得社交者得数据，从这个角度来看，电商之借力社交，是大数据由云端落地的一种有效形式。因此，对Facebook侧身社交购物的反思，本质是对大数据理想的现实图景的管窥：数据本身是资产已经形成了共识，但爆破数据壁垒、真正挖掘数据价值却并非易事。
在过去接近一年的时间里，社交和电商的联姻成为一种非常受追捧的趋势。
去年4月Facebook正式开展团购业务Deals，此前，Gamestop、Gap、J.C. Penney、Nordstrom等品牌就已在Facebook上开零售店，近日，Facebook再度发布面向本地企业的新产品"Offers"。国内的社交网站亦是磨拳霍霍向电商，人人旗下糯米团购现已渐入佳境，在国内团购市场的大清洗后仍旧占据一席之地，其实早在2009年末人人网就携淘宝、京东商城、呼哈网等推出社区网络"人人爱购"平台，开心网也相继引入特价机票查询、电影票购买、团购等服务。
大数据时代，社交网站的接地气迅速勃兴，成为社交购物兴起的必要条件；电商活动中，消费者和商家的双向需求，则是社交购物兴起的充分条件。但遗憾的是，Facebook的社交购物尝试始终步履艰难。对Facebook侧身社交购物的反思，本质是对大数据理想的现实图景的管窥：数据本身是资产已经形成了共识，但爆破数据壁垒并非易事。
"搜索已死，社交当立"
2011年被称为"社交年"，媒体提出了"搜索已死，社交当立"的说法，意在强调，得社交者得平台，得社交者得数据。
从更深的层次来看，从搜索为王到社交当立，不是什么新的趋向，本质上对应的是web1.0到web2.0精神的更迭。搜索和web1.0精神相对应，强调的是信息的获取，互联网产生初期就是以海量信息的快速获取引发人类生产生活的一系列变革的，网上冲浪成为一时潮流。但从大约十年前开始，互联网巨大的信息流带来的弊病日益显现，web2.0注重的是交互，本质是在"信息大爆炸"的情况下，帮助人们更好地选择信息，而不是被动的接受。
中国传媒大学网络舆情研究所发布的《2011上半年中国网络舆情指数年度报告》显示，微博已经超越网络论坛成为中国第二大舆情源头，仅次于新闻媒体报道，网络热点事件中，18.8%的源头是微博。无独有偶，网易新闻一度的广告语是"无回复，不新闻"。在全媒体时代，Facebook、微博、新闻跟帖之所以迅速崛起就在于契合web2.0的交互精神。显然，在信息的交互性上，以事连接的媒体、以物连接的电商，在以人连接的社交面前都会显得捉襟见肘。这就是为什么在web2.0时代到来的十年间，社交能够迅速成长为互联网的巨擘。
社交网站的勃兴，只是社交购物模式的必要条件；电商的借力社交，更是由电商的刚需决定。电商活动中最基本的要素是买家和商家，以此二者为视点，对社交购物都有着充分的需求。
一方面，从商家的角度。当前阶段，互联网企业的盈利手段主要还是电子商务、用户付费、及广告佣金，对于中国网民来说，付费的视频、音乐、电子书、服务毕竟不是主流，人们已经习惯于网上的免费资源了，为数众多的非电商网站，其主要收入来源还是广告或佣金。这就造成了一种水涨船高的趋势，近五年来，网络广告费用的猛增已经是不争的事实，但对于少数电商大鳄之下的众多中小电商来说，如果不花钱做推广又是死路一条。
随着微博的火热，借势兴起的微博营销又是一边风景独好，据悉，一些微博大号的运营员工月入可上十万元。软广几百、硬广上千的价格，比起搜索或门户毕竟是门槛低了不止一点半点。更价廉，又更容易精准地投放，这是商家对社交购物的刚需。
另一方面，从消费者的角度。商家忽悠暴利的情况在电商中非常多见，消费者是弱势群体，往往得不到保护。商家自己挂在网上的矜夸美图、极容易作弊的好评和高信用，不仅已经失去了原来应有的作用，反而容易成为网购陷阱。同线下购物相比，消费者的权益更加难以保障，新兴的社交购物，则是克服网购陷阱的一种有效形式。
从消费习惯的情感需要角度来看，购物是满足某种需要，有时候希望听到朋友或他人的意见，而不是在传统电商中只能听商家自卖自夸，或者在一些购物垂直媒体中被水军马甲包围着。更为重要的是，购物搜索引擎已经显得越来越力不从心，比起没有区分的搜索，把物品进行合理的管理与归类，细分商品和精准投放，才能更加刺激消费需求。
Facebook如同一个蓄水池，池内是深不可测的大数据，涉足电商是其大数据落地的有效形式。电商蓬勃的背后，又有其卖家和消费者双向的刚需，借力社交是其现实困境解决之道。这就不难理解，社交购物渐渐成为一种趋势，社交网站、电商、乃至第三方都急于插足以分得一杯羹。
F-commerce的困境
电商借力社交，前途或许明朗，但二者的结合却并不是一帆风顺，从其现实图景来看，社交购物本身有真伪之别。
对于社交购物的分析，根据网站的原来属性，可以分三个向度来看：一是，由电商展开的购物社交，可以淘宝为例；二是，由社交和电商之外的第三方展开的购物社交，可以美丽说为例；三是，由社交网站展开的社交购物，也就是Facebook的模式。但稍加分析我们就会发现，淘宝和美丽说都只是伪的社交购物。
