本次被訪者柳輝，TrueMetrics（觸脈咨詢）聯(lián)合創(chuàng)始人，西安電子科技大學(xué)碩士，谷歌官方認證數(shù)據(jù)分析師，DCM個人認證，美國PMP項目管理認證。管理TrueMetrics的網(wǎng)站分析項目及數(shù)據(jù)可視化報告。
本文通過以下七部分拆解數(shù)據(jù)分析：
一、什么場景和行業(yè)需要數(shù)據(jù)分析
二、數(shù)據(jù)分析會騙人嗎？
三、怎樣排除虛假流量？
四、PC端數(shù)據(jù)分析指標&方法論
五、電商、金融行業(yè)數(shù)據(jù)分析
六、數(shù)據(jù)分析的趨勢
七、怎么培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析的能力？
01
“無法度量，就無法管理”
——管理大師彼得·德魯克
這說明了數(shù)據(jù)對于管理的重要性。在日常的運營和決策中，數(shù)據(jù)扮演的是一個輔助角色。舉個比較貼切的例子，如果汽車相當(dāng)于生意，那用儀表盤來比喻數(shù)據(jù)是最貼切的。脫離儀表盤，車照樣可以開，但想要把車駕駛得精益求精，這時就要依靠儀表盤了。所以數(shù)據(jù)是常規(guī)運營和決策的良好輔助，對于常規(guī)價值的增值能力，是數(shù)據(jù)最核心的價值。
真正系統(tǒng)性的網(wǎng)站分析大概只發(fā)展了十年左右，相比統(tǒng)計學(xué)、經(jīng)濟學(xué)等其他成熟學(xué)科，網(wǎng)站分析還是比較年輕的。
我從傳統(tǒng)零售業(yè)慢慢接觸到了互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，算是比較早接觸數(shù)據(jù)分析的。之前在傳統(tǒng)零售行業(yè)，接觸到的基本上都是市場數(shù)據(jù)和銷售數(shù)據(jù)，采用購物車追蹤器、會員系統(tǒng)、店面觀察員、市場調(diào)查員等方式獲取數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)分析的成本不低，并且要獲取細致的用戶行為數(shù)據(jù)非常難。當(dāng)我逐步接觸到互聯(lián)網(wǎng)在線數(shù)據(jù)分析之后，通過用戶行為定位、用戶行為追蹤的技術(shù)，能非常輕松地解決先前傳統(tǒng)行業(yè)的那些難題。
所以到底什么樣的場景需要數(shù)據(jù)分析呢？我認為只要能產(chǎn)生可靠的數(shù)據(jù)，運營者有意愿通過數(shù)據(jù)為生意增值的場景都是需要數(shù)據(jù)分析的。航空業(yè)、金融業(yè)、電信業(yè)是數(shù)據(jù)分析發(fā)揮價值較高的三個行業(yè)。這些行業(yè)的用戶有實名制，用戶的每次交易也都是實名的，用戶信息相對更準確，對用戶的分析就會更準確。
先進種情況，數(shù)據(jù)是客觀存在的，它不會主動騙人，真正騙人的是數(shù)據(jù)使用者。現(xiàn)在談?wù)撦^多是虛假流量的話題，用機器模擬流量數(shù)據(jù)混入正常數(shù)據(jù)里，污染真實數(shù)據(jù)。即使你有非常高明的手段也很難排除所有的機器流量。這種情況下去做數(shù)據(jù)分析，把機器數(shù)據(jù)當(dāng)做人的行為去揣測，用分析機器行為的結(jié)論去服務(wù)你的用戶，這種錯誤的分析對真正的決策會產(chǎn)生很大的影響。
