商品供需变化、小屏幕、大数据，三大法宝推起个性化消费浪潮

36氪是一个发现新模式、新想法、新趋势的平台。在2010年10月，我们的CEO
@刘成城撰写了文章《万亿美元的新模式O2O：GroupOn只是沧海一粟》，第一个为国内互联网创业圈引进了O2O模式，将线下和线上做了有机结合。但是，就目前而言，无论是线下销售渠道、传统线上电商，还是将线下和线上结合的O2O，三者都逃不出一个共同点：以品牌、商铺为中心组织商品。 不过，随着近年来的几大变化，电商行业的商品（这里的商品包含O2O模式中的线下服务）的组织方式可能要彻底改一改了。

商品供大于求是个性化消费浪潮根本推动力

在《淘宝可能沦为一个赚不到钱的大仓库？（上）》一文中我们谈到过，有三大缘由造成了目前我国零售行业商品的供大于求，分别是：中国强大的低端、无品牌商品的制造能力；传统线下渠道承载能力不足；以淘宝为代表的电商行业的出现为大量中国制造提供了一条低成本、低门槛、渗透广、快速的线上销售渠道。线上线下双渠道不仅使得大量商品能够迅速被中国市场消化，也逐渐为中国消费者提供了更多的选择，这使得商品市场供大于求，中国消费需求提前进入个性化时代。

供小于求需商家第一，供大于求则用户第一。和之前以商铺、品牌为中心的商品组织方式不同，个性化消费时代的根本特征是商品组织以用户为中心。这种方式的好处是让用户以最简便的方式获得最满意的商品和购物体验，而实现方式则是尽量考虑不同用户需求，从而给用户高命中率的商品推荐。

小屏幕要求电商必须个性化

电商流量在往移动端转移，这是一个不争的事实。随着移动互联网的逐步深入，我们在移动端发生的购买行为会越来越多。这导致各电商在转往移动端时都会遇到一个瓶颈：屏幕变小了。由此产生两大问题：1）原来PC端笨重的商品组织方式如果照搬到移动端会大大影响用户体验；2）用于商品推荐的地盘变小。

也就是说，在移动端各电商不能沿用PC端的商品组织方式，必须以更有针对性的商品，在有限的屏幕内，提供把商品推荐变得更高效。商品推荐按其用户覆盖范围可分为普通推荐、垂直推荐、个性化推荐。普通推荐的推荐指标一般是普罗大众都会关心的商品销量、价格等；垂直推荐是从同类商品中选择相关度较高的向用户推荐；而个性化推荐则根据用户的身份、购买历史、购买习惯等各种与具体用户息息相关的指标向用户推荐商品。

值得指出的是，个性化推荐除了考虑具体的用户指标，还会考虑垂直推荐和普通推荐中的指标，因此是三者中最高效的推荐方式，最有可能一拳就打到用户心里。一拳击中，意味着用户选择商品的操作减少了。而用户在选择商品过程中做的选择越多，用户流失的可能性就越大。因此，小屏幕迫使电商必须以最高效的个性化推荐方式才能将用户以最大可能性将用户留住，执行购买行为。

大数据是个性化消费时代的根本保证

商品供过于求、小屏幕这两点其实已经出现几年了，为什么在这个时候强调个性化消费时代呢？因为从明年其将迎来大数据的爆发，这为个性化推荐方式提供了有力的技术支撑。

在过去的几年，大数据技术一直在积蓄力量。其中有两大助力为大数据技术创造了良好的环境：1）各种网络平台的开放不仅增大了数据的规模，而且使数据具有较强的流动性和有效性；2）社会化登录使得用户第一次在互联网上具有统一的身份。两者合起来创造了这样一种网络环境：通过利用各网络平台的数据，我们能够相对容易查到用户的具体身份，了解该用户在网络上都干了些什么。有了这些信息，我们在做2C的大数据技术时就能更好的实现个性化推荐了。

根据国内某顶级投资机构一位投资人的预判，2013年将是大数据技术开始爆发的年份，大数据技术也将成为投资热门之一。由此，个性化消费时代的最后一个推动力也日趋成熟了。