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            數據分析師要懂商業

            時間:2022-07-10 19:33:02 其他 我要投稿
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            數據分析師要懂商業

            前一段日子見到一位數據發燒友跟我談起了數據分析師,我們兩個有一個一致的觀點:電子商務發展速度越來越快,這個行業的趨勢變化也越來越快。對于電子商務公司老板來說,想要自己永遠跟著趨勢走,學會數據驅動是必然的了。

            慶幸的是,今年搞電子商務的人對數據分析開始重視起來了,就連夫妻店起來的淘寶賣家也開始招數據分析師,更別談一些再大些的電子商務公司。

            但是,這讓我心存隱憂:現在不是缺數據,而是數據太多。據統計,在今天的互聯網上,每60秒會產生10萬個微薄信息、400萬次search、facebook上50萬次contact。我相信,今天稍大一些的電子商務公司,都會采集一些行為數據(比如點擊量),但是這些行為數據與商業數據(比如交易量)有什么關系?今天絕多數公司,甚至包括凡客這樣的著名電子商務公司,都不知道怎樣利用這成千上萬的零散數據。

            需要數據邏輯,更需要商業敏感

            先講一個有趣的故事。有一天,linkin發現忽然發現雷曼兄弟的來訪者多起來了,但是并沒有深究原因,第二天雷曼兄弟就宣布倒閉了。原因是什么?雷曼兄弟的人到linkin來找工作了。谷歌宣布退出中國的前一個月,我在linkedin發現了一些平時很少見的谷歌的產品經理在線,這也是相同的道理。

            試想,如果linkin針對某家上市公司分析某些數據,是不是有商業價值呢?我相信,現在51job絕對不知道要采集這些數據,只盯著注冊用戶數量這樣的簡單數據。國內許多互聯網公司,拿著魚翅當蘿卜。

            說這個故事,只是為了告訴大家,互聯網中的數據,需要用商業的眼光去分析,才有價值。

            今天電子商務公司的數據分析師,有些像老板的軍師,必須有從枯燥的數據中看到解開市場的密碼的本事。

            比如,當一個具有商業意識的數據分析師發現,網站上的嬰兒車的銷量增加了,那么他基本可以預測奶粉的銷量也會跟著上去。

            再比如,和傳統賣場一樣,網站上的產品起到的作用并不一樣,有的產品是為了賺錢,有的產品是為了促銷的,有的產品是為了引流量,不同的產品在網站上擺放位置當然是不一樣的。

            一個商業敏感的數據分析師,是懂得用什么數據驅動公司目標實現的。

            比如,樂酷天與淘寶競爭,重點看的不是交易量,而是流量,每天有多少新的seller進來,賣了多少東西。因為此階段的餓競爭最核心的就是人氣,而非實質交易量。如果新來的seller進來賣不出東西,只是老的seller的交易量在增長,即使最后交易量每天都增長,還是有問題。

            再比如,一家剛踏入市場的B2C和已經占領大部分市場的B2C,他們的公司目標是不一樣的,前者是看流量賺人氣,流量對后者的意義沒有那么大,成熟的公司重點是看交易,轉化率及回頭率的。。

            而當下的數據分析師多是學統計學出身的,一對數據放在那里,大家都擅長怎么算回歸、怎么畫函數。但是這批數學的人才缺乏商業意識,不知道這些數據對業務意味著什么,看不見一堆數據中誰和誰有關系,也就不知道該用什么的邏輯分析,也就無法充當老板的眼睛了。

            前幾天遇到一個老板,他說手下每天給他看幾十個零散數據。我問,是不是數據越多越麻煩。他說我一下子就點出他的痛處了,因為請來的數據分析專家只把數據交到他面前,但是卻沒有把行為數據和商業數據的關系告訴他。

            你說,一個公司CEO,每天看到幾十個數據,什么PV、PU、UV等等等,他們有精力來解讀嗎?對于他們來說,只需要知道有問題嗎?問題是什么?有新的發現嗎?需要做什么?這就行了。

            我把這個理解成為數據的世界里的“儀表盤”,比如說網站流量進來彈出率怎樣就可以在儀表盤里呈現。你開車,如果水溫過高,儀表盤亮燈提示。同樣,在電子商務的交易中,也可以用一些數據組成“儀表盤”。

            所以說,數據分析師不是單純做數學題。

            行為數據和商業數據,互相推動

            一個好的儀表盤,出現好的情況和壞的情況,儀表盤都會有提示。而構成“儀表盤”,正是行為數據和商業數據之間的邏輯關系。

            我自己發明了一種稱謂:前端行為數據和后端商業數據。前段數據指訪問量、瀏覽量、點擊流及站內搜索等反應用戶行為的數據,而后端數據更側重商業數據,比如交易量、ROI, LTV(Life time Value)。

            目前有些人關心行為數據,也有些人關心商業數據,但是沒有幾家網站是把行為數據和商業數據連起來看的。大家只單純看某一端數據。國內小有名氣的網站CEO,每天也只看一個結果數據:網站今天的成交量是多少,賣了多少件產品。

            但是看數據看得走火入魔的人會明白,每個數據,就像散布在黑夜里的星星,它們之間彼此布滿了關系網,只要輕輕按一下其中一個數據,就會驅動另外一個數據的變化。

            大家都比較關心網站用戶群,就以此舉例子。

            某一天,某網站發現自己的前端的注冊量增加了不少,訪問量也上去了,交易量卻沒有上去,不死不活。

            原因是什么?這是許多網站的通病,每天有許多腦子在想這個問題。現在這個階段,處在互聯網前段的人只知道點擊量等數據,很少問后端的商業數據,如誰一直在重復購買?誰影響了5%~15%核心用戶群進來買東西?誰在給網站做正/負面傳播?

            而操作網站后端交易環節的人只知道賣東西,又很少問到前端數據,如一個客戶進來網站平均停留時間了15分鐘還是30分鐘,這對將來重復購買的關系大嗎?一個客戶進了網站社區和沒進社區,對產生交易量有關系嗎?

            找不到核心用戶群的原因,很大原因是沒有把行為數據與商業數據對接來看。

            于是,前后端數據割裂,沒有人知道其中的關系。作為網站的決策者,不知道網站的核心用戶群的行為特徵,也不知道怎樣刺激核心用戶的增加,更不知道從一個用戶進來網站之后到走出去,哪些環節是需要疏通。

            當然這只是一個管中窺豹而已。一個平臺運營商,反應用戶行為的前端數據與后端的商業數據千千萬萬,賣家和買家也是千千萬萬,其中前端哪個數據對整個網站后端的交易量產生最大影響,只要針對這個前端數據猛下藥,必然會刺激后端數據的增加;反過來,后端哪個交易數據比較高,摸清楚是從哪個渠道來的,主要貢獻用戶是誰,網站的產品設計就要傾斜于他們,對他們好一點,如此才會渠道前端的“轉化率”等關鍵數據的提升。

            如果一個網站的核心用戶群每月以10%的速度在增長,不火也是怪事。

            遺憾的是,今天許多電子商務公司,每天都在做“碰巧”游戲:今天推薦A家產品,明天撤下A家的產品,今天做低價促銷,明天又做線下活動。這些決策的改變,沒有儀表盤的指示或良好的監控,都是蒙著眼睛在碰巧。


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