阿里巴巴CEO张勇曾说，大数据如今已经和水电煤等基础能源一样，成为商业领域的“新能源”。在新零售时代，如何收集、分析和应用大数据，用“新能源”驱动商业发展？本次数据侠实验室第13期活动，DT君邀请了几位研究电商领域数据的“弄潮儿”，他们从消费大数据出发，解析了数据在电商行业的应用场景及运营策略。
CBNData杨钦：数据是驱动商家运营的最佳手段
DT君划重点：
第一财经商业数据中心（CBNData）首席数据分析师杨钦认为，数据，是驱动商家运营和优化的最好途径。他以天猫6·18粉丝狂欢节活动为例，结合自己的数据分析经历，将大数据分析分成了三个流派：数据流，技术流和艺术流。
数据流，就是对电商大数据的基础数据进行多维度的解读和比较。从行业的整体，再到平台，再到商家，通过对数据一步一步的细分，可以看到更精确、鲜明的特征，这些细节数据比宏观数据更有价值；技术流，就是用数据挖掘的方法，来分析消费大数据。这会用很多的模型、方法论，涉及到复杂的解读和阐释。不过，再技术流，也得尽量“说人话”——帮助解决问题才是数据分析的本质；艺术流，则是说数据不仅反映了商业生活，还反映了社会文化的方方面面，比如文化、人情等等。我们每个人都可以从中看到与自己息息相关的故事，这就是数据的艺术。
（以下为杨钦演讲实录节选）
我们开发阿里大数据的这个过程中，做过一些尝试，跟大家做简单的分享。后来取了名字叫三个流派：第一是数据流，第二是技术流，第三是艺术流。
第一个是技术流，以6·18活动为例，你会关心什么呢？作为商家，我们知道这是一个很好的全行业的活动，我们能在这一天卖出很多商品，赚不少钱。到底6·18是什么样的情况？我们总得看一下这个行业，比如说销量数据。
这是行业在整个上半年的销量走势，从这张图还是能看到很多好玩的东西，比如6·18这一天的销量呈现出非常剧烈的上涨，当然在图上不太能直观看出来之后2天的情况：6·18第一天会快速爆发，但是第二天也会延续一天，但是基本上第三天就会恢复平稳。
如果我们跳出6·18来看平时的数据，则是非常地起起伏伏。比如说平时的低谷一般是周末，这里又可以延伸出非常有意思的角度：什么时候电商才算是真正做到线上线下融合？我们认为，当平日和周末的销量没什么波动的时候，大家周末也在线上购买，这个可能就叫做“新零售”时代。
如果对商家进行分层，数据会变得更直观。上图中5000万以上的头部大商家在6·18的销售量提升达到10倍以上，50到100万的小商家提升3.7倍。从整个行业到平台的拆分，再到商家的拆分，特征越来越鲜明，这些细小的数据，远比宏观泛泛的数据价值更大。
还有第二个流，技术流。上面这张图是一个很基本的购物篮分析的可视化方案。这张图大概有接近200条规则，每一个小圈圈其实代表了一条规则。小圈圈之间的连线，代表用户同时购买了这些商品。中间这些圈圈的大小代表支持度，也就是购物篮消费者的占比。还有一个圈圈的颜色的深浅，代表了提升度。我们想分析的是购物篮（就是同时会有各种各样的商品），什么样的组合可能是大家最常用的组合。这样一个模型，是一个很经典的、基础的大数据挖掘的方法。
有这样的数据挖掘的技术之后，带来的好处是你可以做各种各样的模型，但我们认为技术流面临的最大的一个问题是“不说人话”。分析是用来解决问题的，如果你不能解决问题，你再去分析也是没用的。所以我们认为只有解决了问题，在解决问题的基础上，还要说人话。
第三个流派是艺术流，这里先简单给大家看一张图，这是我们经常举例的一张图。这个是情人节前后鲜花销售的规模，其中，一个是七夕，东方情人节，一个是2·14的西方情人节。在七夕这一天，鲜花的销售是更高的，反倒是西方的情人节销售规模更低一些。为什么说艺术流呢？因为它反映的不仅仅是商业，还有这个数据背后关乎的社会生活的方方面面。
虽然上面提到了三种方法，但我们认为不管你是数据流，技术流，还是艺术流，所有的东西都有一个目的——希望通过数据去驱动商家的运营，去优化商家的运营。商家的运营手段有很多种，数据是其中一种，但是我们认为，数据是其中最好的一种。
Talking Data鲍忠铁：三分产品，七分运营
DT君划重点：
对于互联网数据产品来说，好产品都是运营出来的。Talking Data首席布道师鲍忠铁认为，在新的商业业态下，要做好产品运营：数据是基础，用户是中心，市场是导向。具体到移动运营层面，数据可以帮助企业：改进产品，维持活跃，刺激收入，积累经验。
