電子商務(wù)企業(yè)如何把握大數(shù)據(jù)4592

電子商務(wù)公司如何掌握大數(shù)據(jù)?誰擁有大數(shù)據(jù)?那些擁有穩(wěn)固、豐富數(shù)據(jù)源的公司,淘寶、百度、騰訊是絕對(duì)自有數(shù)據(jù)源的公司。艾瑞咨詢技術(shù)副總裁郝欣誠(chéng)贊同這一說法,以為一些淘寶商鋪不可以稱為有穩(wěn)固豐富數(shù)據(jù)源的公司。由于他們的視角常常逗留在自己的商鋪內(nèi),當(dāng)在他們商鋪中沒有出現(xiàn)某種人,便以為某種人是不存在的。但淘寶的視角會(huì)更高,更簡(jiǎn)單看到全局,他們擁有海量的數(shù)據(jù),只需某種人在一家商鋪出現(xiàn),便能判斷這類人是存在的。假如純真逗留在自己數(shù)據(jù)中,常常簡(jiǎn)單出現(xiàn)盲人摸象的難堪,用片面的數(shù)據(jù)錯(cuò)誤地描述花費(fèi)者的全貌。當(dāng)淘寶的賣家走開淘寶數(shù)據(jù)的支撐,只好稱之為有數(shù)據(jù)剖析,決不行稱為大數(shù)據(jù)剖析。所謂的大數(shù)據(jù),是需要跨視角、跨媒介、跨行業(yè)的海量數(shù)據(jù),也能夠理解為數(shù)據(jù)的采集方法。當(dāng)數(shù)據(jù)的規(guī)模和豐富度達(dá)到必定程度,大家才開始提出大數(shù)據(jù)的觀點(diǎn)。而此刻的電商,大數(shù)據(jù)之路又行至何方?電商數(shù)據(jù)現(xiàn)狀“假如不到10萬單量,在基數(shù)這么低的狀況下,能分出什么維度來嗎?根本不需要大數(shù)據(jù)?！盢OP首創(chuàng)人劉爽以為,只有淘寶、京東、亞馬遜這樣級(jí)別的公司,才有海量數(shù)據(jù),才需要大數(shù)據(jù)。此刻的電子商務(wù)公司,日均能達(dá)到十萬單的少之又少。在有海量數(shù)據(jù)累積的基礎(chǔ)上,還要有一套優(yōu)異的BI系統(tǒng),并且一定是按公司需求定制,才可能實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)。關(guān)于此刻大部分的電商公司來說,根本沒有走到這一步。劉爽向《天下網(wǎng)商·經(jīng)理人》舉例說,宏觀調(diào)控在小市場(chǎng)確實(shí)有效,一旦市場(chǎng)變大便依賴市場(chǎng)化。因而可知,在公司小的階段,有經(jīng)驗(yàn)的拍腦袋效率最高。確實(shí),許多賣家對(duì)自己的數(shù)據(jù)都沒有一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化營(yíng)運(yùn)、采集、剖析的過程。所以談大數(shù)據(jù),多半不過癡人說夢(mèng)。以庫存舉例,多半淘寶賣家對(duì)自己庫存的即時(shí)數(shù)據(jù)其實(shí)不認(rèn)識(shí),更不行能清楚庫存銷售的收益。常常出現(xiàn)這類狀況——庫存都是賣不掉的貨,好賣的貨早已經(jīng)斷貨。假如光看庫存,會(huì)發(fā)現(xiàn)指標(biāo)挺健康,但所謂的庫存基本是壞賬,所以依據(jù)庫存估計(jì)銷售收益,不是每家公司都做得出來的。這就說明數(shù)據(jù)管理水平有待提高。在公司內(nèi)部,有大量的決算數(shù)據(jù)需要耐心采集,但一般商家都沒有特意的部門做這件事情,所以很難獲取高質(zhì)量的數(shù)據(jù)給自己供給決議支持。事實(shí)上,賣家之所以對(duì)數(shù)據(jù)茫然,是由于數(shù)據(jù)壓根不全,對(duì)數(shù)據(jù)的管理和獲取不夠,直接致使無法利用數(shù)據(jù)。而大數(shù)據(jù)之所以被熱炒,是由于少量巨無霸公司在此中獲取了巨大商業(yè)價(jià)值。比如亞馬遜,從損失到盈余,大數(shù)據(jù)功不行沒。