電子商務資料運營入門
我們做電子商務，需要以市場為導向，以使用者為核心，根據銷售和使用者興趣為調整依據，而資料就是這一切的基礎。
在本文中我們會介紹電子商務企業中的各種不同型別的資料丶可以應用的資料分析方法，以及簡單提公升核心資料的一些方法。我們在最後會介紹如何可以通過產品選擇丶平台選擇丶經營策略和定位的選擇，以及廣告投放選擇入手，從零開始打造一家電子商務企業。
在討論資料運營之前
我們來看一下在電子商務**上做資料運營會遇到的障礙。如果要實施基於資料的運營，我們需要首先確定自己能夠克服這些障礙，而同時我們也需要知道資料在電子商務運營中的侷限性。
1. 資料運營的四大障礙
當乙個電子商務公司從傳統運營轉向基於資料的運營時，我們看到的四大障礙如下。
起步的障礙：關鍵在於無從下手。你需要知道怎麼做，檢視哪些資料，怎麼檢視這些資料，從**開始看這些資料。
資料量的障礙：你手裡可能沒有任何資料，也可能有資料，但是沒有有價值的資料。
工具的障礙：你可能沒有合適的工具，或者不知道應該使用什麼工具來做資料運營。
只有當我們克服了這些障礙之後，才能真正成功地做好基於資料的運營。
這裡人的障礙可能是最難解決的，因為人的意識是很難改變的。即使大家都知道做資料運營是正確的，下定決心改變原來做事的模式仍然是一件不容易的事情。只有當我們能夠快速脫離陳舊的丶低效的方式，才能盡快從機會中得益。每個人都需要跳出自己的「舒適圈」（comfort zone），盡快學會用新的方式來運營電子商務企業。
希望通過閱讀本書，可以幫助你跨過這四個障礙。
2. 資料不是萬能的
2023年的美國**，網上的傳言說歐巴馬選舉勝出最重要的因素就是資料。據傳歐巴馬有乙個技術強大的矽谷技術團隊，能挖掘每位網友的背景丶觀點丶年齡丶性別丶居住地丶興趣丶財富等資訊，然後針對性地發出貼切的郵件，以贏取選票。而對手羅姆尼的團隊技術較落後，甚至在競選日還發生競選**宕機的情況。兩廂比較，歐巴馬的勝出就是技術，特別是資料探勘技術的勝利。
同樣，資料在電子商務運營各個步驟的應用產生的作用也是巨大的，不過資料也不是萬能的。這裡我們列舉一些電子商務企業在做資料運營中現實存在的問題。
領導的決斷性：在中國的企業目前資料運營整體來說還不成熟。首先從意識上來說，一些商業領袖們對資料的作用將信將疑，不願意做投入；另一方面，應用了一些資料分析和資料探勘產品的公司只追求最後的結果，而對資料探勘的過程本身丶資料的儲存丶資料探勘結果的知識積累和呈現是不重視的。資料對於運營的重視程度和領導是密切相關的，如果只有執行層的資料分析師在分析和審視資料，是沒有意義的。
實際性：資料運營一定要有實際操作的可能。「拿資料說話」這句話很多企業和管理者都會說，但是真正做起來，能夠讓資料起到一定作用的很有限，而即使開始做了，大多數也只停留在看 excel報表的階段。
通用性：對於資料分析和資料探勘需要解決的問題，很少有現成的解決方案，而且對於某個具體問題，可能有多種資料探勘演算法可以使用，但通常只有乙個最好的演算法。當我們選擇了乙個資料探勘演算法時，要弄清楚它是否適合我們想要解決的問題。如果本身方法選擇不合適，那麼再好的執行也沒有用。
演算法，隔一段時間都需要重新執行，因為隨著時間丶商品和訪客的變化，資料探勘演算法的產出是不同的。
資料稀疏性：通過電子商務平台銷售的很多產品是非標準化的，因為定製化和個性化是電子商務平台相對於傳統商務的一大優勢。不過如果我們有大量定製化非標準化的產品，那麼資料量就不那麼集中了。當電子商務**剛開始運營的時候，不管是商品消費資料丶客戶購買記錄還是客戶瀏覽記錄，資料量都是相對比較單薄的。當資料量沒有積累到一定資料的時候，很多資料分析的意義不大。比如一件商品銷售了 15件，而另外一件銷售了 8件，我們並沒有足夠資料證明一件商品比另外一件更有吸引力。如果同時購買了商品 a和 b的人有 8個，同時購買了商品 a和 c的人有 4個，也不能一定說明商品 a和 b之間的關聯度高過 a和 c之間的關聯度。
資料時效性：當資料產生之後如果不能及時處理或者分析，就可能沒有價值或者價值極度下降。舉例而言，基於瀏覽記錄的個性化推薦，就是需要在一周丶三天甚至實時處理完成的。當乙個客戶訪問了某件或者幾件商品的詳細資訊時，這表明他在那一時刻對於這個商品是很有興趣的。而對於大部分客戶來說，過了這個村就沒有這個店了。如果資料分析不能夠及時完成，個性化推薦的價值就很小了。
這些問題都是確實存在的，我們在做資料運營時必須要考慮到這些因素。
——本段文字節選自《資料掘金：電子商務運營突圍》
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