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阿里巴巴悄然上线“余额宝”存款业务，存款利率是银行的近十倍。在电商资本时代，网络金融能否造就 商业新秩序？
在淘宝、亚马逊等购物网站刚刚出现，当人们还在探讨这种模式的合理性与优劣时，淘宝仿佛瞬间膨胀，达到了每天近亿元的营业额；就在普通人准备把淘宝作为第二职业的时候，天猫的推出大幅增加了电商的信度，挤压了个体商户的生存空间；而就在人们探讨电商自建物流的时候，各大网商已经开始酝酿进入资本运营的领域。“唯 一不变的是变化本身”，用斯宾塞·约翰逊的这句话来形容今天的商业模式再合适不过了。
电商转型金融
商业的本质就是合理牟利，合理牟利是建立在商家对资源的整合与买卖双方自愿的原则下进行的。商业首先在于对资源的流通与整合，通过资源的流通来扩大和满足人们的需求，而当世界建立了稳定的社会、商业、金融秩序之后，通过金融自身的操作即可产生利润的前提下，进入资本运营时代是完全符合商业自身的逻辑的。
1990年，美国营销专家罗伯特·劳特朋教授提出了4C理论，它以消费者需求为导向，重新设定了市场营销组合的四个基本要素，即消费者（Consumer）、成本（Cost）、便利（Convenience）和沟通（Communication）。但在当时来看，实现这个理论缺少一个低成本的切入点，如果要降低总顾客成本，在现实的运作中，是很难实现的，比如，在地理商业中心成立一个大型商超，有大规模的停车场，免费的停车位，良好的商品质量和服务，那么还要保持低廉的价格就是很难的。
直到互联网的全民化，PC成为普通家电，物流企业充分发展，电子商务自然而然地成为整合传统资源的一个新模式，电商充分体现和实践了营销的4C理论，同样是对于资源的整合，是商业逻辑中的优胜劣汰。当普通消费者为自己的钱表示担忧的时候，一个可靠的支付平台成为数亿网民的共同选择，2012年仅淘宝就有1万亿元的成交额，平均到每天有23.4亿元的现金流，按照7天的账期来计算，若按千分之一的利息算，每天就有234万元的收入，当然这样巨额的现金能够产生的利益不仅如此，也不能这么简单地计算。
从电商的平台来看，从C2C到B2C，电商的利润率并不高，因为巨大的成交额实际上与电商的关系并不大，电商无非是一个大型的MALL，它的赢利模式与存在千年的农贸市场、商场没有很大的差别，无非就是一个虚拟的大市场，电商充当的是市场管理员的角色。但就是因为有了支付平台和2011年5月18日开始央行颁发的若干批第三方支付牌照，促进了电商的金融化转型，电商从管理员的性质拥有了银行的雏形。
网络金融能否建立商业新秩序
电商资本化的讨论已经进入了经济学家和制度制定者的视野，从腾讯推出Q币，并且保持对人民币1∶1的汇率之后，就有人提出其可能成为洗钱的工具，网络游戏成为吸金快手之后，虚拟财产在社会、法律等多个层面被探讨，就是因为网络创造的虚拟货币，在某些领域、某些时间段已经具备了货币的基本属性，具备了货币的功能，成为一个深切影响全社会货币体系的问题，本文无法详尽和深入探讨，下面仅从电商模式的角度来看待这个问题。
逻辑一：内部流动
由于网络具有强大的集成功能，有人为电商勾画了一个资本模式，事实上中国最大的电商企业淘宝已经开始了相关运作。因为淘宝上几乎可以购买到全部的生活用品，满足几乎所有的日常需求，因此淘宝可以进行一个内部的资本运营。
实际上目前货币已经数字化，所以不必要再创造一个虚拟货币。淘宝集中了巨额的现金流之后，已经开始将其凝固在自身的支付工具中，成为数字符号，但是实际上，资金已经可以成为自由流动的资金，而其中最关键的是淘宝自身的信用体系，通过对卖家的账目以及信用评级，为卖家提供带息的短期小额贷款，因为是纯信用抵押，所以被称作是全球最具效率的商业银行模式。
