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2013年9月9日，Roseonly第一家线下实体店在北京三里屯开业。
2013年6月15日，上海夏季婚博会现场，钻石小鸟由1万颗裸钻组成的钻石馆前人潮涌动……
这些在短时间内崛起，并掀起一股品牌风暴的年轻电商们，他们还在不断探索电商品牌的生存、生长之道。或许，他们可以回过头来，看看传统品牌的成功路径：
公元578年，韩国匠人柳重光来到日本，成立金刚组株式会社。1435年来，这家公司专门建设寺庙。
1530年，中国山西的陈姓三兄弟，创办六必居酱园。483年来，六必居酱菜深受中国百姓喜爱。
1735年，贾汗·雅克·宝珀在瑞士涉足钟表匠行业，279年来，宝珀一直是全球手表爱好者梦寐以求的珍品。
1886年，卡尔·奔驰在德国发明了世界上第一辆三轮汽车，127年来，奔驰汽车是世界上最著名的汽车品牌之一。
卖产品？还是卖品质？卖商品？还是卖精神？这些百年品牌或许已经给了我们答案。
这些品牌，都经历了漫长的时间积淀。营销及销售行为专家孙路弘直言，做品牌不能只争朝夕：“做品牌不是快，而是慢，你今天能说出来的品牌都有哪些名字，可口可乐、耐克、苹果、奔驰、路易威登、巴博瑞，你能说出来的这些牌子的创始人都死了，如果大家说，你想在你的有生之年做个品牌，这件事别想了，因为品牌是凭质量，是百年考验得住的质量。”
任何基于用户需求而出现的产品，都可以在短时间内吸引大量的关注，甚至正是用户的参与成就了这些品牌崛起的奇迹。但同时，一个品牌的最终价值是人们对它的感情认同。
在这一点上，这些以快制胜的电商品牌们还需要更多的磨砺，也会经历更多的生死考验。
第七章 大数据，电子商务的未来
●“天下最终无电商”
大数据、社交网络、移动智能，这些都将是电子商务企业应对未来商业战争的武器。除了战胜对手，对他们来说，更重要的是赢得消费者的心。让自己创造的生活和人们心中的美好生活无限接近，直到下一个新技术的诞生，最终让这一切梦想成真。
电子商务只是其中的一个部分，未来会有更多的新技术出现在制造业、金融业以及生活服务行业。对于正在发展中的中国来说，这是机遇，更是挑战。
对中国人来说，麻省理工学院教授尼古拉斯·尼葛洛庞帝（Nicholas Negroponte）是互联网启蒙者。1996年，他的《数字化生存》引入国内，书中对“电脑在生活中的运用”和“我们身边的数字生活”的描述，为中国人打开了互联网世界，激发人们探索互联网世界的热情。
其实，早在1984年尼葛洛庞帝就对互联网做出了预言，这一预言影响了当时的西方世界。他预测：“未来的电脑会有CD光驱、网络接口，而鼠标将不再被使用，我们用手指就能操控电脑。”
30年前的预言十分惊人，但30年后，计算机的发展却远远超越了尼葛洛庞帝当时的想象。CD光驱已经逐渐从电脑上消失，无线网络让我们能随时随地上网，我们可以用手指操作电脑，而且还可以用更多不同方式。
这就是未来，它永远超越人类的想象。
作为互联网时代的商业文明，电子商务未来会是什么样？它必定大大超乎我们的想象。
对于电子商务的未来，电商大佬们也都提出了自己的预测和观点。
亚马逊创始人贝索斯的预测可谓中规中矩，“智能手机、平板电脑的使用会大幅增加”。
阿里巴巴创始人马云的高度总是不由自主地偏重“务虚”，他认为“未来电子商务真正的走向，应该是个性化、丰富多彩的创意”。
学者荆林波的回应无意中把马云的“务虚”具体化了，“我们每个社区、每个楼下的那个传达室、那个便利店，成为我们所有的提货点，而中心商业区将成为娱乐式社区，大家去那会朋友、看电影、享受歌舞剧，甚至成为时装秀的场所”。
eBay大中华区首席执行官林奕彰也认为，未来的电子商务已超越了“买东西”这个简单的范畴，会真正融入我们的生活——“电子商务、移动商务往前发展，会融合生活的这些元素，不管是吃东西，买东西或者是游乐，而且现在新一代的可以穿戴的移动装置会更改变你所有的生活方式与购买的方式。电子商务会完全颠覆你现在想的物品的这个供应链，你可以很快在全世界买到你喜欢的东西，而且你可以体验很多你现在体验不到的经验”。
美国新蛋网首席营销官斯温·米尔斯（Soren Mills）则从消费者的角度预测未来，“我们越来越了解消费者的购物方式。以后，对于他们想要的产品、服务、个性化推荐等方面，消费者会有更多的主导权。我们会看到人们生活的各个方面更加融合”。
小米科技创始人雷军的预测则干脆彻底：“我觉得电子商务在中国十多年的发展以后，已经广泛地深入到国民经济的每一个角落里来，我相信在中国因为传统的销售网络不发达，我相信电子商务在中国所起的作用会超过世界上很多很多的地方，这个甚至有机会像英国一样占到整个国民生产总值的20％……甚至‘电子商务’这个名词将会消失，因为几乎所有的公司都是电子商务公司了，这就是我们的未来。”
正如荆林波感叹的那样，“我们永远无法赶上电子商务发展的快车，我们总是每天在追，实际上各位都很清楚，电子商务这个列车会越开越快”。新业态、新模式、新人、新技术不断涌现，所有的当下很快就是过去式了，而电子商务永远在进行式。
