不懂商业就别谈数据

数据只是是服务于商业的工具之一，这个道理并不难理解。但常人知其然，大神知其所以然。且听车大神为大家分解数据如何能成为更好的工具。

另外，学习完本文后，小编已开始构思《不懂商业就别谈产品》、《不懂商业就别谈设计》、《不懂商业就别谈运营》等文章……算了，大家读完今天的早读就等于把这三篇也读了。

前一段日子见到一位数据发烧友，我们两个有一个一致的观点：电子商务发展速度越来越快，这个行业的趋势变化也越来越快。对于电子商务公司老板来说，想要自己永远跟着趋势走，学会数据驱动是必然的了。

庆幸的是，今年搞电子商务的人对数据分析开始重视起来了，就连妻店起来的淘宝卖家也开始招数据分析师，更别谈一些再大些的电子商务公司。

但是，这让我心存隐忧：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10万个微薄信息、400万次search、 facebook上50万次contact。我相信，今天稍大一些的电子商务公司，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？今天绝多数公司，甚至包括凡客这样的著名电子商务公司，都不知道怎样利用这成千上万的零散数据。

需要数据逻辑，更需要商业敏感

先讲一个有趣的故事。有一天，LinkedIn忽然发现雷曼兄弟的来访者多起来了，但是并没有深究原因，第二天雷曼兄弟就宣布倒闭了。原因是什么？雷曼兄弟 的人到LinkedIn来找工作了。谷歌宣布退出中国的前一个月，我在LinkedIn发现了一些平时很少见的谷歌的产品经理在线，这也是相同的道理。

试想，如果LinkedIn针对某家上市公司分析某些数据，是不是有商业价值呢？我相信，现在51job绝对不知道要采集这些数据，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，需要用商业的眼光去分析，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看到解开市场密码的本事。

比如，当一个具有商业意识的数据分析师发现，网站上的婴儿车的销量增加了，那么他基本可以预测奶粉的销量也会跟着上去。

再比如，和传统卖场一样，网站上的产品起到的作用并不一样，有的产品是为了赚钱，有的产品是为了促销的，有的产品是为了引流量，不同的产品在网站上摆放位置当然是不一样的。

一个商业敏感的数据分析师，懂得用什么数据驱动公司目标实现。

比如，乐酷天与淘宝竞争，重点看的不是交易量，而是流量，每天有多少新的seller进来，卖了多少东西。因为此阶段的竞争最核心的就是人气，而非实质交易 量。如果新来的seller进来卖不出东西，只是老的seller的交易量在增长，即使最后交易量每天都增长，还是有问题。

再比如，一家刚踏入市场的B2C和已经占领大部分市场的B2C，他们的公司目标是不一样的，前者是看流量赚人气，流量对后者的意义没有那么大，成熟的公司重点是看交易,转化率及回头率的。

而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，看不见一堆数据中谁和谁有关系，也就不知道该用什么逻辑去分析，也就无法充当老板的眼睛了。

前几天遇到一个老板，他说手下每天给他看几十个零散数据。我问，是不是数据越多越麻烦。他说我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，但是却没有把行为数据和商业数据的关系告诉他。

你说，一个公司CEO，每天看到几十个数据，什么PV、PU、UV等等等，他们有精力来解读吗？对于他们来说，只需要知道有问题吗？问题是什么？有新的发现吗？需要做什么？这就行了。

我把这个理解成为数据世界里的“仪表盘”，比如说网站流量近来弹出率怎样就可以在仪表盘里呈现。你开车，如果水温过高，仪表盘亮灯提示。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。

行为数据和商业数据，互相推动

一个好的仪表盘，出现好的情况和坏的情况，仪表盘都会有提示。而构成“仪表盘”的，正是行为数据和商业数据之间的逻辑关系。

我自己发明了一种称谓：前端行为数据和后端商业数据。前段数据指访问量、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、ROI（转化率）, LTV(Life time Value)。

目前有些人关心行为数据，也有些人关心商业数据，但是没有几家网站是把行为数据和商业数据连起来看的。大家只单纯看某一端数据。国内小有名气的网站CEO，每天也只看一个结果数据：网站今天的成交量是多少，卖了多少件产品。

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，它们之间彼此布满了关系网，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，就以此举例子。

某一天，某网站发现自己的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，不死不活。

原因是什么？这是许多网站的通病，每天有许多脑子在想这个问题。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，如一个客户进来网站平均停留时间了15分钟还是30分钟，这对将来重复购买的关系大吗？一个客户进了网站社区和没进社区，对产生交易量有关系吗？

找不到核心用户群的原因，很大原因是没有把行为数据与商业数据对接来看。

于是，前后端数据割裂，没有人知道其中的关系。作为网站的决策者，不知道网站的核心用户群的行为特征，也不知道怎样刺激核心用户的增加，更不知道从一个用户进来网站之后到走出去，哪些环节是需要疏通的。

当然这只是管中窥豹而已。一个平台运营商，反应用户行为的前端数据与后端的商业数据千千万万，卖家和买家也是千千万万。其中前端哪个数据对整个网站后端的交 易量产生了最大影响，只要针对这个前端数据猛下药，必然会刺激后端数据的增加；反过来，后端哪个交易数据比较高，摸清楚是从哪个渠道来的，主要贡献用户是 谁，网站的产品设计就要倾斜于他们，对他们好一点，如此渠道前端的“转化率”等关键数据才会提升。

如果一个网站的核心用户群每月以10%的速度在增长，不火也是怪事。

遗憾的是，今天许多电子商务公司，每天都在做“碰巧”游戏：今天推荐A家产品，明天撤下A家的产品，今天做低价促销，明天又做线下活动。这些决策的改变，没有仪表盘的指示或良好的监控，都是蒙着眼睛在碰巧。

作者：车品觉

作者博客：http://blog.sina.com.cn/s/blog_5025e3880100kwn1.html