到目前為止，萬達電商會員已經超過3000萬，他們每個人喜歡吃什么菜？穿什么風格的衣服？偏愛什么類型的電影？這些問題的答案，全部都需要大數據的支持。

累積數據1100億條

“用現代移動終端的先進技術，把會員消費的次數、額度、喜好等信息建立起來，然后做出分析，根據這些分析，有針對性地進行下一階段的招商和調整商家布局。”按照王健林董事長的規劃，萬達電商正在加速建設一套過硬的大數據體系，分析和洞察每一位顧客的需求，實現對萬達智慧生活O2O最強大的支撐。截至目前，萬達電商的大數據平臺已經對接百貨、商管、大歌星、院線、酒店、房地產等線下業態，以及電商網站、智能Wi-Fi、APP移動端等線上產品的用戶行為數據，累積的用戶行為和交易數據量超過1100億條。

什么是大數據？簡單來說，大數據是指對海量個體數據進行分析處理，在合理的時間內達到擷取、管理、處理并整理成對企業經營決策有積極意義的資訊。

不同于傳統的商業智能和數據倉庫，大數據不采用隨機分析法（抽樣調查）這樣的捷徑，而是對所有個體數據進行分析處理。它的戰略意義不僅僅是掌握龐大的數據信息，更重要的是，對這些含有意義的數據進行專業化處理，形成對市場環境、趨勢、機會以及危機的準確預判，從而讓企業在競爭中能夠把有限的資源最大化地利用起來。如果說過去的商業決策是根據經驗在黑暗中摸索，那么大數據就是從現實條件中抽絲剝繭，找到最有利于決策的趨勢和依據。

目前，大數據已經被廣泛應用在多個領域。在美國，醫療部門利用大數據預測慢性病的發展和評估醫療服務質量，讓民眾得到最有效的醫療服務；交通部門利用傳感器獲取實時交通信息，配合大數據分析和新型智能汽車的自動駕駛功能，既改善了交通堵塞，又提升了駕駛安全，未來可能徹底改變道路使用方式；而教育機構則通過深入跟蹤和分析學生的在線學習活動，甚至精確到每個鼠標點擊動作，從而確定學生的學習方式，并找出提高學習效率的方法。就連美國總統奧巴馬也在競選中充分利用大數據技術，對每一個選民進行分析和行為預測，使得他在每次競選時，不但可以知道某個選民是誰，還清楚該如何去影響他們，最終打破了美國總統競選70年以來“誰籌錢多、花錢狠誰就贏”的定律。

數據顯示，在美國市場，大數據在醫療領域每年產生3000億美元的潛在價值；在公共管理部門，每年產生2500億美元的潛在價值；在個人位置數據領域，每年產生1000億美元的市場；在零售業，能夠增加60%的營業額；在制造業，能夠降低50%的產品開發及裝配成本。

而作為全球領先的不動產企業、中國最大的文化旅游企業、全球最大的電影院線運營商，萬達已成為國內最大的線下消費平臺。數據顯示，今年上半年萬達廣場的總客流達到7.2億人次，預計到今年年底，到萬達廣場、酒店、度假區的消費者將超過15億人次；保守估計，到2020年，每年進入萬達各業態的消費者總數將超過50億人次，屆時萬達將成為全球最大的線下消費平臺。這些都意味著，萬達有龐大的數據累積。

每秒采集一次交易數據

據了解，萬達電商的大數據平臺已經完成了底層系統搭建，進入數據整合的階段，正在逐步將百貨、商管、大歌星、院線、酒店、房地產、旅游等線下業態現有的數據納入平臺。目前，萬達電商大數據平臺已經整合了除旅業外的所有離線數據，同時利用Wi-Fi、藍牙、Web、APP、云POS等產品，同步采集所有新產生的用戶數據。

萬達O2O數據的特色在于擁有強大的線下數據來源，能夠掌握消費者的線下行為軌跡，同時，萬達全業態數據，涵蓋了與用戶生活圈里衣食住行相關的幾乎全部偏好。目前，萬達電商大數據平臺已經可以實現“準實時”采集數據，每10秒采集一次用戶線下行為數據，每秒采集一次用戶交易數據。這些實時數據的采集，相當于把萬達廣場變成了一個可追蹤的網站，那么每個商戶就是一個頁面，而顧客進出店鋪和廣場的客流，就是網站的PV（瀏覽/點擊量），通過智能Wi-Fi采集的用戶線下動線，就形成了UV（獨立訪客）——現在萬達廣場和普通的互聯網網站一樣，也可以對用戶在每個頁面的停留時間、購買的東西、看的電影、吃過的餐廳等用戶行為進行捕捉和記錄，從而精準地描繪出用戶畫像。如果能夠充分挖掘這些數據，并預知他們的消費動向，就可以進行更加精準的營銷推送。

以百貨為例，在萬達百貨和集團信息中心相關領導的大力支持和協調下，萬達電商大數據平臺和百貨數據順利對接。經過對已有數據的整理和歸納，電商為百貨提供了初步的會員分析工具，包括會員消費、客單價模型、消費頻次、品類品牌分析、RFM模型、節假日銷售專題分析等。

