當電子商務企業(yè)從粗放式的跑馬圈地進入精細化運營階段時，對于數據的應用將會被提上日程。
“數據”作為驅動電子商務企業(yè)發(fā)展的核心資源，包含的種類非常多，價格數據只是一方面，另外還有用戶行為數據、競爭數據、用戶調研數據等等。實際上，未來電子商務企業(yè)真正的競爭并不在于利用數據來打公關戰(zhàn)，而在于如何挖掘內部和外部數據，以形成自己的決策框架，以及用數據形成的智能化管理來指導企業(yè)的運營。
數據背后藏商機
一個小小的香煙店，每天有幾百元的流水，今天賺300元，昨天賺200元，看上去似乎是今天賺的比昨天多，但如果仔細分析以下幾個數據，結果就會完全不同：今天到店人數和昨天到店的人數分別是多少，每個人平均貢獻多少錢，這些人流是早晨來的，還是晚上來的，他們想要買的產品和店內能夠提供的產品的比例是怎么樣的......
經過對上述數據的分析，也許你就會發(fā)現：今天雖然多賺了100元，但是單人的平均貢獻率要比昨天低;在購買人當中，有30%的人想購買中華煙，但由于店里沒有提供這個產品的銷售，而使20%的用戶改買了別的品牌，這意味著10%的客戶流失……
在這個小小的煙店里，老板每天看到的只有財務數據，也就是每天賺了多少錢。但如果對這家煙店的用戶行為數據進行統(tǒng)計分析，結合財務數據就能對店的經營做出調整，比如引進中華煙，就可以留住那10%的客戶。
一家小小的香煙店，一天只有十幾個客人，要分析用戶行為并不難。但對于全國擁有上千家店鋪的公司來講，用戶行為數據統(tǒng)計分析就顯得非常復雜。對于擁有幾百萬甚至上千萬用戶的電子商務企業(yè)，尤其是這些用戶來自于全國各地，產品和用戶就會出現海量的交互數據。
傳統(tǒng)企業(yè)都有財務數據和運營數據，但用戶行為數據卻很難收集，因為在線下店面，商家不可能統(tǒng)計出每一個顧客，在貨架上拿了什么東西，看了幾秒鐘，最后買了什么東西。與此形成對比，電子商務則可以使用戶行為數據變得顯性起來，用戶與產品交互時所發(fā)生的行為都是有跡可查的，而這些行為數據與財務數據和運營數據產生的關系就更加重要了。
數據專家車品覺指出，現代企業(yè)對于數據的分析應用已變得非常迫切。由于電子商務企業(yè)的用戶行為有跡可循，競爭對手的各種經營數據也非常顯性，因此在美國，BI(Business Intelligence,商業(yè)智能)已成為電子商務企業(yè)競爭的關鍵。
BI是企業(yè)決策的工具，而BI所依據的數據主要來自于：企業(yè)業(yè)務系統(tǒng)的訂單、庫存、交易賬目、客戶和供應商，以及企業(yè)所處行業(yè)和競爭對手的數據，還有來自企業(yè)所處的其他外部環(huán)境中的各種數據。
國內電商陷入誤區(qū)
不過，目前很多電子商務企業(yè)對于數據的認識還存在很多誤區(qū)。這種誤區(qū)主要表現為兩個極端：一是把數據“神話”了。車品覺在與企業(yè)交流時，有些企業(yè)甚至表示：如果能拿到自己的用戶數據分析，或者拿到競爭對手的數據，將會給企業(yè)帶來實質性的幫助，企業(yè)就可以獲得很強的競爭力，甚至擊敗敵手。而第二種觀點則認為，數據沒有什么用，要經過很長時間才能產生價值。
在目前國內的電子商務公司中，數據部門很容易被弱化，原因是數據部門在短期內很難創(chuàng)造業(yè)績。雖然一些電商公司也開始重視數據，但負責數據分析的BI部分往往沒有給予應有的重視，這從BI團隊在公司架構里的隸屬關系就可以看出端倪。
在國內的大電商公司里，BI團隊往往會放在技術部。這種隸屬關系說明：數據會先被收藏起來，放在技術部門相當于放在數據倉庫中。按理說，戰(zhàn)略部門在制定戰(zhàn)略時，是需要由BI提供數據支持的，而BI數據來自于與各個部門的互動。但由于商業(yè)智能部門層級過低，BI團隊的負責人甚至沒有在管理層中開會，這樣就很難將散落于各個業(yè)務部門的數據融會貫通進行分析挖掘，也就很難為戰(zhàn)略方向的制定提供數據支持了。
“在美國，BI是一個獨立部門，直接隸屬于CEO或者是CFO，數據部門定義為事業(yè)部或者叫做數據產品部門，這個部門會參加高層的各種會議。”車品覺指出。
實用案例 商業(yè)智能“三板斧”
數據挖掘：應以問題為起點
京東商城在2011年初開始了對圖書品類的拓展，由此也拉開了京東與當當的價格戰(zhàn)。
京東進軍圖書品類是以數據做支撐的，其決策流程如下：
首先，京東確立了公司所要解決的問題或者達成的目標：未來實現交易業(yè)績上的翻倍增長。
如果要實現這個增長，其驅動力來自于老用戶還是新用戶?根據數據分析，如果要實現增長目標，必須要拉更多的新用戶。而要拉更多的網購新用戶，從哪家競爭對手中可以搶得最快?
