京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
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。
CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14在Python网络编程、接口测试、爬虫开发等场景中,HTTP请求的发送与响应处理是核心需求。Requests库作为Python生态中最流行的HTTP ...
2026-04-14 很多新人学完Python、SQL,拿到一张Excel表还是不知从何下手。 其实,90%的商业分析问题,都藏在表格的结构里。 ” 引言:为 ...
2026-04-14在回归分析中,因子(即自变量)的筛选是构建高效、可靠回归模型的核心步骤——实际分析场景中,往往存在多个候选因子,其中部分 ...
2026-04-13在机器学习模型开发过程中,过拟合是制约模型泛化能力的核心痛点——模型过度学习训练数据中的噪声与偶然细节,导致在训练集上表 ...
2026-04-13在数据驱动商业升级的今天,商业数据分析已成为企业精细化运营、科学决策的核心手段,而一套规范、高效的商业数据分析总体流程, ...
2026-04-13主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-13在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-13在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09