得社交者得數據，從這個角度來看，電商之借力社交，是大數據由雲端落地的一種有效形式。因此，對Facebook側身社交購物的反思，本質是對大數據理想的現實圖景的管窺：數據本身是資產已經形成了共識，但爆破數據壁壘、真正挖掘數據價值卻並非易事。
在過去接近一年的時間裡，社交和電商的聯姻成為一種非常受追捧的趨勢。
去年4月Facebook正式開展團購業務Deals，此前，Gamestop、Gap、JC Penney、Nordstrom等品牌就已在Facebook上開零售店，近日，Facebook再度發布面向本地企業的新產品"Offers"。國內的社交網站亦是磨拳霍霍向電商，人人旗下糯米糰購現已漸入佳境，在國內團購市場的大清洗後仍舊佔據一席之地，其實早在2009年末人人網就攜淘寶、京東商城、呼哈網等推出社區網絡"人人愛購"平台，開心網也相繼引入特價機票查詢、電影票購買、團購等服務。
大數據時代，社交網站的接地氣迅速勃興，成為社交購物興起的必要條件；電商活動中，消費者和商家的雙向需求，則是社交購物興起的充分條件。但遺憾的是，Facebook的社交購物嘗試始終步履艱難。對Facebook側身社交購物的反思，本質是對大數據理想的現實圖景的管窺：數據本身是資產已經形成了共識，但爆破數據壁壘並非易事。
"搜索已死，社交當立"
2011年被稱為"社交年"，媒體提出了"搜索已死，社交當立"的說法，意在強調，得社交者得平台，得社交者得數據。
從更深的層次來看，從搜索為王到社交當立，不是什麼新的趨向，本質上對應的是web1.0到web2.0精神的更迭。搜索和web1.0精神相對應，強調的是信息的獲取，互聯網產生初期就是以海量信息的快速獲取引發人類生產生活的一系列變革的，網上沖浪成為一時潮流。但從大約十年前開始，互聯網巨大的信息流帶來的弊病日益顯現，web2.0注重的是交互，本質是在"信息大爆炸"的情況下，幫助人們更好地選擇信息，而不是被動的接受。
中國傳媒大學網絡輿情研究所發布的《2011上半年中國網絡輿情指數年度報告》顯示，微博已經超越網絡論壇成為中國第二大輿情源頭，僅次於新聞媒體報導，網絡熱點事件中，18.8%的源頭是微博。無獨有偶，網易新聞一度的廣告語是"無回复，不新聞"。在全媒體時代，Facebook、微博、新聞跟帖之所以迅速崛起就在於契合web2.0的交互精神。顯然，在信息的交互性上，以事連接的媒體、以物連接的電商，在以人連接的社交面前都會顯得捉襟見肘。這就是為什麼在web2.0時代到來的十年間，社交能夠迅速成長為互聯網的巨擘。
社交網站的勃興，只是社交購物模式的必要條件；電商的借力社交，更是由電商的剛需決定。電商活動中最基本的要素是買家和商家，以此二者為視點，對社交購物都有著充分的需求。
一方面，從商家的角度。當前階段，互聯網企業的盈利手段主要還是電子商務、用戶付費、及廣告佣金，對於中國網民來說，付費的視頻、音樂、電子書、服務畢竟不是主流，人們已經習慣於網上的免費資源了，為數眾多的非電商網站，其主要收入來源還是廣告或佣金。這就造成了一種水漲船高的趨勢，近五年來，網絡廣告費用的猛增已經是不爭的事實，但對於少數電商大鱷之下的眾多中小電商來說，如果不花錢做推廣又是死路一條。
隨著微博的火熱，借勢興起的微博營銷又是一邊風景獨好，據悉，一些微博大號的運營員工月入可上十萬元。軟廣幾百、硬廣上千的價格，比起搜索或門戶畢竟是門檻低了不止一點半點。更價廉，又更容易精準地投放，這是商家對社交購物的剛需。
另一方面，從消費者的角度。商家忽悠暴利的情況在電商中非常多見，消費者是弱勢群體，往往得不到保護。商家自己掛在網上的矜誇美圖、極容易作弊的好評和高信用，不僅已經失去了原來應有的作用，反而容易成為網購陷阱。同線下購物相比，消費者的權益更加難以保障，新興的社交購物，則是克服網購陷阱的一種有效形式。
從消費習慣的情感需要角度來看，購物是滿足某種需要，有時候希望聽到朋友或他人的意見，而不是在傳統電商中只能聽商家自賣自誇，或者在一些購物垂直媒體中被水軍馬甲包圍著。更為重要的是，購物搜索引擎已經顯得越來越力不從心，比起沒有區分的搜索，把物品進行合理的管理與歸類，細分商品和精準投放，才能更加刺激消費需求。
Facebook如同一個蓄水池，池內是深不可測的大數據，涉足電商是其大數據落地的有效形式。電商蓬勃的背後，又有其賣家和消費者雙向的剛需，借力社交是其現實困境解決之道。這就不難理解，社交購物漸漸成為一種趨勢，社交網站、電商、乃至第三方都急於插足以分得一杯羹。
F-commerce的困境
電商借力社交，前途或許明朗，但二者的結合卻並不是一帆風順，從其現實圖景來看，社交購物本身有真偽之別。
對於社交購物的分析，根據網站的原來屬性，可以分三個向度來看：一是，由電商展開的購物社交，可以淘寶為例；二是，由社交和電商之外的第三方展開的購物社交，可以美麗說為例；三是，由社交網站展開的社交購物，也就是Facebook的模式。但稍加分析我們就會發現，淘寶和美麗說都只是偽的社交購物。
