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實戰:電子商務企業如何把握大數據?

【摘要】 那些擁有穩定、豐富數據源的公司,淘寶、百度、騰訊是絕對自有數據源的公司。艾瑞咨詢技術副總裁郝欣誠同意這一說法,認為一些淘寶店鋪不能稱為有穩定豐富數據源的公司。

   誰擁有大數據?

  那些擁有穩定、豐富數據源的公司,淘寶、百度、騰訊是絕對自有數據源的公司。艾瑞咨詢技術副總裁郝欣誠同意這一說法,認為一些淘寶店鋪不能稱為有穩定豐富數據源的公司。

  因為他們的視角往往停留在本身的店鋪內,當在他們店鋪中沒有出現某種人,便認為某種人是不存在的。但淘寶的視角會更高,更容易看到全局,他們擁有海量的數據,只要某種人在一家店鋪出現,便能判斷這種人是存在的。

  如果單純停留在自身數據中,往往容易出現盲人摸象的尷尬,用片面的數據錯誤地描繪消費者的全貌。當淘寶的賣家離開淘寶數據的支撐,只能稱之為有數據分析,決不可稱為大數據分析。

  所謂的大數據,是需要跨視角、跨媒介、跨行業的海量數據,也可以理解為數據的收集方法。當數據的規模和豐富度達到一定程度,大家才開始提出大數據的概念。

  而如今的電商,大數據之路又行至何方?

  電商數據現狀

  “如果不到10萬單量,在基數這么低的情況下,能分出什么維度來嗎?根本不需要大數據。”NOP創始人劉爽認為,只有淘寶、京東亞馬遜這樣級別的公司,才有海量數據,才需要大數據。

  現在的電子商務企業,日均能達到十萬單的少之又少。在有海量數據積累的基礎上,還要有一套優秀的BI系統,而且必須是按公司需求定制,才可能實現大數據。

  對于現在大多數的電商企業來說,根本沒有走到這一步。

  劉爽向《天下網商·經理人》舉例說,宏觀調控在小市場的確有效,一旦市場變大便依賴市場化。由此可見,在企業小的階段,有經驗的拍腦袋效率最高。

  的確,不少賣家對自身的數據都沒有一個標準化運營、收集、分析的過程。所以談大數據,多數只是癡人說夢。

  以庫存舉例,多數淘寶賣家對自己庫存的即時數據并不了解,更不可能清楚庫存銷售的利潤。往往出現這種情況——庫存都是賣不掉的貨,好賣的貨早已經斷貨。如果光看庫存,會發現指標挺健康,但所謂的庫存基本是壞賬,所以根據庫存預計銷售利潤,不是每家企業都做得出來的。這就說明數據管理水平有待提升。

  在企業內部,有大量的決算數據需要耐心收集,但一般商家都沒有專門的部門做這件事情,所以很難獲得高質量的數據給自己提供決策支持。

  事實上,賣家之所以對數據茫然,是因為數據壓根不全,對數據的管理和獲取不夠,直接導致無法利用數據。

  而大數據之所以被熱炒,是因為少數巨無霸企業在其中獲得了巨大商業價值。

  例如亞馬遜,從虧損到盈利,大數據功不可沒。不管是巧合還是時機成熟,亞馬遜的確在采用了重量級的大數據分析后,業績才逐漸好轉。可以想象,亞馬遜很多基于數據的決策都有著大數據的影子。

  亞馬遜上,囊括了美國所有生活必需品。因此它充分掌握消費者的原始數據,做出來的判斷具有預測性。甚至可以向商家定制在某一價格段有某個特殊性能的商品,只供亞馬遜,并能保證熱賣。

  而這一切都是根據亞馬遜所具有的大數據源,進行收集、分析所推測出來的。

  辨別大數據與數據

  究竟大數據這個概念是否“虛高”呢?

  畢竟像亞馬遜這樣的公司屈指可數,大多數的電商企業還處于起步階段。這不得不讓人重新思考大數據和數據之間的關系。

  大數據與數據是兩個極易混淆的概念。對兩者的區別,每個人的理解也大相徑庭。

  劉爽認為,大數據是基于交易、商品與用戶的匹配。商品很多,人很多,把它們精準地匹配在一起,是很難的一件事情。

  普通的企業內部業務經營指標——庫存、成本、商品,這是一個封閉的結構,是由企業決定的,好的分析或許可以對它施加影響。大數據很難強行調控,只能追蹤,想辦法匹配。

  而艾瑞咨詢分析師傅志勇則認為,之前所說的數據,是一種狹隘的定量數據,利于企業內部流程優化,而大數據是在定量數據的基礎上,做了一個更大范圍的延伸,給企業提供決策支持。

  也可以理解為,大數據是對數據本身的價值權重進一步的詮釋,即數據在決策中所起到作用的權重在提高。

  大數據其實是一個更大范圍的數據,就是從最初獲得信息一直到最后的銷售數據。麗人麗妝CEO黃韜覺得大數據的數據量往往很大,而且一旦精細研究,數據量的增加也會異常驚人,甚至超出運算能力。

  暫且不管大數據和數據如何定義,對于目前的電商企業而言,僅僅是希望通過數據分析帶來流程的優化。

  對此,郝欣誠認為,在未來的兩到三年內,電商企業多去關注營銷領域,會出來一大批大數據的營銷工具。

  大數據的價值是潤物細無聲,每一個消費者和賣家都在享受大數據的成果,但是在使用時,并不覺得是大數據。

  其實,最早買百度關鍵詞,百度會提供一個關鍵詞排名篩選系統,搜一個詞,系統會自動提示其他相關熱銷詞,并告知哪些詞更容易接觸同類消費者。這是最早使用大數據的系統,是基于百度每天上億次搜索的總結。

