京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
小商家与大数据
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。
记得08年我们在聊关于店铺流量、ROI、库存率、利润率、回头率、复购率这些东西的时候,能参与进来的卖家很少。如今,很多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。不过前一段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:
我自己经营的怎么样;
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(有的是人工在用exl关注数据,做的很灵活实用;有的买了专门的数据产品,很全面很“大数据”。但大家工作内容基本上都是这样):
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。
国家经济在增长,不一定你肯定发财。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(再少这个数据对你也没啥用),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半毛钱关系。
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(那怕是企业QQ或者QQ群),那怕把每年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”一个沉淀、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个活跃粉丝足矣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。
粉丝经济不同于“品牌经济”,品牌经济是被巨头们统治的,小商家很难有自己的品牌。而粉丝经济的时代,会是小商家的时代,因为每个商家都可以有自己的小伙伴儿粉丝,并且有能力有诚心的服务好他们,而大巨头反倒不够精力维护他们的“粉丝”。
但,大部分中小商家都是很“短视”的。他们有没有耐心逐步积累?不知道。不乐观。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【专访摘要】本次CDA持证专访邀请到拥有丰富物流供应链数据分析经验的赖尧,他结合自身在京东、华莱士、兰格赛等企业的从业经历 ...
2026-05-12在手游行业存量竞争日趋激烈、流量成本持续高企的当下,“拉新”早已不是行业核心痛点,“留存”尤其是“付费留存”,成为决定手 ...
2026-05-12 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-05-12用户调研是企业洞察客户需求、优化产品服务、制定运营策略的核心前提,而调研数据的可靠性,直接决定了决策的科学性与有效性。在 ...
2026-05-11在市场竞争日趋激烈、流量成本持续攀升的今天,企业的核心竞争力已从“获取流量”转向“挖掘客户价值”。客户作为企业最宝贵的资 ...
2026-05-11 很多数据分析师精通Excel单元格操作,熟练应用多种公式,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质 ...
2026-05-11在互联网运营、产品优化、用户增长等领域,次日留存率是衡量产品价值、用户粘性与运营效果的核心指标,更是判断新用户是否认可产 ...
2026-05-09相关性分析是数据分析领域中用于探究两个或多个变量之间关联强度与方向的核心方法,广泛应用于科研探索、商业决策、医疗研究、社 ...
2026-05-09 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-05-09在数据驱动运营的时代,指标是连接业务目标与实际行动的核心桥梁,是企业解读业务现状、发现问题、预判趋势的“量化标尺”。一套 ...
2026-05-08在存量竞争日趋激烈的商业时代,“以客户为中心”早已从口号落地为企业运营的核心逻辑。而客户画像作为打通“了解客户”与“服务 ...
2026-05-08 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“什么是表格结构数据”“它和表结构数据有什么区别”“表格结构数据有哪些核 ...
2026-05-08在数据分析、计量研究等场景中,回归分析是探究变量间量化关系的核心方法,无论是简单的一元线性回归,还是复杂的多元线性回归、 ...
2026-05-07在数据分析、计量研究等场景中,回归分析是探究变量间量化关系的核心方法,无论是简单的一元线性回归,还是复杂的多元线性回归、 ...
2026-05-07 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 ...
2026-05-07在数字化时代,商业竞争的核心已从“经验驱动”转向“数据驱动”,越来越多的企业意识到,商业分析不是简单的数据统计与报表呈现 ...
2026-05-06在Excel数据透视表的实操中,“引用”是连接透视表与公式、辅助数据的核心操作,而相对引用作为最基础、最常用的引用方式,其设 ...
2026-05-06 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-05-06在Excel数据分析中,数据透视表是汇总、整理海量数据的高效工具,而公式则是实现数据二次计算、逻辑判断的核心功能。实际操作中 ...
2026-04-30Excel透视图是数据分析中不可或缺的工具,它能将透视表中的数据快速可视化,帮助我们直观捕捉数据规律、呈现分析结果。但在实际 ...
2026-04-30