其次，通過外部競爭數據，列出中國排名前十的電商公司，分析哪一家單一品類所占份額比較大且又是京東沒有的品類，而這一部分就是新用戶的產生來源。經過數據分析，圖書的轉化率比其他商品高，重復購買率也比較高，又比較標準化。于是，圖書品類確立為圈新用戶的品類。在確定目標之后，就需要確定是否要打價格戰(zhàn)?用什么圖書來打價格戰(zhàn)?折扣率是多少才可以將用戶吸引過來等等。
從京東的案例可以看出，數據的應用應該從問題開始。先提出企業(yè)所要解決的問題，然后圍繞著問題建立企業(yè)的決策框架。決策框架首先要假定這個問題通過某種方式可以解決，然后是管理層決定行動，搭建監(jiān)控系統(tǒng)。
數據是用來做決策的，如果不能根據數據建立企業(yè)的決策框架，數據就不能發(fā)揮作用。
現實情況是，很多企業(yè)的CEO只知道數據的重要性，沒有從問題出發(fā)，這樣的數據應用就很容易跟企業(yè)的經營割裂開來。
收集數據：疏通數據之“堵”
某電商公司的BI團隊在收集數據時，發(fā)現難度很大，很多數據都散落在公司各個部門，比如投訴數據在客服的電腦里，營銷數據在營銷部門的電腦里。
另外，很多公司的數據沒有度量標準。以購買成功率為例，假如有100個人進入網站，3個人產生了購買，購買成功率便統(tǒng)計為3%。但是，假如購買的用戶購買一次沒成功，試了三次才成功購買，那么購買成功率可能只有1%。度量衡不一樣，統(tǒng)計出來的數據就差之毫厘，失之千里。還有可能在某項數據統(tǒng)計時，由于技術上的不穩(wěn)定，也會失去準確性。
因此，對于企業(yè)來講，內部收集數據時要相互融通，不能各個部門只關注自己的“一畝三分地”，需要企業(yè)內部有一個統(tǒng)一的度量標準。
對于電子商務企業(yè)來講，數據分為四種：即站內用戶數據和商業(yè)數據，站外用戶數據和競爭數據。
商業(yè)數據往往表現的是結果，而行為數據所體現的是過程。對于電商企業(yè)來說，站內數據比較顯性，可以跟蹤和分析，可以適時看到場景，相對透明。
而站外數據的分析，需要通過用戶調研或者競爭分析，這一部分數據源非常散，有些第三方數據報告也并不中立。對于企業(yè)的BI部門來說，這種包括競爭數據在內的站外數據分析通常是用來做決策的。因此，這通常是一個挺難的命題。對此，車品覺指出，除了要靠BI團隊的經驗外，還需要對各種第三方數據做評價，用其好用的部分。
數據應用：與企業(yè)KPI相結合
對于一個電子商務企業(yè)，首頁應該放什么產品?應該讓什么人看到什么產品，決定著這家公司的流量轉化率，也影響著其最終的盈利。
“如果想看一家電商公司的數據化管理程度，有一個很簡單的方法，你就問問他首頁產品是由誰來決定的。”車品覺說。然而，目前的現狀是，大部分電商公司的首頁都是由采銷部門決定的，首頁實際上成了不同品類部門的“地盤”，并不是以用戶為中心驅動的。
對于電商企業(yè)來說，首頁產品的選擇分為很多種：第一種是這個產品特別能吸引眼球，第二種是價格具有競爭力，第三種是新產品，第四種是亟待消化的庫存品，第五種是毛利非常高的產品。所有這些產品所產生的作用不同，企業(yè)的系統(tǒng)要根據季節(jié)的因素，競爭對手的數據，以及每類產品對企業(yè)貢獻的數據，來系統(tǒng)化地決定首頁放什么產品。