先來看淘寶。作為國內最大的C2C電商，比之以亞馬遜模式為代表的傳統B2C電商，淘寶面臨著更嚴峻的壓力：為數量龐大的中小商家良性引入流量。但電商活動中的買賣雙方，並不存在真正意義上的社交關係；電商SNS化，只是電商增強用戶黏性、增加引流渠道的手段，本質上不符合社交購物重在P2P的交互與分享的精神。淘寶的SNS化，不僅最終難以發展壯大，而且只能是偽的社交購物。
美麗說方面，其CEO 徐易容在接受采訪中談到其用戶分層，將美麗說的用戶分為4類：
一是達人，數量在300人左右，她們是基於品牌宣傳營銷的。二是超級用戶，占到整個用戶群5%左右，這些人有能力打造優質內容。三是活躍用戶，她們不一定有能力創造內容，但絕對有能力可以傳播這些東西。四是需求群眾，是有2000萬-6000萬規模的大長尾，她們的行為在自由的逛和搜中徘徊。
美麗說所宣稱的"和閨蜜一起逛街"，成員架構應該是每個人的粉絲比較少，而且比較平均。但美麗說的架構卻和微博很相近：類似45度仰視的模式，整個架構如同金字塔，並不存在社交網絡的網狀交互性。這也就是說，美麗說同LC風格網的區別，不能說一個是社交、一個是媒體，而是，一個是由超級用戶打造內容、一個是由網站編輯打造內容，本質上都是媒體。從內容生產機制、成員架構來看，美麗說都更接近媒體的引導，而不是社交的交互。
但眾望所歸的F-commerce，並非一帆風順，現實發展狀況讓人大跌眼鏡。
艾瑞諮詢發布的《2011年中國社交化電子商務專題報告》中，將F-commerce的實現形式歸納為三種：一是，零售商直接在Facebook上開設店鋪；二是，電子商務網站上嵌入Facebook的一些功能，如登陸、喜歡、開放圖譜等；三是，Facebook的團購服務等。
首先是零售商店鋪模式的失敗：在過去一年中，Gap、JC Penney、Nordstrom、Gamestop等品牌，相繼關閉了Facebook的零售店。Gamestop負責市場營銷和戰略的副總裁Ashley Sheetz表示："對我們來說，Facebook是一個和消費者交流的場所，但不是一個賣東西的地方。"緊接著是團購業務Deals鎩羽而歸，2011年4月份開展的Deals本來被寄予厚望，但僅僅在開展了5個月後就被關閉。將其歸咎於美國團購市場已被Groupon和Livingsocial壟斷，已經顯得不夠充分，畢竟Facebook龐大的數據、先天的強用戶黏性是極具競爭力的。
與Deals的鎩羽而歸相對的，則是糯米糰購的一鳴驚人。但是糯米糰購在多大程度上是倚靠人人網的數據？在國內團購市場大清洗的背景下，糯米糰購背靠人人這棵大樹，最大的優勢是沒有資金壓力，而不是利用了人人網的大數據。畢竟，我們在人人網的頁面上還沒有發現一個叫做"糯米糰購"的應用，甚至，在糯米糰購主頁上，"人人公共主頁"排序還要在"糯米新浪微博"和"糯米騰訊微博"之下。這就是說，雖然糯米糰購在人人網旗下，但是不同於Deals，並不能稱之為社交化電商。
爆破數據壁壘
美國的一項調查結果顯示：人們對熟人對於產品的評價和推薦有90%的信任度，對陌生人的評價有65%的信任度，對於品牌自己的評價只有18%的信任度。
信任度的這三種層次，分別對應了上文第二部分購物社交的三種類型，即：社交網站的交易服務信任度最高，社交化電商平台其次，消費者對電商的SNS化則很難買賬。而社交電商的立足點，毫無疑問，是通過高信任度來提高轉化率。
那麼，理應在社交購物上走得更遠的Facebook為何如今步履維艱？事實上，Facebook的社交購物嘗試不盡然是失敗的。Deals失利、零售商舖撤離的背後，對於交友和社交遊戲的客戶來說，Facebook渠道的回報率是搜索和其他展示渠道的4倍！人們上Facebook不是為了購物，是為了交友、互動和遊戲，轉化率自然就高。這就是垂直的差異，也就是數據壁壘的含義所在。
實際上，正是Facebook的數據業務，而不是表面上的社交網站，被認為是其價值的核心。基於Timeline和like按鈕的數據採集、基於Hadoop架構和自主研發的Hive倉庫工具的數據分析，以及桑德伯格巧費心思建構的廣告業務平台：她設計的平台能夠顯示用戶好友對某個廣告或廣告商的喜好和具體評價，藉此大大增強了傳播效果。
但Facebook對數據價值的挖掘顯然還欠火候。這就是說，當前大部分人所說的社交化電商，實際上是社交化導購的意思，僅僅局限於社交給電商做導購。只有打破社交網站的數據壁壘，社交以其大數據的分析為電商提供更多、更精準的服務，社交和電商的結合才有希望。
一方面，Facebook需要提供更精確的算法、更創新的結合模式，用數據分析潛在顧客的偏好、尋找增值服務的途徑，等等；另一方面，Facebook的大數據願景，也不能以侵犯用戶隱私、損害用戶體驗為代價。無論是從社交購物的角度，還是從大數據落地的角度，Facebook顯然都還有很長的路要走。
哈哈!)