不論是偶合仍是機(jī)遇成熟,亞馬遜確實(shí)在采納了重量級(jí)的大數(shù)據(jù)剖析后,業(yè)績(jī)才漸漸好轉(zhuǎn)。能夠想象,亞馬遜好多鑒于數(shù)據(jù)的決議都有著大數(shù)據(jù)的影子。亞馬遜上,囊括了美國(guó)全部生活必要品。所以它充分掌握花費(fèi)者的原始數(shù)據(jù),做出來的判斷擁有展望性。甚至能夠向商家定制在某一價(jià)錢段有某個(gè)特別性能的商品,只供亞馬遜,并能保證熱賣。而這全部都是依據(jù)亞馬遜所擁有的大數(shù)據(jù)源,進(jìn)行采集、剖析所推斷出來的。鑒別大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)終究大數(shù)據(jù)這個(gè)觀點(diǎn)能否“虛高”呢?畢竟像亞馬遜這樣的公司寥寥可數(shù),大部分的電商公司還處于起步階段。這不得不讓人從頭思慮大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)是兩個(gè)極易混雜的觀點(diǎn)。對(duì)二者的差別,每一個(gè)人的理解也天壤之別。劉爽以為,大數(shù)據(jù)是鑒于交易、商品與用戶的般配。商品好多,人好多,把它們精確地般配在一同,是很難的一件事情。一般的公司內(nèi)部業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)指標(biāo)——庫存、成本、商品,這是一個(gè)封閉的構(gòu)造,是由公司決定的,好的剖析或許能夠?qū)λ┘佑绊?。大?shù)據(jù)很難強(qiáng)行調(diào)控,只好追蹤,想方法般配。而艾瑞咨詢剖析師傅志勇則以為,以前所說的數(shù)據(jù),是一種狹小的定量數(shù)據(jù),利于公司內(nèi)部流程優(yōu)化,而大數(shù)據(jù)是在定量數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,做了一個(gè)更大范圍的延長(zhǎng),給公司供給決議支持。也能夠理解為,大數(shù)據(jù)是對(duì)數(shù)據(jù)自己的價(jià)值權(quán)重進(jìn)一步的解說,即數(shù)據(jù)在決議中所起到作用的權(quán)重在提高。大數(shù)據(jù)實(shí)質(zhì)上是一個(gè)更大范圍的數(shù)據(jù),就是從最先獲取信息向來到最后的銷售數(shù)據(jù)。麗人麗妝CEO黃韜感覺大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量常常很大,并且一旦精細(xì)研究,數(shù)據(jù)量的增添也會(huì)異樣驚人,甚至高出運(yùn)算能力。姑且不論大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)如何定義,關(guān)于當(dāng)前的電商公司而言,不過是希望通過數(shù)據(jù)剖析帶來流程的優(yōu)化。對(duì)此,郝欣誠(chéng)以為,在將來的兩到三年內(nèi),電商公司多去關(guān)注營(yíng)銷領(lǐng)域,會(huì)出來一大量大數(shù)據(jù)的營(yíng)銷工具。大數(shù)據(jù)的價(jià)值是潤(rùn)物細(xì)無聲,每一個(gè)花費(fèi)者和賣家都在享受大數(shù)據(jù)的成就,可是在使用時(shí),其實(shí)不感覺是大數(shù)據(jù)。其實(shí),最早買百度重點(diǎn)詞,百度會(huì)供給一個(gè)重點(diǎn)詞排名挑選系統(tǒng),搜一個(gè)詞,系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)提示其余有關(guān)熱賣詞,并見告哪些詞更簡(jiǎn)單接觸同類花費(fèi)者。這是最早使用大數(shù)據(jù)的系統(tǒng),是鑒于百度每日上億次搜尋的總結(jié)。