數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘到底有什么用？

　　不少做網(wǎng)店系統(tǒng)網(wǎng)站的朋友都在談?wù)撛趺醋鰯?shù)據(jù)，數(shù)據(jù)到底應(yīng)該怎么玩？很多朋友普遍兩種論點(diǎn)，一是說數(shù)據(jù)分析和挖掘在企業(yè)，如果只有知識(shí)發(fā)現(xiàn)，知識(shí)應(yīng)用沒有搞起來，企業(yè)還是沒有體會(huì)到數(shù)據(jù)的價(jià)值;二是說數(shù)據(jù)分析和挖掘，是否看在多么牛的互聯(lián)網(wǎng)巨頭工作的背景，還是要有扎實(shí)的數(shù)據(jù)變現(xiàn)能力?

　　第一個(gè)問題，還得從第三方數(shù)據(jù)分析服務(wù)，與企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)分析分開來說，否則沒有意義。第二個(gè)問題，就看是誰在主導(dǎo)找數(shù)據(jù)分析的人，到底是HR或沒想清楚如何用數(shù)據(jù)的高層，還是對數(shù)據(jù)分析和挖掘已經(jīng)有了明確目標(biāo)的高層，這才是關(guān)鍵!!像某些公司組織團(tuán)隊(duì)，唯互聯(lián)網(wǎng)巨頭背景論，或者唯某種技術(shù)論，都很難對企業(yè)有實(shí)質(zhì)的幫助，只是滿足他們的個(gè)人愿望罷了，而實(shí)際情況早已證明了這點(diǎn)。

　　個(gè)人很欣賞對數(shù)據(jù)分析有明確目標(biāo)和需要的領(lǐng)導(dǎo)者，如果資深專業(yè)的數(shù)據(jù)分析和挖掘人士服務(wù)于這樣的業(yè)務(wù)領(lǐng)導(dǎo)者，為他們的團(tuán)隊(duì)服務(wù)，將會(huì)擦出耀眼的火花，必將是大家一起與業(yè)務(wù)、與公司一起成長，突出市場重圍。

　　兩種數(shù)據(jù)應(yīng)用的區(qū)別

　　第三方數(shù)據(jù)分析服務(wù)，個(gè)人以為屬于技術(shù)派，說技術(shù)派并非他們不需要懂業(yè)務(wù)，而是他們的價(jià)值更突出在數(shù)據(jù)挖掘和分析技術(shù)上，而非對業(yè)務(wù)的深入解析。所以每當(dāng)有人問我某數(shù)據(jù)服務(wù)或廣告公司找數(shù)據(jù)總監(jiān)是否合適人選介紹，我回答是，像我這樣的可以上，但這并非我們最強(qiáng)項(xiàng)，最好找科班數(shù)據(jù)挖掘出身的，他們的核心價(jià)值是在技術(shù)，而非技術(shù)與業(yè)務(wù)的綜合。

　　企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)分析和挖掘，個(gè)人以為屬于商業(yè)價(jià)值導(dǎo)向派，或者叫業(yè)務(wù)派。如果把商業(yè)邏輯前因后果梳理不清楚，沒有熟悉運(yùn)營的細(xì)節(jié)，那么他的挖掘技術(shù)發(fā)揮得價(jià)值，恐怕還不如普通數(shù)據(jù)展現(xiàn)。

　　有朋友會(huì)問，什么是商業(yè)價(jià)值導(dǎo)向，是不是我把商業(yè)問題暴露出來，就OK了?顯然是不夠的，這樣容易出現(xiàn)，你暴露的問題是“公開的秘密”，業(yè)務(wù)部門需要的是解決問題的辦法，而不是僅僅暴露問題!那如何做到數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值最大化呢?那就是把問題徹底解決!輔助(一個(gè)或多個(gè))業(yè)務(wù)部門，把問題都解決了。

　　如何做到解決問題?