这样一来，电商可以在自身的内部进行资本的流动，通过自身流动即可以进行放大，而放大的部分就可以成为电商新的利润点。
逻辑二：外部扩张
资本具有扩张性，可能不会安于仅在电商平台内部流动。那么电商就会成立独立核算的金融企业，将自身掌握的资金贷款给自身的卖家或者买家之外的其他经济体或者个体。就像现在汽车金融公司将卖车款重新贷款给需要分期付款的新买家。
这就是电商掌握的资本向外扩张的一个基本模式，一旦在法律和制度上放开，电商通过成立金融公司或者信贷公司，就可以达成资本的扩张。电商就可能进一步地通过向买卖双方提供成本低廉的资源交易平台，来实现行业内部以及与传统行业的竞争优势，这是模式上的优势，就像沃尔玛与农贸市场之间的差别，这是商业模式的一次进化。
逻辑三：方向选择
不论是内部还是外部，不论是平台还是金融或者实体，电商都面临一个方向的选择。这里存在一个平衡点，这个平衡点在哪里？电商要保障现金流的充足不断，就必须保证平台上交易的持续进行。因此，电商在公司结构上，在人力资源的平衡上，在内部利益的分配上，都要认清并且平衡一个问题：哪一个事业部是利润存在的本源但是不直接产生利润，哪一个事业部是利润的产生点但仅仅是赢利的工具。
站在一个宏观的角度看，电商占据社会消费总额的比例会逐渐提高，仅淘宝未来的目标就是10万亿级别的消费额。那么由此产生的流动资本也是一个重量级的，退一步讲，获得了金融牌照的电商也不会成为吸纳存款的传统银行，而是可能会选择预存消费款的金融运作模式。那么金融就会选择资本控制的方向，存在方向就存在对方向的选择，以淘宝侧重天猫的案例为主，未来是否会选择纯粹的资本运作还是投资实体，还要看当时的经济形势。
第三个选择就是现有的传统企业如何选择。目前，国美、苏宁已经开始网络化，而很多生产商也开始网络化，他们或者选择进入现有的平台，或者自建网络平台。这中间存在一个权力的博弈，这个博弈的资本就是看谁的影响力更大。在这其中，现存的金融企业也面临一个选择，这个选择就关乎电商金融与传统金融的竞争与融合。 网络金融的未来之路
对前文进行一个归纳：（1）电商为何要争霸金融王国？（2）电商金融未来发展的业态和形式怎样？
回答一：电商的成功源于免费平台的提供，一旦低交易成本的优势不再，那么电商与传统商场竞争的优势将不复存在。但是电商的优势在于巨大的客户流与现金流，而不利用巨大的现金流带来的优势是不理性的，所以资本运营必然成为电商新的利润增长点。当然，大型的零售商都进行过这样的运作，无可厚非。
回答二：电商金融的业态选择是多元的。首先，它可以在内部为买卖双方提供信贷服务；其次，电商可以利用成立独立的金融企业，参与到传统金融中去。
那么电商金融会对现实金融格局产生革命性的影响吗？答案是否定的。因为目前所有消费者的货币持有还是在传统金融机构体系下运行的，甚至电商的支付平台也是建立在与传统银行的合作下达成的。除非电商自建新的金融体系，建立实体银行，发行自己的银行卡。
日前，传统银行已经展开了与电商的合作。他们推出的“支付宝卡通”是支付宝与工、建、招等36家银行联合推出的一项网上支付服务。开通“支付宝卡通”就可直接在网上付款，不再需要开通网上银行，同时还享受支付宝提供的“先验货，再付款”的担保服务。一个账户可申请多个“支付宝卡通”，还可以在支付宝网站上查询银行卡中的余额。建行的支付宝卡、邮政的淘宝绿卡等就是此类产品。
电商金融的业态和形式一定是与逐渐网络化的银行互相合作的。通过借力银行为自己的资金寻找出口，获取利润——这当然也是金融监管部门乐于看到的。而这种借力也可以是多元化的，比如传统银行利用网络支付平台，将其作为自己的网络金融工具，扩展支付宝等第三方支付工具的功能，在网络平台进行现有理财产品的交易；电商金融则可以通过现存的传统金融机构的现实网点，成立自己的线下机构。
综上所述，电商的金融化是必不可少的，电商金融未来的发展方向还不能有一个定论。但是可以肯定，金融网络化一定会对全世界的货币体系甚至金融体系产生影响，实物货币的消失只是时间的问题，“点卡”可能会成为未来的世界货币也说不定。
