不懂商業(yè)就別談數據！

目前有些人關心行為數據，也有些人關心商業(yè)數據，但較少人把行為數據和商業(yè)數據聯(lián)系起來看，大家往往只單純看某一端數據。車品覺認為：每個數據，就像散布在黑夜里的星星，它們彼此之間布滿了關系網，只要輕輕按一下其中一個數據，就會驅動另外一些數據的變化。

前一段日子見到一位數據發(fā)燒友，我們倆有一致的觀點：電子商務發(fā)展速度越來越快，這個行業(yè)的趨勢變化也越來越快;對于電子商務公司老板來說，想要自己走在趨勢前面，必然要學會數據驅動。

慶幸的是，今年，電子商務業(yè)者對數據分析已經重視起來了，就連由夫妻店起家的淘寶賣家也開始招攬數據分析師，更別談一些再大些的電子商務公司。

但是，這也讓我心存隱憂：現(xiàn)在不是缺數據，而是數據太多了!

據統(tǒng)計，在今天的互聯(lián)網上，每60秒會產生10萬個微博信息、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，但是這些行為數據與商業(yè)數據(比如交易量)有什么關系?今天絕大多數公司，都沒有好好利用這成千上萬的零散數據。

需要數據邏輯，更需要商業(yè)敏感

先講一個有趣的故事。有一天，Linkedin忽然發(fā)現(xiàn)雷曼兄弟的來訪者多了起來，但是并沒有深究原因，過了不久，雷曼兄弟宣布倒閉。谷歌宣布退出中國的前一個月，我在Linkedin發(fā)現(xiàn)了一些平時很少見的谷歌產品經理在線，這也是相同的道理。

試想，如果Linkedin針對性地分析某家上市公司高管找工作的數據，是不是很有商業(yè)價值呢?我相信，現(xiàn)在有很多網站不知道可以采集這些Deep Data(底層數據，編者注)，只盯著一些簡單的表面數據，甚至拿著魚翅當蘿卜。

說這個故事，只是為了告訴大家，互聯(lián)網中的數據，需要用商業(yè)的眼光去分析和關聯(lián)，才有價值。

今天電子商務公司的數據分析師，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(yè)意識的數據分析師發(fā)現(xiàn)，網站上嬰兒車的需求增加了，那么他基本可以預測哪些關聯(lián)產品的銷量也會跟著上去。

再比如，和傳統(tǒng)賣場相似，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，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。這也可以從數據中發(fā)現(xiàn)。

一個商業(yè)敏感的數據分析師，需要懂得用什么數據去驅動公司實現(xiàn)目標。

又如，兩個新建C2C平臺的競爭，重點看的不單純是交易量，而是每天有多少新的seller(賣家，編者注)進來，賣了多少東西。因為此階段最核心的競爭就是人氣，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在增長，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。前者看重流量以賺人氣為目標，但流量對后者的意義就沒有那么大，成熟的公司重點是看交易、轉化率及回頭率的。

當下的數據分析師多是統(tǒng)計學出身，一堆數據放在那里，大家都擅長怎么算回歸、怎么畫函數。但是這批數學人才較缺乏商業(yè)意識，不知道這些數據對業(yè)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邏輯分析，更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，但是卻沒有把數據和商業(yè)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：公司有問題嗎?問題是什么?有新的發(fā)現(xiàn)嗎?需要做什么?這就夠了。

我把這些問題理解成為數據世界里的“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(xiàn)。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，數據分析師不應該是單純做數學題。

行為數據和商業(yè)數據，互相推動

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

我自己習慣了這樣一種稱謂：前端行為數據和后端商業(yè)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(yè)數據，比如交易量、ROI(轉化率)、LTV(Life time Value終身價值)。

目前有些人關心行為數據，也有些人關心商業(yè)數據，但較少人把行為數據和商業(yè)數據聯(lián)系起來看。大家往往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，它們彼此之間布滿了關系網，只要輕輕按一下其中一個數據，就會驅動另外一些數據的變化。

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(fā)現(xiàn)自己的前端注冊量增加了不少，訪問量也上去了，交易量卻沒有上去，不死不活。其實這也是許多網站的通病，每天有許多老板都在想這個問題。

原因是什么?

現(xiàn)在這個階段，處在互聯(lián)網前端的人只知道點擊量等數據，很少問后端的商業(yè)數據，如誰一直在重復購買?誰影響了5%-15%的核心用戶群進來買東西?誰在給網站做正面和負面?zhèn)鞑?

而操作網站后端交易環(huán)節(jié)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(qū)和沒進社區(qū)，對產生交易量有影響嗎?

這都屬于找不到核心用戶群，究其原因，很大程度上是因為沒有把行為數據與商業(yè)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征，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入網站之后到走出去，哪些環(huán)節(jié)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商業(yè)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，如此才會有渠道前端的“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數據監(jiān)控，都是蒙著眼睛在碰巧。