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[行业动态] 腾讯觊夺支付大数据 微信、手Q支付出战支付宝 [推广有奖]

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业内围绕BAT做O2O的探讨有很多,不过BAT从并未认定自身是一家O2O公司,虽然三巨头均在不同程度上涉足了O2O市场,但更多是都是在做流量、信息、数据等侧重线上的事,真正的核心是移动支付,尤其是移动支付中蕴藏的大数据价值。
  腾讯的支付野心微信支付+QQ钱包力拼支付宝钱包
  过去一年,微信支付与支付宝钱包都在争先恐后的争夺线下支付场景,支付宝钱包已与家乐福、华润万家、欧尚、武汉中百、苏果、7-11等商超、便利店达成合作;微信支付也已先后接入了永辉超市、上品折扣、卜蜂莲花、联华华商、家乐福等,双方在线下的争夺正愈演愈烈。
  若论在扩展移动支付场景,腾讯表现的同样积极,先后投资的点评、58、京东、滴滴、美丽说、同程网、口袋购物、挂号网、饿了么等都是为了迅速增加微信支付和 QQ钱包的使用场景。另外也有互联网金融、信用卡还款、水电煤缴费、火车机票、话费充值、电影演出、彩票、红包、转账、收款,以及腾讯的会员、Q币、游戏道具等交易场景。在移动支付场景问题上,支付宝钱包有的,腾讯基本都为微信支付和QQ钱包提供到了,剩下的事情就是微信支付与QQ钱包对抗支付宝钱包的事了。
  在移动互联网市场,依托微信、QQ的微信支付和QQ钱包的用户基数要比支付宝钱包更大,尤其是覆盖了6亿手Q用户的QQ钱包,这个数量级甚至比同门微信还大,而且覆盖面更广,一二三四五线城市都有。春节期间,腾讯整个移动支付交易峰值数亿笔,创下了交易峰值笔数的新纪录。当然,微信支付的发展主要依托具备高消费能力的用户在转账、红包等社交关系下的频繁运用,而现在腾讯要争夺更多的O2O消费市场,就需要依靠在用户年龄层上要更为年轻的QQ钱包了。据了解,支付宝光缆坏了的时候,手机QQ的支付量疯狂上升。有分析人士称,可能对抗支付宝,要看用户更偏年轻和偏三四线城市的手Q支付了。
  在前两日的2015年夏季世界O2O博览会上,腾讯财付通副总郑浩剑表示,QQ钱包已经有了完善的虚拟充值便民支付业务,同时已与大众点评、唯品会、滴滴打车等第三方生活服务商达成合作,下一步将从三个方向深入线下发展更多合作伙伴。一是围绕着全国性连锁机构,抓住用户最常用的生活场景,把QQ钱包的服务延伸进去,服务QQ用户;二是面向广大中小商户,甚至于街边小店,让用户可以扫二维码付款,或者输QQ号就可以完成支付;三是与O2O企业合作,如洗衣、洗车、美甲等,把腾讯的能力开放出来,支持他们的发展。
  腾讯希望微信支付与QQ钱包之间形成互补协同,这样在移动支付市场与支付宝钱包竞争上才更有胜算。其实在移动支付市场,腾讯不如支付宝的地方在于远程支付的交易额上,支付宝在网购交易、商业转账上用的更为频繁,但在线下的支付场景运用中并不是特别突出,在这个问题上腾讯与支付宝站在同一起跑线上。若以获取更多消费数据为目的话,腾讯尝试分发挥QQ钱包的覆盖能力的方向是对的。
  O2O提供信息和场景,移动支付蕴藏大数据价值
  O2O 的两大特征是对商家的“消费需求信息”和对用户的“服务交易场景”,美团、点评、58等O2O平台正是一方面为商家提供了用户的消费需求信息,另一方面为用户提供了商家的服务交易场景,凭此,O2O平台可将线上用户和线下商家紧密结合在一起。然而“消费需求信息”与“服务交易场景”之间还夹着支付过程,移动支付的最大价值就在于可以记载每一次O2O的消费记录。
  对于BAT而言,目前根本不看重移动支付所带来的那点扣点费率,甚至三家都是贴钱推广各种的移动支付工具。BAT看重的是消费者每一笔支付背后都潜藏着一次数据,用户吃过什么、买过什么、享受过什么服务等等都可以通过移动支付记录下来,这些数据在达到一定量级之后,大数据的市场价值就会得以体现。
  与此同时,对于个人用户而言,在使用移动支付的次数非常多之后,平台就可以根据其消费记录形成用户模型,通过多维度的消费记录深入了解用户,包括用户的信用等级、消费能力、理财需求等,这些通过移动支付而来的数据信息可用在非常多的领域。另外,在结合上BAT各自在电商、社交、搜索领域的数据做交叉,大数据商业运用的价值将会更为显著。
  O2O —移动支付—大数据,BAT究竟想要什么应该清楚了吧?这三者之间的关系属于环环相扣,每一项都非常重要,但对三家互联网巨头而言,最终目的更侧重于数据的价值,尤其是在未来的大数据时代,数据能力将是BAT的核心竞争力,所以现在更需要在布局O2O的同时,大力发展移动支付。
  腾讯在已有微信支付基础上还大力发展QQ钱包,目的就是通过两大产品组合覆盖不同城市的不同用户,用户量越多数据量越大,未来的大数据价值也就越大。资金流、资金量层面的竞争已经是上一个时期的核心问题了,显然支付宝在这方面已经占优,腾讯现在更关注的是在未来移动支付数据能力上的市场地位,在这个层面上的竞争,支付宝并不占优势,未来结果如何,还有的看。
本文转自:中国大数据


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