　　有朋友說，解決問題容易啊，BI作為IT工具，業(yè)務(wù)部門自己看著數(shù)據(jù)解決啊!我每次都說，非也，如果這樣就OK，那么業(yè)務(wù)部門提需求，BI做分析開發(fā)，應(yīng)該是完美的模式，但為啥這樣做的公司，數(shù)據(jù)都應(yīng)用很初級(jí)?原因需要細(xì)細(xì)道來。

　　就拿大家都常舉例的轉(zhuǎn)換率問題來說，務(wù)實(shí)的公司會(huì)先從零售指標(biāo)銷售收入、利潤、庫存來向下推轉(zhuǎn)換率，但我們就按很多電商領(lǐng)導(dǎo)關(guān)注的轉(zhuǎn)換率來談吧。

　　假設(shè)某周轉(zhuǎn)換率明顯下降，需要怎樣的分析才好呢，業(yè)務(wù)部門提需求，拿一些數(shù)據(jù)能搞定么?我們假設(shè)訂單轉(zhuǎn)換率由3%下降到1.5%，那么從業(yè)務(wù)角度，會(huì)有哪些可能性?

　　1。導(dǎo)流出了問題，新的流量來源僵尸用戶多?(用戶訪問習(xí)慣性行為判斷)

　　2。推廣出了問題，很多用戶誤點(diǎn)廣告(由退出率判斷)?

　　3。網(wǎng)站是否改版，降低了客戶體驗(yàn)?(用戶行為路徑判斷)?

　　4。網(wǎng)站其他問題，例如某些功能比較難用，網(wǎng)站變慢等(用戶行為訪問節(jié)點(diǎn)分析判斷)?

　　5。是否商品突然沒有了吸引力，例如商品之前還是大量5-6折的商品引流，現(xiàn)在變成8折為引流了?(通過商品訪問深度、商品訪問比較分析)

　　如何有效解決問題?如果我們對KPI異常的判斷不客觀，那么就無法準(zhǔn)確定位問題，更無法幫助業(yè)務(wù)部門解決問題!同時(shí)說等業(yè)務(wù)部門提需求，由BI來分析的朋友，請問轉(zhuǎn)換率問題，上述幾種常見原因的不同分析需求，業(yè)務(wù)部門誰能提出全面的需求?

　　如果沒有全面的需求，那就得有全面的分析，和解決方案出來，協(xié)助業(yè)務(wù)部門徹底解決問題。例如廣告誤點(diǎn)導(dǎo)致轉(zhuǎn)換率低，但如果總體訂單不變的情況下，是否廣告投入偏高，如果廣告投入偏高，則需建議推廣部門和廣告公司重談商務(wù)，降低費(fèi)用，或者另找推廣途徑，來提高廣告ROI。這就是與業(yè)務(wù)部門一起共進(jìn)退的案例之一，如果網(wǎng)站、商品問題，同理!

　　企業(yè)內(nèi)部需要什么樣的分析挖掘人才?

　　當(dāng)然需要分析技術(shù)和挖掘算法人才，但要想專人才發(fā)揮足夠的作用，必須有能理清楚整體業(yè)務(wù)，包括戰(zhàn)略戰(zhàn)術(shù)、運(yùn)營，有熟悉分析技術(shù)和挖掘算法的人，來帶領(lǐng)數(shù)據(jù)商業(yè)價(jià)值最大化，因?yàn)閯偛盼曳治鲞^，靠業(yè)務(wù)部門提需求的模式，是搞不定數(shù)據(jù)價(jià)值問題的。

　　我和一位數(shù)據(jù)界朋友交流的時(shí)候說，假如你每次想讓你的分析都落地，產(chǎn)生商業(yè)價(jià)值，最好的辦法就是熟悉業(yè)務(wù)運(yùn)營，熟悉業(yè)務(wù)部門的運(yùn)作方式。例如你發(fā)現(xiàn)近期銷售降低的因素之一，是商品訪問平均深度環(huán)比降低了20%，這對很多數(shù)據(jù)分析師來說，已經(jīng)做的很不錯(cuò)了。且慢，這對于業(yè)務(wù)部門來說，還是很“虛”的說法。

　　像這個(gè)案例，你是給網(wǎng)站商品管理的同事說的，他們看到這個(gè)數(shù)據(jù)，最大的可能性就是陷入沉思，因?yàn)樗麄兛赡苷也坏酵黄瓶?，來如何布局商品，才能提高訪問深度。假如你理解他們的工作是組織新老品，組織引流、要利潤、高利潤不同商品組合，商品組合折扣等等運(yùn)營工作，那么你的分析就會(huì)更貼近他們的實(shí)際應(yīng)用。

　　那么解決這個(gè)問題，就是要發(fā)現(xiàn)商品部門能解決的原因，到底是商品布局層次出了問題，還是不同分類的品類組合出了問題，當(dāng)這些問題表述清楚后，商品運(yùn)營人員自然知道原因出在哪里，如何解決!