| “到2020年，如果电商在中国零售市场份额占到50%，我给马云一个亿。如果没到，他还我一个亿。”——王健林
这是2012中国经济年度人物颁奖典礼上，这两位商界风云人物当着全国人民的面来了一场“豪赌”，尽管这只是一个玩笑，但也是对电商和整个零售业未来的一种猜想。
10年前，当销售经理们谈到网络购物时，只不过觉得它是一个稀奇的杂耍;没过几年，以淘宝为首的电子商务企业让中国数亿消费者领略了网络购物带来的前所未有的体验，顾客随时随地都能买到他们想要的任何产品，几乎不受地域和时间的限制;如今，电子商务已经成为全球经济增长的一股重要力量，各种综合的、垂直的电子商务企业不断涌现并迅速发展壮大，传统企业也在纷纷向电子商务企业转型;风险投资领域更是“这边风景独好”，一笔又一笔天文数字般的热钱砸向这个有着无比巨大想象空间的领域。
电商对于传统零售业的影响有目共睹。不过，在这场革命中，不是每一个电商都是胜利者，要把网络零售的生意做好并不是一件容易的事情。如王健林所言，中国虽然有4800多家电商，但只有一家电商在挣钱，那就是马云的阿里巴巴。其他大都在亏钱，所以很难说现有电商的模式是先进的。事实上，电商仍然需要走一条较长的发展和创新之路。
除了实体店与网络零售的双相融合发展，电商自身在未来如何做到更加吸引消费者，更加个性化，这些问题至关重要。
下面的内容基于现实，有所创想。2020年的电子商务是什么模样的，读过下文后，也许你会就此开始期待了。
你想看的产品，商家知道?
最初，顾客选择网上购物是因为方便，足不出户就可以将任何想买的产品采购齐全。然而，现在面对网站上海量的商品，顾客想省时省力地找到自己需要的产品并不容易。在浏览零售网站时，信息过载已经成为消费者网络购物的一个主要困扰。顾客们经常花了很长时间浏览页面，不得不看“一堆无聊的产品”。顾客希望在网站上浏览的时候，能看到更多他们喜欢并需要的产品，而不是大量的不相关产品。
这时就需要个性化推荐技术。网站可以根据购买了某一款产品的所有顾客的历史数据来推测购买了这一款产品的用户还会对哪些产品感兴趣。
比如，顾客甲和顾客乙都对电子商务感兴趣，他们都买过很多这方面的书籍，其中甲买过《网站页面设计》，乙买过《数据挖掘》。从用户的角度看，我们通过历史数据看到甲和乙都买过不少同样的书，据此可以判断他们的偏好比较相近，这时候我们称甲和乙这两个顾客比较“相似”。所以，我们可以把乙买的《数据挖掘》推荐给甲，因为乙喜欢的书很可能甲也会感兴趣。从产品的角度看，我们在历史数据中可能发现包括甲和乙在内的很多顾客的购买记录里都有《网站页面设计》和《数据挖掘》这两本书，这两本书的介绍和关键词或许也有重复之处。因此我们可以推测这两本书比较相关，称它们具有比较高的“关联性”。所以，如果发现新来的顾客丙买了其中的一本，我们就可以直接向丙推荐另一本。
然而，在个性化推荐技术满足了顾客的偏好，并创造他们更满意的体验之后，还会带来一定的风险。
技术不是完美无缺的，即使这项技术帮助电商挖掘出了一些可以推荐的产品，但是否需要推荐给顾客还要考虑他们的感受。如果不加选择的把通过推荐技术挖掘出来的产品放在页面上，就可能会产生一些不合适的推荐，这可能会给零售网站带来麻烦。2006年，沃尔玛被迫为他们的“种族歧视”的DVD推荐公开道歉：顾客发现在浏览DVD的时候，点击了科幻影片《决战猩球》之后，沃尔玛向他们推荐了《马丁·路德金》。顾客对“把黑人领袖当猿人”这件事情十分愤慨!虽然沃尔玛不断解释这个推荐的错误完全没有任何恶意，但顾客仍觉得沃尔玛的推荐伤害了他们的感情。所以，当技术挖掘出可以推荐的产品之后，还要看看把这些产品放在顾客的页面上是不是合适，这是技术以外的一个问题。
