以前的企业要想更了解客户，就要自行推断客户群体的构成、兴趣和行为。而如今的大数据时代下，电商分析师可以利用各方资源，整合大量数据点，建立最精确的用户角色模型，从而精准定位消费者需求。不过，数据有“有效期”吗？每天的数据这么多，会不会容易“过期”乃至“失效”？

随着互联网、移动互联网的快速发展，以及电脑、手机、平板、智能穿戴设备等各种联网设备的普及，人们的线上生活越来越丰富。现代人的工作和生活已经离不开网络，尤其是在城市，网络已经像水电一样，成为了人们的必须品。

小编查看了《CNNIC：2016年第39次中国互联网络发展状况统计报告》，报告显示，截至2016年12月，我国网民规模达7.31亿，全年共计新增网民4299万人。互联网普及率为53.2%，我国手机网民规模达6.95亿，较2015年底增加7550万人，网民中使用手机上网人群的占比由2015年的90.1%提升至95.1%。

每天我们都会产生大量的数据——电子邮件、通讯信息、社交网络更新信息、照片以及我们的健康、饮食和活动信息，等等。与我们人类不一样，这些数字信息可以永久存续下去，形成巨大的数据信息库。各行各业都会有自己的方法去抓取到这些数据。

既然说到数据，那么我们就来谈谈电商行业主要有哪些数据。

互联网的所有信息皆有迹可循，因此产生了大量数据，包括页面停留时间、用户年龄、用户性别、用户位置、平均订单价值、购物车商品内容、当日最佳购买时间。这些数据主要可以分为三种：

第一方数据：公司自有数据。数据直接源自其客户，所以准确度和关联度最高。主要来源会有营销campaign、网站分析平台、客户关系管理系统和网站注册等。

第二方数据：其他企业的第一方数据。第二方数据来自可信任的合作伙伴，比如上下游企业、广告代理商、合作媒体等的数据。此类数据可进行一对一的交换、交易、扩充企业可信数据规模。比如，智能手表公司要想发展业务，就可能会去找运动服饰公司，互相交换各自的第一方数据，从而获取有针对性的客户数据集。

第三方数据：由独立的数据供应商提供的数据。此类数据的类型丰富、体量庞大，可帮助企业形成对市场、用户的全面认识。但由于面向市场公开销售，故稀缺性较低；同时，部分数据质量存疑。

公司要想打广告宣传，可利用的数据看似很多，而且只会越来越多。不过，如果不适当处理，数据再多都没用。所以每个公司打广告之前都要回答这样一个问题：当今人人都能获取大量的第三方数据，不过这与本公司的关系何在？有哪些数据尤为重要？

不同行业情况不同。比如，在零售行业，cookies生命周期大约30天。一个网页产生cookies之后的7天之内，获取的数据最有价值，也最能够提高用户转化率。

这段黄金时期一过，很多公司就放任cookies不管，任其停滞。但是业内人士认为，这潭“死水”仍有复活的价值。比如，一个多月之前，用户购买了一套男士领带，不代表其中的cookies就作废了，因为用户可能以后还会对男士衬衫感兴趣。这也是追加销售的体现。

在URL、用户性别和AOV网等特定数据点方面，并没有哪一部分更有价值。只有结合具体情况，智能整合数据点，数据点才有价值。

数据的价值会流失吗？

毫无疑问，目标受众的数据价值必然会慢慢流失，道理很简单：用户在不断发展变化。人们会搬家、结婚、生子，而习惯、兴趣和上网行为也会不断改变。不过总体来说，任何数据只要经过智能整合，都是有价值的。通过智能整合数据，可以建立起用户的消费历史轨迹和有效用户角色模型。

数据处理器如何确保数据“不过期”？

最好的办法是用数据处理器进行分段，并持续对其进行量化，这样数据就不会有滞留的情况。处理器不仅要能hold得住大数据，更要学会用好大数据。

这就需要在做营销前，事先进行用户分析，并经行全面的用户就地审计（client site audit）。结合目标受众数据以及对营销campaign的了解，反复重新对这两个因素进行评估与整合。

数据到底有没有“有效期”？

广义上说，只有不加以正确利用或证实的数据才会“过期”。因此，智能数据重叠（intelligent overlapping of data）和用户共享才会越来越重要。要知道，不仅数据是非线性的，用户也是非线性的。必须要了解清楚特定用户在多个垂直市场的购买习惯。

电商企业要学会共享数据、共同整合数据，从而挖掘更多用户，有效利用更多用户数据，最终实现共赢。