每一個(gè)買百度重點(diǎn)詞的公司,其實(shí)都在使用數(shù)據(jù)產(chǎn)品。別的,淘寶直通車、數(shù)據(jù)魔方都也是大數(shù)據(jù)的衍生工具。假如賣家希望在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域分得一杯羹,一定清楚自己不過數(shù)據(jù)的使用者。要重視大數(shù)據(jù)的使用,靈巧使用大數(shù)據(jù)工具,這些工具才是當(dāng)前走在大數(shù)據(jù)最前沿的技術(shù)。大數(shù)據(jù)對(duì)商家的價(jià)值,很大程度上取決于第三方服務(wù)商能夠供給如何的數(shù)據(jù)工具。作為商家,應(yīng)當(dāng)從幾十家甚至上百家工具供給商中,找到合適自己的大數(shù)據(jù)工具。著眼情報(bào)數(shù)據(jù)發(fā)掘除了大數(shù)據(jù)工具的運(yùn)用,情報(bào)數(shù)據(jù)也是電商公司真實(shí)應(yīng)當(dāng)關(guān)注的。所謂的情報(bào)數(shù)據(jù)辦理人員,從平時(shí)的工作場(chǎng)景來看,出去奔走采集情報(bào)的工作占了多半份額。他們會(huì)跟上下游供應(yīng)鏈,以及進(jìn)行跨部門交流。比如,一個(gè)采買人員應(yīng)當(dāng)去生產(chǎn)線,去剖析每家供應(yīng)商的生產(chǎn)水平如何,優(yōu)異的工廠和二線工廠的生產(chǎn)周期差別,哪里的原資料采買價(jià)錢最低。一般來講,這樣的一條情報(bào)能使用一到三年。固然數(shù)據(jù)性不強(qiáng),但這些情報(bào)價(jià)值十分高。郝欣誠(chéng)說得更加斬釘截鐵:“講數(shù)據(jù)發(fā)掘不如講情報(bào)發(fā)掘,情報(bào)發(fā)掘才能夠?yàn)殡娚坦竟┙o真實(shí)生產(chǎn)力級(jí)的支持,假如情報(bào)發(fā)掘都沒做好,就想把它數(shù)字化和量化,有點(diǎn)操之過急?！迸e個(gè)夸張的例子,當(dāng)一個(gè)品牌商擁有20萬家生產(chǎn)廠商無從選擇時(shí),為了找一個(gè)與需求相般配的生產(chǎn)公司,才需要成立一個(gè)大數(shù)據(jù)模型,進(jìn)行挑選。而此刻只需情報(bào)先行,當(dāng)規(guī)模達(dá)到必定程度難以進(jìn)行決議時(shí),才使用數(shù)據(jù)發(fā)掘技術(shù)。確實(shí),大數(shù)據(jù)的應(yīng)用要浸透到中國(guó)的電商公司內(nèi)部,還有很長(zhǎng)的路要走。而營(yíng)銷領(lǐng)域則不一樣,市場(chǎng)營(yíng)銷的數(shù)據(jù)模型已經(jīng)成熟,而互聯(lián)網(wǎng)又帶給電商公司足夠多的信息源,大數(shù)據(jù)的應(yīng)用已經(jīng)能夠直接給決議層供給建議,能夠理解為“有米下鍋”。以淘寶原創(chuàng)女裝品牌橡菲為例,他們會(huì)每日花銷500~1000元做情報(bào)發(fā)掘。他們有特意的情報(bào)采集人員,依據(jù)數(shù)據(jù)魔方、量子恒道、CRM系統(tǒng)剖析數(shù)據(jù),再把這些信息聯(lián)合協(xié)助最基本的經(jīng)營(yíng)決議,考慮下一款新商品樣式如何,鑒于對(duì)老會(huì)員的剖析,能否需要拓展新類目等等。比方,當(dāng)橡菲有50件商品、100萬現(xiàn)金時(shí),終究應(yīng)當(dāng)怎么安排生產(chǎn)?情報(bào)發(fā)掘人員會(huì)提醒決議層,這此中有2件爆款、6件長(zhǎng)尾、2件滯銷品,甚至能夠提出對(duì)各款商品的補(bǔ)貨、清倉建議。