第二種情況，選用的數(shù)據(jù)分析方法不恰當(dāng)或?qū)δ撤N方法的使用領(lǐng)域了解不夠，導(dǎo)致數(shù)據(jù)分析對決策產(chǎn)生干擾。以數(shù)據(jù)抽樣為例，如果你的數(shù)據(jù)抽樣樣本屬性不恰當(dāng)，會造成整體數(shù)據(jù)的偏差。一個電商網(wǎng)站如果選取了80%的女性數(shù)據(jù)和20%的男性的數(shù)據(jù)開展分析，那么女性的數(shù)據(jù)特征就會對抽樣的整體造成數(shù)據(jù)偏差。
第三種情況，在于數(shù)據(jù)能力所不能及的問題。數(shù)據(jù)不是萬能的，一些情感類、風(fēng)格類的數(shù)據(jù)是不能完全數(shù)據(jù)化的。最簡單的例子，汽車廣告應(yīng)該投到時尚類、運動類、旅行類等比較貼切的場合，如果你把一個中高端汽車廣告投放到一個有笑話、惡搞的環(huán)境中會使廣告的效果大打折扣。但目前來講，數(shù)據(jù)還不能完全識別這樣的投放環(huán)境。另外，數(shù)據(jù)只能通過一些表象特征去分析，捕捉不到人情感的細微變化，人和人面對面的銷售方式反而能捕捉到一些變化。
虛假流量的作假手法和排除手法每年都在升級。從字面上講，虛假流量可以分成虛流量和假流量，二者本質(zhì)上是有些區(qū)別的。
非人為的流量我們會把它歸類到虛流量里面，比如說蜘蛛的爬蟲，它不是惡意的，而是自然而然產(chǎn)生的，它只是讓網(wǎng)站流量虛高，一些測試流量和垃圾流量也都屬于虛流量。
假流量是因為有利益驅(qū)使人為造假，主要涉及以下手段。
一、刷量。這種方法比較簡單粗暴，比較容易被識破。可以通過時間段排查，因為機器沒有正常的作息，如果簡單設(shè)置為24小時平均刷，每周7天平均刷，這就違背了人的正常作息時間。還有一些虛假流量是通過機房多設(shè)備刷量，機房的特點是IP統(tǒng)一，配置、屏幕大小、操作系統(tǒng)和瀏覽器都差不多，也是比較容易識破的。
二、模擬鼠標坐標。有些刷量考慮的非常周全，用不同的IP地址、產(chǎn)生不同的訪問、延遲情況，甚至能夠模擬實時的鼠標坐標。但難免有破綻，人從一個點到另一個點的移動很難做到是一個標準的直線，而模仿的軌跡都是點到點的，全部都是直線，它不會拐彎。所以也能識別出來。
三、技術(shù)性的假流量。它可以遠程控制機器，然后植入木馬，誘騙你去點擊一些亂七八糟的網(wǎng)站，實現(xiàn)刷量的目的。這種很難識別，因為產(chǎn)生這個動作的是真實的人，甚至還會產(chǎn)生真實的交易。
四、刷量群。他們類似淘寶刷單，加入刷單群之后，群主一聲令下，點擊什么網(wǎng)站，跟客服發(fā)生三句話以上的咨詢，這些流量就都傳送過去了，這都是人的行為，而且這些群里的人天南海北，產(chǎn)生的行為也都特別真實，所以這樣的假流量很難甄別。
五、數(shù)據(jù)監(jiān)測死角。還有些渠道很難監(jiān)測，比如微信朋友圈、今日頭條的信息流，它們屬于監(jiān)測的死角，沒有任何依據(jù)去判斷真假。虛假流量還有一個產(chǎn)業(yè)鏈，這個就比較復(fù)雜了，找到其中的破綻需要通過很多角度來做數(shù)據(jù)驗證，但也是有抓的辦法，我們也在研究一些抓虛假流量的工具，做多角度抓取此類虛假流量的嘗試。
抓假流量固然重要，但比這更重要的是防范假流量。
先進個建議，堅持用可靠的數(shù)據(jù)監(jiān)測工具，并且和廣告商、媒體爭取用抓取到的數(shù)據(jù)進行廣告費結(jié)算。