（编辑：寇尚伟 swei226@163.com）
解码大数据
通过互联网点击流，商家可跟踪个体用户的行为，更新其偏好，掌握其详细资料信息，甚至实时模仿其可能的消费行为。大数据好用，然而要“用好”也并非易事。
文 | 岳凌霄
大数据（big data），或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
大数据的营销价值
大数据既然是这样一个庞然大物，那么它对于我们网络营销的价值有哪些呢？
首先，对营销决策数据可以进行更好的优化。包括沃尔玛、家乐福、麦当劳等知名企业的一些主要门店均安装了收集数据的装置，用于跟踪客户互动、店内客流以及商品销售情况。工作人员可以对库存变化、店内产品陈列设计以及顾问意见等对用户体验和销售额的影响建立模型。然后将这些数据与交易记录结合起来，并利用大数据工具展开分析，从而在销售哪些商品、货位如何摆放以及何时调整售价上给出意见，此类方法已经帮助企业减少了17%的存货（官方数据），同时增加了高利润率自有品牌商品的销售比例。
其次，实现点对点智能广告模式。对于广告主来说，现在广告投放的核心问题在于：如何从海量数据中找到目标受众，并投放相应的广告信息，来提升销售额从而提升投入产出比。通过互联网点击流，可跟踪个体用户的行为，更新其偏好，掌握其详细资料信息，并有可能实时模仿其可能的行为，让点对点的RTB（实时竞价广告）成为可能。
为什么RTB能实现精准的投放？我们来假设这样一个场景：一个我们的潜在客户在浏览某网页面，某网会向广告交易平台（Ad Exchange）请求广告。交易平台向所有需求端平台（DSP）发出公告：“现在某网有访客，你们谁要向他发广告？”这时，DSP请求大数据管理平台（DMP）帮助分析这位访客情况：男人女人？年龄多大？消费能力如何？哪里的用户？是否喜欢名牌？这些信息会与我们事先做好的定位设置进行匹配，并根据匹配结果进行出价。广告交易平台为出价高的DSP匹配相关广告代码，并最终作出广告。这个处理时间是很短的，用户看到广告后会发出这样的感叹：“哦，这不就是我想要的产品吗！”
当然，现在广告平台的大数据应用还不完美。比如朋友们是不是遇到过这样的问题：我刚买完一条牛仔裤，当我再登录优酷、新浪微博，甚至淘宝网首页的时候展示给我的都是牛仔裤。因现在技术还不完善，广告平台并不知道我们已经消费。当然这一切还有很大的优化空间。例如增加这样的考虑：此用户会多久买一件衣服，距离他上一次购买衣服已经多久了，今天他是不是要出手；此用户最近会不会参加某些社交活动，活动中需要什么样的服装，他的衣橱中是否有这样一件衣服……这一切都会成为现实。
数据带来的困惑
大数据的价值让人震惊，但是利用过程中也会遇到很多的困扰。
1.数据去哪里获取。作为中小企业，手里的数据应该仅有客户的交易信息，而这些信息还远远不够，其他更多样、更详细的信息去哪里获取？
2.数据获取后，大量的数据如何存储？云存储虽然提出多年，但是一个符合大数据要求的产品现在还没露出水面。
3.数据很复杂多样，与传统数据完全不同，我们如何分析数据指导营销？一个普通网民的互联网属性就会有成千上万，如何合理地组合属性，做出决策不是件简单的事。
4.人才的匮乏。现在大数据需要大量的技术人才和业务人才。作为大数据才刚刚开始的国内环境，如何寻找、聘请到这些人才？
这样的问题大家现在应该都遇到了，如何解决这些问题呢？其实我们可以利用已经较成熟的一些平台帮我们解决问题。例如淘宝的钻石展位，例如一些已经较成熟的基于大数据的RTB投放平台。 利用好这些工具，暂时就不必再为如何获取数据、分析数据而苦恼，你要做的是确定自己的目标用户群后利用这些工具完成营销活动。