  每一個買百度關鍵詞的公司,其實都在使用數據產品。此外,淘寶直通車、數據魔方都也是大數據的衍生工具。

  如果賣家希望在大數據領域分得一杯羹,必須清楚自己只是數據的使用者。要重視大數據的使用,靈活使用大數據工具,這些工具才是目前走在大數據最前沿的技術。

  大數據對商家的價值,很大程度上取決于第三方服務商能夠提供怎樣的數據工具。作為商家,應該從幾十家甚至上百家工具提供商中,找到適合自己的大數據工具。

  著眼情報數據挖掘

  除了大數據工具的運用,情報數據也是電商公司真正應該關注的。

   所謂的情報數據處理人員,從日常的工作場景來看,出去奔波收集情報的工作占了多數份額。他們會跟上下游供應鏈,以及進行跨部門溝通。例如,一個采購人員 應該去生產線,去分析每家供應商的生產水平如何,優秀的工廠和二線工廠的生產周期區別,哪里的原材料采購價格最低。一般來講,這樣的一條情報能使用一到三 年。

  雖然數據性不強,但這些情報價值十分高。郝欣誠說得更為直截了當:“講數據挖掘不如講情報挖掘,情報挖掘才能夠為電商企業提供真正生產力級的支持,如果情報挖掘都沒做好,就想把它數字化和量化,有點操之過急。”

  舉個夸張的例子,當一個品牌商擁有20萬家生產廠商無從選擇時,為了找一個與需求相匹配的生產企業,才需要建立一個大數據模型,進行篩眩而現在只需情報先行,當規模達到一定程度難以進行決策時,才使用數據挖掘技術。

  的確,大數據的應用要滲透到中國的電商企業內部,還有很長的路要走。

  而營銷領域則不同,市場營銷的數據模型已經成熟,而互聯網又帶給電商企業足夠多的信息源(+微信關注網絡世界),大數據的應用已經可以直接給決策層提供建議,可以理解為“有米下鍋”。

  以淘寶原創女裝品牌橡菲為例,他們會每天花費500~1000元做情報挖掘。他們有專門的情報收集人員,根據數據魔方、量子恒道、CRM系統分析數據,再把這些信息結合輔助最基本的經營決策,考慮下一款新商品款式如何,基于對老會員的分析,是否需要拓展新類目等等。

  比如,當橡菲有50件商品、100萬現金時,究竟應該怎么安排生產?情報挖掘人員會提醒決策層,這其中有2件爆款、6件長尾、2件滯銷品,甚至可以提出對各款商品的補貨、清倉建議。從系統中取得所需數據并不困難,但數據需要進一步拼接,再去思考各個數據之間的因果聯系。

  通俗來理解,商業領域中的情報,是商業邏輯。

  “情報支持的是對商業邏輯的理解,而數據支持的是對商業情報的處理能力。”郝欣誠認為必須先做情報挖掘,再做數據挖掘,如果情報沒做好相當于對商業邏輯的理解沒達標,指望著數據直接講清商業邏輯,有些南轅北轍。

  數據無法替代商業邏輯

  大數據需要在量化數據的基礎上,加上商業邏輯,才能幫助電商企業做全局性、系統性的決策。排除一系列不可控因素,把結論和實際情況進行剝離,在一個理想狀態下的模型,只是數學專家給出的結論。

  大數據的核心是融入商業邏輯。

  在商業邏輯里,必須先懂市場,懂某個領域的消費者真正訴求的變化;其次要懂行業,包括行業的特征、要求和規則;最后才是懂企業運營,把多個支持模塊資源有序地整合起來,從而共同創造價值。

  在這些都具備的情況下,再用量化的數據適度輔佐決策,在商業邏輯的主導下,真正發揮量化數據的作用。

  “缺乏這個商業邏輯之本,那量化數據就是天馬行空的東西。”傅志勇把商業邏輯看成真正需要解決的難題,因行業不同、企業不同、類目不同、時機不同,商業邏輯都會有所變化,這是一種動態平衡的藝術和哲學。

  網站分析在中國創始人宋星認為,數據不能代替商業邏輯,但是數據可以修正、調整商業邏輯。“一個決策的產生,要靠部分數據、部分經驗、部分直覺。”宋星坦言,決策的事并非一句大數據便能解決。

  這涉及數據分層。根據經驗判斷,越是偏宏觀戰略層面的數據,實用性越高,越是偏微觀細小的數據,不確定性越高。因為宏觀的決策很大,大到細小的影響起不了作用,而微觀的決策恰恰相反。

  例如,整個行業規模如何,市場增長力如何,本身是多樣本的綜合數據,每一個樣本的影響都只占一部分。而一旦到微觀層面,比如廣告用的顏色、打折力度大孝滿減的額度,某一項的數據會起決定作用。只是如今多數商家更相信測試法,并不相信數據研判。

  “宏觀層面多看看數據,微觀層面多談談經驗。”傅志勇認為這對電商企業有價值。

  回歸商業的本質,數據只不過是業務的副產物,業務系統好,一般情況下數據系統不會太差。如果本末倒置,數據系統好但業務系統差,結果會發現數據系統都沒法輸送原材料。

  并不是說數據不重要,但請不要迷信,因為數據的不確定性所帶來的風險,是多數企業無法承受的,生意人需要回歸商業邏輯。

  最后,借用一段被采訪者的話來總結一下大數據:大數據是未成年人的性游戲,十七八歲的時候男女這點事還是挺有意思的,誰都不知道真正搞起來是什么樣子的,所有人都在搞所以自己也要搞。大數據有的時候就是這樣,講不清楚真正的場景,自己又沒有積累強大的數據,都是空談。


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