在雙十一逐年增長的數據中，定價并不是唯一影響銷售的因素，完善的用戶體驗才是重中之重， 這涉及到店鋪運營、產品供應和促銷活動等方方面面。取得競爭優(yōu)勢的關鍵就在于理解各個環(huán)節(jié)如何協(xié)作，而這首先要從理解、運用數據開始。
促銷活動需要及時、準確的數據支持
ROI（投資回報率）決定了促銷活動的成敗。而要確定投資回報率，商家需要準確、及時的數據支持。在京東618、天貓雙十一這樣大型的購物節(jié)之前，商家必須確保所有運營決策都是基于全面的業(yè)務洞察，而不是單一的部門數據。
這就需要一個管理妥善的自助分析策略，讓不同環(huán)節(jié)的相關工作人員可以隨時訪問數據，讓包括營銷團隊和供應鏈團隊在內的各部門能夠及時發(fā)現錯誤，并在活動過程中調整營銷策略。如果商家無法及時獲取、分析店鋪數據并作出調整，或是只能通過IT獲得不完整的滯后數據，就很難和那些能夠實時跟蹤、分析銷售數據以及客戶反饋的商家展開競爭。
通過實時分析，商家可以及時發(fā)現并解決問題。例如，如果電商平臺加載過慢或者出現產品價格錯誤，商家可以很快發(fā)現問題并及時修復，而不是等到第二天，錯過絕佳的銷售機會。 此外，預測分析可以幫助商家了解客戶的歷史行為，保證從廣告投放到商店布局的各個方面讓客戶在消費過程中獲得最佳體驗。
全渠道運營需要全方位的用戶分析
好的用戶體驗能在“雙十一”這樣的重大購物節(jié)吸引消費者，讓消費者驚艷。尤其是在當下，消費者都希望能在平臺上獲得無縫的購物體驗，而這首先要從深入全面地了解消費者開始。
成功的全渠道運營戰(zhàn)略建立在數據的基礎上。行業(yè)領先的商家會建立一個全面的數據視圖，反映消費者體驗的每一個環(huán)節(jié)，將供應鏈、銷售、營銷和參與度數據納入其中，保證消費者始終處于決策的優(yōu)先級。消費者數據的分析可以幫助創(chuàng)造個性化的購物體驗，包括針對不同地區(qū)消費者的特征差異來對上架商品進行調整。
數據分析還能進一步針對購物界面、數字營銷和移動支付等重要環(huán)節(jié)進行優(yōu)化，以確保最佳的消費者購物體驗。例如， Groupon使用A/B測試來優(yōu)化網站結構，提高商品推銷效率，提升移動端體驗；大型百貨商店使用A/B測試來衡量郵件推廣的效果，確保推廣內容和投放渠道的有效性；還有商家使用A/B測試來衡量其電商平臺產品模型的宣傳效果，測試不同產品展示圖片對購買轉換率的貢獻，并基于消費者喜好調整營銷策略。通過持續(xù)的分析跟蹤和改進，商家才能夠不斷提高消費者的購物體驗并實現穩(wěn)定的增長。
移動端為主的銷售方式需要持續(xù)優(yōu)化
根據RetailDive的調查顯示，58％的消費者使用手機搜索商品信息，40％的消費者使用手機下載數字優(yōu)惠券。這表明完善的用戶體驗不是單一的線上或線下，而在于兩者的結合。在充斥著促銷和打折活動的購物季，能否將線上線下體驗完美結合是商家做到差異化競爭的關鍵。
一個典型的例子是阿里巴巴，作為中國電商領域的龍頭企業(yè)，阿里巴巴一直致力于布局線下，以創(chuàng)造一個以技術為基礎的新零售環(huán)境。福布斯的一篇文章分享了阿里巴巴建立盒馬鮮生的思路：消費者使用盒馬APP獲取產品信息并使用支付寶付款，阿里巴巴憑借過程中獲得的海量數據，可以了解用戶喜好，并在店內和用戶的手機客戶端推薦個性化商品。
此外，阿里巴巴今年“雙十一”的銷售額從去年的1682億元增加到了2153億元，雙十一期間超過90％的交易是在移動客戶端完成的。與美國消費者在黑色星期五和網購星期一的線上花費相比，“雙十一”的數據十分驚人，而黑五當天的全部銷售額中，只有50%是通過手機完成的。今年“雙十一” 數據的高速增長，得益于消費者雙線購物趨勢的增長和購物社交化趨勢的凸顯，因而阿里巴巴在線下渠道不斷擴軍，也采用了 “社交+電商” 的推銷方法。
雖然美國在移動端銷售方面仍然落后于中國，但黑五數據表明，手機客戶端的電商消費正處于蓬勃發(fā)展期，越來越多的美國公司正在投資移動客戶端。而現在正是時候建立一個詳實的數據分析戰(zhàn)略，將移動端表現納入品牌全渠道體驗的考量中。天貓“雙十一” 再次證明了數據分析對商家的重大價值，也讓人們堅定了對數字經濟和未來電商的信心。