而這種系統(tǒng)化是與企業(yè)的KPI(關鍵績效指標法，Key Performance Indicator)息息相關的。
在企業(yè)不同的時期，企業(yè)的KPI指標是不同的，比如處于搶市場份額的階段，和需要盈利階段的KPI就是截然不同的。而一個品牌公司和一個零售公司，其KPI也是不一樣的。比如某電商公司定出一個交易額目標，但完成這個目標的前提是送達率不能低于90%。如果低于這個數據，就會影響用戶體驗，而差的用戶體驗反過來又會影響用戶的重復購買率。
第三只眼
數據產品未必全是“魔方”
李向東
中國最大的電子商務數據源要數淘寶平臺。基于交易平臺的具體交易數據，包括銷售品類占比、購買時間段、重復購買率、關聯銷售數據分析等，這些都能成為賣家重要的經營參考。
商派副總裁裴大鵬表示，隨著淘寶商家日益激增、流量成本迅速提升，粗放型運營的淘寶商家普遍面臨被淘汰的威脅。“新客戶不斷增加，很多不珍惜淘寶流量、不注重主動營銷、不注重老客戶二次營銷、不注重在線客服銷售管理、不注重營銷效果和數據分析的粗放型賣家，最終只能無奈出局。”商派作為第三方服務商，推出“淘易”等產品，也是基于幫助賣家研究數據、提高運營效率。
淘寶在2010年上半年推出的“數據魔方”，也是目前市場上經營較為成熟的數據產品。淘寶網資深產品專家梁寬對記者表示，“數據魔方”是由淘寶平臺的交易、用戶、商品三大體系數據形成的，強調按照買家習慣去研究數據、形成分析報告。對于中小賣家來說，可以用魔方來優(yōu)化流量，對于高端賣家主要是研究數據來優(yōu)化品牌定位，優(yōu)化產品柔性化策略。
不過，《中國經營報》記者采訪的數位電商從業(yè)者也表示，數據的確很重要，但現實是數據產品在現階段很不給力。這種不給力，緣于數據產品與需求方的需求并不對接。
“買魔方數據已經是一年前的事了。”“香水小院”經營者小汪是淘寶網上的中小型賣家，專門經營化妝品和香水。在他看來，淘寶網推出的數據魔方產品更多是為直通車業(yè)務服務。對賣家來說，在做營銷推廣時才有意義。通過魔方數據，賣家會更清楚通過哪些關鍵詞搜索可以更快捷地引來流量。他認為，對于他這樣純做貿易的賣家來說，數據的參考價值并不大。
點開數據魔方頁面，可以看到多是《2011年Q4淘寶網寶貝買家重復購物數據報告——女裝》、《2011年Q4淘寶網寶貝關聯銷售數據分析結果——女裝》這樣的報告。而這種報告并不一定是賣家所需要的。或者說，針對性不夠強。在小汪看來，如果能夠增加賣家的權限，賣家向淘寶訂制數據，然后再由淘寶提供，這樣的數據會更有參考價值。
中小賣家是這樣看，部分大賣家也是類似觀點。在淘寶聚劃算平臺上經營D2C業(yè)務的杭州點創(chuàng)科技有限公司，2011年完成銷售6000萬元。該公司總經理施力告訴記者，點創(chuàng)科技購買了針對高端賣家、年費3600元的數據魔方產品。他同時表示，數據很有價值，但實際使用跟想象是兩回事，很難形成直接的參考。
作為專注男裝的生產兼銷售型電商，斯波帝卡董事長兼CEO吳詩輝也不敢把寶全押在數據上。他強調，電商企業(yè)不能過分依靠數據。款式流行本身就是一種直覺，數據只是一種參考，不會讓你的方向走得太偏，但不會決定流行趨勢。
(來源：中國經營報 作者：姜蓉 李向東)
