數據挖掘中尋找商機的六大難題

　　很多公司都熱衷于數據挖掘,期待從中尋找商機與創意,但大多數公司又不能如愿以償,問題出在哪里呢？

　　大約兩個月前,京東的總裁戰略助理劉爽邀請我去了一趟京東,和一屋子人做內部交流。其中有BI團隊的人,有營銷團隊的人,也有PM及技術團隊的人,還有CTO的李總,原本計劃1個半小時的交流最后成了4個小時,現在我把可以公開的內容和大家一起分享,因為這些話題具有一定的代表性。

　　問題一:數據分析請來了數學專家,但是不懂商業,怎么培養他們？

　　亞馬遜內部也有很多博士,但是如果這些博士不懂商業的話,很難為電子商務公司所用。我之前對商業也不敏感,這點特別感謝在敦煌網的工作經歷,讓我有機會在清華 學習 ,并且參與公司的決策制定,4年下來商業意識提升了不少。所以,按照我自己的經驗,必須讓他們慢慢接觸公司的實際業務。比如頭一個月,讓他們在客服部接電話,也比讓他們在那里干坐著強。

　　問題二:不同的部門有不同的BI隊伍,營銷有一個,財務也有一個,這種BI隊伍散落在不同部門的計劃 合適不合適？

　　雖然每個部門都有一個數據團隊有利于每個部門了解自身的狀況,但是公司也必須有一個核心的、獨立的BI隊伍。

　　有兩個重要原因:首先,BI團隊最好與任何其他部門沒有利益關系,獨立的BI團隊更加有利于做公正和獨立的分析和研究;其次,數據彼此之間有關系,真正的數據驅動需要把點狀的數據連成線或者面。比如這個月的單價為什么變小了？有可能是除了單價比較高的3C產品之外,又主推了價格比較低的生活用品,也有可能是市場部做了低價促銷……這個問題需要找BI觀察一下,不只是看一個部門的數據就可以分析出來答案的,需要用線性的數據來看。當然,這還只是最基礎的數據分析,如果上升到用數據給公司做戰略分析的話,更是要全盤了解財務數據、業務數據和用戶行為數據。今天大多數電商公司少了一個數據的架構師,到底需要多少數據,為什么需要這些數據,還沒有答案。

　　而且,特別需要強調的是,一個優秀的BI團隊善于問一個問題:Is it possible……BI團隊在發展初期,其他部門讓跑什么數據就跑什么數據,你去幫我看一下為什么今天的買家突然增長了？但是如果BI 團隊只是停留在這個水平,那么它只是一個跑數據的機器,而不是一個驅動公司發展的“參謀”了。到了第二階段,BI團隊就會主動思考了,會問出一些如果這樣做會有那樣的可能嗎？

　　問題三:為什么有時候數據不可靠？

　　許多人只怪數據會騙人,很少人在做數據分析前,認真地問一句:數據是從哪里來的？準確嗎？

　　而今造成數據不準確最大的原因是——沒有去掉干擾數據和不可靠數據,比如行為數據最大的干擾就是爬蟲,第二大干擾就是員工自己點擊、對手點擊,而第二點很容易被忽視。

　　在用數據前必須做清理工作,不然用這些不可靠的數據來決定網站產品的設計,就會很奇怪。這也是為什么BI隊伍要借助技術團隊的原因。

　　問題四:必須要用數據收集一切客戶信息嗎？

　　其實用戶比我們想象的愿意告訴我們的信息要多,不一定所有地方都要用數據。一是可以設計流程來采集客戶信息,比如客戶進來明明可以問是男是女,為什么要用行為數據來看他是男是女呢,數據不能玩得太厲害了。二是電話直接溝通,有時候把八個人分兩組直接電話問客戶,和分析數據得到的結果差不了多少,這時候數據就不要太強調了。

　　問題五:從抓客戶的層面上說,傳統行業和電子商務行業有什么差別？

　　互聯網很浪費,100個人進來,只有2.5個買單,這還算是不錯的網站,多少人認真想過提高轉化率？而樓下賣煙的店,有個人連續三天來了第四天沒來,老板一定會心里有想法。

　　問題六:最好的買家就是出錢最多的嗎？

　　不是。衡量客戶價值,除了從購買能力這個維度來看之外,還應該看他在網絡中的社會價值,比如有的人雖然購買的總量少,但是來的次數比較多,他在網絡中與許多買家有千絲萬縷的聯系,能夠帶動許多人過來買東西,那么這個客戶就是平臺的核心用戶了。