根據IDC提供的數據，截至到2012年6月，中國有近3.9億的行動用戶、5.3億的網路用戶。在一個比較典型的智能城市中，每個季度就可能產生出200PB的視頻數據。

  對電商而言，如何從海量的數據中抽絲剝繭並將其轉化為商機，是考驗其運營數據能力的重要一點。大數據已經在改變著電商運行的軌跡，從以往單純上線銷售，到現在的關聯推薦、個性服務，這些都是在大數據分析的基礎上得出的行銷嘗試。為了揣摩市場、精準把握消費者需求，電商將獨自成立大數據研發平台，或與大數據企業進行合作。

大數據對電商最直接的影響，就是成本節約，這對於受困於運營成本上漲的電商企業而言，真是一大利多。京東商城曾表示，公司正在研發的一項大數據應用，將使電商物流從過去的多次移動，簡化到兩次移動（工廠—配送中心—用戶），甚至一次移動（工廠—用戶），將物流成本控制在銷售額的6%左右，達到日本的水準。從這個角度來看，透過大數據的應用，將許多重複的工作合併，將庫存降到最低，將配送成本更有利的節約，顯然能降低電商的物流成本。

以大數據降低電商運營成本，還需要更多市場數據予以支撐，但“節流＂只是企業經營中下之策，上策始終是打開市場、增加銷量、提高盈利水準。京東商城在描述大數據，對自身物流成本降低的作用之後，緊接著這樣表述：節約的部分成本可以讓利給顧客，產生的價值將難以估量。因此，通過大數據節約成本的目的，依舊要回歸到顧客、回歸到市場。

背靠大數據的精準行銷

目前，電商對大數據的應用主要在分析消費者需求。傳統商業環境下，企業要想獲取大眾的消費行為與模式是很難想像的，然而在電商環境下，這就成為可能。通常線民在電商平台上的點擊，都會留下一串軌跡，並以數據的形式回饋給電商企業。

除此之外，社交平台產生的數據也開始進入電商企業的視線，藉此全面深入消費者生活方方面面。就在今年7月，新浪微博放開支付系統，這是阿里巴巴入股後，新浪微博電商化轉型的第一步。從阿里巴巴的角度看，新浪微博在2013年底有2.81億微博用戶，其中有1.29億活躍用戶，日均活躍用戶量達到6140萬，由此形成了大量的使用者流量數據。社交使用者圈中的資訊分享，對於個體使用者有著強烈的需求引導能力，電商自有站內數據和社交關係數據的融合可以將大量零散、割裂的數據有機關聯起來，萃取出用戶的興趣點、其在社交圖譜中的影響範圍、發生購買行為的時間方向，和價值敏感區間等，一系列可預測消費行為的潛在價值數據。

目前唯品會已經開始了大數據精準行銷的嘗試，並取得了成功。在去年“7‧19＂大促銷中，唯品會在推廣活動中圍繞百度、貼吧等核心應用進行展開，當天不僅為唯品會帶去了12億的流量，還將整個貼吧的流量提升了4倍，對於唯品會來講，它自身網站的流量也產生了爆炸式增長，但流量成本卻低於一塊錢。

以往企業佔領市場，主要靠企業家的市場敏感度，而如今大數據的出現，使得這種市場佔領，具備了更多理性因素。以唯品會7‧19促銷推廣活動為例，企業基於數據分析可以做出針對性行銷，而避免大範圍、鋪天蓋地的廣而告之。

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