铁科院那个部门待遇好:用資料去驅動扁平的世界

用資料去驅動扁平的世界

電子商務發展到現在，一些人認為自己是用資料來驅動公司發展，但是卻不知道自己往往被資料所矇騙。比如，一家B2C網站老闆，員工告訴他，1天客戶停留在網站上的平均時間是15分鐘，比同行多3分鐘，這個B2C網站老闆一定會非常開心。但是，他並沒有問，買東西的顧客停留多長時間，不買東西的人又停留多長時間。其實，有可能實際情況是買東西的人比不買東西的人停留的時間更短。

大家再預測一下，假如這位B2C老闆從此後決定盡可能延長客戶的平均停留時間，是不是可能適得其反？在看不見摸不著的互聯網世界，資料對於運營者來說，猶如黑夜裏的眼睛。學會用資料區來驅動扁平的世界(細分市場)，決策者可以看得更深刻、更深遠。

一個資料看起來很棒，但是實際上卻有很多問題。 

    一般人認為資料很“專業”，實際上它在我們身邊隨處可見，比如去銀行取款，櫃檯上有一個評價器收集客戶的滿意度。對於電子商務公司來說，具體的運營情況不像實體經濟那樣直觀，它猶如戰爭時期一張寫滿了秘密的白紙，只有放在特殊的液體裏才能顯現出來。而資料，就是回饋情況的特殊液體。

先講一個故事。有一天，亞馬遜發現有批人點擊商品一次，不到兩秒就下訂單，管理層在思考，什麼人不到兩秒鐘就下訂單了呢？亞馬遜的首席科學家韋思康是個非常嚴謹德國人，不追到資料源頭發現真相誓死不罷手，1個月之後才發現，這批不到2秒鐘就買東西的客戶，實際上是前一天中午11點50左右就上亞馬遜了，不過是過了當天夜裏零點之後才下訂單，而亞馬遜的系統是零點就刷新一次，所以最後的資料顯示的是，這些客戶登陸不到2秒鐘就下訂單了。

而現在很多人只重視資料的結果，而忽視了資料的來源，實際上這種資料是不可靠和不完整的。先拿大家都感同身受的例子來說，銀行的評價系統顯示，90%的客戶“非常滿意”，管理層只看結果肯定高興，但是有沒有問這個資料是怎麼來的？評價器是放在哪里的？真實情況是，中國人普遍都愛面子，評價器是放在被評價人面前，人們當著人面就送個順水人情，這個90%是含有水分的。

    所以，一個資料好像比較棒，但是實際上卻有很多問題，依靠不追根溯源的資料做決策是不可靠的。

就拿當下很流行的“轉化率”來說，有的網站明明有流量，但是卻沒有交易量，明明有交易量，卻沒有持續的交易量。這其中的原因很複雜，這裏只挑關鍵字這一個細節來分析。比如，一個關鍵字吸引了很多人來註冊，但是這些註冊用戶並不買東西，這個註冊用戶的資料就沒有意義了；有的關鍵字可以吸引用戶來註冊，同時這些用戶也買東西，但這也未必是最好的結果，因為這些用戶可能不會重複購買。做生意，回報和投資的比率越高越好，只看該關鍵字帶來的“註冊用戶”和“一次購買”的資料都不可能做到利益最大化。

這只是反應資料來源重要性的冰山一角，需要資料分析師有非常嚴謹的態度。曾經，我告訴韋思康，打開敦煌網需要4秒鐘，他立馬讓我叫來做技術的同事，問這個4秒鐘怎麼理解，是美國人打開用4秒鐘，還是英國人打開用4秒鐘，這個4秒鐘和交易量有關係嗎？我當時很觸動，連這麼一個很基礎的資料，他都是以求證的心態來分析的。

一個風光的資料換一個角度來看可能是一片暗礁。

確認資料源的準確之後，接下來是分析資料。資料如同廬山，橫看成嶺側成峰，我們必須用立體的眼光觀察。

比如，某一件產品被點擊了1000次，決策者認為這款產品點擊次數高，要把這個產品放在頁面更為的顯要位置，但這個做法實際上有待商榷，因為他忽略了兩種情況：一是這個位置放其他產品，可能點擊次數比1000還要高；二是這1000次點擊沒有產生交易，只是浪費了流量而已。

