电子商务：数据分析莫把“鱼翅当萝卜”

　　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。

　　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”。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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？

　　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。