先来看淘宝。作为国内最大的C2C电商，比之以亚马逊模式为代表的传统B2C电商，淘宝面临着更严峻的压力：为数量庞大的中小商家良性引入流量。但电商活动中的买卖双方，并不存在真正意义上的社交关系；电商SNS化，只是电商增强用户黏性、增加引流渠道的手段，本质上不符合社交购物重在P2P的交互与分享的精神。淘宝的SNS化，不仅最终难以发展壮大，而且只能是伪的社交购物。
美丽说方面，其CEO徐易容在接受采访中谈到其用户分层，将美丽说的用户分为4类：
一是达人，数量在300人左右，她们是基于品牌宣传营销的。二是超级用户，占到整个用户群5%左右，这些人有能力打造优质内容。三是活跃用户，她们不一定有能力创造内容，但绝对有能力可以传播这些东西。四是需求群众，是有2000万-6000万规模的大长尾，她们的行为在自由的逛和搜中徘徊。
美丽说所宣称的"和闺蜜一起逛街"，成员架构应该是每个人的粉丝比较少，而且比较平均。但美丽说的架构却和微博很相近：类似45度仰视的模式，整个架构如同金字塔，并不存在社交网络的网状交互性。这也就是说，美丽说同LC风格网的区别，不能说一个是社交、一个是媒体，而是，一个是由超级用户打造内容、一个是由网站编辑打造内容，本质上都是媒体。从内容生产机制、成员架构来看，美丽说都更接近媒体的引导，而不是社交的交互。
但众望所归的F-commerce，并非一帆风顺，现实发展状况让人大跌眼镜。
艾瑞咨询发布的《2011年中国社交化电子商务专题报告》中，将F-commerce的实现形式归纳为三种：一是，零售商直接在Facebook上开设店铺；二是，电子商务网站上嵌入Facebook的一些功能，如登陆、喜欢、开放图谱等；三是，Facebook的团购服务等。
首先是零售商店铺模式的失败：在过去一年中，Gap、J.C. Penney、Nordstrom、Gamestop等品牌，相继关闭了Facebook的零售店。Gamestop负责市场营销和战略的副总裁Ashley Sheetz表示："对我们来说，Facebook是一个和消费者交流的场所，但不是一个卖东西的地方。"紧接着是团购业务Deals铩羽而归，2011年4月份开展的Deals本来被寄予厚望，但仅仅在开展了5个月后就被关闭。将其归咎于美国团购市场已被Groupon和Livingsocial垄断，已经显得不够充分，毕竟Facebook庞大的数据、先天的强用户黏性是极具竞争力的。
与Deals的铩羽而归相对的，则是糯米团购的一鸣惊人。但是糯米团购在多大程度上是倚靠人人网的数据？在国内团购市场大清洗的背景下，糯米团购背靠人人这棵大树，最大的优势是没有资金压力，而不是利用了人人网的大数据。毕竟，我们在人人网的页面上还没有发现一个叫做"糯米团购"的应用，甚至，在糯米团购主页上，"人人公共主页"排序还要在"糯米新浪微博"和"糯米腾讯微博"之下。这就是说，虽然糯米团购在人人网旗下，但是不同于Deals，并不能称之为社交化电商。
爆破数据壁垒
美国的一项调查结果显示：人们对熟人对于产品的评价和推荐有90%的信任度，对陌生人的评价有65%的信任度，对于品牌自己的评价只有18%的信任度。
信任度的这三种层次，分别对应了上文第二部分购物社交的三种类型，即：社交网站的交易服务信任度最高，社交化电商平台其次，消费者对电商的SNS化则很难买账。而社交电商的立足点，毫无疑问，是通过高信任度来提高转化率。
那么，理应在社交购物上走得更远的Facebook为何如今步履维艰？事实上，Facebook的社交购物尝试不尽然是失败的。Deals失利、零售商铺撤离的背后，对于交友和社交游戏的客户来说，Facebook渠道的回报率是搜索和其他展示渠道的4倍！人们上Facebook不是为了购物，是为了交友、互动和游戏，转化率自然就高。这就是垂直的差异，也就是数据壁垒的含义所在。
实际上，正是Facebook的数据业务，而不是表面上的社交网站，被认为是其价值的核心。基于Timeline和like按钮的数据采集、基于Hadoop架构和自主研发的Hive仓库工具的数据分析，以及桑德伯格巧费心思建构的广告业务平台：她设计的平台能够显示用户好友对某个广告或广告商的喜好和具体评价，藉此大大增强了传播效果。
但Facebook对数据价值的挖掘显然还欠火候。这就是说，当前大部分人所说的社交化电商，实际上是社交化导购的意思，仅仅局限于社交给电商做导购。只有打破社交网站的数据壁垒，社交以其大数据的分析为电商提供更多、更精准的服务，社交和电商的结合才有希望。
一方面，Facebook需要提供更精确的算法、更创新的结合模式，用数据分析潜在顾客的偏好、寻找增值服务的途径，等等；另一方面，Facebook的大数据愿景，也不能以侵犯用户隐私、损害用户体验为代价。无论是从社交购物的角度，还是从大数据落地的角度，Facebook显然都还有很长的路要走。
