(樂(lè)購(gòu)網(wǎng)專欄 作者：張建生)數(shù)據(jù)，是一個(gè)比較抽象的名詞，對(duì)數(shù)據(jù)的使用和研究由來(lái)已久，經(jīng)過(guò)處理的數(shù)據(jù)可以作為人們行為的重要參考，小到日常消費(fèi)大到企業(yè)運(yùn)營(yíng)、國(guó)家決策，經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)運(yùn)用是比較全面和深入的，由數(shù)據(jù)衍生出的模型在各種決策中發(fā)揮著重要作用，而作為發(fā)展最快的一種商業(yè)模式，電子商務(wù)對(duì)數(shù)據(jù)的利用尚處于初級(jí)階段。
伴隨互聯(lián)網(wǎng)的興起，數(shù)據(jù)的概念已經(jīng)發(fā)生了根本性的變化，20世紀(jì)初，數(shù)學(xué)、物理學(xué)等自然科學(xué)一直是數(shù)據(jù)應(yīng)用最廣的領(lǐng)域，之后逐漸擴(kuò)展至經(jīng)濟(jì)學(xué)、企業(yè)運(yùn)營(yíng)管理，互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展為數(shù)據(jù)提供了海量處理、復(fù)雜運(yùn)算的可能性，進(jìn)而將數(shù)據(jù)的外延不斷擴(kuò)大，2010年后“云數(shù)據(jù)”概念打破了數(shù)據(jù)的時(shí)間、空間限制，大數(shù)據(jù)時(shí)代的大門(mén)正在開(kāi)啟。B2C型電子商務(wù)本質(zhì)上是一種零售模式，與線下相比它具有更容易獲取消費(fèi)者數(shù)據(jù)、商品數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，國(guó)內(nèi)幾家大型的電商網(wǎng)站都有著超過(guò)千萬(wàn)級(jí)別的活躍用戶，京東每天的平均交易額超過(guò)一億，訂單量超過(guò)50萬(wàn)，企業(yè)內(nèi)部有著復(fù)雜的運(yùn)營(yíng)流程，這些都應(yīng)該是數(shù)據(jù)可以發(fā)揮重大作用的環(huán)節(jié)，對(duì)數(shù)據(jù)的充分利用可以在效率、成本節(jié)約上發(fā)揮重要作用。而事實(shí)上，企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)的重視程度恰恰與此相反，海量數(shù)據(jù)被企業(yè)用來(lái)做加減乘除法，比率、趨勢(shì)、絕對(duì)值是使用最頻繁的方式，數(shù)據(jù)被分的七零八落，抽象性、局限性沒(méi)有得到突破;造成這種結(jié)果的原因很多，可能是企業(yè)發(fā)展階段不同，也可能是人力資源不足，無(wú)論是哪種原因，浪費(fèi)了如此重要的資源是企業(yè)的一項(xiàng)重大損失，數(shù)據(jù)領(lǐng)域的創(chuàng)新亟待改觀，2011年麥肯錫的報(bào)告稱，整個(gè)零售行業(yè)只有21%的企業(yè)在使用大數(shù)據(jù)，21%的企業(yè)計(jì)劃啟動(dòng);大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，為管理者觀念轉(zhuǎn)變和數(shù)據(jù)利用方法創(chuàng)新提供了新的思路。數(shù)據(jù)的使用將與企業(yè)運(yùn)營(yíng)發(fā)展更好地結(jié)合并具體化，其表現(xiàn)形式包含以下幾方面：
一是“主客次序”的轉(zhuǎn)變，即由運(yùn)營(yíng)驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)變?yōu)閿?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)運(yùn)營(yíng)，大數(shù)據(jù)不僅僅指海量的數(shù)據(jù)，還包含數(shù)據(jù)的細(xì)分，企業(yè)內(nèi)部幾乎所有的環(huán)節(jié)都將以數(shù)據(jù)的形式加以展現(xiàn)，比如各業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)的時(shí)間節(jié)點(diǎn)衍生出的效率優(yōu)化，亞馬遜在這方面已經(jīng)有了很大發(fā)展，每天會(huì)有大量的基于運(yùn)營(yíng)的報(bào)表和數(shù)據(jù)處理，運(yùn)營(yíng)策略、市場(chǎng)推廣策略的改變主要是看數(shù)據(jù)，它自行定義的自動(dòng)補(bǔ)貨模型就是基于時(shí)間序列和極值的原理而形成的，有效地解決完全依靠人工的訂貨、補(bǔ)貨模式，提升了庫(kù)存管理的效率。