表1是利用了部分大数据的淘宝指数中搜索“啤酒”的一张图。我们可以很明显地看到，从2013年5月开始啤酒的搜索指数直线上升，但是成交指数并没有像搜索指数那样明显上涨。
分析原因如下：
1.啤酒电商才刚刚开始，大家的印象中这么沉重的东西，网上卖不靠谱。
2.我只是来看看，等想喝的时候再来买。
3.我只是来查查网上啤酒的价格。网上也没便宜多少，还是门口超市买点吧。
以上几种原因，是我们经过对我们的部分用户调查得出的结果。当然，如果能有淘宝更多大数据工具的支持就更好了，我们会得出更精准的结论。而通过大数据，现在能看到的是，啤酒这个市场还有很大的机会。淘宝指数虽然现在无法告诉我们的用户是谁，但已经帮我们细化了人群。
阿里贷款的成功就是运用大数据的典型案例。无须抵押，无须担保，从申请贷款到放款，可能仅需要24小时不到的时间。在用户提交申请后，阿里贷款便会综合评价申请人的资信状况、授信风险和信用需求等因素后核定授信额度，当然这些资信状况等早就被阿里贷款拿到，这就是大数据的应用。
如何运用大数据
大数据是把双刃剑，用好了可以让企业营销更加精准，反之也会带来意想不到的恶果。大数据的使用不妨从以下几点开始。
产品推荐
登录亚马逊首页，呈现在我们眼前的不是疯狂的促销，也不是全网最低，而是你真正需要的东西，哪怕你从来没有登录过亚马逊一次，并且你会看到给你推荐的产品是你没有购买过的。登录京东，我浏览运动鞋，并且下单付款。隔日再登录时，推荐给我的还是运动鞋。这两种用户体验，你更喜欢哪种？
亚马逊平台的推荐考虑了用户在本平台的浏览路径、历史相似人群浏览路径、用户在其他平台的浏览习惯、关注的产品等来进行个性化推荐。
而京东平台仅关注了用户购买过产品的相关产品，并未考虑用户的消费水平、是否关注品牌，以及其他平台的浏览习惯。
EDM的发送
1.对客户进行多维度细分。以用户的地域、性别、年龄等进行分析，把所有的团购信息进行标签化处理，根据上一次购买商品的标签情况进行筛选推荐。
2.对为客户过去发送的邮件是否有点击、是否有购买和购买的产品价值进行统计，根据反馈情况来筛选优质用户及其他等级用户。
3.对用户历史购买记录进行统计个性化处理，是爱折扣还是爱价格、是爱娱乐还是爱美食等进行分类，推荐时进行筛选。
4.商品黑名单。在网站的商品属性中加一个“黑名单”属性，一旦用户将某产品加入黑名单，将不再为用户展示同类型产品，EDM更不能再推荐。
客户跟踪分析
这一点，我直接讲一个个人亲身体验的例子。我打算十一长假去西藏或丽江旅游，便去各种旅游网站上找找攻略、查查车票，当然也会在一些论坛中与去过的驴友讨论那边的情况。
没过几天，我的邮箱中便有了很多旅游网站发来的邮件。某程：就是网站的普通团购信息，还会夹杂国外旅游情况。某网：西藏旅游报团折扣价。驴某某：西藏旅游的各种知识，丽江旅游的各种知识。甚至我还发现邮件中有提到10月丽江和西藏的气候等信息，不知是大数据真的利用得那么完美，还是只是一个巧合。在邮件的最后推荐给我和丽江较相似的古镇周边游：西塘、乌镇的折扣信息。
我想驴某某的大数据应用，至少在这几个网站中要比其他两家要好。驴某某正是因为跟踪了我在网站中的浏览路径，知道了我想去西藏、丽江。也分析到了我在十一这一个假期只能去一个地方的纠结，帮我分析两地的利弊。同时也了解到了我在杭州，周边有西塘、乌镇这样的古镇，可以让我尽快消费。
我们在跟踪用户浏览路径时可以分析出此用户是有直接产品目标的用户，还是在店铺内多个产品之间对比、纠结后再购买的用户。如果是后者，那我们就将店铺内高毛利产品专属折扣给他。另外，跟踪用户的路径更重要的意义是可以根据数据分析出店铺现在的架构是否合理、是否存在死胡同等。在新功能或新按钮上线前，抽取少量用户进行跟踪分析来决定新产品能否上线，这样就避免了项目经理或者CEO依据个人经验拍脑袋决定造成的损失。
总而言之，大数据的应用才刚刚开始，国内的技术还远未成熟。合理化、细致化地去应用，它会为企业的网络营销带来意想不到的价值。
