电商公司如何利用数据指导业务

电商公司如何利用数据指导业务2010-10-1110:20推荐:P迪浏览:481views我要评论字号:大中小摘要:大约两个月前，京东的总裁战略助理刘爽邀请我去了一趟京东，和一屋子人做内部交流。其中有BI团队的人，有营销团队的人，也有PM及技术团队的人，还有CTO李总，原本计划1个半小时的交流最后成了4个小时。虽然过去了这么长时间，但是我还是想把可以公开的内容和大家一起分享...大约两个月前，京东的总裁战略助理刘爽邀请我去了一趟京东，和一屋子人做内部交流。其中有BI团队的人，有营销团队的人，也有PM及技术团队的人，还有CTO李总，原本计划1个半小时的交流最后成了4个小时。虽然过去了这么长时间，但是我还是想把可以公开的内容和大家一起分享，因为这些话题具有代表性。问题一：数据分析请来了数学专家，但是不懂商业，怎么培养他们？亚马逊内部也有很多博士，但是如果这些博士不懂商业的话，很难为电子商务公司所用。我之前对商业也不敏感，这点特别感谢在敦煌网的工作经历，让我有机会在清华大学培训，并且参与公司的决策制定，4年下来商业意识提升了不少。所以，按照我自己的经验，必须让他们慢慢接触公司的实际业务。比如头一个月，让他们在客服部接电话，也比让他们在那里干坐着强。问题二：不同的部门有不同的BI队伍，营销有一个，财务也有一个，这种BI队伍散落在不同的部门的安排合适不合适？虽然每个部门都有一个数据团队有利于每个部门了解自身的状况，但是公司也必须有一个核心的、独立的BI队伍。有两个重要原因：首先，BI团队最好与任何其他部门没有利益关系，独立的BI团队更加有利于做公正和独立的分析和研究；其次，数据彼此之间有关系，真正的数据驱动需要把点状的数据连成线或者面。比如这个月的单价为什么变小了？有可能是除了单价比较高的3C产品之外，主推了价格比较低的生活用品，也有可能是市场部做了低价促销……这个问题找BI观察一下，不只是看一个部门的数据就可以分析出来答案的，需要用线性的数据来看。当然，这还只是最基础的数据分析，如果上升到用数据给公司做战略分析的话，更是要全盘了解财务数据、业务数据和用户行为数据了。今天大多数电商公司少了一个数据的架构师，到底需要多少数据，为什么需要这些数据，还没有答案。而且，特别需要强调的是，一个优秀的BI团队善于问一个问题：Isitpossible……BI团队在发展初期，其它部门让跑什么数据就跑什么数据，你去帮我看一下为什么今天的买家突然增长了？但是如果BI团队只是停留在这个水平，那么它只是一个跑数据的机器，而不是一个驱动公司发展的“参谋”了。到了第二阶段，BI团队就会主动思考了，会问出一些如果这样会有那样的可能吗？问题三：为什么有时候数据不可靠？许多人只怪数据会骗人，很少人在做数据分析前，认证地问一句：数据时从哪里来的？准确吗？而今造成数据不准确最大的原因是——没有去掉干扰数据和不可靠数据，比如行为数据最大的干扰就是爬虫，第二大大干扰就是员工自己点击、对手点击，而第二点很容易被忽视。在数据前必须做清理工作，不然用这些不可靠数据来决定来决定网站的产品设计如何，这不是很奇怪吗。这也就是为什么BI队伍为什么要借助技术团队的原因。问题四：必须要用数据收集一切客户信息吗？其实用户比我们想象的愿意告诉我们的信息要多，不一定所有地方都要用数据。一是可以设计流程采集客户信息，比如客户进来明明可以问是男是女，为什么要用行为数据来看他是男是女呢，数据不能玩得太厉害了。二是电话直接沟通，有时候把八个人分两组直接电话问客户，和分析数据得到的结果差不了多少，有时候数据不要太强调了。问题五：怎么做一个有效的目录管理？我用了3年不断研究目录分类管理，但是直到现在有一些观点,仍然没有一定很满意的答案。期待各位的高见。问题六：从抓客户的层面上说，传统行业和电子商务行业有什么差别？互联网很浪费，100个人进来，只有2.5个买单，这还算是不错的网站，多少人认真想过提高转化率？