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榮耀標識電商公司如何利用數據指導業務
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李總，原本計劃1個半小時的交流最后成了4個小時。雖然過去了這么長時間，但是我還是想把可以公開的內容和大家一起分享，因為這些話題具有代表性。
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，讓我有機會在清華大學培訓，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隊伍散落在不同的部門的安排合適不合適？
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，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了。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，其它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，認證地問一句：數據時從哪里來的？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。
在數據前必須做清理工作，不然用這些不可靠數據來決定來決定網站的產品設計如何，這不是很奇怪嗎。這也就是為什么BI隊伍為什么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，有時候數據不要太強調了。
問題五：怎么做一個有效的目錄管理？
我用了3年不斷研究目錄分類管理，但是直到現在有一些觀點, 仍然沒有一定很滿意的答案。期待各位的高見。
問題六：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。
問題七：物流數據對京東交易的數據有什么影響嗎？
物流數據不屬于前端用戶行為數據也不屬于后端交易數據，暫時不好下結論。
問題八：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。
源地址：http://blog.sina.com.cn/s……0100m4k6.html
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