（编辑：寇尚伟 swei226@163.com）
在淘宝、亚马逊等购物网站刚刚出现，当人们还在探讨这种模式的合理性与优劣时，淘宝仿佛瞬间膨胀，达到了每天近亿元的营业额；就在普通人准备把淘宝作为第二职业的时候，天猫的推出大幅增加了电商的信度，挤压了个体商户的生存空间；而就在人们探讨电商自建物流的时候，各大网商已经开始酝酿进入资本运营的领域。“唯 一不变的是变化本身”，用斯宾塞·约翰逊的这句话来形容今天的商业模式再合适不过了。
电商转型金融
商业的本质就是合理牟利，合理牟利是建立在商家对资源的整合与买卖双方自愿的原则下进行的。商业首先在于对资源的流通与整合，通过资源的流通来扩大和满足人们的需求，而当世界建立了稳定的社会、商业、金融秩序之后，通过金融自身的操作即可产生利润的前提下，进入资本运营时代是完全符合商业自身的逻辑的。
1990年，美国营销专家罗伯特·劳特朋教授提出了4C理论，它以消费者需求为导向，重新设定了市场营销组合的四个基本要素，即消费者（Consumer）、成本（Cost）、便利（Convenience）和沟通（Communication）。但在当时来看，实现这个理论缺少一个低成本的切入点，如果要降低总顾客成本，在现实的运作中，是很难实现的，比如，在地理商业中心成立一个大型商超，有大规模的停车场，免费的停车位，良好的商品质量和服务，那么还要保持低廉的价格就是很难的。
直到互联网的全民化，PC成为普通家电，物流企业充分发展，电子商务自然而然地成为整合传统资源的一个新模式，电商充分体现和实践了营销的4C理论，同样是对于资源的整合，是商业逻辑中的优胜劣汰。当普通消费者为自己的钱表示担忧的时候，一个可靠的支付平台成为数亿网民的共同选择，2012年仅淘宝就有1万亿元的成交额，平均到每天有23.4亿元的现金流，按照7天的账期来计算，若按千分之一的利息算，每天就有234万元的收入，当然这样巨额的现金能够产生的利益不仅如此，也不能这么简单地计算。
从电商的平台来看，从C2C到B2C，电商的利润率并不高，因为巨大的成交额实际上与电商的关系并不大，电商无非是一个大型的MALL，它的赢利模式与存在千年的农贸市场、商场没有很大的差别，无非就是一个虚拟的大市场，电商充当的是市场管理员的角色。但就是因为有了支付平台和2011年5月18日开始央行颁发的若干批第三方支付牌照，促进了电商的金融化转型，电商从管理员的性质拥有了银行的雏形。
网络金融能否建立商业新秩序
电商资本化的讨论已经进入了经济学家和制度制定者的视野，从腾讯推出Q币，并且保持对人民币1∶1的汇率之后，就有人提出其可能成为洗钱的工具，网络游戏成为吸金快手之后，虚拟财产在社会、法律等多个层面被探讨，就是因为网络创造的虚拟货币，在某些领域、某些时间段已经具备了货币的基本属性，具备了货币的功能，成为一个深切影响全社会货币体系的问题，本文无法详尽和深入探讨，下面仅从电商模式的角度来看待这个问题。
逻辑一：内部流动
由于网络具有强大的集成功能，有人为电商勾画了一个资本模式，事实上中国最大的电商企业淘宝已经开始了相关运作。因为淘宝上几乎可以购买到全部的生活用品，满足几乎所有的日常需求，因此淘宝可以进行一个内部的资本运营。
实际上目前货币已经数字化，所以不必要再创造一个虚拟货币。淘宝集中了巨额的现金流之后，已经开始将其凝固在自身的支付工具中，成为数字符号，但是实际上，资金已经可以成为自由流动的资金，而其中最关键的是淘宝自身的信用体系，通过对卖家的账目以及信用评级，为卖家提供带息的短期小额贷款，因为是纯信用抵押，所以被称作是全球最具效率的商业银行模式。
这样一来，电商可以在自身的内部进行资本的流动，通过自身流动即可以进行放大，而放大的部分就可以成为电商新的利润点。
逻辑二：外部扩张
