
数据不在大,而在于完整
我们谈论大数据的时候,我们常常谈论的是数据模型、数据的全面和及时,但对小商家而言,却并不具备获取大数据的条件。对于它们来说,从老客户身上获取的数据才更有意义。
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。
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”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。
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。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
如何考取数据分析师证书:以 CDA 为例 在数字化浪潮席卷各行各业的当下,数据分析师已然成为企业挖掘数据价值、驱动决策的 ...
2025-07-15CDA 精益业务数据分析:驱动企业高效决策的核心引擎 在数字经济时代,企业面临着前所未有的数据洪流,如何从海量数据中提取有 ...
2025-07-15MySQL 无外键关联表的 JOIN 实战:数据整合的灵活之道 在 MySQL 数据库的日常操作中,我们经常会遇到需要整合多张表数据的场景 ...
2025-07-15Python Pandas:数据科学的瑞士军刀 在数据驱动的时代,面对海量、复杂的数据,如何高效地进行处理、分析和挖掘成为关键。 ...
2025-07-15用 SQL 生成逆向回滚 SQL:数据操作的 “后悔药” 指南 在数据库操作中,误删数据、错改字段或误执行批量更新等问题时有发生。 ...
2025-07-14t检验与Wilcoxon检验的选择:何时用t.test,何时用wilcox.test? t 检验与 Wilcoxon 检验的选择:何时用 t.test,何时用 wilcox. ...
2025-07-14AI 浪潮下的生存与进阶: CDA数据分析师—开启新时代职业生涯的钥匙(深度研究报告、发展指导白皮书) 发布机构:CDA数据科 ...
2025-07-13LSTM 模型输入长度选择技巧:提升序列建模效能的关键 在循环神经网络(RNN)家族中,长短期记忆网络(LSTM)凭借其解决长序列 ...
2025-07-11CDA 数据分析师报考条件详解与准备指南 在数据驱动决策的时代浪潮下,CDA 数据分析师认证愈发受到瞩目,成为众多有志投身数 ...
2025-07-11数据透视表中两列相乘合计的实用指南 在数据分析的日常工作中,数据透视表凭借其强大的数据汇总和分析功能,成为了 Excel 用户 ...
2025-07-11尊敬的考生: 您好! 我们诚挚通知您,CDA Level I和 Level II考试大纲将于 2025年7月25日 实施重大更新。 此次更新旨在确保认 ...
2025-07-10BI 大数据分析师:连接数据与业务的价值转化者 在大数据与商业智能(Business Intelligence,简称 BI)深度融合的时代,BI ...
2025-07-10SQL 在预测分析中的应用:从数据查询到趋势预判 在数据驱动决策的时代,预测分析作为挖掘数据潜在价值的核心手段,正被广泛 ...
2025-07-10数据查询结束后:分析师的收尾工作与价值深化 在数据分析的全流程中,“query end”(查询结束)并非工作的终点,而是将数 ...
2025-07-10CDA 数据分析师考试:从报考到取证的全攻略 在数字经济蓬勃发展的今天,数据分析师已成为各行业争抢的核心人才,而 CDA(Certi ...
2025-07-09【CDA干货】单样本趋势性检验:捕捉数据背后的时间轨迹 在数据分析的版图中,单样本趋势性检验如同一位耐心的侦探,专注于从单 ...
2025-07-09year_month数据类型:时间维度的精准切片 在数据的世界里,时间是最不可或缺的维度之一,而year_month数据类型就像一把精准 ...
2025-07-09CDA 备考干货:Python 在数据分析中的核心应用与实战技巧 在 CDA 数据分析师认证考试中,Python 作为数据处理与分析的核心 ...
2025-07-08SPSS 中的 Mann-Kendall 检验:数据趋势与突变分析的有力工具 在数据分析的广袤领域中,准确捕捉数据的趋势变化以及识别 ...
2025-07-08备战 CDA 数据分析师考试:需要多久?如何规划? CDA(Certified Data Analyst)数据分析师认证作为国内权威的数据分析能力认证 ...
2025-07-08