐,必须通过品牌“建立”起某种信念或者生活的真谛,将其明确、生动且全方位的传达出来,并以此为基础来张扬和表现品牌的风格与个性。女装品牌的操盘手一般总是通过服装教育客户,让服装融入生命,让生活更精致,让女性自觉体味服装的美。15.无名良品的上线表明淘宝网流量搬运工作的正式启动。16.看了Veryls的文章,很有启发,有料且深刻。预祝公元2011年互联网10大热门词汇,位居榜首的是“月经帖”。17.人还是低调一点的好,有诗云:树以壮而丛伐;花以艳而遭采;蛐以鸣而遭捕;鱼以泡而以网;犬以狂而遭弃;人恃强则遭灭!18.本文系雪鹰传奇原创,首发在电商运营官网上,转载务请注明作者以及出处!

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50 条评论

  • chinakarl
    chinakarl 管理员

    楼主说的很好,但是不喜欢这个风格,在派代还是平实一点好。不知道楼主是不是分析师出身或者是哪所学校的教师,有教兽的潜质哈,技术是电商的优势手段,技术电商可以琢磨可以很近很实在的东西,数据作用很大很重要。但是大不到“杀手锏”。 。。很赞同楼主品牌的论述,文化加数字运营是电商成功最快途径 路人甲

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  • 大麦
    大麦 管理员

    总算有点干货可供学习了

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  • aileen
    aileen 管理员

    一切的迷茫和悸动都是因为欲望太丰富而现实太骨感。真喜欢这句话~~

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  • miralong
    miralong 管理员

    看来我只能是收藏派了···

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  • dfzj
    dfzj 管理员

    干活与水货的本质区别就在于我们是不是能从中学到一些实实在在的东西!

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