7.总结和讨论
移动电商引流面临的四重变局：一是人群变局，触网行为碎片化，决策链路复杂化，消费水平高端化；二是场景变局，场景单一化，品销割裂化；三是营销变局，创意传播局限交互技术参差不齐，效果难衡量；四是链路变局，触达效率低，人群难捕捉，数据难回流。以消费者决策路径为中心的营销将使销售与媒体规划相结合，新兴的双向媒体平台能够实现广告内容和购买机会的直接对接。在这一背景下，移动电商引流策略呈现出以下问题。
7.1 品效合一的伪命题。
引流无可避免的涉及到流量的监测，因而，广告对品牌曝光的作用，转化的效果也明朗化，这对广告的影响也是巨大的。部分第三方数字营销技术公司，所谓的打通广告、品牌和销售的全链数据，计算 ROI 至 30 天的广告延续性效果，可实现电商广告的品效合一，这一命题是不成立的。消费者的转化路径是复杂的，即使打通了媒体数据与电商数据，也只能监测到转化效果，无法量化品牌建设的成果。
7.2 引流套路的模式化。
当提到移动电商的引流，大多数人脑海中根深蒂固的关键词就浮现出来，微博活动、病毒视频、KOL、抽奖转发、H5、漫画软文、BBS、跨界合作等等早已模式化。以 KOL 和 H5 为核心，绝大多数缺乏真互动，只是纯内容展示，缺乏深度互动。流水线一样生产出来的自嗨型传播并不能解决问题，广告主也不会为此买单，蘑菇街的新媒体负责人在访谈中表示，通常，广告公司社会化传播的提案，他们会直接剔除，原因就是，这样的传播战役，他们利用蘑菇街自身的媒体资源、电商平台自己就可以发起。而且，利用帮忙砍价类的促销 H5,对于销量的贡献也明显高于高价买来的 KOL.
引流套路模式化，为传播活动的设计提供了便利。但是，让用户被品牌的情绪感染、打动，才是关键。同样流水线生产出的，自己的品牌是否印记了创意的灵魂与情感。
7.3 自媒体矩阵的误区。
为了更好的引流移动电商，企业对用户的搜索决策行为，粉丝决策行为，场景决策行为，品牌决策行为进行大量的研究。根据不同的用户行为，在核心渠道进行布局。在这一背景下，部分企业把自媒体矩阵做成了自有媒体矩阵。像宝洁这样的公司，品类众多、产品线丰富，每一个品牌都建立一个自己的微博微信账号，会有上百个。分开开设。这上百个社交媒体帐号，不仅增加了运营成本也增大管理难度，吸引用户、维系粉丝难度大。不仅需要专门的公司负责运营，同时，也把部分重合度较高的消费人群割裂，增加了这类消费者的关注成本（一个人同时要关注很多个宝洁的账号）。自媒体矩阵的要义是，设置单一或多平台媒体帐号进行个性化输出，聚集自媒体人，建立矩阵，去机构化。
7.4 大数据模型的伪真实性。
任何有较高用户量的互联网平台皆可称自己手握大数据，可实现精准营销，事实呢？事实是根据目前微信披露的信息来看，其广告平台只能采集：用户的地址（农村亦或几线城市）、所用手机类型、年龄等表面数据。人群的覆盖。人群划分没有一个统一的行业标准，这其中包括很多不同的分类，投放区间，还有个人性格和爱好，这些都很难像传统广告那样直接定性。
而大数据的精髓并不仅在数据采集用户的广，而更在单体用户采集的深。这便意味着，如果仅凭以上三个维度是很难完全界定用户真正的购买喜好以及购买力的。此简单的三个维度，在本质上与传统 PC 时代的基于 cookie 的广告投放模式是未有本质区别的。其实这也并非是微信广告方面所能为之事，一方面微信的电商土壤仍然贫瘠，微信无法采集电商购物大数据亦或用户在微信平台之上的电商浏览收藏数据；另一方面微信将电商流量导入京东美丽说等电商平台，就意味着放弃了最珍贵的购物大数据。在数据维度缺失状态下，谈论精准营销是没有太大意义的，这也是用户常调侃收到与自己购买力不匹配广告的主要原因。
移动端需要流量，但移动端更需要的是精准流量。精准性会决定转化效果，也带来另一个绕不开的问题：成本。定位到人不等于定位到有效用户。我们确实可以通过设备 ID 或 Social ID 定位到人，但从定位到这个人，到判定是不是我要的用户，再到真正发展成我的用户，忠诚用户，还有很长的一段路要走。这个部分广告代理和广告平台目前并没有很好的解决办法。
在移动浪潮之下，广告主对移动营销认可度逐渐加强，但在广告投放上仍存在痛点。移动端数据越来越碎片化，造成用户的行为不能被全面认知，加上跨屏追踪成为难点，让用户画像变得愈加抽象。在 PC 端，我们可以在用户浏览页面时，装一些第三方的工具，使得我们跨过所有媒体对用户数据进行收集和分析，同时我们可以从很多方面得知用户正在上哪一个页面，对这个页面进行文本学习之类的处理，让他真正的浏览兴趣在之后得到一些支持和深度挖掘。但在移动端这件事行不通，用户在移动端很少整天使用浏览器，都是转到 APP.无 Cookie状态下，做定向或者重定向的难度系数比较大。比如说用户打开了网易新闻，我知道的只是一件事件而已，用户实际看的是国际新闻、时尚、娱乐，还是体育，我们没有很好的渠道去得到这样的信息。而且 APP 和 APP 之间的数据完全割立，这中间的数据怎么样打通？这也是一个很大的挑战。
数据之间的整合互通难度较大，使得不少企业的数据生态普遍面临着大数据应用困境，即拥有海量的数据，对于如何让数据产生价值，仍然没有好的方案。
大数据应当如何有机地串联起来，更完整的描绘出用户画像，指导广告投放，提升营销效果，都是业界在努力解决的。
7.5 研究不足和展望。
7.5.1 研究的不足。
本研究着重在对引流策略进行分析，虽然有一些创新的发现，但由于受到研究者研究能力和客观条件的限制，还存在着一些不足：
1 本研究限于成本、时间、地域和其他资源条件的限制，专家访谈以广告公司人员为主，从事电商行业的访谈，多是在笔者平时的工作沟通中实现，访问时间和深度都有待提升，可能结果存在一定的片面性，不能全面反映整个移动电商行业的引流现状。
2 研究中，将移动电商分为三种不同的类型，属于粗放概括型的划分方法，选择的是目前最主要的三种形式。所得的结论必然也具有粗放型的特点，这在后续的研究中需要继续加以细化进一步完善。
7.5.2 后续研究展望。
针对上述的不足，笔者认为可以从以下几个方向展开后续研究：
1 在今后对移动电商引流策略的研究中，不断完善对移动电商类型的划分，针对更加细化的品牌，提供更有针对性的建议。
2 基于本论文的初步探索，后续的研究中可以针对某一个特定的问题进行更深入的研究，例如传统品牌做移动电商如何做移动电商。
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