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大数据说了这么多年,电商企业到底该如何服下

来源:未知 编辑:admin 时间:2017-05-17

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如果说数据是未来商业世界的新能源,那么在零售领域中,每一次消费行为都是积累“数据矿藏”的过程:消费者数据、流量数据、搜索数据、支付数据、物流数据……

新零售时代,企业需要学会高效地获取这些消费数据,并将其转化为强劲的商业驱动力,才能立于不败之地。

电商相较于传统线下零售企业,在消费大数据的应用上具有先天优势,电商平台早已注意到了消费数据的巨大商业价值。阿里巴巴正在利用平台自身产生的消费数据为商家赋能,为商家提供数据产品服务以及强大的数据中台系统。

天下网商副总经理詹海涛也认为,数据对于电商的价值不仅是做营销或产品,还有助于促进转化和维护老客,对于整个运转过程都会有极大价值和优化空间。

更值得关注的是,电商企业如何建立数据驱动的业务模式。电商最接近消费数据,更希望通过这些数据的应用,接近消费者和他们心中的真实需求。在这一条通往消费者的道路上,电商应当收集哪些维度的消费数据,在哪些业务关键环节尝试运用数据,需要遵循什么样的方法策略,借助何种工具手段?

5月13日,第一财经数据商学院就为此探讨了在新零售背景下,电商应用消费大数据的场景及策略。《天下网商》整理了其中的部分观点。

大数据分析的三大流派

第一财经数据商学院首席数据分析师杨钦在研究大数据的过程中发现,行业内共有三种大数据分析流派。

第一是数据流。按照数据流的方式,大数据的价值可以提供无限的细节。如果说,行业大数据可以指导我们活动运营定位和策略的制定,那么一些更细化的数据可以指导选品和日常运营。

第二是技术流。就是数据挖掘之后,通过建立模型进行分析,从而解决问题。通过数据答疑解惑,分析方法,这是大数据带来的价值点。

第三是艺术流。它反映的不仅仅是商业,还有数据背后跟社会有关的方方面面。比如,七夕情人节和西方214情人节,这两个节日营销对之后的销售会有不同的效果。

而这三种方法最终的目的是,希望通过数据驱动和优化商家运营。“商家的运营手段很多种,数据是其中一种,但是我们认为,数据是其中最好的一种。”杨钦说。

为什么说三分产品,七分运营?

去年双11,82.4%的成交来自于移动端。消费行为偏往移动端的趋势已经非常明显,因此零售企业不光要了解数据运营的基本方法,还要针对性地知道移动端的玩法。

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在这样的背景下,移动分析数据和运营专家,TalkingData首席布道师鲍忠铁就抛出了一个观点,认为“三分产品,七分运营。”

为什么产品靠得是运营?商业环境已经发生变迁。互联网环境下,企业可以透过实体障碍接触用户,并通过数据反馈掌握用户对产品的需求。这时,过去以产品为中心的商业模式转向了以用户为中心。数据是基础,用户是中心,市场是运营导向,要根据数据的反馈看市场怎么去做。

在新的商业业态下,消费者的诉求、迭代和反馈推动零售往前发展。

数据可以做哪几件事?第一,改进产品。假设客户点了五次就可以购买产品,每一步的转化过程数据可以说明产品体验的问题。第二,维持用户的活跃。通过浏览轨迹、历史数据推荐产品。第三,刺激收入。了解潜在需求之后,在恰当的时间推荐产品,加快转化率。第四,找到复购客户做推荐行为,优化SKU。

鲍忠铁强调,传统的分析逻辑依旧很重要,这是基础。

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而从整个数据运营体系来看,首先要有商业的分析逻辑,有方法论,然后再到数据分析师。数据分析的其中一个方法论就是,把业务需求指标分解到运营当中。接下来,处理好的裸数据要变成有用的信息,从统计分析到提炼方案,这是最核心的地方。

电商企业如何做数据培训?

秒针系统商务咨询高级总监陆亨认为,数据的获取本质上是先把人和商家都电子化,再来靠数据来判断人。好的数据,第一必须人的数据。

而站在电商企业的角度,数据培训就显得尤为重要。淘宝大学培训专家张凯将此归结为四个问题:第一,为什么做培训?第二,到底培训谁?第三,培训什么?第四,平台可以提供哪些支持?

首先,在他看来,电商企业发展可以分成四个阶段。第一,草根创业的经验阶段;第二,流程阶段,当店铺做大、有更多员工、更多业务,接下来优化流程,追求更高效率;第三,数据阶段。用数据重构产品和顾客关系,使整个商业模式发生本质的变革。第四,智能阶段,比如智能生产、智能客服等,阿里巴巴今年推出的鲁班系统就是智能化的表现。

而在这样的背景下,张凯认为数据化人才需要培训两类人。老板永远是核心动力,但是老板也往往成为天花板。因此,第一是企业的决策者,思考如何通过数据重构商品,如何通过数据和客户发生联系,并用全局观念思考商业模式。第二是数据官,一个企业要有一个首席数据官,他是辅助企业决策的关键角色。

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詹海涛从自身多年的培训出发,同样认可电商领域内的数据培训需要从老板抓起,需要清晰认知数据与店铺发展的关系,并将数据落实到商业运转过程中去。之后,电商企业要思考通过搭建怎样的架构实现落地,首席数据官便是重要的角色。最后,要让数据团队融合到整个公司业务中去,产生的价值要服务其他团队。

至于培训内容,大致为消费者数据、商品数据,还包括终端的数据集成和数据管理,最终实现对经营管理的有效决策。

电商领域有哪些大数据应用?

当数据积累不断增多,应用场景也就日渐丰富。电商企业数据化运营专家梁志发表示,数据应用主要有几个方面,一是市场数据,用来做行业分析,然后做产品、品类以及消费者和品牌的分析。二是店铺数据,包括金融数、流量数据、客户数据等,帮助店铺做优化。

而在杨钦看来,电商大数据更重要的价值是产生行为的数据,而不仅仅是结果数据。如今电商行业对精细化运营的要求越来越高,商家们对数据的诉求越来越强留,这是乐于看到的结果。

数据米铺创始人张旭华分解了新零售的概念,认为当下要打通线上和线下数据,让供应链更快,然后反哺产品和体验。詹海涛表示,大数据发展的前提是整个技术的发展推动,并且伴随电商运转链条的全部环节。

不过,目前大数据仍旧有一定的局限性,比如数据来源和获取渠道、数据人才和数据应用工具等,这些仍需不断改进。而最重要的是,大数据本身并不具有价值,其所带来的决策依据,并且真正落实到业务,才是真正的价值。

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