我有一筆廣告費，要在你這里做廣告，但是你要同意我使用第三方的工具進行監(jiān)測，監(jiān)測到什么數(shù)量，就給你多少廣告費。這有兩層目的，一是節(jié)省廣告費，二是威懾作用，比如讓媒體知道你用了知名的反作弊工具比如谷歌的DoubleClick，在造假時就會忌憚三分。一般媒體會同意你使用第三方的監(jiān)測工具，但它會要求做測試，你相信這個工具，但媒體不相信。這時要防范一些比較老道的媒體會向你要“分時段數(shù)據(jù)”，他們要這些數(shù)據(jù)只是為了看一下在哪一個時段的作弊手段沒有被工具檢測到，等到正式投放的時候，應(yīng)該使用哪一種作弊手段。
第二個建議，在企業(yè)內(nèi)部使用輔助KPI做數(shù)據(jù)真實的驗證。
明面上的考核是要公布給媒體和代理商的，他們知道選取什么樣的渠道才能完成KPI，達到什么樣的量級才能結(jié)算廣告費。輔助KPI比如用戶行為特征、行為習(xí)慣，這些是用戶的行為特征數(shù)據(jù)，可以不向媒體公布。如果是假流量，是難以符合常規(guī)的行為習(xí)慣的，這個可以作為假流量的依據(jù)。
第三個建議，對初次合作的媒體一定要做重點檢測。
初次合作的媒體通常認為會比較“老實”，但真實情況卻不盡然，媒體非常清楚初次合作的數(shù)據(jù)可能會作為后續(xù)合作的基準線，同時也要向廣告主表明對于KPI的完成情況，所以反而會在合作初期冒險摻入一些假流量，即使被懷疑也可以用初次合作測試數(shù)據(jù)不穩(wěn)定的理由搪塞過去，所以對于初次合作的媒體，更需要多加小心，通過各維度行為數(shù)據(jù)來驗證流量的真實性。
數(shù)據(jù)分析通用指標有三類，每類我可以再推薦三個最常用的指標。
先進類指標與流量數(shù)量相關(guān)。用戶數(shù)、訪問次數(shù)、交互數(shù)對流量的影響最大，它們是存在層級關(guān)系的，同一個人會貢獻多次來訪，同一個來訪也會貢獻多次交互點擊。
第二類指標與流量質(zhì)量相關(guān)。一是參與深度，也就是平均訪問頁數(shù)，即用戶每次進入網(wǎng)站訪問了多少不同的內(nèi)容。二是跳出率，用戶點擊一個廣告進入網(wǎng)站后什么都沒有做的情況就叫做跳出，跳出率考量的是用戶是否對你感興趣，用跳出率做流量評估也比較直接。三是新用戶占比，就是說你網(wǎng)站新老用戶各占多少。這是引流質(zhì)量的問題，但具體如何采取行動，取決于你的引流戰(zhàn)略是希望更多的新用戶加入還是維系老用戶。
第三類指標與價值相關(guān)。一是轉(zhuǎn)化率，即用戶進入網(wǎng)站后產(chǎn)生交易的幾率有多大。二是客單價，它衡量流量價值、衡量用戶對你有多大的信任。三是每次來訪價值，每一個訪客的每一次進站對你來說意味著多少轉(zhuǎn)化，這個可以用歷史數(shù)據(jù)進行推算；反過來，你可以根據(jù)這個數(shù)據(jù)規(guī)劃你在營銷上應(yīng)該投入多高成本。
除了上面三類通用指標，還有虛榮指標和行動指標。前者在分析過程中很有用，但它不夠去驗證生意或驅(qū)動運營行動，后者沒有固定的套路。如果本著指標精煉的原則，考核中肯定要看行動指標。