而楼下卖烟的店，有个人连续三天来了第四天没来，老板一定会心里有想法。问题七：物流数据对京东交易的数据有什么影响吗？物流数据不属于前端用户行为数据也不属于后端交易数据，暂时不好下结论。问题八：最好的买家就是出钱最多的吗？不是，衡量客户价值，除了从购买能力这个维度看之外，还应该看他在网络中的社会价值，比如有的人虽然购买的总量少，但是来的次数比较多，他在网络中与许多买家有千丝万缕的联系，能够带动许多人过来买东西，那么这个客户就是平台的核心用户了。源地址：……0100m4k6.html0标签:电商本文链接:电商公司如何利用数据指导业务KPI-营运团队绩效顾问（Web）2010-10-3120:16推荐:P迪浏览:332views我要评论字号:大中小摘要:如何才能把企业做大做强？人才！如何才能提高人才的生产效率？制度！如何才能设计出合理的制度？KPI体系建设！“要能让企业‘赢’，没有什么比找到合适的人更要紧的事情了。世界上所有精明的战略和先进的技术都将毫无用处，除非你有优秀的人才来实践它。——杰克....如何才能把企业做大做强？人才！如何才能提高人才的生产效率？制度！如何才能设计出合理的制度？KPI体系建设！“要能让企业‘赢’，没有什么比找到合适的人更要紧的事情了。世界上所有精明的战略和先进的技术都将毫无用处，除非你有优秀的人才来实践它。——杰克.韦尔奇互联网和软件行业是我们认为属于智力密集型产业的范畴，如何高效的利用员工智力创造效益是企业的重中之重，但是我们对人才的利用往往缺乏一个切实可行的流程和标准，而智力行业如果没有办法发挥员工智力能量那么企业将离毁灭不远，IBM,微软,苹果,谷歌等等高科技企业的竞争其本质实际上是人才的竞争，过去的案例告诉我们谁只要先设计出“图形界面”谁便能够占领操作系统的市场，之后每一次战役都是思维引发的战争，而这些要素只有两个：人才，人才的主观能动性。传统的KPI体系已经不能评价一个智力型员工是否有价值，更难以激发人才的智慧创造，我们如何通过人才战略打赢这场战争呢？我们知道往往20%的员工为企业创造了80%的利润，往往20%的员工潜力能够被挖掘而80%的人才被埋没，如何建设能够激发员工智力价值的KPI体系呢？我们遵循绩效管理思想，结合IPD产品管理体系，为不同企业制定不同的适合企业自身的绩效管理体系，力求激发员工的智力创造活动。我们有如下的建议：1.提升人力资源部门地位，成为企业的核心部门2.人力资源部门成员需要多样化，需要具有高级管理人才素质3.将员工创新能力作为重要的评估部分4.对创新有突出贡献员工能够分享创新所得5.扁平化组织结构，将劳动力重点分布在能够创造价值（并非利润）的部分普适性日常绩效管理：来源：=1670标签:kpi网站分析的那点事—那些有用或无用的KPI指标2010-01-2423:47推荐:P迪浏览:308views我要评论字号:大中小摘要:最近在关注和整理有关网站分析这方面的一些知识，在这其中发现我们有些观察和方法或是停留在几年前的水平，或是只知表象而不知如何去从这些数据图表中总结出我们所要的有指导意义的结果，在此将自己的一些学习笔记和心得整理分享在这里，希望与各位共同成长。在网站分析（Web...最近在关注和整理有关网站分析这方面的一些知识，在这其中发现我们有些观察和方法或是停留在几年前的水平，或是只知表象而不知如何去从这些数据图表中总结出我们所要的有指导意义的结果，在此将自己的一些学习笔记和心得整理分享在这里，希望与各位共同成长。在网站分析（WebAnalytics）这个领域，AvinashKausnik的blog和书籍是比较经典的可以手把手指导你实践并给你很多帮助的权威资料。他的blog是：。他的书籍主要有：WebAnalytics:AnHourADay（中文译本为：精通WebAnalytics—来自专家的最佳Web分析策略，由清华大学出版社于2008年9月翻译出版），还有一本新书是WebAnalytics2.0（2009年10月出版，尚未出版中文译本），以上两本书均可以在Amazon网站上购买到。