隐私保护变得更加重要
因为顾客比较敏感的另一个问题是个人隐私。有些时候，顾客的购买记录、购物习惯以及对产品的评价不一定愿意让别人知道。比如你最近在一个零售网站上购买了一些减肥药，第二天你所有的朋友都收到了以下的推荐：“您的好朋友××最近购买了一些减肥药，他(她)说效果不错，你要不要也来一些?”这可能会给你带来不少尴尬。从零售网站的角度看，收集更详细的数据是保证推荐准确率的一种方法，但是可能会让消费者觉得个人的隐私受到了侵犯。
如果消费者觉得网站记录的太多，他们有权利删除所有的记录。在顾及消费者隐私感受方面，ZAPPOS是一个值得借鉴的榜样。ZAPPOS现在的个性化推荐由ChoiceStream团队负责，他们采取简单的基于用户的推荐思路。有些人提出如果ZAPPOS选择更复杂、更有效的推荐技术，销售额和浏览量可以更大。然而，ZAPPOS决定暂不采用这些更有效的新技术，因为他们认为：“这些技术现在让消费者感到ZAPPOS过度侵入了自己的生活。虽然采用新技术在短期能提高销售额，但是如果一旦让消费者产生反感，从长期来看反而得不偿失，会伤害到零售网站本身”。
社交媒体上购物
在SNS和微博成为焦点的互联网时代，你无需离开社交网站的页面就可以下单购买商品。更重要的是，社交网站上的用户网络、访问历史和购物历史为个性化商品推荐提供了更加丰富的数据。作为一个铁杆的网球迷，你登陆社交网站时可能会发现网站向你推荐了新款的球拍。该推荐可能是基于你在留言中提到的想买一个网球拍，也可能是由于你在社交媒体上的球友买了这款球拍，还可能是因为你在六个月之前买了这款网球拍。在不久的将来，社交网络+电子商务将为商家提供向上销售(up-selling)的重要渠道。
移动技术整合线上线下购物
当你在书店看到《吃饭、祈祷、爱情》的原版图书时，你可能会犹豫网上的价格是不是更便宜。你掏出智能手机，扫描一下图书的条码，立即就可以查看网上同样商品的价格。Amazon已经推出了适用于Android平台的掌上Amazon应用。
除了比较价格以外，电子商务网站的手机应用还将结合基于位置的个性化技术。当你走进书店的畅销书区的时候，书店的电子商务应用会向你推荐你可能喜欢的图书的优惠券。现在，不少电商已经推出了手机应用，进军移动电子商务领域。毫无疑问，智能手机未来将整合线上和线下的购物平台。
新的竞争点
当所有的零售网站都采用了这些新技术，那么新的竞争点在哪里?
为了创造更好的购物体验，下一个竞争点在于零售网站能不能更快速地挖掘消费者的偏好。也就是说，网站要了解顾客喜欢什么，而且还要快，从而能更好地应对顾客喜好的变化。现在的情况是，所有零售网站采用的技术都差不多，所以挖掘顾客偏好的速度也一样。那么，更早吸引消费者的网站会收集到更多的用户数据，把后来的竞争者阻挡在外。
但是，如果后来者能够更快速地去了解用户偏好，给出更准确的推荐，顾客就会逐渐开始考虑换地方了。虽然前期顾客们需要投入一段时间来“训练”新的零售网站，但是后期这个网站能对偏好转换做出更快速的反应，更好地满足自己的需求的变化。
未来的零售网站可能在你登录的时候就开始和你的对话：“今天你的心情好像不太好，我们注意到你看了一篇‘如何减轻工作压力’的文章，我们有一些关于如何应对工作压力的书，你要不要看一下?”
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