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电子商务数据分析需要商业敏感_敏感性分析法

数据分析 cdadata 847℃

电子商务数据分析需要商业敏感_敏感性分析

电子商务发展的速度越来越快,这个行业的趋势变化也越来越快。对于电子商务公司的老板而言,想要自己永远跟着趋势走,学会数据驱动是必然的。

庆幸的是,今年搞电子商务的人对数据分析开始重视起来,就连开夫妻店起家的淘宝卖家也开始招数据分析师,更别说一些再大一点的电子商务公司了。

现在不是缺数据,而是数据太多。据统计,在今天的互联网上,每60秒会产生10万个微博信息、400万次搜索、Facebook上的50万次内容。 稍大的电子商务公司,都会采集一些行为数据(比如点击量),但是这些行为数据与商业数据(比如交易量)有什么关系?今天绝大多数公司,甚至包括凡客诚品这 样著名的电子商务公司,都不知道如何利用成千上万的零散数据。

需要商业敏感

先讲一个有趣的故事。有一天,linkin(一个社区网站)忽然发现来自雷曼兄弟的来访者多了起来,但是并没有深究原因。第二天,雷曼兄弟就宣布倒 闭了。原因何在?雷曼兄弟的人到linkin找工作来了。谷歌宣布退出中国的前一个月,笔者在linkin上发现了一些平时很少见的谷歌产品经理在线,这 也是相同的道理。

试想,如果linkin针对某家上市公司分析某些数据,是不是很有商业价值?现在51job绝对不知道如何采集这些数据,只盯着注册用户数量这样的简单数据。国内许多互联网公司,拿着“鱼翅当萝卜”。

说这个故事,只是为了告诉大家,互联网中的数据,需要用商业的眼光分析,才有价值。

今天电子商务公司的数据分析师,有些像老板的军师,必须有从枯燥的数据中解开市场密码的本事。比如,具有商业意识的数据分析师发现,网站上的婴儿车的销售增加了,那么,他基本可以预测奶粉的销量也会跟上去。

再比如,网站上的产品发挥的作用并不一样,有的产品是为了赚钱,有的产品是为了促销,有的产品是为了吸引流量,不同的产品在网站上摆放的位置是不一样的。

一个商业敏感的数据分析师,是懂得用什么样的数据实现公司的目标。

比如,乐酷天与淘宝竞争,它们重点看的不是交易量,而是流量:每天有多少新的卖家进来,卖了多少东西。因为此阶段竞争最核心的就是人气,而非实质交易量。如果新来的卖家进来卖不出东西,只有老卖家的交易量在增长,即使最后每天的交易量都增长,也还是有问题。

再比如,一家刚踏入市场的B2C公司和已经占领大部分市场的B2C公司,它们的目标不一样。前者是看流量赚人气,后者对流量不怎么看重,而是看重交易转化率及回头率。

当下的数据分析师多是学统计学出身的,一堆数据放在那里,大家都擅长怎么算回归、怎么画函数。但是这批学数学的人才缺乏商业意识,不知道这些数据对业务意味着什么,看不见一堆数据中彼此的关系,也就不知道该用什么样的逻辑分析,也就无法充当老板的眼睛了。

前几天遇到一个老板,他说数据分析师每天给他看几十个零散数据。笔者问,是不是数据越多越麻烦。他说笔者一下子就点出他的痛处了,因为请来的数据分析专家只把数据交到他面前,却没有把行为数据和商业数据的关系告诉他。

一个公司CEO,每天看到几十个数据,什么点击率、用户价值等等,他们有精力来解读吗?对于他们来说,需要知道网站的问题是什么,需要做什么。

融合前后端数据

开车时,水温过高的话,汽车的仪表盘会亮灯提示。同样,在电子商务的交易中,也可以用一些数据组成“仪表盘”。所以说,数据分析师不是单纯做数学题。一个好的仪表盘,出现好的和坏的情况时,都会有提示。而数据构成的“仪表盘”,正是行为数据和商业数据之间的逻辑关系。

电子商务的数据可分为两类:前端行为数据和后端商业数据。前端行为数据指访问量、浏览量、点击流及站内搜索等反应用户行为的数据;而后端数据更侧重商业数据,比如交易量、投资回报率,以及全生命周期管理等。

目前有些人关心前端行为数据,也有些人关心后端商业数据,但是没有几家网站把前端行为数据和后端商业数据连起来看。大家只单纯看某一端数据。但是看 数据看得“走火入魔”的人会明白,每个数据,就像散布在黑夜里的星星,它们之间布满了关系网,只要轻轻按一下其中一个数据,就会驱动另外一个数据的变化。

大家都比较关心网站用户群,就以此举例:

某网站发现前端的注册量增加了不少,访问量也上去了,交易量却没有上去。原因是什么?这是许多网站的通病,每天花费不少精力想这个问题。现在这个阶 段,处在互联网前端的人只知道点击量等数据,很少问后端的商业数据,如谁一直在重复购买?谁影响了5%~15%核心用户群进来买东西?谁在给网站做正/负 面传播?

而操作网站后端交易环节的人只知道卖东西,又很少问到前端数据。如一个客户进入网站平均停留时间是15分钟还是30分钟,这对重复购买用户有关系?一个客户进入网站社区和没进入社区,和交易量有关系吗?

网站找不到核心用户群的原因,很大程度上是没有把行为数据与商业数据进行对接分析。

这种后果就是,作为网站的决策者,不知道网站核心用户群的行为特征,也不知道如何增加核心用户,更不知道从一个用户进入到网站之后到离开;哪些环节是需要疏通的。

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