自娱自乐 切忌自娱自乐



     车品觉加入支付宝任首席商业智能官后,他发现消费者中很多人都开始使用信用卡来购物,而只要用信用卡购物就会涉及到还款问题,因此他认为这个数据趋势显示了支付宝的一个新市场机会,最终开辟的信用卡还款业务成为支付宝的一大盈利业务。

  “2010年我刚到支付宝的时候,数据报告出来后跟老板沟通时,他说我们聊15分钟够了,现在我们的报告出来,我要和老板讨论一天,一页页地去聊。”他对《成功营销》记者表示。

  已经有二十多年数据分析经验的车品觉是圈内非常知名的数据行家,在大数据给这个原先有几分低调的行业打上聚光灯之后,他指出国内大数据面临的挑战“不在技术,而在人。”

  数据以服务为主

  “BI(商业智能部门)是服务部门”,车品觉的定位很明确。服务部门的含义是指,数据分析要有服务对象,是要以解决这一客户的问题为核心。做过产品经理的他说自己有一个习惯,最喜欢问的问题是,“我的用户是谁,我能解决用户什么问题,应该我解决吗,是现在解决吗?”

  因此他在面试的时候经常会问一个问题:如果我是京东的CEO,让你给我三个数据来了解上周的经营状况,你会给我什么?他希望面试者能够理解的三个关键词,“京东”、“CEO”、“上周”——“只有你知道你要帮助谁解决问题,才可能更好地给出数据分析,数据不是自娱自乐。”

  他指出数据部门一个常见的问题是“失焦”。“数据是用来解决问题的,如果你没有目标的话,很容易走偏的。不要为数据挖掘而挖掘,为用户分群而分群,不然你分完之后也不知道怎么用,我们要知道的是,分群是否能够解决你的问题,达到更好的效果。”

  而在这些目标之上,进行数据挖掘就只是技术层面的问题。“如果我们的问题是流失率,那我首先要分析一个用户多久没有回来,他的流失概率会增大,算出来之后我们会在这段时间内挽留他,比如赠送红包,那么红包给多少才合理,既能留住他又不会造成额外的浪费,这个也是要计算出来的;如果获取新用户是企业的问题,那么我们就会挖掘从不同渠道获得多少用户、他们在中长期内能给到公司的价值是多少等。”

  主动型数据策略

  而在具体的数据挖掘层面,他指出国内和国外在电商领域确实存在差距:比如在数据收集维度上,“我们看过亚马逊在用户描述中的关注点,发现它在挖掘用户购买行为时,甚至还收集了用户IP所在地周围5公里是否有书店这类的信息”。

  还有一个例子是,当你浏览了亚马逊,还没有注册时它的Cookie已经开始记录你的浏览记录了,当你注册购买时候,它实际已经收藏了你看过的十几件产品,因此知道你是在看过什么产品后才产生的购买。

  还有一个,是国外电商对“主动型”数据策略上的运用。“如果你下了一个订单,但是没有付款,他们会随后发送一封邮件,主动提醒你付款”,这种主动性策略也可以见于苹果公司的营销策略上,即主动推动消费者购买行为的继续。“国内还是被动型的策略,但我们即将展开‘主动型’策略。”

 自娱自乐 切忌自娱自乐
  但是他最后诸如判断消费者是否即将结婚、怀孕等问题,这种技术问题并非数据分析的门槛,最重要的是人的问题,“如何打造靠谱团队,如何把他们留下。”

  

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