数据分析师不是单纯做数学题 不懂商业就别谈数据

数据与商业

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。

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,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。

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,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。因为此阶段的饿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。

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的世界里的“仪表盘”,比如说网站流量进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”,正是行为数据和商业数据之间的逻辑关系。

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