從系統(tǒng)中獲得所需數(shù)據(jù)其實(shí)不困難,但數(shù)據(jù)需要進(jìn)一步拼接,再去思慮各個(gè)數(shù)據(jù)之間的因果聯(lián)系。平常來理解,商業(yè)領(lǐng)域中的情報(bào),是商業(yè)邏輯?！扒閳?bào)支持的是對(duì)商業(yè)邏輯的理解,而數(shù)據(jù)支持的是對(duì)商業(yè)情報(bào)的辦理能力?！焙滦勒\(chéng)以為一定先做情報(bào)發(fā)掘,再做數(shù)據(jù)發(fā)掘,假如情報(bào)沒做好相當(dāng)于對(duì)商業(yè)邏輯的理解沒達(dá)標(biāo),盼望著數(shù)據(jù)直接講清商業(yè)邏輯,有些背道而馳。數(shù)據(jù)無法代替商業(yè)邏輯大數(shù)據(jù)需要在量化數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,加上商業(yè)邏輯,才能幫助電商公司做全局性、系統(tǒng)性的決議。清除一系列不行控要素,把結(jié)論和實(shí)質(zhì)狀況進(jìn)行剝離,在一個(gè)理想狀態(tài)下的模型,不過數(shù)學(xué)專家給出的結(jié)論。大數(shù)據(jù)的核心是融入商業(yè)邏輯。在商業(yè)邏輯里,一定先懂市場(chǎng),懂某個(gè)領(lǐng)域的花費(fèi)者真實(shí)訴求的變化;其次要懂行業(yè),包含行業(yè)的特點(diǎn)、要乞降規(guī)則;最后才是懂公司營(yíng)運(yùn),把多個(gè)支持模塊資源有序地整合起來,進(jìn)而共同創(chuàng)建價(jià)值。在這些都具備的狀況下,再用量化的數(shù)據(jù)適量輔助決議,在商業(yè)邏輯的主導(dǎo)下,真實(shí)發(fā)揮量化數(shù)據(jù)的作用?！叭鄙龠@個(gè)商業(yè)邏輯之本,那量化數(shù)據(jù)就是天馬行空的東西。”傅志勇把商業(yè)邏輯當(dāng)作真實(shí)需要解決的難題,因行業(yè)不一樣、公司不一樣、類目不一樣、機(jī)遇不一樣,商業(yè)邏輯都會(huì)有所變化,這是一種動(dòng)向均衡的藝術(shù)和哲學(xué)。網(wǎng)站剖析在中國(guó)首創(chuàng)人宋星以為,數(shù)據(jù)不可以取代商業(yè)邏輯,可是數(shù)據(jù)能夠修正、調(diào)整商業(yè)邏輯?！耙粋€(gè)決議的產(chǎn)生,要靠部分?jǐn)?shù)據(jù)、部分經(jīng)驗(yàn)、部分直覺?！彼涡翘寡?決議的事并不是一句大數(shù)據(jù)便能解決。這波及數(shù)據(jù)分層。依據(jù)經(jīng)驗(yàn)判斷,越是偏宏觀戰(zhàn)略層面的數(shù)據(jù),適用性越高,越是偏微觀渺小的數(shù)據(jù),不確立性越高。由于宏觀的決議很大,大到渺小的影響起不了作用,而微觀的決議恰好相反。比如,整個(gè)行業(yè)規(guī)模如何,市場(chǎng)增添力如何,自己是多樣本的綜合數(shù)據(jù),每一個(gè)樣本的影響都只占一部分。而一旦到微觀層面,比方廣告用的顏色、打折力度大小、滿減的額度,某一項(xiàng)的數(shù)據(jù)會(huì)起決定作用。不過此刻多半商家更相信測(cè)試法,其實(shí)不相信數(shù)據(jù)研判?！昂暧^層面多看看數(shù)據(jù),微觀層面多說說經(jīng)驗(yàn)?！备抵居乱詾檫@對(duì)電商公司有價(jià)值?；貧w商業(yè)的實(shí)質(zhì),數(shù)據(jù)只可是是業(yè)務(wù)的副產(chǎn)物,業(yè)務(wù)系統(tǒng)好,一般狀況下數(shù)據(jù)系統(tǒng)不會(huì)太差。假如舍本逐末,數(shù)據(jù)系統(tǒng)好但業(yè)務(wù)系統(tǒng)差,結(jié)果會(huì)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)系