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雷达卡
本文摘自「大数据的关键思考」第三章，作者为车品觉，现任阿里巴巴集团数据技术及产品部副总裁、数据委员会会长。拥有十多年丰富的数据实战经验，在实践中形成了独特的数据化思考方式，对电子商务未来趋势有独到见解。曾先後在滙丰银行、香港电讯盈科、微软、eBay等多家着名跨国公司担任总监;曾任敦煌网首席产品官，创立第一个以外贸交易平台为核心的搜索引擎。
在开始之前，我先讲一个有趣的故事。有一天，全球最大的职业社交网站忽然发现，从雷曼兄弟公司登入的来访者变多了，但并没有深究原因。第二天，雷曼兄弟宣布倒闭。原来，前一天雷曼兄弟的员工都到职业社交网站找工作了，Google 宣布退出中国的前一个月，我在LinkedIn 发现一些平时很少露面的Google 产品经理上线，这也是相同的道理。试想，如果LinkedIn 能够针对某家上市公司，选择性的分析数据，会不会挖出其中潜在的商业价值?
我相信，现在很多网站还停留在「注册使用者数」这样简单的数据收集，绝对不知道还要收集上述有价值的数据资讯，使企业发展。我常常说，今日的数据分析师，需要有点军师的味道——从枯燥的数据中，解开市场发展密码。简单来说，就是具有商业意识的数据分析师，如果监测到网站上拥有6 岁以下孩子的用户群在增加，那么他基本上可以预测出，奶粉的销量也可能呈现上升趋势。
从更深一层来看，如同传统卖场，网站中商品的作用大不相同。有的产品为了赚钱，有的产品为了促销，有的则是用来吸引流量，这也就解释了不同商品在网站上摆放的位置，有不同的现象。同理，只有具备商业敏感度的数据分析师，才会懂得用什么数据驱动公司实现经营目标，绝不会单凭交易量就决定商品策略。
若评估一个新生电子商务平台的竞争力，你会观察什么数据?交易量?不对，因为平台是双边市场，不同於单边的B2C 卖场，除了买家流量之外，对於一个需要活力的商业平台来说，每天有多少新的优质卖家加入进来也至关重要。
比如，他们卖了多少东西和卖了什么东西，这对新生的电商平台竞争力来说，都是不可或缺的要素。因为，此阶段商业竞争，最核心的影响因素是人气，而非实质交易量。如果新加入的卖家卖不出东西，只有老卖家的交易量在增长，即使最後的交易量每天都呈现增长趋势，也无法大幅提升竞争力。
换个场景看，一家刚踏入市场的B2C 和已经占领大部分市场的B2C，它们的关注点会一样吗?当然不可能，因为前者是看流量，赚人气;但流量对後者的意义就没有那么大，它们更关注成交率、转换率和回头率。为了方便理解，我想出两个名词：前端行为数据和後端商业数据。前者指的是访问量、浏览量、点击率及站内搜寻等，是反映用户行为的数据;而後者更侧重於商业数据，例如：交易量、投资报酬率、顾客终生价值(Lifetime Value，LTV)。
分析数据「走火入魔」的人会明白，数据就像散布在夜幕里的繁星，彼此之间布满了关系网，只要轻轻按动其中一个亮点，就会驱动另外一个亮点产生变化，而这个动态的网，就是仪表板。将行为数据与商业数据对接起来时，大家可能会比较关心网站的使用者群，以下就是一个相关的例子。
某天，某网站发现自己的前端注册量增加不少，访问量也提高，但交易量却未见大幅度的提升。原因是什么?想必数据分析师每天都在思考这个问题，在这里，我们就将分解此问题，以寻找相应的答案。
处在网站前端的人只知道点击量等数据，比如，谁一直重复购买?谁影响了5%? 15%核心用户群的购买行为?谁在传播网站的正面或负面评价?但，却很少有人关注後端的商业数据。如果操作网站後端交易环节的工作人员，只知道卖东西，却不知道提出这几个问题：一个客户登入网站平均停留时间是15 分钟，还是30 分钟，这对将来重复购买的影响大吗?
一个客户登入了网站论坛和没登入论坛，有影响交易量的产生吗?此时，却很少有人关心前端数据。你发现这中间的问题了吗?行为数据与商业数据没有对接起来。於是，前後端数据形成割裂，没有人知道它们的内在关系;作为网站的决策者，不知道网站核心使用者群的行为特徵，也不知道如何刺激核心用户的增加，更不知道一个用户从登入网站到离开，哪些环节需要梳理，不死真是万幸。
当然，这个例子也只是管中窥豹。一个平台营运商，反映千千万万个使用者行为的前端数据，与後端的商业数据，卖家和买家也是成千上万名，但是在了解前端哪一个数据，对整个网站後端的交易量有最大影响後，就只须加强这个前端数据，以刺激後端数据的增加;反过来，後端哪一个交易数据比较高，弄清楚是从哪一个管道收集的、主要贡献用户是谁，网站的产品设计就要向他们倾斜，如此才会提升管道前端的转换率等关键数据。如果一个网站的核心用户群，每月以10%的速度增长，不爆红也是怪事。
遗憾的是，今天许多电子商务公司，每天都在做「碰巧」大数据的关键思考游戏：今天推荐A 家的产品，明天撤下A 家产品;今天做低价促销，明天又做线下活动。这些决策的改变，没有仪表板的指示或良好的监控，都是闭着眼睛在碰巧。世上哪有这么多碰巧，还是快睁开眼睛，认真看路吧!
来源：中国大数据
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