目前有些人關(guān)心行為數據，也有些人關(guān)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(lái)看，大家往往只單純看某一端數據。車(chē)品覺(jué)認為：每個(gè)數據，就像散布在黑夜里的星星，它們彼此之間布滿(mǎn)了關(guān)系網(wǎng)，只要輕輕按一下其中一個(gè)數據，就會(huì )驅動(dòng)另外一些數據的變化。

前一段日子見(jiàn)到一位數據發(fā)燒友，我們倆有一致的觀(guān)點(diǎn)：電子商務(wù)發(fā)展速度越來(lái)越快，這個(gè)行業(yè)的趨勢變化也越來(lái)越快;對于電子商務(wù)公司老板來(lái)說(shuō)，想要自己走在趨勢前面，必然要學(xué)會(huì )數據驅動(dòng)。

慶幸的是，今年，電子商務(wù)業(yè)者對數據分析已經(jīng)重視起來(lái)了，就連由夫妻店起家的淘寶賣(mài)家也開(kāi)始招攬數據分析師，更別談一些再大些的電子商務(wù)公司。

但是，這也讓我心存隱憂(yōu)：現在不是缺數據，而是數據太多了!

據統計，在今天的互聯(lián)網(wǎng)上，每60秒會(huì )產(chǎn)生10萬(wàn)個(gè)微博信息、400萬(wàn)次search、facebook上50萬(wàn)次contact。我相信，今天稍大一些的電子商務(wù)公司，都會(huì )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(guān)系?今天絕大多數公司，都沒(méi)有好好利用這成千上萬(wàn)的零散數據。

需要數據邏輯，更需要商業(yè)敏感

先講一個(gè)有趣的故事。有一天，Linkedin忽然發(fā)現雷曼兄弟的來(lái)訪(fǎng)者多了起來(lái)，但是并沒(méi)有深究原因，過(guò)了不久，雷曼兄弟宣布倒閉。谷歌宣布退出中國的前一個(gè)月，我在Linkedin發(fā)現了一些平時(shí)很少見(jiàn)的谷歌產(chǎn)品經(jīng)理在線(xiàn)，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(jià)值呢?我相信，現在有很多網(wǎng)站不知道可以采集這些Deep Data(底層數據，編者注)，只盯著(zhù)一些簡(jiǎn)單的表面數據，甚至拿著(zhù)魚(yú)翅當蘿卜。

說(shuō)這個(gè)故事，只是為了告訴大家，互聯(lián)網(wǎng)中的數據，需要用商業(yè)的眼光去分析和關(guān)聯(lián)，才有價(jià)值。

今天電子商務(wù)公司的數據分析師，必須有從枯燥的數據中看到解開(kāi)市場(chǎng)的密碼的本事。

比如，當一個(gè)具有商業(yè)意識的數據分析師發(fā)現，網(wǎng)站上嬰兒車(chē)的需求增加了，那么他基本可以預測哪些關(guān)聯(lián)產(chǎn)品的銷(xiāo)量也會(huì )跟著(zhù)上去。

再比如，和傳統賣(mài)場(chǎng)相似，網(wǎng)站上的產(chǎn)品起到的作用并不一樣。有的產(chǎn)品是為了賺錢(qián)，有的產(chǎn)品是為了促銷(xiāo)，有的產(chǎn)品是為了引流量，不同的產(chǎn)品在網(wǎng)站上擺放位置當然是不一樣的。這也可以從數據中發(fā)現。

一個(gè)商業(yè)敏感的數據分析師，需要懂得用什么數據去驅動(dòng)公司實(shí)現目標。

又如，兩個(gè)新建C2C平臺的競爭，重點(diǎn)看的不單純是交易量，而是每天有多少新的seller(賣(mài)家，編者注)進(jìn)來(lái)，賣(mài)了多少東西。因為此階段最核心的競爭就是人氣，而非實(shí)質(zhì)交易量。如果新來(lái)的seller進(jìn)來(lái)賣(mài)不出東西，只是老的seller的交易量在增長(cháng)，即使最后交易量每天都在增長(cháng)，還是有問(wèn)題。

再比如，一家剛踏入市場(chǎng)的B2C和已經(jīng)占領(lǐng)大部分市場(chǎng)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(méi)有那么大，成熟的公司重點(diǎn)是看交易、轉化率及回頭率的。

當下的數據分析師多是統計學(xué)出身，一堆數據放在那里，大家都擅長(cháng)怎么算回歸、怎么畫(huà)函數。但是這批數學(xué)人才較缺乏商業(yè)意識，不知道這些數據對業(yè)務(wù)意味著(zhù)什么，看不見(jiàn)一堆數據中誰(shuí)和誰(shuí)有關(guān)系，也就不知道該用什么邏輯分析，更無(wú)法充當老板的眼睛了。

前幾天遇到一個(gè)老板，他說(shuō)手下每天給他看幾十個(gè)零散數據。我問(wèn)，是不是數據越多越麻煩。他說(shuō)我一下子就點(diǎn)出他的痛處了，因為請來(lái)的數據分析專(zhuān)家只把數據交到他面前，但是卻沒(méi)有把數據和商業(yè)的關(guān)系告訴他。