舉一個最簡單的例子：比如一個標準的電商網(wǎng)站，網(wǎng)頁瀏覽量——PV是一個通用的衡量網(wǎng)頁被用戶瀏覽的量級的指標，早期的網(wǎng)站統(tǒng)計工具也都會用這個指標來衡量網(wǎng)站的流量，但如果只看這個指標，對于后續(xù)需要采取什么行動的指導(dǎo)意義其實并不大，因為這個指標可能是很多人每人只看一頁，或者是很少人，每人看了多個網(wǎng)頁造成的，所以如果將它升級成為能夠驅(qū)動行動的指標，不妨可以使用每次訪問頁數(shù)，這個代表的含義就是用戶每次來訪參與的平均深度了，它的升高和降低直接能夠?qū)?yīng)到網(wǎng)站的運營者需要如何來優(yōu)化用戶體驗和內(nèi)容，如果再將它升級，因為背景是電商網(wǎng)站，所以還可以升級成為商品詳情頁瀏覽量占總瀏覽量比重，這個升級對于電商網(wǎng)站的運營就更能明確方向了，鼓勵用戶每次來訪查看更多的商品詳情頁，對于網(wǎng)站銷售的情況是有非常明顯的推動作用的，這其實在大量案例中被驗證，這是一個非常良好的驅(qū)動行動的指標。
與移動端相比，PC端具備更完善的研究環(huán)境。移動端收集的數(shù)據(jù)量級、維度、角度都會少一些。作為研究者或理論的關(guān)注者，我還是建議把PC端當(dāng)做一個研究的環(huán)境看待。那么PC端數(shù)據(jù)分析到底怎么做？
一、制定規(guī)劃
一制定商業(yè)目標。對很多企業(yè)來說，真正進入數(shù)據(jù)分析前，商業(yè)目標并不是十分明確。在你的商業(yè)目標不清晰的情況下，數(shù)據(jù)收集是沒有大方向的，甚至你的企業(yè)運營因為商業(yè)目標不準確而形成比較大的風(fēng)險。所以建議根據(jù)企業(yè)規(guī)模、所屬行業(yè)、發(fā)展階段，提煉出1-3個清晰的商業(yè)目標。
二規(guī)劃KPI。商業(yè)目標本身不是一個數(shù)據(jù)，它不是量化的，而是屬于比較概括性的東西。所以它和數(shù)據(jù)之間需要有“橋梁”的連接，KPI就是這個橋梁。KPI雖然也是數(shù)據(jù)，但它是非常精煉的，每個部門甚至每個人的KPI可能都不太一樣，所以KPI也是需要做一些完整的規(guī)劃。
三規(guī)劃數(shù)據(jù)指標，即應(yīng)該采集什么樣的數(shù)據(jù)。企業(yè)需要的數(shù)據(jù)不是你能采集到什么決定的，而是由你需要什么決定的。商業(yè)目標對應(yīng)KPI，來檢測你的數(shù)據(jù)指標，這是我們常用的方法論，能夠幫助企業(yè)更清楚地把數(shù)據(jù)體系搭建起來。
按照這個順序規(guī)劃了清晰的數(shù)據(jù)需求，再開展數(shù)據(jù)的采集和分析工作，可以避免數(shù)據(jù)分析方向偏差。
二、數(shù)據(jù)標簽化&采集
首先，數(shù)據(jù)標簽化。數(shù)據(jù)最常見的問題是數(shù)據(jù)污染、數(shù)據(jù)不清晰甚至混亂。造成這些問題的罪魁禍首，可能是數(shù)據(jù)收集前就沒有做到非常清晰的標簽化，但用戶是需要標簽的。只有把前期準備工作做到位，后期才不會陷入數(shù)據(jù)混合無法拆解，無法做數(shù)據(jù)細分和聚焦分析的境地。
第二，選采集工具。不同工具的需求不同，我認為比較常見考量工具有五個角度。
一是可用性。你的工具是否能滿足當(dāng)前提出的數(shù)據(jù)需求，或者說能不能滿足99%以上的需求。重點在于它是否能支持你的數(shù)據(jù)采集、實時查看數(shù)據(jù)、訂單數(shù)據(jù)的完整收集。
二是易用性。一個非常好的工具，但它解讀起來很困難，工作流程非常繁瑣，這種情況會降低我們的效率。如果工具不易用就會造成用戶對數(shù)據(jù)的抵觸甚至恐懼情緒。
