
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
Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师:业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段,其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04