即使我们谁也没有预见未来的魔镜，但我们心中渴望一探究竟与洞察未来的热情从未熄灭。也许通过过去与今日种种，我们可以找到电子商务通往未来之路的轨迹。
张朝阳与尼古拉斯·尼葛洛庞帝
1996年9月，张朝阳来到美国麻省理工学院拜访尼古拉斯·尼葛洛庞帝。当时张朝阳对互联网知之甚少，但尼葛洛庞帝知道互联网是了不起的事物，中国会成为迅速发展起来的巨大市场。回国后，张朝阳创办了搜狐公司。
●大数据时代
2009年，一种新型流感威胁着全世界的安全。这种甲型H1N1流感，结合了禽流感和猪流感的病毒特点，短短几周迅速传播，一场致命的流行病毒即将来袭。这场灾难让人联想到1918年的西班牙流感，那次，5亿人感染病毒，数千万人死亡。
要减慢流感的传播速度，就必须知道它的源头。
美国和其他国家一样，都要求医生在发现流感病例时，迅速告知疾病控制和预防中心。但是，由于种种因素，信息往往会拖延一到两周。
对于一种飞速传播的疾病，信息滞后两周将是致命。
就在甲型H1N1爆发的几周前，谷歌在《自然》（Nature）杂志上发表了一篇论文，披露了谷歌利用计算机可准确预测冬季流感传播，这令美国官员和科学家们感到震惊。
难道谷歌拥有预知未来的魔镜？
谷歌手中的魔镜就是它强大的数据运算能力。每天，谷歌会收到30亿条搜索指令，而谷歌服务器把它们全部保存下来。他们只需要检索和流感相关的关键词如： 咳嗽、发烧、感冒药等等来筛选数据，然后通过数学模型进行测算，这样就能预测出大规模的流感会在哪里出现，而且判断非常准确。
判断流感病毒的发生和电子商务似乎毫无关系，但它却展现了数据互联网时代前所未有的魔力。
正如电子科技大学互联网科学中心主任周涛的分析，“谷歌对传染病的预测是非常典型的大数据应用，那个预测结果本身对社会经济也产生很大的好处，有很多国家和地区的疾控中心都在利用这些数据来判断本地、本国的传染病流行的原因”。
海量的数据通过运算就可以预知人们的行为，计算机就变成了能够通晓未来的魔镜。
2013年5月，华东师范大学一位女生为减肥，每次去食堂都打很少的饭菜，饭卡消费量骤然下降。6月她接到一条短信：“同学你好，发现你上个月餐饮消费较少，不知是否有经济困难？如有困难，可电话、短信或邮件我。如无困难，也请回复一下，以便下月不再重复问询。”
这是学校“困难生预警系统”给她发的短信。平时，“系统”会自动追踪统计学生用餐消费。每到月底，“系统”会分别算出当月男生、女生的每餐平均消费值，并设置最低消费“警戒线”。如果谁的每餐平均消费值低于“警戒线”，即该性别平均消费值的60％，“系统”就会自动向他发出“关怀短信”，询问是否存在经济困难。
把学生们的用餐消费转化成数据，并通过这些数据，来分析每一位学生的经济状况，这是典型的“大数据治校”。
大数据时代改变了科学研究的传统思路，之前我们强调有了理论和数据，才能得到预测的结果。有了大数据之后，即便没有理论，我们仍然能够得到一些预测结果，它会带给我们全新的一种研究思路和研究范式。
大数据预言
未来学大师托夫勒在1980年出版的著作《第三次浪潮》中，早早预言了大数据时代的来临：“如果说IBM的主机拉开了信息化革命的大幕，那么大数据则是第三次浪潮的华彩乐章。”
●贝索斯：大数据才是亚马逊的核心竞争力
用智能计算机代替人类自己的判断力，这听上去像是科幻电影里的桥段。不过，现实生活中这样的更替早已经出现在了电子商务的舞台上。
1997年，在美国亚马逊总部，一场人与鼠标的战争正在上演。
当时，亚马逊总裁贝索斯聘请了一个由20多名书评家和编辑组成的团队，他们把书评、新书推荐及有特色的新书标题放于亚马逊的网页上。这些人是亚马逊竞争优势的重要来源，《华尔街日报》称他们是全美最有影响力的书评家，因为他们让图书的销量猛增。
但在贝索斯看来，这没有可骄傲的，因为所有线下书店都在这么做。他正在思考着一个问题：计算机能否替代书评家？
在贝索斯看来，“技术是我们这个行业的命脉，它是造成差异的、我们赖以生存的关键所在”。
当时的亚马逊已经从每一个客户身上捕获了大量的数据。比如，他们购买了哪些图书？哪些书他们只浏览了却没有购买？他们浏览了多久？哪些书是他们一起买的？
为此，亚马逊研发出了一套协同过滤系统，计算机可以通过运算数据，自动帮顾客推荐其他产品。也许一本美国史的相关推荐里会有如何制作披萨的食谱。在书评家们看来，这种毫无逻辑的推荐简直是荒唐。
牛津大学网络学院互联网研究所维克托·迈尔－舍恩博格教授认为：“大数据要求我们有所改变，我们必须能够接受混乱和不确定性。精确性似乎一直是我生活的支撑，就像我们常说的‘丁是丁卯是卯’。但认为每个问题只有一个答案的想法是站不住脚的，不管我们承不承认。一旦我们承认了这个事实甚至拥护这个事实的话，我们离真相就又近了一步……其实很多时候，寻找数据间的关联并利用这种关联就足够了。”
电子科技大学互联网科学中心主任周涛给出了更为通俗的解释：“当我们有了大量的数据之后，我们会发现，可能里面有几千上万条原因会导致这