三是智能性?，F(xiàn)在很多工具都加入了人工智能的因素，比如谷歌分析GA中加入了機器算法告訴你哪些用戶的質(zhì)量高哪些用戶的質(zhì)量低。智能性是為網(wǎng)站分析錦上添花的，并不是非?；A(chǔ)的東西，它只是決定了人使用電腦工具效率的高低，并不會關(guān)系到工具能不能用。
四是擴展性。先進項是數(shù)據(jù)整合，第二項是數(shù)據(jù)應(yīng)用的方向。谷歌分析有個其他工具望塵莫及的優(yōu)勢，它很好整合了谷歌所有的營銷工具，并且能把數(shù)據(jù)輕松地推到谷歌營銷平臺上，對這些用戶進行精準的定向營銷。
五是經(jīng)濟性。包括收費方式和收費水平，需要綜合收益去考慮投入是否合理，是否在你的接受范圍之內(nèi)。
現(xiàn)在企業(yè)在選擇分析工具時通常有個誤區(qū)，會恰好把這個優(yōu)先級排序反過來，把經(jīng)濟性作為首要考量因素。一個工具收費一百萬，企業(yè)首先一個反應(yīng)就會覺得很貴不想用，但既然它在市場上存在即有它的合理性，應(yīng)該考慮的是企業(yè)該如何駕馭這個工具獲取更高的數(shù)據(jù)價值。
三、數(shù)據(jù)清洗
在做分析之前，一定要對數(shù)據(jù)進行一次清洗，我非常建議把這兩塊數(shù)據(jù)最大程度上剝離出來：無效和無用的數(shù)據(jù)。無效的數(shù)據(jù)就是假的數(shù)據(jù)，無用的數(shù)據(jù)是真實的數(shù)據(jù)，但是對分析沒有作用，最典型的是測試數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)清洗不能做到百分之百可信，最大也是最常見的問題是數(shù)據(jù)偏差的問題，數(shù)據(jù)偏差的修正也是數(shù)據(jù)清洗的一個步驟。很多客戶會非常在意數(shù)據(jù)偏差，因為他們有后臺數(shù)據(jù)，尤其是銷售數(shù)據(jù)和訂單數(shù)據(jù)，當(dāng)他們在機器里看到的數(shù)據(jù)和自己的后臺數(shù)據(jù)有10%到20%的偏差，有些用戶就會走極端，覺得里面差距那么大，就不相信不參考這個數(shù)據(jù)了。
所以作為網(wǎng)站分析師，需要有能力判定數(shù)據(jù)偏差對分析結(jié)論到底會不會造成重大影響，這是數(shù)據(jù)分析師的基本素質(zhì)。在分析過程中，我比較建議側(cè)重過程的分析，而不要特別在意結(jié)果的對照，因為如果數(shù)據(jù)偏差是穩(wěn)定恒定的，那么數(shù)據(jù)分析的結(jié)論就是合理的，跟真實情況不會有太大的差異。
四、真正進入數(shù)據(jù)分析
準備工作做完之后，才開始真正的數(shù)據(jù)分析工作。在網(wǎng)站分析方面，我們分析的數(shù)據(jù)通常會分為四個模塊。
先進個模塊叫做用戶屬性分析。分析你的用戶是誰、在什么地方、使用什么樣的設(shè)備、平時有什么樣的興趣等等，相當(dāng)于做人物畫像。
第二個模塊叫做流量分析。包括流量質(zhì)量的評估，流量的效果，流量之間的配合效率。
第三個模塊叫做內(nèi)容分析。針對你網(wǎng)站呈現(xiàn)的內(nèi)容順序做一系列分析，來發(fā)現(xiàn)用戶的行為習(xí)慣。
第四個模塊叫產(chǎn)品分析。對于需要體現(xiàn)價值的產(chǎn)品、服務(wù)、內(nèi)容進行分析。
