企业领导者更倾向于基于数据而非直觉或轶事信息来制定营销、产品及运营决策，这一趋势催生了面向电商运营者的新型数据工具。
以Cart.com为例，这家电商数据可视化与分析公司自2020年11月成立至2022年3月期间，已筹集超3.8亿美元资金。投资者急于注资，正是看中了电商软件市场的空白。这些资金助力Cart.com在不到两年内完成八次收购，旨在构建统一数据收集并提供决策洞察的平台。其快速增长也折射出部分电商企业在数据方面面临的严峻挑战。
Cart.com作为一家数据可视化和分析公司启动运营。
问题
企业常陷入两种数据困境：要么被海量信息淹没，要么处于数据荒漠。
信息过载的企业从Google Analytics、Lifetimely队列分析、电商销售数据、广告平台（如Google Ads、YouTube）以及NPS和线下数据等多渠道收集信息，却难以理解分散数据如何协同影响业务，深陷指标与KPI的浪潮中。
另一极端则是数据匮乏的企业。因缺乏准确绩效指标或分析模型，它们无法判断哪些营销活动驱动销售、哪些产品产生利润，导致决策盲目。
竞争
市场竞争加剧放大了数据难题。电商早期销售相对容易，如今则困难重重。
Profitero首席营销官Mike Black在2021年5月的采访中指出：“宝洁、联合利华等大型品牌正投资复杂分析技术以赢得电商竞争。随着机遇显现，电商与数据分析团队正大规模扩张。”这对大型品牌是利好，但对无力自建数据分析团队的中小电商而言，处境更为艰难。
解决数据难题
弥合电商数据智能鸿沟可通过以下途径实现：
其一，利用现有数据智能工具。市场上已有Cart.com、Profitero等成熟产品，资金充裕的企业可直接采购。
其二，依托电商平台的数据能力。例如Cart.com作为电商平台，其店面服务与自家数据分析平台深度关联，可提供一体化支持。
其三，制定明确的数据计划。陷入数据困境往往源于不清楚“测什么”及“为何测”。企业应聚焦当前最迫切需求：
- 新电商企业可专注追踪客户来源；
- 成长期企业可分析各渠道（广告、自然搜索、联盟营销、邮件等）带来的客户价值差异；
- 成熟企业可建立精简KPI记分卡，仅关注核心指标，如首次访问者流量占比、转化率、复购率。
要点总结
竞争加剧已成必然，数据驱动的商业洞察将成为关键竞争优势。电商企业可通过新兴SaaS工具或精准聚焦策略，有效运用数据智能。