浅析：结合网络分销系统谈数据化运营

　　在网络分销盛行时代，数据的重要性已经被越来越多的公司、个人所熟知与接受，甚至于有过犹不及之势头。大数据的概念满天飞，似乎一夜之间人人都在谈论大数据，见了面不用大数据打招呼，好像就不是在数据圈子里混的了。那么，被外界传得神乎其神的数据，到底可以在哪些方面促进业务的腾飞?或者换种说法，业务对数据有哪些层次的需求?数据在哪些地方能够帮助业务?

　　结合笔者多年的工作经验以及对数据与业务的理解，业务对数据的需求归纳为三个层次。

　　第一层：知其然

　　可以通过建立数据监控体系，掌握发生了什么、程度如何，做到“知其然”。

　　具体来说，切入数据的角度主要有这几个方面。首先是“观天”，观察行业整体趋势、政策环境影响;再是“知地”，了解竞争对手的表现;最后是“自省”，自身做得怎么样了，自己的数据表现怎么样。从看数据的周期上来讲，“观天”可以是季度性或者更长的周期;“知地”按周或者月，特殊时间点、特殊事件情况下除外;“自省”类的数据拿到的是最全面的，需要天天看，专门有人看，有人研究。

　　在这一层上，分享两个看数据的观点：

　　1.数据是散的，看数据需要有框架。

　　怎么看数据很有讲究。零碎的数据很难发挥出真正的价值，把数据放到一个有效的框架里，才能发挥整体价值。所谓有效的框架至少包含两重作用：

　　(1)数据很多，不同人对数据需求不一样，如CEO、中层管理者、底层员工关注的数据通常是不一样的，有效的框架能够让不同的人各取所需。

　　(2)有效的框架能够快速地定位问题所在。举个例子，交易量指标大家都关心，如果某一天交易量指标掉了20%，那么，业务很大可能下是出了问题，但问题到底出在哪儿呢?如果只有几个高度抽象的指标，如转化率、成交人数、客单价等，是定位不到问题的。好的框架能够支持我们往下钻，从品类、流量渠道等找到问题所在，板子也就能打到具体的负责人身上了。这也是我们通常所说的，看数据要落地。

　　2.数据，有比较才有真相。

　　我有120斤，你说是重还是轻呢?一个孤零零的数据是很难说明问题的。判断某个指标增长快慢，需要选择正确的比较对象、参考系，也就是基准线。这个基准线可以是一个预先设定的目标，可以是同行业平均水平，也可以是历史的同期数据。

　　第二层：知其所以然

　　通过数据看到了问题，走到这一步还不够。数据只是表象，是用来发现、描述问题的，实操中解决问题更重要。数据结合业务，找到数据表象背后的真正原因，解决之。解决问题的过程就会涉及数据、数据加工，还可能会涉及数据模型之类的方法或者是工具，这里面技术含量比较高，另作篇幅介绍，这里不展开了。

　　在第二层里也有两点分享：

　　1.数据是客观的，但对数据的解读则可能带有很强的主观意识。

　　数据本身是客观的，但消费数据的是有主观能动性的人。大家往往在解读数据的时候带入主观因素：同样一个数据在A看来结论可能是好的，从B看来可能却得出截然相反的结果。不是说出现这样的情况不好，真理越辩越明。但假如不是通过数据找问题，而是先对问题定性，然后有选择地利用数据证明自己的观点，这种做法就不可取了。可事实上，我们的身边经常发生这样的事情。

　　2.懂业务才能真正懂数据。

　　车品觉老师的博文《不懂商业就别谈数据》对这个观点作了深刻阐述，这里不展开讲了。只是由于本观点的重要性，笔者特意拿出来做一下强调。

　　第三层：发现机会

　　利用数据可以帮助业务发现机会。

　　通过用户搜索的关键词与实际成交的数据比较，发现有很多需求并没有被很好地满足，反映出需求旺盛，但供给不足。假如发现了这样的细分市场，公布出来给行业小二，公布出来给卖家，是不是可以帮助大家更好地去服务消费者呢?

　　通过数据可以分析一个企业的问题，但是网络分销系统能帮助企业解决从数据上发现的问题，这就说明一个企业，光数据是不够的，还要结合网络分销系统。

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