资本具有扩张性，可能不会安于仅在电商平台内部流动。那么电商就会成立独立核算的金融企业，将自身掌握的资金贷款给自身的卖家或者买家之外的其他经济体或者个体。就像现在汽车金融公司将卖车款重新贷款给需要分期付款的新买家。
这就是电商掌握的资本向外扩张的一个基本模式，一旦在法律和制度上放开，电商通过成立金融公司或者信贷公司，就可以达成资本的扩张。电商就可能进一步地通过向买卖双方提供成本低廉的资源交易平台，来实现行业内部以及与传统行业的竞争优势，这是模式上的优势，就像沃尔玛与农贸市场之间的差别，这是商业模式的一次进化。
逻辑三：方向选择
不论是内部还是外部，不论是平台还是金融或者实体，电商都面临一个方向的选择。这里存在一个平衡点，这个平衡点在哪里？电商要保障现金流的充足不断，就必须保证平台上交易的持续进行。因此，电商在公司结构上，在人力资源的平衡上，在内部利益的分配上，都要认清并且平衡一个问题：哪一个事业部是利润存在的本源但是不直接产生利润，哪一个事业部是利润的产生点但仅仅是赢利的工具。
站在一个宏观的角度看，电商占据社会消费总额的比例会逐渐提高，仅淘宝未来的目标就是10万亿级别的消费额。那么由此产生的流动资本也是一个重量级的，退一步讲，获得了金融牌照的电商也不会成为吸纳存款的传统银行，而是可能会选择预存消费款的金融运作模式。那么金融就会选择资本控制的方向，存在方向就存在对方向的选择，以淘宝侧重天猫的案例为主，未来是否会选择纯粹的资本运作还是投资实体，还要看当时的经济形势。
第三个选择就是现有的传统企业如何选择。目前，国美、苏宁已经开始网络化，而很多生产商也开始网络化，他们或者选择进入现有的平台，或者自建网络平台。这中间存在一个权力的博弈，这个博弈的资本就是看谁的影响力更大。在这其中，现存的金融企业也面临一个选择，这个选择就关乎电商金融与传统金融的竞争与融合。 网络金融的未来之路
对前文进行一个归纳：（1）电商为何要争霸金融王国？（2）电商金融未来发展的业态和形式怎样？
回答一：电商的成功源于免费平台的提供，一旦低交易成本的优势不再，那么电商与传统商场竞争的优势将不复存在。但是电商的优势在于巨大的客户流与现金流，而不利用巨大的现金流带来的优势是不理性的，所以资本运营必然成为电商新的利润增长点。当然，大型的零售商都进行过这样的运作，无可厚非。
回答二：电商金融的业态选择是多元的。首先，它可以在内部为买卖双方提供信贷服务；其次，电商可以利用成立独立的金融企业，参与到传统金融中去。
那么电商金融会对现实金融格局产生革命性的影响吗？答案是否定的。因为目前所有消费者的货币持有还是在传统金融机构体系下运行的，甚至电商的支付平台也是建立在与传统银行的合作下达成的。除非电商自建新的金融体系，建立实体银行，发行自己的银行卡。
日前，传统银行已经展开了与电商的合作。他们推出的“支付宝卡通”是支付宝与工、建、招等36家银行联合推出的一项网上支付服务。开通“支付宝卡通”就可直接在网上付款，不再需要开通网上银行，同时还享受支付宝提供的“先验货，再付款”的担保服务。一个账户可申请多个“支付宝卡通”，还可以在支付宝网站上查询银行卡中的余额。建行的支付宝卡、邮政的淘宝绿卡等就是此类产品。
电商金融的业态和形式一定是与逐渐网络化的银行互相合作的。通过借力银行为自己的资金寻找出口，获取利润——这当然也是金融监管部门乐于看到的。而这种借力也可以是多元化的，比如传统银行利用网络支付平台，将其作为自己的网络金融工具，扩展支付宝等第三方支付工具的功能，在网络平台进行现有理财产品的交易；电商金融则可以通过现存的传统金融机构的现实网点，成立自己的线下机构。
综上所述，电商的金融化是必不可少的，电商金融未来的发展方向还不能有一个定论。但是可以肯定，金融网络化一定会对全世界的货币体系甚至金融体系产生影响，实物货币的消失只是时间的问题，“点卡”可能会成为未来的世界货币也说不定。
