這幾年，幾家電商的價(jià)格戰(zhàn)打得不亦樂乎，繼去年的“雙 11 大促”和“6·18 狂歡節(jié)”之后，電商之間以價(jià)格為主要訴求的大規(guī)模促銷層出不窮，幾乎要把所有能夠用來造勢的節(jié)日都用上了。而消費(fèi)者們作為這場游戲中的弱者，不斷地被這些真假價(jià)格戰(zhàn)挑逗著和引導(dǎo)著。然而，在當(dāng)今的商場上，還有另外一類企業(yè)不是通過簡單粗暴的價(jià)格戰(zhàn)，而是通過對數(shù)據(jù)的充分使用和挖掘而在商戰(zhàn)中獲勝的。
最典型的當(dāng)屬全球電子商務(wù)的創(chuàng)始者亞馬遜（Amazon.com）了，從 1995 年首創(chuàng)網(wǎng)上售書開始，亞馬遜以迅雷不及掩耳之勢，徹底顛覆了從圖書行業(yè)開始的很多行業(yè)的市場規(guī)則及競爭關(guān)系，10 年之內(nèi)把很多像 Borders 以及 Barnes and Noble 這樣的百年老店被逼到破產(chǎn)或?yàn)l臨破產(chǎn)。亞馬遜在利潤并不豐厚的圖書行業(yè)競爭中取勝的根本原因在于對數(shù)據(jù)的戰(zhàn)略性認(rèn)識(shí)和使用，在大家還都不太明白什么是電子商務(wù)時(shí)，亞馬遜已經(jīng)通過傳統(tǒng)門店無法比擬的互聯(lián)網(wǎng)手段，空前地獲取了極其豐富的用戶行為信息，并且進(jìn)行深度分析與挖掘。
何為“用戶行為信息”（User Behavior Information）呢？簡單地說，就是用戶在網(wǎng)站上發(fā)生的所有行為，如搜索、瀏覽、打分、點(diǎn)評(píng)、加入購物筐、取出購物筐、加入期待列表（Wish List）、購買、使用減價(jià)券和退貨等；甚至包括在第三方網(wǎng)站上的相關(guān)行為，如比價(jià)、看相關(guān)評(píng)測、參與討論、社交媒體上的交流、與好友互動(dòng)等。
和門店通常能收集到的購買、退貨、折扣、返券等和最終交易相關(guān)的信息相比，電子商務(wù)的突出特點(diǎn)就是可以收集到大量客戶在購買前的行為信息，而不是像門店收集到的是交易信息。
在電商領(lǐng)域中，用戶行為信息量之大令人難以想象，據(jù)專注于電商行業(yè)用戶行為分析的公司的不完全統(tǒng)計(jì)，一個(gè)用戶在選擇一個(gè)產(chǎn)品之前，平均要瀏覽 5 個(gè)網(wǎng)站、36 個(gè)頁面，在社會(huì)化媒體和搜索引擎上的交互行為也多達(dá)數(shù)十次。如果把所有可以采集的數(shù)據(jù)整合并進(jìn)行衍生，一個(gè)用戶的購買可能會(huì)受數(shù)千個(gè)行為維度的影響。對于一個(gè)一天 PU 近百萬的中型電商上，這代表著一天近 1TB 的活躍數(shù)據(jù)。而放到整個(gè)中國電商的角度來看，更意味著每天高達(dá)數(shù)千 TB 的活躍數(shù)據(jù)。
正是這些購買前的行為信息，可以深度地反映出潛在客戶的購買心理和購買意向。例如，客戶 A 連續(xù)瀏覽了 5 款電視機(jī)，其中 4 款來自國內(nèi)品牌 S，1 款來自國外品牌 T；4 款為 LED 技術(shù)，1 款為 LCD 技術(shù)；5 款的價(jià)格分別為 4599 元、5199 元、5499 元、5999 元、7999 元；這些行為某種程度上反映了客戶 A 對品牌認(rèn)可度及傾向性，如偏向國產(chǎn)品牌、中等價(jià)位的 LED 電視。而客戶 B 連續(xù)瀏覽了 6 款電視機(jī)，其中 2 款是國外品牌 T，2 款是另一國外品牌 V，2 款是國產(chǎn)品牌 S；4 款為 LED 技術(shù)，2 款為 LCD 技術(shù)；6 款的價(jià)格分別為 5999 元、7999 元、8300 元、9200 元、9999 元、11050 元；類似地，這些行為某種程度上反映了客戶 B 對品牌認(rèn)可度及傾向性，如偏向進(jìn)口品牌、高價(jià)位的 LED 電視等。
亞馬遜通過對這些行為信息的分析和理解，制定對客戶的貼心服務(wù)及個(gè)性化推薦。例如：當(dāng)客戶瀏覽了多款電視機(jī)而沒有做購買的行為時(shí)，在一定的周期內(nèi)，把適合客戶的品牌、價(jià)位和類型的另一款電視機(jī)促銷的信息通過電子郵件主動(dòng)發(fā)送給客戶；再例如，當(dāng)客戶再一次回到網(wǎng)站，對電冰箱進(jìn)行瀏覽行為時(shí)，可以在網(wǎng)頁上給客戶 A 推薦國產(chǎn)中等價(jià)位的冰箱，而對客戶 B 推薦進(jìn)口高檔價(jià)位的商品。
這樣的個(gè)性化推薦服務(wù)往往會(huì)起到非常好的效果，不僅可以提高客戶購買的意愿，縮短購買的路徑和時(shí)間，通常還可以在比較恰當(dāng)?shù)臅r(shí)機(jī)捕獲客戶的最佳購買沖動(dòng)，也降低了傳統(tǒng)的營銷方式對客戶的無端騷擾，還能提高用戶體驗(yàn)，是一個(gè)一舉多得的好手段。
縱觀國內(nèi)外成功的電商企業(yè)，對用戶行為信息的分析和使用，無不在這個(gè)兵家必爭之地做大量投入。他們對數(shù)據(jù)戰(zhàn)略性的高度認(rèn)識(shí)和使用，非常值得國內(nèi)的電商學(xué)習(xí)和借鑒。