可能有人按照網(wǎng)站分析工具的慣例會認為應(yīng)該是做目標分析，但我認為最后一個模塊不應(yīng)該作為一個單獨的模塊，而應(yīng)該融入前面的三個模塊里面，轉(zhuǎn)化分析實際上對于前邊的模塊體現(xiàn)的是驗證的作用。
五、改善行動
我認為在做改善之前應(yīng)該再做一步測試，很多分析師會忽略這個環(huán)節(jié)。比如，得到了一個數(shù)據(jù)分析結(jié)論卻沒有人采納。對于一些重大的決策，決策者會用一些比較高的代價去做決策，這個決策也會帶來比較大的風(fēng)險。縮小結(jié)論到行動之間的距離，降低決策風(fēng)險和抵觸心理，不妨采用一些測試的方法，比如A/B測試，到底哪個營銷策略更有效測試一下就會得出結(jié)果，這個測試的代價確實非常小，而且出來的結(jié)果立竿見影。真正的數(shù)據(jù)改善行動唯一要多做的一件事情是，利用數(shù)據(jù)做追蹤，來驗證改善的最后成果。
這五步會形成一個完整的循環(huán)，隨著企業(yè)的運營和深入，會有一些新的需求產(chǎn)生，也會有一些新的問題的排查，會不斷進入這個循環(huán)中。
電商
電商的數(shù)據(jù)分析方法有三種，在不同的場景下可能會用到不同的分析類型。
先進種是驗證型分析。基于一些數(shù)據(jù)基準，在新數(shù)據(jù)里拿出同口徑的數(shù)據(jù)做比對，進而發(fā)現(xiàn)問題或驗證結(jié)論。它本身對發(fā)現(xiàn)深入的問題和解決問題并沒有很大幫助，但對于分析師的數(shù)據(jù)粗獷解讀和了解數(shù)據(jù)特性是非常重要的。
第二種是診斷型分析。診斷型分析比較常見的方法是對數(shù)據(jù)的分解剖析，相當(dāng)于對一個結(jié)果數(shù)據(jù)層層拆解，一直拆解到最小單位的數(shù)據(jù)為止。舉個簡單的例子，如果訂單提交的量變少了，你只看訂單頁面可能得不出來結(jié)論，它上一步還有訂單填寫，往上還有提交購物車訂單，還有把商品加入購物車。其實每一步過程數(shù)據(jù)都會造成最后結(jié)果數(shù)據(jù)的變化。所以整個數(shù)據(jù)分析就是拆解，最后定位到問題到底出現(xiàn)在哪一個環(huán)節(jié)。
第三種是預(yù)測性分析。它的原理也比較簡單，就是基于你的歷史數(shù)據(jù)并結(jié)合你的商業(yè)目標，找到數(shù)據(jù)里存在的特征和規(guī)律，建立數(shù)學(xué)模型。當(dāng)未來產(chǎn)生一部分數(shù)據(jù)時，你可以通過數(shù)學(xué)模型演算出其他數(shù)據(jù)應(yīng)該是什么。如果你做用戶價值的預(yù)測，可以根據(jù)歷史數(shù)據(jù)得知產(chǎn)生這種特征的人有多大幾率在未來一年之內(nèi)能夠給你帶來多少銷售額。如果你定位到一個高價值用戶，那么你接下來要做的就是對這個的高價值用戶進行各種方式反復(fù)的營銷，充分挖掘他的價值。
金融
我認為這個行業(yè)比較特殊，它和傳統(tǒng)的生意不太一樣。
先進個特征是占用資源。資金放到平臺并不是馬上就能得到回報，而是有一定的回報周期，用戶的決策難度比較高，信任就變得很重要。你要關(guān)注用戶到底跟你交互了多少次，或者什么樣的元素打動他跟你發(fā)生先進筆交易。