所以說，資料分析最怕一概而論，資料需要用立體的眼光切開來分析。

如文章開頭中提到的平均停留時間，除了用購買者和非購買者的角度來分析，還可以用地域的角度來分析。有一天，同事告訴我，歐洲客戶停留網站的平均時間上升了，我用地域的角度去分析，發現多數國家的確是上升了，但是有幾個國家下降得特別厲害。這是什麼原因？是這幾個國家發生了紛亂？還是因為節假日？或者是物流配送在幾個國家出現了問題？如果是自己的問題，就要從本公司運營找原因了。

資料對於電子商務公司的決策者來說，是預測風險的雷達，一個風光的資料換一個角度來看可能是一片暗礁。比如，2009年之前，Facebook和開心網的流量增長速度都比較快，但是開心網最近的流量卻下來了，有一個原因是開心網的產品很單一，最大的流量來自于開心農場，流量沒有分流下去，每個產品都有生命週期，開心農場後期流量有所下滑也很正常。假如開心網看到開心農場帶來龐大流量的同時，也看到了只有一款產品帶動流量的事實，就會避免風險。而在Facebook，十幾個人個人只幹一件事情，在資料的海洋裏尋找暗礁，比如他們發現一個新用戶進來，如果前三天沒有交到朋友，80%的客戶就會離開，這個時候他們就會找到產品經理，告訴產品經理應該設置產品功能，讓新用戶在3天內必須交到朋友。

今天，很多人說電子商務的兩條腿是物流和供應鏈，我認為第三條腿可以算上資料驅動。對於電子商務公司決策者來說，尤其對於中小企業網站老闆來說，不要以外表很美的資料自誇，多從幾個角度來分析資料很有必要。

資料是對業務的回饋，越快處理產生效果越顯著 

資料不是硬邦邦的，而是一門藝術。這方面，亞馬遜的首席資料分析師韋思康對我影響至深，除了嚴謹的態度之外，他教會我一些內心的方法。

我們一起看一堆資料，兩個人都發現不了什麼問題，他突然對我說，“你先去樓上5分鐘，我也去別的地方5分鐘。”他突然這麼一句讓我摸不著頭腦，緊接著他解釋說，“我們現在心情都很沉重，創意不可能在沉重的時候爆發出來的，5分鐘後我們輕鬆了再來看資料。”

這也就是說，分析資料，態度要嚴謹，心態要放鬆。韋思康是我非常欣賞的一位元資料分析師，我在歐洲商學院(INSEAD)上課的時候，他作為斯坦福大學的教授來給教學。在他來北京之前，我就給他寫了一封郵件，表示想問他幾個問題。他回郵件說，有問題課堂上問，課後問的話要收費，一天5萬。那時還覺得這個老師很功利，但是轉念一想，成功的捷徑是找到最好的老師，便回復郵件說以我現在的能力只能是付費半天，而且把想問的問題都列在郵件裏了。我們見面的時候，他問我，怎樣才能讓我開心。我說想要成功。他反問，你現在不是已經很成功了嗎？我又接著說，我想和他一樣，成為一個很成功的資料分析專家。韋思康告訴我，在他所教的學生中，問這個問題的不到5%，很情願教我分析資料的方法。

隨後，韋思康在北京的所有行程，都讓我全程陪同。他帶我去做按摩推拿，躺下時，韋思康問我，為什麼所有人等服務完了之後才給小費？如果早給小費的話，不是會激勵服務人員做得更好嗎？說完後他就給了服務人員100塊錢的小費。過了一小會兒，他又用英語讓我誇讚按摩師的手法非常棒，按摩師聽了之後非常高興，更加賣力了。

出門時，我只是覺得這次的服務比平時更好一些，並沒有想到與資料分析有什麼關係。但是韋思康卻點醒了我。韋思康說，這和分析資料是一個道理，一個客戶買了夏天買了一條裙子，應該以最快的速度採集她的購買體驗，如果等到冬天再問的話，客戶早忘記了，即使記得也不準確了，採集資料對業務的幫助就不大。

自此之後，我也把韋思康分析資料的方法傳給我的團隊。敦煌網資料分析師一開始只有我1個人，如今已有8人，全部都是自己帶出來的，這點我很欣慰。