億邦動力網案例中心主編 施瑋
百分點科技COO 張韶峰
韓都衣舍公關總監(jiān) 陳新
電商經歷粗放的野蠻增長，漸進入精細化運作階段，數據挖掘和分析也成為各電商企業(yè)發(fā)力的新標的。
在這場數據的精細化之戰(zhàn)中，哪些數據挖掘直接驅動了銷售增長?如何將數據轉化為銷售額?
不到5%電商企業(yè)有數據挖掘團隊
億邦動力網：二位判斷目前電商行業(yè)的數據化運營到什么程度了?有多少企業(yè)具有數據挖掘與商業(yè)智能團隊?數據分析和挖掘的能力如何?
陳新：以目前電子商務的發(fā)展態(tài)勢來看呢，數據分析對于企業(yè)的發(fā)展來說，特別是對電商企業(yè)非常重要。數據化運營，便于企業(yè)分析用戶的行為以及競爭對手的各種經營數據。
舉例說，在美國，BI已成為電子商務企業(yè)競爭的關鍵。而國內的電子商務公司中，因為數據部門很難在短期內創(chuàng)造顯著的業(yè)績，所以數據部門很容易被弱化。雖然一些電商公司開始重視數據運營，但BI數據往往被放在技術部數據倉庫中。如果商業(yè)智能部門的層級偏低，而BI團隊的負責人又不能在管理層中開會，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。相比較，BI在美國就是一個獨立的部門，直接隸屬于公司的CEO或者CFO。商業(yè)智能團隊在公司中占據很高的地位。
據我們了解，電商行業(yè)的平臺公司，像淘寶和京東都有自己數據分析團隊。淘寶的云平臺大數據量的分析計算很強大。
張韶峰：從百分點目前服務的200來家電商公司來看，電商企業(yè)數據化運營程度很低。擁有真正意義上的數據挖掘團隊的電商公司占比絕對不到5%。
事實上，如果一家電商公司有專人專職做一些比較簡單的數據統(tǒng)計工作，就已經算數據化運營程度比較高的公司了。另外，由于數據挖掘概念的普及率很低，很多企業(yè)將一些簡單的數據統(tǒng)計工作誤認為數據挖掘，因此他們還認為自己的數據挖掘水平比較高。
也就是說，即使對那些有點數據分析能力的電商公司來講，他們的水平大多也停留在簡單的數據統(tǒng)計階段。
億邦動力網：電商企業(yè)的數據分析業(yè)務是傾向于自己建團隊做還是外包?
陳新：對于電子商務企業(yè)來講，數據大致分為四種：站內用戶數據、商業(yè)數據、站外用戶數據和競爭數據。
對于我們來說，站內數據比較直觀顯性，可以自己進行跟蹤和分析。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，比較依靠外包。
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對決策制定起著非常重要的作用。這是件難事，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，取其精華去其糟粕。
如果從公司技術團隊培養(yǎng)的角度來講還是不提倡外包的。外包的話有利有弊，好處是能找到成熟的，有相應行業(yè)經驗的外包公司來做，不好的地方是項目做完后的維護不方便，并且可能費用也不菲。
張韶峰：其實從最嚴格的意義上講，所有企業(yè)都在數據挖掘、數據分析這個領域與其他公司合作，只是技術基因弱一點的公司可能將數據分析挖掘整體工作外包，而技術基因強一點的公司可能將部分工作外包。且不論目前所有的電商企業(yè)都缺乏技術基因，即使阿里巴巴、騰訊這些技術非常強的公司，也在內部大量使用Oracle、IBM、SAS等專業(yè)的數據分析、數據挖掘公司的產品或服務。我們公司的一些同事以前在Oracle和IBM都工作過，他們當時為這三家互聯網巨頭都服務過。
韓都衣舍日均PV達130萬
億邦動力網：二位看來，電商企業(yè)是否有必要親自做數據分析和挖掘?數據分析和挖掘對電商企業(yè)的發(fā)展和規(guī)劃有何意義?
陳新：談到是否有必要親自做數據分析和挖掘這個問題，首先我們要清楚，數據的應用應該從問題開始。企業(yè)得根據自己所要解決的問題，圍繞問題去琢磨怎么構建企業(yè)的決策框架。決策框架自然首先是要去假定這個問題的解決方式是怎樣的，然后看管理層的決定，繼而搭建起監(jiān)控系統(tǒng)。
數據分析的目的是為指導決策制定方向。目前，很多企業(yè)的CEO雖然重視數據重要性，但是沒有從問題出發(fā)，這樣容易導致數據應用和企業(yè)經營決策不緊密。
數據分析和挖掘對電商企業(yè)的發(fā)展規(guī)劃有重大意義。
首先，通過搜索引擎關鍵詞我們可撐握哪些關鍵詞是有效是，關鍵詞可以幫助我們了解和分析瀏覽者的搜索習慣和需求。
其次，通過網站PV、UV等數據的分析，我們可以知道網站的整體流量，以及用戶體驗等情況。目前韓都衣舍UV達日均33萬UV，PV130萬，此類清晰的數據對我們掌握店鋪的運營狀況有很大幫助。
再其次，通過對目標人群的分析，我們可以知道他們的一些基礎信息，包括年齡、地域等，從而制作出更有針對性的設計。最后，通過對瀏覽量和成交量的數據分析我們可以得出基本的轉化率，而分時段的UV數據統(tǒng)計，更便于我們根據具體情況制定推廣方案。
張韶峰：電商企業(yè)當然有必要親自做數據分析和挖掘，這里的“親自”，更多是強調電商企業(yè)必須積極地、深入地參與到該項活動中來，而不是說所有的事情、所有的工具都要自己獨立開發(fā)。數據分析和挖掘系統(tǒng)是保證企業(yè)邁向精細化運營的基石，沒有它，企業(yè)無法優(yōu)化運營效率，也無法規(guī)避一些隱含的風險。
尤其像電商這個行業(yè)的特點是業(yè)務敏捷化、扁平化，如果沒有以數據為依托，不做相應的數據萃取、挖掘、管理、分析的話，就相當于蒙著眼睛在做生意，瞎子摸象一般。這個行業(yè)犯的最大錯誤就是我們對數據的利用和理解不夠，造成了頭疼醫(yī)頭腳痛醫(yī)腳，沒有從整體的宏觀層面去把握整個業(yè)務的脈絡，如果以后想能夠整體宏觀的把握，就一定需要做數據的挖掘。
億邦動力網：在今年5月，韓都衣舍正式上線了BI系統(tǒng)，這個系統(tǒng)主要做哪些方面的數據分析?韓都衣舍目前的數據挖掘分析團隊有多少人?哪些方面的數據時自己做的?哪些是借助第三方的?目前合作的第三方有哪些?
陳新：目前我們韓都衣舍完成了管易系統(tǒng)訂單、庫存、退換貨以及發(fā)貨數據的分析圖表，新ERP系統(tǒng)的商品資料分析圖表。日常的業(yè)務數據完全可以通過直觀的圖形的方式查看到。
BI團隊目前已擴展到11人。
億邦動力問：韓都衣舍現在自己的數據分析團隊在實際運營過程中遇到了哪些問題?
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本文標題：<b>行業(yè)分析：電商企業(yè)如何用數據驅動銷售</b>
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