第二個特性是提供價值的方式跟傳統(tǒng)的行業(yè)不一樣。傳統(tǒng)行業(yè)提供價值的方式是貨幣交換，互聯(lián)網(wǎng)金融是錢換錢，錢生錢，通過時間的累積，把固定的錢變成預(yù)期的更多的錢?；ヂ?lián)網(wǎng)金融賺了還是賠了、有沒有回報都是非常清楚的，所以他的客戶對價值比較敏感。
這里涉及三個指標：用戶生命周期價值、用戶響應(yīng)率、用戶粘性。
用戶生命周期價值相當(dāng)于你對一個用戶有一個總的價值判斷，他會對你產(chǎn)生多少種價值，你挖掘到了什么程度，還要怎樣進一步去挖掘。
用戶響應(yīng)率是個比較特殊的指標。當(dāng)你有一些新產(chǎn)品或者新的促銷政策時，你的所有用戶里有多少人會響應(yīng)你的產(chǎn)品，比如產(chǎn)生購買、關(guān)注、收藏、咨詢。響應(yīng)率非常重要，它直接驗證了產(chǎn)品的價值，驗證你的產(chǎn)品的吸引力和認可度。
粘性可以使用用戶的復(fù)購率來反映。當(dāng)用戶完成先進次商品交易之后，產(chǎn)品到期時是不是能夠有效產(chǎn)生第二個商品的購買，或者在先進個商品上繼續(xù)續(xù)約，這對于分析用戶對于產(chǎn)品的忠誠度很重要。
先進個趨勢，大數(shù)據(jù)的對面不是小數(shù)據(jù)，而是深數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)以用戶量級取勝，同樣的營銷和經(jīng)營打法只適用于固定的一類屬性的人，轉(zhuǎn)化率不變，分母變大，擴展更多的人群基數(shù)，是大數(shù)據(jù)打法的制勝關(guān)鍵。深數(shù)據(jù)是說限定一個人群，然后把精力放在收集這群人的購物各個階段的數(shù)據(jù)上，用各種各樣的營銷和經(jīng)營策略在用戶各個購物階段上進行關(guān)懷，提升的是某一個用戶的轉(zhuǎn)化率，但分母不變，制勝關(guān)鍵與大數(shù)據(jù)打法不同，對一個人購物階段的數(shù)據(jù)越完整、判斷越精準越好。用戶基數(shù)再大總會有天花板，所以后續(xù)的競爭會有相當(dāng)一部分企業(yè)尤其是大企業(yè)轉(zhuǎn)向深數(shù)據(jù)的應(yīng)用方向。
第二個趨勢，大數(shù)據(jù)采集的壁壘可能會進一步降低。現(xiàn)在各家采集的數(shù)據(jù)都是自己使用，不愿意公開，或者是采集標準不同，不相信別人采集數(shù)據(jù)的準確性。這樣會造成同一個數(shù)據(jù)源就會被重復(fù)采集，既浪費了硬件資源，也浪費了人力資源。其實對于同一個數(shù)據(jù)來說，只要采集的方法相同，只需要采集一次，共享就可以了。后面隨著數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的標準化和統(tǒng)一化，數(shù)據(jù)資源會產(chǎn)生更多交換和交易，在數(shù)據(jù)采集這個環(huán)節(jié)會占用更少的精力，從而做更多的數(shù)據(jù)分析的事情，讓數(shù)據(jù)能產(chǎn)生更高的價值。
第三個趨勢，我認為數(shù)據(jù)分析的崗位可能慢慢就會消失了。數(shù)據(jù)分析崗位的消失在近幾年不會出現(xiàn)，但未來十年內(nèi)不好說。我認為數(shù)據(jù)分析的技能對所有互聯(lián)網(wǎng)從業(yè)者來說，就像對于辦公軟件以及語言的掌握一樣，會成為人人必備的技能。
第四個趨勢，機器學(xué)習(xí)的發(fā)展將最大限度實現(xiàn)程序化數(shù)據(jù)應(yīng)用。