二是關(guān)聯(lián)性更加豐富，數(shù)據(jù)利用最大的弊端就在于關(guān)聯(lián)性把握不足，一旦將數(shù)據(jù)孤立的考量，最為核心的因素可能會(huì)因此遺漏或無(wú)法準(zhǔn)確、全面的表達(dá)，電子商務(wù)內(nèi)部的信息流轉(zhuǎn)都可以轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)，以運(yùn)營(yíng)為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性將成為數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)，多維度、多視角的使用數(shù)據(jù)，通過(guò)某一核心維度將數(shù)據(jù)的范圍逐漸擴(kuò)大，將某一行為產(chǎn)生的原因與合理性通過(guò)十幾個(gè)甚至更多的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)加以展現(xiàn)，使之更加準(zhǔn)確和突出重點(diǎn)，比如銷售數(shù)據(jù)就可以以銷售額為核心，將產(chǎn)品銷售的區(qū)域性、周期性、售后的退換貨、客訴率、訂單的周期性、客戶的忠誠(chéng)度等多種指標(biāo)綜合分析。三是用戶體驗(yàn)導(dǎo)向性，電商最根本的就是做用戶體驗(yàn)，尤其是B2C型電商，對(duì)消費(fèi)者行為的研究觀點(diǎn)眾多，經(jīng)濟(jì)學(xué)界有很多種理論，比如跨期消費(fèi)理論、行為理論、隨機(jī)理論等，但這些基本是宏觀層面的，電商手里有著大量的消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)行為的數(shù)據(jù)，微觀領(lǐng)域的深入研究將是主要方向，甚至可以具體到某一個(gè)用戶，包含區(qū)域購(gòu)買(mǎi)力、商品區(qū)域化、客戶分層、購(gòu)物周期、購(gòu)物偏向性、投訴原因等諸多數(shù)據(jù)指標(biāo)的結(jié)合將為企業(yè)實(shí)行差異化戰(zhàn)略和精準(zhǔn)式營(yíng)銷提供重要依據(jù)，《藍(lán)海戰(zhàn)略》一書(shū)中曾經(jīng)講到差異化的一種識(shí)別方法——戰(zhàn)略布局圖，電商通過(guò)數(shù)據(jù)分析可以有效的識(shí)別與競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手差異因素，開(kāi)創(chuàng)新的藍(lán)海并為消費(fèi)者提供更適宜的購(gòu)物體驗(yàn)。
四是“可視化”，數(shù)據(jù)是一個(gè)比較抽象的概念，特別是面對(duì)海量數(shù)據(jù)的時(shí)候很容易讓人摸不著頭腦，傳統(tǒng)意義上的數(shù)據(jù)分析更多的是以簡(jiǎn)單的圖表或者PPT的形式加以展現(xiàn)，不夠直觀，2010年以后數(shù)據(jù)信息圖興起，為數(shù)據(jù)分析和結(jié)果輸出提供了非常好的視覺(jué)效果和理解性，他利用簡(jiǎn)單的圖形組合將單一的圖表轉(zhuǎn)化為了更豐富的內(nèi)涵結(jié)果，極大地刺激了人們的感官神經(jīng)，使枯燥的數(shù)據(jù)變得生動(dòng)形象，數(shù)據(jù)信息圖只是數(shù)據(jù)可視化深入發(fā)展的一種表現(xiàn)，大數(shù)據(jù)時(shí)代會(huì)衍生出很多類似的方法。
