當前一談到大數據應用，人們首先想到的是營銷推送，似乎大數據的主要價值僅在于此。但1號店的實踐說明，大數據完全可以成為運營的核心驅動力。

　　1號店網站作為企業同消費者互動的門戶，每天承載著上千萬的商品點擊、瀏覽和購買，匯集成了海量的數據。對于1號店，這是改進運營的依據。

　　1號店產品設計副總裁王欣磊說：“消費者進來是怎樣用的，怎樣找到商品的，怎樣買單的，整個的過程，在用大數據分析，進而進行相應的改進。”其對大數據的應用，貫穿于引入顧客流量，引導顧客購買，到提升購買者忠誠度的全顧客生命周期中。

　　對于電商企業，如何從互聯網上引入流量到自己網站，是運營的起點。首先是顧客從哪里來，關鍵在于三個維度：一，顧客從哪些渠道來;二，顧客從哪些地區來;三，顧客來自哪些用戶群，新用戶還是老用戶。這三個維度的分析直接決定著1號店后續引流資源投入，而這都植根于1號店對于顧客行為的大數據分析。

　　在分析顧客來自于哪個渠道方面，通過網站收集的海量顧客痕跡，1號店能發現帶來更多流量和需要加強的渠道：微博，論壇，還是門戶網站，從而不斷地調整營銷投放，比如發現哪個渠道可以投放更多廣告，哪個渠道有潛力，卻沒有充分挖掘。在分析顧客從哪些地區來方面，通過網站上顧客來源痕跡的大數據分析，1號店可以發現那些銷售增長快與增長慢的區域，相應調整不同地區市場的營銷費用;在顧客是新用戶還是老用戶方面，如果網站瀏覽和購買數據更多地來自于老用戶，企業就可以相應地降低市場費用。

　　大數據營銷推送也是1號店一個非常重要的流量來源，1號店除了通過大數據方法對消費者分類建模外，還創造了一種購物清單模式。1號店的搜索框旁邊有一個購物清單。消費者在1號店曾經購買過的商品都顯示在購物清單上，消費者還可以另行添加。對于消費者而言，這便于購買，而對于企業，購物清單就是一種反映消費者喜好需求的大數據源。通過購物清單的數據，1號店按照消費者購買周期，對消費者進行營銷推薦。比如一個顧客看了商品后，沒有買，但加入了購物清單，當商品打折后，1號店就會及時向顧客進行推送。

　　顧客進入1號店后，就進入引導顧客的購買階段。這個階段，如何提升每個顧客的購買金額，并在此過程中，實現商品和各種資源的最優配置，是運營的關鍵。大數據又一次成了1號店的抓手。首先，1號店的網站改進，包括圖片、網頁設計，完全以顧客點擊和瀏覽等行為痕跡的大數據分析為依托。不僅如此，在與消費者互動過程中，1號店也應用了大數據。像一些商場的導購員一樣，消費者瀏覽網站商品過程中，1號店會給消費者一些提示推薦，根據消費者之前的瀏覽和購買行為，1號店的系統能判斷出消費者可能喜歡什么商品，給以相應的提示。再如，根據消費者是搜索商品，還是瀏覽商品，1號店可以初步判斷出他是目的性很強、時間有限的購買者，還是時間充裕、目的性不強的購買者，對于前者會直接推薦商品，對于后者，則不斷刺激其購買行為。

　　顧客購買商品后，進入了后續物流和配送服務。在這個階段，如何實現最佳的供應鏈效率，減少倉儲和配送成本，提升配送速度，是電子商務企業運營的命脈。如何實現更高效的揀貨，是影響物流效率關鍵的一環。1號店創造了一種高效的揀貨方法——撥次揀貨。顧客一次往往會購買若干個商品，如果一個訂單揀一次貨，揀貨員可能會反復經過同一貨品區域，浪費大量時間。所以1號店將若干個貨品所在區域接近的訂單合在一起，這樣揀貨員到一個區域就可以將與一撥訂單相關的所有貨品都揀出來。在撥次揀貨中，如何讓揀貨員走更少的路，就需要依靠大數據分析。首先，1號店利用大數據分析，找出商品重合度最高的訂單群，比如說消費者買同一個品類的。其次，在擺放貨品時，將消費者經常一起購買，聚合度較高的商品放在一起，如可樂和薯條。這種建立在大數據基礎上的物流安排極大提升了揀貨效率，目前1號店平均一單有16.7件貨，員工揀一單貨只需不到80秒的時間。

　　配送中，如何提供相應的服務選項，如何收費，也建立在大數據分析的基礎之上，1號店最新的配送服務“一日四送，一日六送”，可以讓消費者指定專門的配送時間。而消費者是否喜歡這樣的配送服務，會不會用，完全依靠對于消費者痕跡的大數據分析。1號店會看點擊這個選項的消費者有多少人，用這個服務的有多少人，點擊的和最后實際使用的比例。如果點擊不多，代表這個配送服務不吸引人;如果點擊的多，實際使用的不多，則可能代表這個服務的費用高一點，需要考慮調整費用。

　　對于企業而言，消費者購買行為結束并不意味著終結，還希望將消費者變為自己的忠實顧客。在這個階段，1號店也在充分釋放大數據的威力。

　　1號店發現，購買三四單以后，消費者的忠誠度變得相當高。為此，它需要不斷推動顧客跨越這個門檻，但首先要找出哪些顧客最有可能。1號店用大數據分析篩選出這樣的消費者，相應地通過一些優惠和積分換購，刺激這些消費的購買欲望，推動其購買第三單、第四單。

　　1號店同樣依靠大數據的挖掘和分析，來減少顧客流失，對那些可能流失的顧客，通過一些定向的喚醒和挽留動作來刺激，顧客過生日了，會祝其生日快樂，或者發一些促銷信息，重新喚起顧客對于網站的感知。時機的把握也依靠對顧客購買周期的大數據分析，時間過早，可能做無用功，喚醒時間過晚，又可能來不及。
　
　　1號店為什么能夠實現大數據與運營的深入結合?通過調研，我們發現，這與1號店擁有一套集中而透明化的系統密不可分。它將來自于消費者前端，和來自于商品后端的大數據流實時地匯集和分享到各個部門，帶動各個部門運營。而這一點在1號店做最初信息系統規劃時早已設想在內。正如其董事長于剛所言：“最初，我認為，我們必須要做集中的信息系統，而不是零散的，這樣各個模塊就可以分享數據，實現更好的協同。”