（编辑：寇尚伟 swei226@163.com）
解码大数据
通过互联网点击流，商家可跟踪个体用户的行为，更新其偏好，掌握其详细资料信息，甚至实时模仿其可能的消费行为。大数据好用，然而要“用好”也并非易事。
文 | 岳凌霄
大数据（big data），或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
大数据的营销价值
大数据既然是这样一个庞然大物，那么它对于我们网络营销的价值有哪些呢？
首先，对营销决策数据可以进行更好的优化。包括沃尔玛、家乐福、麦当劳等知名企业的一些主要门店均安装了收集数据的装置，用于跟踪客户互动、店内客流以及商品销售情况。工作人员可以对库存变化、店内产品陈列设计以及顾问意见等对用户体验和销售额的影响建立模型。然后将这些数据与交易记录结合起来，并利用大数据工具展开分析，从而在销售哪些商品、货位如何摆放以及何时调整售价上给出意见，此类方法已经帮助企业减少了17%的存货（官方数据），同时增加了高利润率自有品牌商品的销售比例。
其次，实现点对点智能广告模式。对于广告主来说，现在广告投放的核心问题在于：如何从海量数据中找到目标受众，并投放相应的广告信息，来提升销售额从而提升投入产出比。通过互联网点击流，可跟踪个体用户的行为，更新其偏好，掌握其详细资料信息，并有可能实时模仿其可能的行为，让点对点的RTB（实时竞价广告）成为可能。
为什么RTB能实现精准的投放？我们来假设这样一个场景：一个我们的潜在客户在浏览某网页面，某网会向广告交易平台（Ad Exchange）请求广告。交易平台向所有需求端平台（DSP）发出公告：“现在某网有访客，你们谁要向他发广告？”这时，DSP请求大数据管理平台（DMP）帮助分析这位访客情况：男人女人？年龄多大？消费能力如何？哪里的用户？是否喜欢名牌？这些信息会与我们事先做好的定位设置进行匹配，并根据匹配结果进行出价。广告交易平台为出价高的DSP匹配相关广告代码，并最终作出广告。这个处理时间是很短的，用户看到广告后会发出这样的感叹：“哦，这不就是我想要的产品吗！”
当然，现在广告平台的大数据应用还不完美。比如朋友们是不是遇到过这样的问题：我刚买完一条牛仔裤，当我再登录优酷、新浪微博，甚至淘宝网首页的时候展示给我的都是牛仔裤。因现在技术还不完善，广告平台并不知道我们已经消费。当然这一切还有很大的优化空间。例如增加这样的考虑：此用户会多久买一件衣服，距离他上一次购买衣服已经多久了，今天他是不是要出手；此用户最近会不会参加某些社交活动，活动中需要什么样的服装，他的衣橱中是否有这样一件衣服……这一切都会成为现实。
数据带来的困惑
大数据的价值让人震惊，但是利用过程中也会遇到很多的困扰。
1.数据去哪里获取。作为中小企业，手里的数据应该仅有客户的交易信息，而这些信息还远远不够，其他更多样、更详细的信息去哪里获取？
2.数据获取后，大量的数据如何存储？云存储虽然提出多年，但是一个符合大数据要求的产品现在还没露出水面。
3.数据很复杂多样，与传统数据完全不同，我们如何分析数据指导营销？一个普通网民的互联网属性就会有成千上万，如何合理地组合属性，做出决策不是件简单的事。
4.人才的匮乏。现在大数据需要大量的技术人才和业务人才。作为大数据才刚刚开始的国内环境，如何寻找、聘请到这些人才？
这样的问题大家现在应该都遇到了，如何解决这些问题呢？其实我们可以利用已经较成熟的一些平台帮我们解决问题。例如淘宝的钻石展位，例如一些已经较成熟的基于大数据的RTB投放平台。 利用好这些工具，暂时就不必再为如何获取数据、分析数据而苦恼，你要做的是确定自己的目标用户群后利用这些工具完成营销活动。
表1是利用了部分大数据的淘宝指数中搜索“啤酒”的一张图。我们可以很明显地看到，从2013年5月开始啤酒的搜索指数直线上升，但是成交指数并没有像搜索指数那样明显上涨。
