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财经网 2012年11月13日
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的密码的本事。一个商业敏感的数据分析师，是懂得用什么数据驱动公司目标实现的。
【作者简介】车品觉，支付宝首席商业智能官。生于香港，在美国、英国、澳洲等地接受西方教育，曾于新南威尔士大学、斯坦福大学、INSEAD商学院及清华大学经管学院 等世界一流学院进修。多元的生活环境，国际化的教育背景，丰富的互联网工作经历，形成了思考问题的独特性、敏锐性。曾先后在 HSBC, PCCW, Microsoft, eBay 等多家著名跨国公司任总监职务。多年来致力于研究行为数据在互联网的发展。对电子商务未来趋势有独到见解，是一名未来趋势观察家。
对数据没有热情和信仰，很难当好数据分析师。但实际上，很多人都缺乏尊重数据、把数据当做科学的心态。
当然，这不是某个数据分析师的错，而是整体环境造成我们的数据分析师很难做到这一点。根据这几年的工作经历，我觉得毁掉一个数据分析师对数据的尊重其实很简单，"杀手"随处可见；同时，也只有真正体验到数据奇妙和甜头人，才会对数据有近乎炽热的信仰。
毁掉分析数据态度的三个常见原因：首先，大环境不尊重数据，尤其是老板的态度。如果数据分析师只要随便给一个报告就行，数字多一点和少一点，大家也是一笑而过，并不会追根到底，那么很难让数据分析师以严谨的态度对待数据。
例如，国内这几家数据分析机构，基本都在着急扩张行业，争着占领行业，对于其推出的数据有多精准却不那么在意，所以艾瑞的数据最近才会经常被人说"不靠谱"。
数据分析，今天做得不准，明天再改是没有用的。比如艾瑞，如果数据不稳固，抢着做很多行业，这是不靠谱的做法，指不定哪天砸了自己的牌子。
有人和我提过FACEBOOK数据分析师为什么那么牛，因为他们不觉得数据分析是一个苦事，十几个人在一个房子里把数据分析当做一件很开心的事情来做，数据分析对于他们来说是在追求科学。
第二，好的数据分析师需要一点天分，同时也需要高人点拨，但是电子商务这个圈子，真正懂数据分析的人不会超过10个，所以一般人很难取得真经。这和信仰一样，没有师傅领进门，难度也会大很多。
我回顾自己从微软到易趣，再从敦煌到支付宝，在数据分析上有一次长足的进步，得益于从两位老师的身上得到了许多启发。一位是亚马逊的首席科学家韦思康，曾经，我告诉韦思康，KPI报告显示敦煌网需要4秒钟，他立马让我叫来做技术的同事(他要听到一线同学的反应)，问这个4秒钟怎么测算出来，是美国人打开用4秒钟，还是英国人打开用4秒钟，用的是甚么Browser等等。这个4秒钟和商业价值(例如交易量)有关系吗？我当时很触动，连这么一个很基础的数据，他都是以求证的心态来分析的。更令我印象深刻的是，只请他当敦煌网顾问半天，按照他的工作经历来说，随便忽悠我半天是很容易的事情，但是韦思康非常严谨，先是以一个普通人的身份花了半个小时在敦煌网买东西(坚决要真实付钱)，切身体会敦煌网的用户体验，然后也不先看数据，而是先问很多能更了解敦煌网的生意形态的问题。讲真他的问题比很多投资分析师来得专业。而现在许多数据分析师，包括当时我自己，只看数据就开口说问题，不深入去体会公司的商业形态。
韦思康告诉我数据是一种态度，让我明白做数据的人就是要全身心投入，好像一种信仰一样，中间有许多路要走；而且，数据与商业密切相关，不能局限在数据的死角里。
另一位是清华大学的教授谢劲红，有一个夏天碰巧去旁听他的课，拿一堆的数据给他看，他一边看一边给我演绎他的思维，他可以很快在一堆数据找到他们之间的关系。后来我带着团队常常去清华找他聊，他教我如何看网络数据，用联动的思维来看网络数据。可以说是他启蒙了我用 "关系"的思维看数据。一听完就回到敦煌跑到敦煌看很多数据，发现了新世界。
第三，数据分析师感叹落不了地，只能谈数据，而不懂商业。如果不懂商业，而单纯看数据，不仅很难有创意的思维，而且是没有意义的。
而对于一般的数据分析师来说，大部分人没有系统思维，而且也只能看一部分数据，无法从大面儿上了解整个公司的运营数据，这样就令数据分析师难以形成全面的思考方式。
不懂商业就别谈数据
除了没有系统思维，很多数据分析师还存在缺乏商业敏感性的问题。
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。
这几年，搞电子商务的人对数据分析开始重视起来了，就连夫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。
先讲一个有趣的故事。有一天，linkin发现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linkin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linkin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的密码的本事。一个商业敏感的数据分析师，是懂得用什么数据驱动公司目标实现的。
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，一对数据放在那里，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的逻辑分析，也就无法充当老板的眼睛了。
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，出好的情况和坏的情况，仪表盘都会有提示。而构成"仪表盘"，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, 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，处在互联网前段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徵，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。
当然这只是一个管中窥豹而已。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，如此才会渠道前端的"转化率"等关键数据的提升。
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。
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