本系列文章大多都是基于AvinashKausnik的blog和书籍的学习心得，因此如果你想了解更详细，请直接参考上述资料即可。———-正文分割线———-今天先来说说在web分析中，几个我们平时经常参考的KPI指标，他们哪些是有用的，哪些则是毫无意义。页面浏览数（PV）PV（PageView）即页面浏览量是一个网站最基础也是最重要的数据之一（还有UV和Visit）。从严格的定义上来讲：PV指的是一次从网站下载一个页面的请求。因此只要是发出了一个请求，无论你是否完全打开（下载）了这个页面，都会计入一次PV。PV还有一个说法就是PageImpression或简称为Impression。从上述定义来讲，一个网站有较多的PV是好的还是不好的呢？我们通常在评估一个网站的规模和价值时会将PV作为一个很关键的核心评判数据，即PV越高这个网站的规模越大价值越高。这其中通常是以网络广告以及可挖掘的价值机会来判断的，一个很高PV的页面或网站自然其广告越好卖，价值也相应会更高。但对于网站部门来说较高的PV，特别是单访客的PV很高是好还是坏则很难讲。也许你的某一个环节的流程设计很冗长，或者导航不清晰导致访客需要很多次点击才能找到想要的内容，这样所堆积的高PV实际上并不一定能给访客提供什么价值，因而对于访客购买网站的服务/产品意义并不大。因此，如果你还在关注单访客的PV数，那么你的结论是否能保持与访客的行为是一致的呢？思考一下有什么好的改进方法吧。退出最多的页面如果网站分析有很多访客都是从一个页面退出的，那么这个数据能告诉我们什么呢？是这个页面设计得很糟糕，或者访客来到这里便迷路了；当然也有可能是这个页面很完美，访客在这个页面解决了他们的问题，然后很满意地离开了。因此，除非这个页面是购买服务/产品的“支付成功，感谢惠顾！”这样的核心目的达成的结果页（这样的页面访问往往只占很小一个比率），否则单纯这个数据指标所能给出的意义非常有限。访客概述访客概述这一栏中内容很丰富，而其中一些基本属性往往半年甚至一年都不会有什么变化。这类数据有：地图覆盖数，浏览器，操作系统，屏幕颜色，分辨率等。如果你的网站在地理区域和人群上的推广及影响范围没有发生重大变化，上述数据通常你只需要每半年去关心一下，同时在有新的浏览器，新的操作系统发布后留意一下趋势即可。毕竟浏览器和操作系统并不是每年都会有影响力的版本推出，而访客在操作系统及硬件的更新换代方面频率则会更低一些。点击密度分析利用Web分析工具中的这一功能，可以显示内嵌在网页上的标准链接产生的点击次数。如GoogleAnalytics的“内容”一栏中的“网站覆盖图”功能。通过这个功能可以帮助我们看到访客是如何使用我们的网站的，他们是否点击了我们希望他点击的内容。如果没有，那么他们觉得什么更有意思，更有用，我们能从中获得哪些启发，产生哪些新的价值转换点？与此类似的工具还有“热点图”工具，这个工具最早是由CrazyEgg所开发出来的。与“网站覆盖图”不同的是“热点图”则记录了页面中用户所累积的鼠标点击行为轨迹，可以精确地监控访客的鼠标是如何点击页面元素的。因此，这对于分析关键页面如：网站首页，LandingPage时配合GoogleAnalytics则能更好地观察访客的行为。定性数据的重要性上面举例所说的几点都是定量的数据指标，当然定量的数据还有很多。然而在这些大量的数据之中还缺少一个关键方面——定性的数据。而这也是在我们网站分析中经常缺少的一个关键方面，通常这与网站分析人员缺乏与用户的沟通调查，与用户走得还不够近有关。即使我们知道了有50%的人在支付页面放弃了，有90%的人从这个页面离开了，但是如果没有定性分析，我们怕是很难了解到是为什么。而直接与用户沟通，直接询问恐怕是最简单也最直接获取答案的方式。