分析原因如下：
1.啤酒电商才刚刚开始，大家的印象中这么沉重的东西，网上卖不靠谱。
2.我只是来看看，等想喝的时候再来买。
3.我只是来查查网上啤酒的价格。网上也没便宜多少，还是门口超市买点吧。
以上几种原因，是我们经过对我们的部分用户调查得出的结果。当然，如果能有淘宝更多大数据工具的支持就更好了，我们会得出更精准的结论。而通过大数据，现在能看到的是，啤酒这个市场还有很大的机会。淘宝指数虽然现在无法告诉我们的用户是谁，但已经帮我们细化了人群。
阿里贷款的成功就是运用大数据的典型案例。无须抵押，无须担保，从申请贷款到放款，可能仅需要24小时不到的时间。在用户提交申请后，阿里贷款便会综合评价申请人的资信状况、授信风险和信用需求等因素后核定授信额度，当然这些资信状况等早就被阿里贷款拿到，这就是大数据的应用。
如何运用大数据
大数据是把双刃剑，用好了可以让企业营销更加精准，反之也会带来意想不到的恶果。大数据的使用不妨从以下几点开始。
产品推荐
登录亚马逊首页，呈现在我们眼前的不是疯狂的促销，也不是全网最低，而是你真正需要的东西，哪怕你从来没有登录过亚马逊一次，并且你会看到给你推荐的产品是你没有购买过的。登录京东，我浏览运动鞋，并且下单付款。隔日再登录时，推荐给我的还是运动鞋。这两种用户体验，你更喜欢哪种？
亚马逊平台的推荐考虑了用户在本平台的浏览路径、历史相似人群浏览路径、用户在其他平台的浏览习惯、关注的产品等来进行个性化推荐。
而京东平台仅关注了用户购买过产品的相关产品，并未考虑用户的消费水平、是否关注品牌，以及其他平台的浏览习惯。
EDM的发送
1.对客户进行多维度细分。以用户的地域、性别、年龄等进行分析，把所有的团购信息进行标签化处理，根据上一次购买商品的标签情况进行筛选推荐。
2.对为客户过去发送的邮件是否有点击、是否有购买和购买的产品价值进行统计，根据反馈情况来筛选优质用户及其他等级用户。
3.对用户历史购买记录进行统计个性化处理，是爱折扣还是爱价格、是爱娱乐还是爱美食等进行分类，推荐时进行筛选。
4.商品黑名单。在网站的商品属性中加一个“黑名单”属性，一旦用户将某产品加入黑名单，将不再为用户展示同类型产品，EDM更不能再推荐。
客户跟踪分析
这一点，我直接讲一个个人亲身体验的例子。我打算十一长假去西藏或丽江旅游，便去各种旅游网站上找找攻略、查查车票，当然也会在一些论坛中与去过的驴友讨论那边的情况。
没过几天，我的邮箱中便有了很多旅游网站发来的邮件。某程：就是网站的普通团购信息，还会夹杂国外旅游情况。某网：西藏旅游报团折扣价。驴某某：西藏旅游的各种知识，丽江旅游的各种知识。甚至我还发现邮件中有提到10月丽江和西藏的气候等信息，不知是大数据真的利用得那么完美，还是只是一个巧合。在邮件的最后推荐给我和丽江较相似的古镇周边游：西塘、乌镇的折扣信息。
我想驴某某的大数据应用，至少在这几个网站中要比其他两家要好。驴某某正是因为跟踪了我在网站中的浏览路径，知道了我想去西藏、丽江。也分析到了我在十一这一个假期只能去一个地方的纠结，帮我分析两地的利弊。同时也了解到了我在杭州，周边有西塘、乌镇这样的古镇，可以让我尽快消费。
我们在跟踪用户浏览路径时可以分析出此用户是有直接产品目标的用户，还是在店铺内多个产品之间对比、纠结后再购买的用户。如果是后者，那我们就将店铺内高毛利产品专属折扣给他。另外，跟踪用户的路径更重要的意义是可以根据数据分析出店铺现在的架构是否合理、是否存在死胡同等。在新功能或新按钮上线前，抽取少量用户进行跟踪分析来决定新产品能否上线，这样就避免了项目经理或者CEO依据个人经验拍脑袋决定造成的损失。
总而言之，大数据的应用才刚刚开始，国内的技术还远未成熟。合理化、细致化地去应用，它会为企业的网络营销带来意想不到的价值。
（编辑：寇尚伟 swei226@163.com）