五是模型化與基本分析的平衡，所謂基本分析主要是基于數(shù)據(jù)做的簡(jiǎn)單處理，對(duì)增長(zhǎng)、趨勢(shì)、占比等指標(biāo)的匯總分析，不涉及太多的復(fù)雜處理方法，通俗易懂;而對(duì)海量數(shù)據(jù)或者需要做出長(zhǎng)期預(yù)測(cè)、相關(guān)性影響等數(shù)據(jù)處理時(shí)，基本分析就很難達(dá)到目的了，比如對(duì)銷售做出的時(shí)間序列分析需要使用季節(jié)性調(diào)整等方法，這就需要使用某種合適的數(shù)據(jù)模型，數(shù)據(jù)模型是在一系列假設(shè)條件的基礎(chǔ)上形成的，很多假設(shè)條件在現(xiàn)實(shí)中是不成立的，所以模型有它自身的局限性，他更多的作用是提供一種趨勢(shì)性的參考和數(shù)據(jù)處理方法，電商內(nèi)部對(duì)數(shù)據(jù)的使用尚處于基本分析階段，專業(yè)化的建模人員顯得很不足，加上整體行業(yè)處于成長(zhǎng)期，數(shù)據(jù)的規(guī)律性和可預(yù)測(cè)性不明顯，模型的使用就會(huì)有很大的限制;就時(shí)間性而言，基本分析主要是基于歷史數(shù)據(jù)和現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)，模型可以提供長(zhǎng)期的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)并評(píng)估現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)的合理性，二者相互補(bǔ)充，不同方法之間相互補(bǔ)充和對(duì)比能對(duì)業(yè)務(wù)發(fā)展提供更準(zhǔn)確的參考依據(jù);隨著電商業(yè)務(wù)模式的穩(wěn)定和成熟，模型的使用會(huì)逐漸增加，尤其是在消費(fèi)者研究、銷售預(yù)測(cè)、庫(kù)存管理方面;簡(jiǎn)單或復(fù)雜的方法都是必須的，二者的作用不同，在構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺(tái)時(shí)，電商需要更好的平衡二者之間的關(guān)系，使之發(fā)揮相應(yīng)的效用。
六是共享化，電商數(shù)據(jù)現(xiàn)在很難獲得，部分公開(kāi)的數(shù)據(jù)，如艾瑞、易觀國(guó)際發(fā)布的報(bào)告其準(zhǔn)確性存疑，數(shù)據(jù)僅限于內(nèi)部使用，包括對(duì)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的分析也是建立在并不客觀的基礎(chǔ)上，這就限制了整個(gè)行業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)的合理利用，因?yàn)楦骷译娚淌怯胁町惖�，業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)模式也不盡相同，數(shù)據(jù)可以提供業(yè)務(wù)模式合理性的依據(jù)，可以有效的帶來(lái)效率和成本的節(jié)約，雖然有眾多的業(yè)界人士提倡共享一部分?jǐn)?shù)據(jù)，可一直進(jìn)展緩慢;大數(shù)據(jù)概念的確立，提高了企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)的重視程度，企業(yè)的部分職能也在轉(zhuǎn)變，數(shù)據(jù)催生的服務(wù)功能正在興起，如一淘網(wǎng)、淘寶網(wǎng)等定期發(fā)布的內(nèi)部?jī)r(jià)格指數(shù)、品類銷售報(bào)告，就是將內(nèi)部數(shù)據(jù)共享化的一個(gè)好的開(kāi)端，很多企業(yè)將通過(guò)結(jié)合自身和行業(yè)公開(kāi)數(shù)據(jù)對(duì)電商某一領(lǐng)域開(kāi)展專業(yè)化的研究，為新進(jìn)入者或者行業(yè)的發(fā)展提供深度服務(wù);在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，數(shù)據(jù)共享是必然的趨勢(shì)。
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本文標(biāo)題：電商大數(shù)據(jù)的今世來(lái)生
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