数据运营有一套完整的体系流程，也被称为“增长黑客”（Growth Hacking）。从方法论出发，对数据进行加工，然后统计分析，演绎提炼，最后提出针对性的解决方法，形成完成的数据运营闭环。
（以下为鲍忠铁演讲实录节选）
今天我讲的主题就是三分产品，七分运营。现在渠道流量越来越分散，如果不靠数据运营提升你的单客价值，在这样激烈的竞争情况下，企事业没办法生存。
过去我们的企业，产品、用户、市场是三个运营的中心，在没有互联网经济之前，所有的企业所有的重心都在它的产品当中。但是有了互联网之后，企业转向以用户为中心的模式。在新的商业业态下，你的诉求，你的迭代，你的反馈，要根据数据来看。
数据可以做很多事，但是在移动运营上，可以做这几件事：第一可以改进你的产品。你的产品在哪个方面转化率是较低的？在转化漏斗上，数据可以告诉你哪些产品体验是有问题的。
其次，可以看维持用户的活跃，所有的用户的活跃度是靠运营得到的，用户在电商平台浏览之后会有很多的轨迹。如果你有历史的数据，可以根据用户的购买记录和点评数据给其推荐产品，提高用户的活跃度。
然后是刺激收入。人往往会延迟自己的购买决定，但是如果你知道他的潜在需求之后，在一个恰当的时间点推荐了产品，给他推荐了优惠信息之后会加快它的转化率，刺激你的收入。
最后是增加你的经验。
整个数据运营体系大家看一下，我们首先要有商业的分析逻辑，有方法论。数据分析师是一个脏活累活，看上去很美化的三四页PPT，可能要花三四周的时间处理好。然后，对处理好的数据做统计分析，做完统计分析并不是目的，下面的提炼和方案才是最核心的地方。
真正具有商业敏感度的分析师，大部分把时间花在这里。 过去的时候我们的大部分的分析的业务、分析的逻辑都是演绎化，有了数据之后我们可以做归纳化，这是建议方法，是整个数据分析的运营体系。
移动数据分析是什么呢？它是你的眼睛、神经和大脑。眼睛让你看到你的产品体验怎么样，你的用户从哪里来，哪些面受到欢迎，哪些渠道好等等。第二个就是神经，神经其实就是反馈，就是你根据客户在里面的行为，点击行为可以看到客户对你产品体验的反馈。最后其实就是我们说的用数据的大脑，能看到的用户体验，看到的产品使用的情况，最后找到你刚才看到的这些薄弱点。
最后分享一个模型的指标体系，我们叫海盗模型，分为获客、活跃、留存、收入、社交传播这五个环节，涵盖了一个APP的生命周期中所要关注的各种分析指标等。
秒针陆亨：有内容的数据，才是好数据
DT君划重点：
“数据本质上是获取电子化的顾客和商家，是‘人’的数据。”秒针营销科学院首席研究员陆亨博士认为，在数据时代，“好数据”比“大数据”更重要。
好数据首先要是人的数据，而不是一堆设备的数据。其次，这些数据必须要有足够的内容维度。如果数据的体量很大，但最后只有几个变量，那就不是好数据。陆博士还建议，数据从业者不要总是着眼于数据的“大”，更要补习一下传统的调研方法，更科学、高效地获取有内容的“好数据”。
（以下为陆亨演讲实录节选）
数据的获取本质上要把人和商家都电子化。你一定是对人的，你得让人买你的东西，要把人变成电子化，你必须通过电子化的信息了解这个东西，所以我们必须靠数据来判断，了解你的人。
我们认为好的数据，第一必须是人的数据，光有一堆的设备数据不是好的数据，设备不会买你的东西，必须转化为人的数据。比如6·18的数据，我必须关注这个人之前买了什么东西，这次我应该给他推荐什么。
第二，好数据是要有内容的。没有内容的东西积累下来没有用，所以我们好多数据必须要有内容的信息。
第三，你要有GPS的信息。为什么和电商结合GPS信息，这是非常重要的？因为所有人的行为，只有时间和空间两个维度。
最后才是要有量，量在这个重要平台里面反而是不重要的。
大家传统的数据研究方法就是调研，现在好像大家都说大数据好，调研不好，这其实是个偏见。调研的数据还是非常好，因为你想要什么信息，在问卷加一个问题，就收回来，收到的每个信息都是你想要的。大数据是什么，10个T的数据过来了，把数据弄清楚了，最后却发现少一个变量。所以你通过调研获得的数据，是胖子，有很多的变量；而大数据反而是瘦子，非常瘦，就只有三四个变量。
