京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
电商人移动变形记 数据分析帮助商业决策_数据分析师考试
一款流行的app背后,这支达人团队告诉我们如何用数据分析帮助商业决策
3年多以前,在美国新蛋网做战略规划的任鑫,去盐湖城参加Omniture峰会(Omniture是领先的在线分析技术和服务供应商,Ebay、沃尔玛等都是它的客户),在各个分论坛上,他常常听到人们提起“Mobile(移动)”这个词,新的技术浪潮正在开始。而彼时的中国市场还是诺基亚的天下,iPhone刚被引进,还未成为街机,安卓用户更是寥寥无几。那时的任鑫或许不曾料想,三年后的自己正奔跑在移动互联网创业的路途上。
如今,他和同样来自新蛋的邓天卓联合创业,开发了手机应用“今夜酒店特价”,每晚6点后营业,将酒店当天还未卖掉的“尾货房”打折卖给用户。这款应用2011年9月上线后几乎是一夜爆红,3天内获得了10万下载量。目前总共有70万下载。
不过,这只是个开始,未来他们希望覆盖更多预订形式,做成酒店预定的奥特莱斯,满足价格敏感用户的需求,帮助酒店处理空房。
电商下的蛋
这支创业团队带有两个鲜明的标签—美国新蛋、数据分析。
邓天卓曾是美国新蛋网的商业分析师、数据运营产品经理。任鑫先在中国新蛋网负责市场营销,后赴美国新蛋网工作。实际上,两人在联合创业之前分头做过不同的项目,而他们都向同一个人发出了强烈邀请—曾任美国新蛋网站分析的负责人郑海平,而现在,郑成为了整个团队的产品数据总监。
核心成员这段共同的电商经历极为重 要。
新蛋斥资购买配置了Coremetrice等各种网站分析服务和工具,也会购买Hitwise等第三方数据。任鑫笑称:“公司买了大玩具,就一定要好好玩。”很多没什么人用过的功能也都被他和郑海平摸了个遍。这些毕业不久的年轻人,就在美国最先进的电商运营体系中实操,获得陡峭的学习曲线。怎么和竞争者打价格战?如何提高用户登录的成功率?如何提高老用户的粘度?用户下了订单却没有支付该怎么解决?从哪些渠道做广告效果更好?这些问题通过他们层层的数据分析、测试改进方案与再分析,而得到解决方案。
数据驱动决策的方法论,之后也贯穿在他们的创业过程中。数据分析并非只是通过系统抓一堆数据报表,关键是采集和分析有用的数据(包括竞争对手、市场的数据等等),并且最终和商业决策联系起来—见附表
在筹备阶段,邓天卓和任鑫看好移动互联网和在线旅游市场的未来,而在选择更细分的创业方向时,电商经验告诉他们:价格是杀入市场的王道。所以他们选择了酒店特价商品起步。但他们也很清楚,一口吃不成个胖子,一定要从细分市场切入,而尾房市场足够小、足够细分,是有可能吃下来 的。
初步锁定方向后,任鑫仍然担心:市场会否太小,是否会发生旺季无房、淡季全是空房的情况呢?于是他们还是用数据抽样说话,挑选了上海世博期间,世博园周边物美价廉的酒店。结果任鑫发现,即使在世博最热的那一个月,酒店仍有5天的入住率低于八成,而人们普遍认为上海的宾馆都没有空房了,可见信息不对称的严重性。这也让他更加确定对这个细分方向的信心。
电商达人、数据达人的团队组成还带来了额外的红利。在电商爆发后的中国市场,行业知识与人才都极度缺乏。2009年前后,他们纷纷回到国内,凭借对电商行业的经验和见解,迅速获得电商、创投圈内的认同和人脉积累,用任鑫自己的话说就是“广结良缘”,这也为后来创业过程中的融资与推广打下基础。
邓天卓离开新蛋后,负责中国移动的电子商务。任鑫则一边读中欧MBA,一边为许多广告、电商企业提供咨询。任鑫还从2006年就开始了名为Mars Opinion的博客写作,在5年多时间里发布了约500篇博客,除了一些诗歌和小说,大部分是分享他对于营销和管理的思考,尤其是如何通过数据分析提高营销效果,读者数量众多。他最近关于今夜酒店特价的博客,就有1000多次转发,由此还带来了数千个下载。甚至有广告渠道商也是Mars Opinion的读者,因此在为他们提供服务时不敢在数据上造次,生怕任鑫在博客中有所微言。
任鑫坦言,一夜爆红很大程度上是依靠那些电商、创投圈内有影响力的朋友们在微博上帮忙转发。曾有朋友抱怨,一天内就在微博上看到“今夜酒店特价”出现了40多 次。
摸着石头过河
爆红的滋味,甜中带苦。
“今夜酒店特价”上线初期,看的人虽多,但买的人少,订单转化率极低。从数据来看,主要问题出在手机支付环节。当时每10个人下了订单,有9个都无法支付成功。在最初的产品设定中,用户只有完成手机支付才能成功订下房间,而不能到酒店前台现付(目前酒店预订的主流做法)。这是从酒店和开发者自己的角度来考虑的—提高酒店保留房间的意愿、避免用户预订但最终不入住的情况、减少团队与酒店沟通确认入住情况的成本、还可以提高现金流。