你說(shuō)，一個(gè)公司CEO，每天看到幾十個(gè)數據，什么PV、PU、UV等等等，他們有精力來(lái)解讀嗎?對于他們來(lái)說(shuō)，只需要知道：公司有問(wèn)題嗎?問(wèn)題是什么?有新的發(fā)現嗎?需要做什么?這就夠了。

我把這些問(wèn)題理解成為數據世界里的“儀表盤(pán)”，比如說(shuō)網(wǎng)站流量進(jìn)來(lái)彈出率怎樣就可以在儀表盤(pán)里呈現。你開(kāi)車(chē)，如果水溫過(guò)高，儀表盤(pán)亮燈提示。同樣，在電子商務(wù)的交易中，也可以用一些數據組成“儀表盤(pán)”。

所以說(shuō)，數據分析師不應該是單純做數學(xué)題。

行為數據和商業(yè)數據，互相推動(dòng)

一個(gè)好的儀表盤(pán)，出現好的情況和壞的情況，儀表盤(pán)都會(huì )有提示。而構成“儀表盤(pán)”的，正是行為數據和商業(yè)數據之間的邏輯關(guān)系。

我自己習慣了這樣一種稱(chēng)謂：前端行為數據和后端商業(yè)數據。前段數據指訪(fǎng)問(wèn)量、瀏覽量、點(diǎn)擊流及站內搜索等反應用戶(hù)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(jià)值)。

目前有些人關(guān)心行為數據，也有些人關(guān)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(lái)看。大家往往只單純看某一端數據。國內小有名氣的網(wǎng)站CEO，每天也只看一個(gè)結果數據：網(wǎng)站今天的成交量是多少，賣(mài)了多少件產(chǎn)品。

但是看數據走火入魔的人會(huì )明白，每個(gè)數據，就像散布在黑夜里的星星，它們彼此之間布滿(mǎn)了關(guān)系網(wǎng)，只要輕輕按一下其中一個(gè)數據，就會(huì )驅動(dòng)另外一些數據的變化。

大家都比較關(guān)心網(wǎng)站用戶(hù)群，就以此舉例子。

某一天，某網(wǎng)站發(fā)現自己的前端注冊量增加了不少，訪(fǎng)問(wèn)量也上去了，交易量卻沒(méi)有上去，不死不活。其實(shí)這也是許多網(wǎng)站的通病，每天有許多老板都在想這個(gè)問(wèn)題。

原因是什么?

現在這個(gè)階段，處在互聯(lián)網(wǎng)前端的人只知道點(diǎn)擊量等數據，很少問(wèn)后端的商業(yè)數據，如誰(shuí)一直在重復購買(mǎi)?誰(shuí)影響了5%-15%的核心用戶(hù)群進(jìn)來(lái)買(mǎi)東西?誰(shuí)在給網(wǎng)站做正面和負面傳播?

而操作網(wǎng)站后端交易環(huán)節的人只知道賣(mài)東西，又很少問(wèn)到前端數據。如一個(gè)客戶(hù)進(jìn)來(lái)網(wǎng)站平均停留了15分鐘還是30分鐘，這對將來(lái)重復購買(mǎi)的關(guān)系大嗎?一個(gè)客戶(hù)進(jìn)了網(wǎng)站社區和沒(méi)進(jìn)社區，對產(chǎn)生交易量有影響嗎?

這都屬于找不到核心用戶(hù)群，究其原因，很大程度上是因為沒(méi)有把行為數據與商業(yè)數據對接來(lái)看。

于是，前后端數據割裂，沒(méi)有人知道其中的關(guān)系。作為網(wǎng)站的決策者，不知道網(wǎng)站的核心用戶(hù)群的行為特征，也不知道怎樣刺激核心用戶(hù)的增加，更不知道從一個(gè)用戶(hù)進(jìn)入網(wǎng)站之后到走出去，哪些環(huán)節是需要疏通。

當然這只是一個(gè)管中窺豹而已。

一個(gè)平臺運營(yíng)商，反應用戶(hù)行為的前端數據與后端商業(yè)數據千千萬(wàn)萬(wàn)，賣(mài)家和買(mǎi)家也是千千萬(wàn)萬(wàn)，其中前端哪個(gè)數據對整個(gè)網(wǎng)站后端的交易量產(chǎn)生最大影響，只要針對這個(gè)前端數據猛下藥，必然會(huì )刺激后端數據的增加;反過(guò)來(lái)，后端哪個(gè)交易數據比較高，摸清楚是從哪個(gè)渠道來(lái)的，主要貢獻用戶(hù)是誰(shuí)，網(wǎng)站的產(chǎn)品設計就要傾斜于他們，對他們好一點(diǎn)，如此才會(huì )有渠道前端的“轉化率”等關(guān)鍵數據的提升。

如果一個(gè)網(wǎng)站的核心用戶(hù)群每月以10%的速度在增長(cháng)，不火也是怪事。

遺憾的是，今天許多電子商務(wù)公司，每天都在做“碰巧”游戲：今天推薦A家產(chǎn)品，明天撤下A家的產(chǎn)品;今天做低價(jià)促銷(xiāo)，明天又做線(xiàn)下活動(dòng)。這些決策的改變，沒(méi)有儀表盤(pán)的指示或良好的數據監控，都是蒙著(zhù)眼睛在碰巧。