
这几年关于“C2B”和“大数据”的说法越来越多,大部分皇冠卖家已经知道了“从客户出发做选择”的重要性,知道了“数据驱动”的重要性。以至于不少皇冠卖家都有了自己专门的“数据研究”人员,大家不仅关注自己的数据,还关注平台的数据。
本来我觉得这是一个很欣喜的事情,不过跟一些商家深入接触后发现,发现原来很多人已经把这条路走偏了。
你用数据做什么?
对于商家来说,研究数据最主要的作用应该是两个:
1)我自己经营的怎么样;
2)让数据来指导我下一步的选择和方向。
表面上很多卖家也是这么干的,但实际操作上的做法又让人觉得很怪异。大家现在的数据工作基本上都是分成两部分:
1)关注自己的流量和ROI,以及简单的动销比;
2)关注平台流量和销量动态,了解什么做的好什么做的不好。
第一部分是基本功,在这里不多说,做好了是应该的,做不好需要提高。和本来的研究数据的目的很匹配,有了这些基本功才能保证商家对自身的经营状况有所了解。
第二部分就很搞了,不是说商家不能研究这一部分数据,而是说这部分数据本质上根本不能帮助商户达到“让数据来指导我下一步的选择和方向”的目的。
大趋势固然重要不能逆势而为,但在具体的问题上自己把握自己更重要,这跟大势无关。
对于商家来说,平台的“大数据”(比如数据魔方)只是在说这个大平台上现在什么东西好卖、别人家什么样的货卖的好、消费者到这个大平台上主要关注什么东西买什么东西。但这个大平台上有几百万的卖家,那怕是你自己这个相关品类上也有几万甚至十几万的卖家(,每一家的特点不同,每一群消费者的选择也不同,大家都卖的好不一定你就能卖好,人家能做的不一定你就能做的到。
如果跟着这个数据走,最后很可能会遭遇一个伤心的结果:当这些热销品开始不好卖的时候,人家已经卖完,而你们家还有满仓满仓的库存。
因为:这些“大数据”只能告诉你“别人什么地方做的好”,但并不能告诉“你该选择什么”。互联网的特点是变化特别快,当你发现某个“既定趋势”的时候,形势已经在悄悄的变化,当你再跟进的时候事情已经不是你发现时那个样子了。那类产品不好卖的时候,别人已经在卖尾款了,而你大量的上新,最后库存都是你家的,别人已经去玩另外一个“新趋势”了,你还在甩尾货。
所以,对于电商这个大游戏里的中小卖家来说(特别大规模的卖家除外):平台大数据仅可以指导你未来的战略方向,基本上跟你眼前的具体战术选择没有直接关系。
你的数据不在大,在于有用
每一个卖家应该有自己的“大数据”。“大数据”并不是说数据量有多大,而是数据的完整性怎么样,是不是够你所用。
对于一个皇冠卖家来说,不仅平台的大数据跟你眼前的选择没关系,你自己每年十几万的包裹数据其实也不能真正说明什么。因为你能拿到的这些数据的维度很小,只是一些硬梆梆的表象数据,不够说明问题。最多只有什么地方的人、买了我的什么商品、他们有多少人会再回来买,那怕研究的再深,也无法发现背后的原因,更无法发现下一步的选择方向。
中小卖家的“大数据”应该是跟自己的消费者互动得来,而不是通过机器计算出来,因为你并不具备这样的计算能力。
每一个做的还不错的卖家,都会有一些认可自己的老顾客和“粉丝”,这些人都是你忠诚的小伙伴儿,把他们转化到类似微信、微博这些可直接沟通的工具上,哪怕把每年10万个包裹的千分之五转化过去,也有5000个。这5000个粉丝可以告诉商家我喜欢你家的什么服务、什么衣服、什么款式、我想在你家买到什么东西,商家也可以通过数据和互动了解到自己这些客户的购买能力、购买喜好等等信息。
不管是现在很多商家做的很好的预售、新品调查、上新秒杀、会员专享,其实都不只是看起来这么简单,其背后都是有一个跟“粉丝”沉淀、和互动的过程,通过互动和沉淀项目了解,更有把握的进行选择。
对于商家来说,数据量有多大不重要,重要的是有没有相互足够了解的可以活跃互动的粉丝。10万个包裹只能告诉你眼前有多少销售额,5000个活跃粉丝足以告诉你下一步该选择什么。
当然,这5000个粉丝也不会是一下子攒起来的,瞬间起来的基本都只能靠“给便宜”得来,这些占便宜的人不会真的告诉你该选择什么。这是一个需要积累的过程,通过真心的优质服务和沟通才能真正的建立起来。
我坚信,未来的商业一定会是经过一次次实际“体验”逐渐积累起来的“粉丝经济”时代。这个粉丝经济并不只是你有多少粉丝,而是你的粉丝能够多么的信任你,多么的活跃。他们是不是从认可你,到信任你,到帮你营销和传播,到依耐你。(更多相关内容:CDA数据分析师)
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA 数据分析师报考条件全解析:开启数据洞察之旅 在当今数字化浪潮席卷全球的时代,数据已成为企业乃至整个社会发展的核心驱 ...