然而,碍于手机支付的爆发点还没有到来,用户的接受度本来就不高,支付服务供应商的质量又不够好,这一设计给客户带来了不好的体验,因此大大阻碍了转化。由此,团队快速调整,更换了支付服务供应商,并且和尽可能多的酒店协议前台现付的方式,此后转化率提高了数倍。
和支付问题几乎同时爆发的,还有众所皆知的携程打压事件。最困难的时期在去年10月,当时敢与他们合作的酒店寥寥无几,“客人差不多都跑光了,因为上来就觉得你太烂了,只有那么几个酒店。流失率太可怕了。”任鑫本来抱着多一事不如少一事的想法,尝试私下沟通但无果。11月开始,他在微博上竭力反击,并引起了大量媒体的注意。“媒体的跟进会给小公司很多免费的曝光机会。从这角度看,被封杀打压也未必是坏事,被打了就使劲哭吧。”事后任鑫这样 说。
不过,这两件事也让整个团队反思,若产品质量不过关,导入再多的客户都留不住。所以营销上的付费广告停止了一段时间,他们把重点放在供应链的拓展和梳理,以及用户端的产品优化。这一切都是为了在酒店尾货这个细分领域扎根做稳,积聚弹药。在任鑫看来,移动互联网的大爆发会在2013年,他们希望自己能够做好准备,摸着石头过河,提前站到火山口上,顺势而 起。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】埋点、产品、互联网、数据库、决策、数据分析、产品经理、商业模式、移动互联网、指标体系、运营模块、大数据平 ...
2026-07-22在高并发、大数据量的业务系统中,单表数据量达到千万级甚至亿级后,会出现查询性能骤降、索引维护成本飙升、存储扩容困难等问题 ...
2026-07-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-07-22在金融风控、企业运营、行业研究等数据分析场景中,大量数据以面板数据形态存在:例如多家分支机构连续多个季度的风险指标、多位 ...
2026-07-21 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-07-21一、活动介绍 2026暑期CDA备考冲刺季,为想利用假期拿证的你量身打造。考点胶囊内容搭配多重硬核福利,让你在旅行、实习、居家 ...
2026-07-21金融行业的运营风险贯穿业务全流程,涵盖交易欺诈、操作违规、流程漏洞、合规偏差、客户信用异常等多元场景,是银行、保险、证券 ...
2026-07-17财产保险作为金融行业的核心板块,涵盖车险、家财险、责任险、企财险等多元品类,是个人与企业抵御财产风险、经营风险的重要保障 ...
2026-07-17 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-07-17【核心关键词】模块、餐饮、客户、门店、企业、订单、供应链、多样化、产品、生产计划、数据分析、生产管理、物料管理、业务分 ...
2026-07-16在数字化分析时代,原始数据本身不具备业务价值,只有通过科学的统计学方法加工、拆解、验证与解读,才能挖掘数据背后的规律、差 ...
2026-07-16 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-07-16在描述性统计分析、数据预处理、异常值排查与多组数据分布对比工作中,箱线图(Box Plot)是应用最广泛的可视化与统计工具之一。 ...
2026-07-15在企业数据存储、业务统计与数据分析工作中,绝大多数业务数据都带有时间维度属性,例如订单创建时间、用户注册时间、支付完成时 ...
2026-07-15 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-07-15【核心关键词】产品、经营、客户、调研、销售额、宏观、会计行业、客户满意度、发展趋势、经营状况、数据分析、竞争对手、数据 ...
2026-07-14问卷调查是市场调研、用户研究、社会调研与产品分析的核心数据采集方式。问卷数据大多以分类数据为主,例如用户性别、年龄分层、 ...
2026-07-14 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-07-14在数据分析、业务效果验证、AB实验扩展、行业对比等场景中,我们经常需要对比三组及以上样本的均值差异,例如不同区域的客单价对 ...
2026-07-13在互联网产品运营、用户生命周期管理与商业化数据分析中,留存指标是判断产品价值、用户满意度与商业模式健康度的核心基准。常规 ...
2026-07-13