在电商领域，怎么把ID变成人的数据，是现在我们做电商分析最难的问题。很多时候你买东西，是爸妈帮你弄，我们却以为是年轻人，这怎么做分析呢？只有精准知道消费者是什么人，才能给他精准地推荐。
淘宝大学张凯：数据人才的价值远超数据本身
DT君划重点：
淘宝大学培训专家、商家培训负责人张凯从数据培训的角度，分享了数据人才在电商生态中的价值和位置。他认为，电商企业的发展经历了四个阶段。第一是经验阶段，即草根根据经验经营店铺；第二个阶段为流程阶段，通过优化流程提高经营效率。第三阶段是数据阶段，最后才是智能阶段。而到今天为止，大多数企业还处于不断自我完善的流程阶段，尚未进入数据阶段。
这就说明了数据培训对于电商们的重要性。其中，最需要提升数据化意识和组织数据能力的有两个关键角色，一是决策者，二是数据官。人才所能给商家带来的数据的价值，远远不止消费数据本身。
（以下是张凯演讲实录节选）
我更多从培训的角度谈一下我们对电商培训的观点和认识。我们把电商企业发展分成四个阶段：
第一个阶段是经验阶段，就是我们草根用经验开店铺；
第二个阶段是流程阶段，我们有规范的流程，开始思考当店铺做大的时候，怎么优化我们的流程，追求高效 ；
第三个阶段是数据阶段，工业时代已经有上百年，到今天为止，多数企业都在前两个阶段——当经验阶段发展成熟之后就进入流程阶段，却很少进入数据阶段。但是由于科技的发展，使得我们的商业模式产生了新的变化，我们用数据重新构思我们的产品，重新构思我们和顾客的关系，我们整个的商业模式都可能发生本质的变革。
第四个阶段是智能阶段，现在已经有很多企业进入到这个阶段，比如说智能生产，智能制造，智能客服。
我把电商企业发展阶段分成四个阶段的目的，是为了说明目前各企业所处的阶段其实是非常分散的。有的店铺还处在经验阶段，而有的店铺很多工作已经交给了人工智能，虽然量很少，但是不断在过渡。而今天企业的多元化发展已经超越我们的想象：很多人觉得有些事是可望不可及的非常遥远的事，但是在竞争对手那里却可能成为现实。
所以在这样多元的混战里面，我们不得不思考我们的竞争对手在哪里，做什么事？数据究竟在什么地方能够帮助我们，提升我们的商业效率？这些问题我们都要思考。这就是淘宝大学要帮助电商做数据培训的原因。
在数据这部分，我们希望培训谁？我们定义了两类人，第一类人是企业的决策者，能负责企业数据建设的关键决策，或者就是企业的老板。 一个老板必须思考几个问题，第一个就是数据到底和我们的商业经营，和我的店铺经营存在什么样的关系？第二个问题就是我们有什么策略，有什么样的方法去规划我们整个的全盘布局。第三个问题，就是我们的人才，我们的资源从哪里来？
第二类人是数据官，一个企业要有一个首席数据官，这个数据官起到的作用是辅助企业决策的关键角色。
这样的两类人，是需要被培训的两个核心的角色，一个是负责数据决策，另外一个是数据分析，当我们做数据的时候，有必要在数据的分析层面进行专业的能力的架设。今天的数据人才非常金贵，数据培训可以服务更多的人。这是一个人才交汇的舞台，人才所能给商家带来的数据的价值，远远不止是消费数据本身。
数据侠门派
杨钦，CBNData首席数据分析师。拥有强大的专业基底和丰富的大数据分析经验，自第一财经商业数据中心成立以来，他带领团队完成100余份商业数据报告，包括《中国消费趋势报告2015》、《中国智能出行2015大数据报告》、《2016中国美妆消费趋势报告》等。
鲍忠铁，北京腾云天下科技有限公司（TalkingData）首席金融行业专家，中国首席数据官联盟专家成员，金融行业大数据实践推动者。曾经服务于工商银行、飞利浦电子、花旗银行，星展银行。加盟TalkingData前任职星展银行中国科技部副总裁，十多年金融行业工作经验，熟悉金融行业务系统和技术解决方案。凤凰财经，零壹财经、清华未央网、金评媒、36大数据、数据派等媒体的专栏作者。
陆亨，秒针营销科学院首席研究员。香港城市大学媒体与传播博士学位。曾效力于香港尼尔森公司。在媒体研究与市场营销领域，在学术界及业界都有着丰富的经验。长于为客户提供受众测量、媒介洞察及市场营销优化的洞见。
张凯，淘宝大学培训专家、 商家培训负责人。
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