2025-07-01深入解析 SQL 中 CASE 语句条件的执行顺序 在 SQL 编程领域,CASE语句是实现条件逻辑判断、数据转换与分类的重要工 ...
2025-07-01SPSS 中计算三个变量交集的详细指南 在数据分析领域,挖掘变量之间的潜在关系是获取有价值信息的关键步骤。当我们需要探究 ...
2025-07-01CDA 数据分析师:就业前景广阔的新兴职业 在当今数字化时代,数据已成为企业和组织决策的重要依据。数据分析师作为负责收集 ...
2025-06-30探秘卷积层:为何一个卷积层需要两个卷积核 在深度学习的世界里,卷积神经网络(CNN)凭借其强大的特征提取能力 ...
2025-06-30探索 CDA 数据分析师在线课程:开启数据洞察之旅 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业决策、创新与发展的核心驱 ...
2025-06-303D VLA新范式!CVPR冠军方案BridgeVLA,真机性能提升32% 编辑:LRST 【新智元导读】中科院自动化所提出BridgeVLA模型,通过将 ...
2025-06-30LSTM 为何会产生误差?深入剖析其背后的原因 在深度学习领域,LSTM(Long Short-Term Memory)网络凭借其独特的记忆单元设 ...
2025-06-27LLM进入拖拽时代!只靠Prompt几秒定制大模型,效率飙升12000倍 【新智元导读】最近,来自NUS、UT Austin等机构的研究人员创新 ...
2025-06-27探秘 z-score:数据分析中的标准化利器 在数据的海洋中,面对形态各异、尺度不同的数据,如何找到一个通用的标准来衡量数据 ...
2025-06-26Excel 中为不同柱形设置独立背景(按数据分区)的方法详解 在数据分析与可视化呈现过程中,Excel 柱形图是展示数据的常用工 ...
2025-06-26CDA 数据分析师会被 AI 取代吗? 在当今数字化时代,数据的重要性日益凸显,数据分析师成为了众多企业不可或缺的角色 ...
2025-06-26CDA 数据分析师证书考取全攻略 在数字化浪潮汹涌的当下,数据已成为企业乃至整个社会发展的核心驱动力。数据分析师作 ...
2025-06-25人工智能在数据分析的应用场景 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据以前所未有的速度增长,传统的数据分析方法逐渐难以满足海 ...
2025-06-25评估模型预测为正时的准确性 在机器学习与数据科学领域,模型预测的准确性是衡量其性能优劣的核心指标。尤其是当模型预测结 ...
2025-06-25CDA认证:数据时代的职业通行证 当海通证券的交易大厅里闪烁的屏幕实时跳动着市场数据,当苏州银行的数字金融部连夜部署新的风控 ...
2025-06-24金融行业的大数据变革:五大应用案例深度解析 在数字化浪潮中,金融行业正经历着深刻的变革,大数据技术的广泛应用 ...
2025-06-24Power Query 中实现移动加权平均的详细指南 在数据分析和处理中,移动加权平均是一种非常有用的计算方法,它能够根据不同数据 ...
2025-06-24数据驱动营销革命:解析数据分析在网络营销中的核心作用 在数字经济蓬勃发展的当下,网络营销已成为企业触达消费者 ...
2025-06-23随机森林模型与 OPLS-DA 的优缺点深度剖析 在数据分析与机器学习领域,随机森林模型与 OPLS-DA(正交偏最小二乘法判 ...
2025-06-23