大数据分析让C2B企业比用户更懂用户

C2B模式，顾名思义，由C（消费者）to B（生产商或平台商），即由消费者先发起的需求再到生产商或平台商生产下单，广义来说，消费者可以参与从产品设计到产品定价再到产品生产的主动需求发起，这一模式更加符合日益用户日益个性化的消费需求。

2013年的淘宝双11首次也采用了C2B的模式，与一些品牌企业进行合作，采取预售的模式，让生产商根据用户的预定需求再进行生产。

C2B模式，对于很多生产企业来说是持欢迎态度的，传统标准化的生产模式，由企业预先生产设计再直接销售的方式，容易产生库存等问题，做电商的一些朋友，经常会提到，如果库存不能合理控制，企业大半的利润就变成了库存存在了。

对于很多生产企业来说，C2B模式解决了库存的问题，但是同时还存在一个问题，每批次生产数量的问题，由于C（消费者）发起的需求再某一个时间段内是相对有限的，所以目前C2B模式大部分是个性化定制业务，也就是小批量定制服务，对于大部分生产型企业来说，生产容量的问题无法得到一个很合理的解决，这是其一，其二，整个交易周期的拉长，由于是根据用户下单之后再进行生产，企业无法提前做好生产准备工作，会导致大部分企业需要再接到单之后再进行安排生产，也直接导致了这种模式的交易周期比标准化产品的交易周期的时间长数倍不止。除非是很个性化的产品或服务，用户愿意付出等待时间的意愿大大降低，这也间接限制了C2B模式的一个发展。

那么，如果我们将大数据的概念应用进C2B模式中，会发生哪些变化呢？

首先，大数据分析的海量性及时效性，可以让生产型企业或者平台商提前了解把握用户的需求和喜好，并根据需求和喜好，结合最新的热点可以很快给到企业一个全面的把握趋势的参考，让企业可以提前预见到用户的需求所在。

以服装为例，服装企业可以通过大数据工具分析目标用户过往的喜好及采购行为，并结合世界最热门的流行趋势，很快做出反应，确定新产品的流行趋势，把握用户的喜好，将个性化小批量的定制变为小范围内的批量标准化生产。

其次，大数据分析工具可以让企业把握各个平台的渠道威力并进行一个相对准确的销售预估，从而提前对用户的需求进行一次量化的预测，将其转化到生产各环节的准备当中，从而缩短企业的反应速度。

数据化分析能给企业带来很多有用的参考以及预测，比如说，众所周知的双11，用户下单突然暴增给很多企业的物流售后都带来始料未及的压力，但是有经验的电商企业，会通过科学化的数据分析工具，借助以往的数据分析提前对用户行为进行一定预判，进而提前将商品备货及打包工作提前准备好，提高企业的事务应急速度。

再次，大数据分析工具可以有助于企业分析各个环节或节点企业的瓶颈，协助企业在日常生产管理中将资源更加平衡的加以安排，提高企业生产效率及服务质量。促进企业良性化生产。

试想一下，有了大数据的参与，C2B企业可以早早的提前做好各项准确，并依据用户的喜好增加一些贴心的设置，而对于用户来说，不但等待时间大大缩短，在全程的参与过程中，用户的喜好得到了更好的尊重和满足，自然对于产品及服务的满意度也会大为提高，人类处理和分析海量数据的能力越高，C2B模式的服务于生产企业及消费者两方来说也愈加的得心应手。

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