【亿邦原创】4月16日消息，2013年，食品电商迅速走红，以顺丰优选、本来生活网等为代表的新晋电商成为这一垂直领域的典型代表；同时，不少传统食品品牌分享电商蛋糕的愿望已越来越迫切。
但对于刚刚触碰线上的企业而言，如何运用技术手段赢得客户、管理客户，这些后来者却有着别样的思考。
一位生鲜食品电商副总裁指出，食品电商作为新生力量，在体量尚小的阶段，不同企业之间进行用户数据分享和交换尤为重要，对于精准的获取用户也更加有效。
传统食品电商数据封闭
相比传统领域庞大的数据库而言，电商企业非但微不足道，甚至难以撬动已有的线下客户资源。
一位线下知名食品品牌电商负责人在“思路网（
www.siilu.com）举办的第四期企业电子商务思路对接会——食品电商”中指出，虽然集团近几年来积累了数十万的用户基础量，但由于没有做二次开发，其用户数据并不能为电商所用。
“很多公司都把后台软件视作财务统计、报表的工具，而没有真正将其利用起来。这样的系统只能维护，再开发十分有限。”该电商负责人坦言，虽然公司使用了某国内传统知名厂商的软件，但在对接电商应用时却显得步履沉重。
另一部分食品品牌则在传统和电商业务采用了差异化的系统，造成彼此数据只能通过人工转换，效率低下。
在亿邦动力网接触的众多食品电商企业看来，多数传统品牌商对待管理系统和数据的态度均比较死板。电商部门虽然在尝试变革和创新，但在与企业沟通开放用户数据时，却屡遭闭门羹。
“传统企业对于信息管控非常严格，不轻易对外开放，即使是对同为企业内部的电商部门，也同样封闭。”该电商人士坦言，由于公司与电商业务间始终没有互联，只能被迫积累自己的用户数据。
据亿邦动力网了解，食品电商部门通常会通过各种活动，如积分兑换等形式，去抓核心客户，从而将集团的大数据库资导入到电商的小数据库中。
但由于部分企业在传统业务上马多套系统，致使电商部门即使能够获取用户数据，也仅仅是零敲碎打，难成体系。
“尤其是在跟分销商（经销商）拿数据时，会触动线下的利益。而跟大电商平台谈活动，一不小心，数据非但无法转换过来，反倒容易把自己的数据导入给平台方。”上述电商负责人表示，此前和北京某大型电商平台洽谈时，就曾有过这样的遭遇。
门户做食品电商有数据无用户
相比传统食品行业闭门造车，互联网公司开辟电商业务则更具开放色彩，但令其困扰的则是难以挖掘到匹配的用户。
“我们不缺用户，但是如何精准抓到终端用户是个问题。”某门户网站员工向亿邦动力网透露，公司为了更好地实现流量变现，已开始通过电商渠道绑定中高端网购人群，并于近期上线了保健品电商平台。
该人士指出，公司成立了大数据研发部门，依靠门户平台，对各个频道去做用户数据挖掘；同时，借助广告投放系统，可以将数据定位到省市区县的用户。这些数据会定期提醒电商部门，针对某些分析过的用户浏览习惯、行为轨迹进行营销，但效果并不尽如人意。
“保健品用户的特质是，相信它（效果）的人非常信，不信的人则很难将其转化，因此，虽然我们网站上有大量的用户数据，但某些产品却不能实现精准营销。”据该人士介绍，为了推广某国内主打健身系保健品牌，特别针对网站体育频道的人群进行投放，结果却是体育频道的受众反而不喜欢运动。
“再比如，很多人一位减肥产品女性用户会很多，但经过这一阶段的运营数据来看，实际上超过30%或40%都是男性用户。”
该电商人士介绍，目前，公司为了过滤用户通过两个主线：一是根据其购买频率、客单价、所在区域、感兴趣的产品等进行跟踪；另一种则是依靠客服，判断客户是否可以被营销。
但问题在于，更善于前端市场的互联网公司，在售后客服方面难以支撑人海战术，用户关怀上难以全程覆盖。
数据云分享或成趋势
显然，对于那些拥有庞大数据和实力雄厚的企业而言，用户营销并非艰难挑战。其核心在于获取会员的成色，以及服务质量能否匹配。
亿邦动力网了解到，区别于3C、服装等较为成熟且大众的品类而言，食品电商更希望将自身定位为精致生活的代言人，其瞄准的客户群体也多为白领等中产阶层。
以顺丰优选为例，其7000多个SKU中，80%以上均为进口产品，并采用产地直采的模式，全程冷链供应。这对于多数电商而言是具有绝对门槛高度的。
“面对这样的人群，如何稳定住客户至关重要。我们要关注用户流失和沉睡背后的原因，而不是贸然利用系统做用户营销。”某生鲜食品B2C负责人直言，只有在会员管理上，提供客户“蹦一蹦”就可企及的服务级别，才能获取真正懂得“尊贵”的用户。而搞低价促销、无偿优惠等活动，只会造成流量高峰后客户迅速流失的虚假繁荣。
该人士还指出，鉴于目前国内食品电商均处在起步阶段，量级尚小，所获取的用户数据也十分有限，亟须加强企业与企业之间的数据开放与交换。
“单独一个公司的数据是不能把所有用户行为分析清楚的，与其独享，不如把小数据开放，拿出去交换。把没有精力去做、边缘接口的数据都外包，只留下核心的自己研发。”该人士还向亿邦动力网表示，用户资源虽然宝贵，但仅通过历史数据来预测销售显然存在局限性，而假设可以通过别人的历史数据来预测自身未来阶段的行为，则可以把各个数据孤岛进行关联。
“以亚马逊为例，它可以做到根据验孕棒、防辐射服的购买数据，去制定奶粉营销计划，这些数据分析显然是各业务线的交织、共享下完成的。”
当然，对于用户数据交换和分享，不少电商平台仍存有顾虑。一位乳制品电商负责人坦言，数据合作的对象一定要有背书，以规避破坏性创新者用“垃圾数据”交换别人的高质量数据。另一方面，在数据的对接上，要依靠一定的技术手段，且总量够大，如果仅是单纯两个数据孤岛之间的简单交换，发挥的效力仍然有限。
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文章来源：亿邦动力网