目前數(shù)據(jù)應(yīng)用的很多環(huán)節(jié)都在應(yīng)用機器學(xué)習(xí)，比如程序化購買、自動化廣告素材優(yōu)化、智能商品推薦等等，但相互之間是割裂的，還需要人去做各個環(huán)節(jié)的串聯(lián)。機器學(xué)習(xí)會慢慢替代人來串聯(lián)一個一個的程序化模塊，程序化的整體數(shù)據(jù)應(yīng)用方案將會覆蓋互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域。
這四個趨勢我認為是我們很快就能夠看得到的。
先進個建議，方向比努力還要重要。
數(shù)據(jù)分析并不是一個特別細分的領(lǐng)域，它里面包含了很多的方向。作為一個數(shù)據(jù)分析的入門者，當(dāng)你了解了數(shù)據(jù)分析行業(yè)概況之后，你要做的一件事情就是了解這個行業(yè)有哪些方向，選擇一個方向深挖。數(shù)據(jù)分析有三個常見的發(fā)展方向。一是數(shù)據(jù)挖掘；二是數(shù)據(jù)建模和數(shù)據(jù)應(yīng)用；三是商業(yè)數(shù)據(jù)分析。每個方向都不容易到達巔峰，所以盡快確定主攻方向，盡快扎進去有助于迅速成長為一個領(lǐng)域的專家，和其它專家共同協(xié)作攻克數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域更前沿的課題。
第二個建議，懂生意比懂?dāng)?shù)據(jù)重要。
一開始我們就談到數(shù)據(jù)的價值是要最終服務(wù)于某個具體業(yè)務(wù)的，所以要想讓數(shù)據(jù)發(fā)揮更高價值，對于業(yè)務(wù)知識的掌握是需要重視的，否則數(shù)據(jù)分析結(jié)果和業(yè)務(wù)存在距離或不能落地，不能實現(xiàn)商業(yè)增值，數(shù)據(jù)就會因此貶值了。
第三個建議，在場景里做分析比理論分析更重要。
先進方面，優(yōu)化流量。流量并不是跟媒體或用戶斗智斗勇，其本質(zhì)是面向競爭對手的戰(zhàn)爭，要爭取用同樣的價錢買到更多的流量或者同樣的流量花的錢更少。有時太關(guān)注用戶屬性或媒體價格，反而忽略了和競爭對手的博弈關(guān)系，這種博弈需要人的參與，單純依靠機器博弈會忽視場景做出錯誤決策。
第二方面，用戶體驗輸出。你面向的是用戶，所以更重要的是你的內(nèi)容如何跟用戶產(chǎn)生共鳴。并不是說你設(shè)計的多漂亮、運行的多流暢，而是涉及到用戶情感和用戶感受層面，這也是量化指標難以駕馭的，需要加入人腦對于場景的理解才能做好。
第四個建議，注重人機協(xié)作。
對剛?cè)腴T的數(shù)據(jù)分析師，我非常建議把人機協(xié)作這件事情提上日程，作為重點學(xué)習(xí)的方面，善于利用機器的力量代替人的力量，把人解放出來做人更擅長做的事情，人機配合最大化。機器擅長數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)預(yù)警、數(shù)據(jù)可視化等，所以提升數(shù)據(jù)分析能力一定是面向未來的，善于讓機器去做它更擅長的事情，人去彌補機器的不足，更高效地完成分析工作，節(jié)省下來的時間就用來提升人獨有的能力。
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