疫情损害了人们的健康和社会公共秩序，更给经济领域来了一场“地震”。消费、金融、交通等直接相关的行业波动明显，然而疫情之下也爆发出一些新的商业需求，催生了传统商业的迭代升级。

2020年的“线上概念”已经不算“蓝海”，互联网用户渗透率居于高点，用户已经培育网购、网络视频、网络游戏等大多数成熟场景的使用习惯。

而2020年的新冠疫情加速了“线上+”场景进一步多元化，打通娱乐、办公、医疗、生鲜、教育等多个领域：

远程协作与办公等相关公司纷纷推出各类折扣乃至限免促销，APP下载量飞升，厂商紧急扩容，以实现白领在家的需求。

教育部统筹推行网络云课堂，北京、重庆、天津、江苏等省市已纷纷推出在线授课、在线答疑等方案。

生鲜即时配送爆发式增长，春节期间京东生鲜销量环比节前增长超370%， 3-6线城市销量同比增长近300%，叮咚买菜大年三十的订单量同比上月增长超过300%，客单价翻倍。

春节期间全网Top50应用下载量提升幅度相较春节前两周均值上升30%以上，其中短视频（相比19年12月+1.6%）、游戏（相比19年12月+2.5%）是其中最大赢家。

本次疫情促使实体医院意识到互联网入口的重要性，加大互联网医院建设投入。依托实体医院、针对部分常见病、慢性病复诊和家庭医生签约服务的互联网+医疗服务模式价值或更凸显。

而“线上经济”再加速的背后，带来的是用户数据的爆炸式增长及对海量数据的管理能力考验。在此，我们以在线生鲜电商行业为例，谈谈疫情经济的机遇与挑战。

在疫情刚需场景下，在线生鲜电商迎来巨大的机遇，无需对用户进行过多场景化的挖掘，无需大量的营销投入，基于当下激增的民生需求便可快速得到用户及订单数量的增长，只需保障用户在平台前端线上顺利下单，平台收到用户下单后，对订单进行线下配货及安排配送即可。这种模式背后的运营机制多以数据为核心，选品、服务、物流等任何交易经营行为均对上下游进行 " 双向 " 反馈：通过数据分析对企业运营数据的标准化、自动化获取，通过广泛收集和深度挖掘用户需求以优化供应链，追踪用户行为、精准预测市场需求、把控生鲜产品质量，以及通过向生产端延伸，以缩短供应链条、降低运营成本。

图：六大生鲜平台周活跃人数增速情况

虽然迎来了业务量的激增，但挑战也同时存在。不少生鲜平台已经多次出现货品供应不足，配送运力不足，产品质量不稳定等现象，一方面是现实情况下的资源短缺，另一方面也暴露出数据处理基础薄弱的平台在应对大量数据时的准备不足，主要体现在如下几方面：

“企业系统众多，对供应商及产品数据的管理各自为王，供应产品数据与客户需求数据无法进行快速匹配或数据迟滞，导致商品短缺／过剩问题，造成无法配送或配送延迟，影响客户体验。”

“数据管理多依靠人工处理方式或限制于电商平台的分析系统，未能打通客户购买历史、产品供货信息、购物车状态等的数据分析，导致产品推荐和用户需求不匹配，造成用户流失。”

“企业购买渠道及平台众多，由于数据分散导致的数据关联性差，无法形成客户交易数据及产品数据的关联，导致营销推荐和供应备货的高投入低回报，造成营销成本的浪费。”

“配送物流环节，因为客户地址出现错误、缺失等数据质量问题，造成配送效率低下，影响用户购物体验从而流失用户。”

况且疫情总会过去，当人们走出家门，刚需场景消失，人们开始回到菜市场买菜，生鲜电商们是不是又得走回烧钱、补贴、抢人的老路子？而目前生鲜电商还属于粗放式的发展阶段，如无法及时抓住疫情带来的在线经济红利，抓住激增的业务及客户需求，做好客户资产沉淀，了解客户特性，疫情过后将可能面临大量用户的流失困境。

回到客户本身，客户可能通过各式各样的渠道来了解和获取企业的产品和服务，从客户的第一次接触到购买再到后续服务，客户信息的完整生命周期历程也可能要遍历企业的多个渠道。更重要的是，客户信息的数据规模和类型的增长速度越来越快，变化越来越快，以至于今日所了解到的客户信息，明日可能就已经发生了改变。客户与企业的交互方式不再局限于单次的购买，而是扩展到了微信、微博等社交媒体，客户信息变得越来越复杂和碎片化，想要完全了解用户，理解用户需求，在当下复杂的在线环境中也变得越来越困难。

图：O2O营销闭环

如何在跨系统、跨渠道、新旧数据交互等条件下有效实现客户数据整合，精准分析并把握用户购买需求，根据客户需求调配供货、优化运力、把控选品等成为众多在线电商抓住疫情红利，延续增长必须要跨过的槛。解决这个问题主要了解几个重点：

当前全渠道购物场景下，企业拥有的购物渠道、供应商、产品及用户购买行为数据都是十分巨大的，可通过数据剖析、清洗后，整合零散分布在不同渠道且不一致的数据，确定用户、供应商、产品、位置和偏好数据之间的关联，确保数据的可信度；

对全渠道数据进行集成、标准化管理，解决信息中存在的重复、不完整、不一致的问题，如客户订单数据、产品数据、地址数据重复、混乱、错误等问题，提高信息的准确度；

根据客户的订单、购物车、浏览轨迹、地址、喜好等数据进行进行维度分析，根据不同的维度，形成用户画像，辅助运营投放团队精准营销；

对供应链数据及客户画像数据进行关联，形成产品、供应商和客户数据的单一、可信视图，搭配客户需求分析做出备货规划，确保为客户推荐符合其需求且有货的产品，提升用户体验。

不可否认的是，目前众多线上商家都已经开始重视数据管理，但大多数都依赖于人工进行相关工作。疫情带来的数据激增，使人工处理的弊端逐渐被放大，往前一步重新构建自动化的数据管理体系不仅耗时长且资金投入巨大，难免错过这波红利期；往后一步将就现状，又会引起越来越多的客户投诉，客户在有其他选择的情况下毅然离去，疫情后更面临大量用户流失。

前后夹击之际，华矩科技数据诊所推出“在线数据处理”服务，帮助更多疫情下“危”“机”共存的企业用户有效管理客户数据。

图：华矩数据诊所功能架构

作为一款轻型的SaaS软件，华矩数据诊所的应用优势在于：

• 快速把原来杂乱无章的数据整理成有效数据，确保得到准确的供应链及用户数据；

• 发现隐藏的数据关系，掌握不同维度用户信息；

• 基于准确数据形成360度客户画像，例如用户下单规律、购物行为、个性化需求等；

• 无需投入技术能力，业务人员也能快速上手完成客户数据管理。