在10月份的溝通中，百貨系統提出希望對會員有更進一步的了解，最好對顧客的行為分析和預測可以精確到人。為此，電商數據技術中心發動現有人員，協調所有內外部資源，加班加點，從已有的數據出發，結合大數據大、廣、專、深的特點，為百貨提供了“用戶全息畫像”功能——只要輸入會員號或手機號，就可以通過后臺大數據分析和算法，將顧客進行人群歸類，同時自動提取該用戶過去的消費記錄，并生成未來可能發生的消費。

比如，一位經常光顧星巴克、曾經多次參加歐洲旅游的35歲男顧客，大數據系統會將其歸類為“成功人士”，并通過該用戶的線上行為和線下逛店軌跡分析，預測出該顧客未來一周、一個月，甚至三個月可能光顧的店鋪和概率。“未來，隨著數據規模的增長，萬達大數據平臺將會做出更加精準的預測，終有一天，當用戶正計劃著去某家店逛逛的時候，就會收到我們的優惠推送信息。”萬達電商數據技術中心相關負責人介紹說。

基于時間軸的可視化用戶行為展示和漂亮的界面，讓該功能得到了萬達百貨相關領導的一致認可和好評，并希望電商數據部今后能多為百貨提供支持，合作發現新的營銷和市場突破口，鞏固已有會員，發掘新的會員。

與此同時，為了更加直觀地了解市場環境，萬達電商還綜合廣場銷售額、客流量、顧客停留時長，以及消費人數、消費頻次和客單價等不同維度數據，專門推出了“萬達商戶指數”和“萬達用戶指數”，反映萬達廣場顧客的活躍程度和消費能力，以及商戶的經營狀況和對顧客的吸引能力。

“我們驚訝地發現，萬達指數和國家的居民消費價格指數增長幅度和趨勢完全一致。”萬達電商數據技術中心總經理郭煒說，這說明萬達龐大的線下數據正在發揮作用，市場觀察宏觀價格的變化不必再等到每月或每年的時間節點，而是可以將觀察期細化到每日、每時、每刻。

引入外部平臺數據

而除集團內部數據之外，萬達電商大數據平臺還將通過外部戰略合作和數據聯盟，引入外部平臺數據，以優化分析結果。這一點在商管、酒店的數據分析系統開發中，表現得尤為明顯。

在對數據的分析中，萬達電商發現天氣、商圈、酒店位置、交通和口碑等因素都會對住店產生影響，而且酒店的地區差異很大，不同等級的酒店會員特征也不盡相同。為了提供精準的等級信息，電商數據技術中心提出了T1?T9不同的酒店會員等級劃分，依照住店天數、酒店類型、酒店消費等因素，賦予不同的權重，最終提出綜合的準確酒店會員等級評分。

同時，電商數據技術中心的同事還采集了各城市歷史天氣數據、大眾點評網地理位置及網友評價數據，并基于這些第三方數據和自有數據庫，開發完成天氣情況與廣場客流、酒店入住、口碑評價，以及地理位置與銷售額的關聯性等分析功能。除此之外，基于和百度、騰訊的合作，萬達大數據平臺已經和中國最有影響的兩大互聯網巨頭開始數據對接，未來，隨著合作的深入，百度在地圖、搜索，以及騰訊基于社交和游戲的大數據平臺，都將進一步向萬達開放。這意味著，到時萬達大數據平臺不光了解顧客在萬達廣場內干了什么，還能知道他們從哪里來，到哪里去，其他的偏好是什么等等。

根據麥肯錫對大數據的研究顯示，大數據有四大商業價值：對顧客群體細分；運用大數據模擬實境，發掘新的需求和提高投入的回報率；大數據成果在各相關部門的分享，提高整個管理鏈條和產業鏈條的投入回報率；進行商業模式、產品和服務的創新。麥肯錫估計，如果零售商能夠充分發揮大數據的優勢，就有可能獲得營運利潤率年均60%的增長空間，生產效率將會實現年均0.5%?1%的增長幅度。

“萬達強大的線下資源，讓我們擁有了對用戶的線下行為了如指掌的可能，但僅現在而言，我們對數據的挖掘仍然還有很大空間。”郭煒說。

按照現有規劃，萬達電商一方面將加強數據的整合和充實，盡快將所有業態的數據打通，并結合外部數據提供更多樣的分析模型；而另一方面，數據的展示和挖掘，將是下一步工作的重點。

據介紹，未來，萬達電商將利用先進的傳輸和運算技術，為集團高管提供實時數據展現的工具，并為集團客服提供實時客服的數據支持。目前，大數據中心已經為集團客服系統提供客戶統一視圖，客戶服務人員可以在接到客戶電話的時候，對會員過去消費的情況了如指掌，有針對性地解答會員問題，提升客戶滿意度。

與此同時，基于收集了一年的數據，萬達電商創新地提出了“場景引擎”的概念，利用Hadoop、Store等業內領先的大數據技術，展現“此時此刻此地，用戶最想做什么”的答案，實現O2O級別的精準營銷；除此之外，在目前分析工具的建設基礎上，進一步加強業務部門直接的分析互動，推出更多“指數系列”產品，讓每一個業務部門，都可以從不同維度了解用戶方方面面的需求，從而提供更加貼近用戶需求的服務。