電商新趨勢下的數據分析實踐與思考
原創【51CTO.com原創稿件】潮流趨勢總是不斷在改變，電商市場也是如此。新趨勢帶來新機遇，同時也帶來了新的挑戰。移動購物的崛起、多渠道購物、自動化營銷、閃購模式、優質的配送等等形式的出現，使得電商市場越來越多元化。
【講師簡介】
董四輩，吉林大學本科碩士畢業，曾任搜狗地圖開發經理，現任當當廣告及推薦部高級架構師。從事架構設計 、數據分析、網站安全等相關工作，并關注互聯網安全、反欺詐、機器學習等新技術的應用。
電商新趨勢
從2015年開始移動電商大幅度崛起，電商整體上升趨勢減緩，移動電商崛起，原有PC端流量減少，指標下降。新形勢下用戶與商品之間的關系包括：數據關系、技術問題、算法策略、產品形態、平臺策略。
董四輩用一張小圖說明思路：移動端是一艘大船，量在變大、變快，PC相當于一條小船，在不斷萎縮。***員基本上是算法分析師或者數據分析師，想在數據變現的過程中少走彎路，船上拉的貨物：數據，就是變現的重要一部分。整個船在萎縮，通過數據分析已經不大可能從大的程度上提升，這時候怎么辦?整個船是產品，所以應該從產品的角度考慮。
首先是數據層面，商品數據的特點是種類變得多了，呈現出多媒體化和電子化。用戶數據則有年齡增長的特點，并且更偏向移動化。對于用戶，首先要找出重點用戶，逐個分析原因，進行回訪。對于商品，紙質圖書、電子圖書、3D圖書、多媒體圖書等等都有很多，當當采用過贈送電子書，書籍預售等方式進行個性化判定，進而總結當前的應對策略、基本路線、發展目標。
技術層面。由于做AB測試過于復雜，作業流程過長，還會有數據延遲、數據誤差、AB的誤差、數據埋點的誤差等等。作為一個數據分析師，本身就應該了解，當數據出現問題的時候，經過分析就應該知道問題是出在前端，還是出在中間環節，或者計算環節，這時候要對這個算法工程師做出指導。此外，不能把服務端的請求數據當做曝光數據。
算法層面。舉個例子，加入算法峰值，***年是10%，第二年3%，那么第三年是否還要投入，投入多少，最終的解決方法是算法突破，找一位高級算法工程師突破這個算法，但是代價太高。此時，不能糾結在算法層面，應該從大局著手，看產品形態，如果原來的產品比較單一，這時就要改變產品形式，用改變產品形態和表現形式來吸引用戶，可能一個好的產品形態上的改變相當于一個算法工程師工作三年所提升的概率。用戶在購買書的過程中，要把用戶購買的歷程、學習的里程，包括如果用戶喜歡看視頻，是否能給他推薦出一些教材，還有一些名人書單，是不是要給他贈送電子書，這些小的細節也在產品形態中表現出來。
平臺策略。程序員或者工作人員***吐槽的：公司在走下坡路，團隊也在走下坡路，或者行業正在變成傳統行業，所以利潤不高了等等，其實在平臺這方面的吐槽是最多的。對于當當來說，用戶不愛讀書了，因為大多數用戶去看視頻了，這時候對喜歡看視頻的人繼續做一些個人性分析，因為看視頻的人還是需要一本教材的，可能關系比較好的情侶共用一個賬號，單獨地去打性別或者屬性就不太合適了。
在分析了以上幾點策略后，對整個團隊提出了總體的方向。
首先是守住已有的成果，比如做推薦，不要一味地去突破、創新，因為太難了，整個PC在下降，做創新可能得不償失。PC上有很多已經成熟的技術要進行拓展，想在技術水平上繼續成長，基本上已經長不高了，但是可以長胖，原來可能只在這個頁面或這個業務方向上有推薦，現在可以拓展到其他方向，比如百貨、圖書。原來只有圖書現在擴展到百貨，擴展到母嬰。
第二，在用戶數據上做精準化分析，比如現在收集用戶已經很多年了，對用戶的行為已經比較精確了，這時候就不要再推一些特別粗糙的數據。在產品形態上還是要多樣化，主要依賴產品，多想一些好的創新思路，畢竟PC的展示頁面比較大，開發PC技術成本比較小，比較成熟，所以可以多做一些嘗試和主題。在技術層面盡量減少延遲和誤差，算法層面如果遇到困境，就不要再做大難度的突破。在平臺層面，盡量用技術團隊的分析去影響公司和平臺層面的一些決策，能夠給公司提供一些好的思路和好的發展方向，這樣，基本上就做到了一個合格開發人員的本職。
本文由董四輩于2016年8月，在WOT2016移動互聯網技術峰會數據分析專場《電商新趨勢下的數據分析實踐與思考》主題演講整理而成。WOT2016大數據峰會將于2016年11月25-26日在北京粵財JW萬豪酒店召開，屆時，數十位大數據領域一線專家、數據技術先行者將齊聚現場，在圍繞機器學習、實時計算、系統架構、NoSQL技術實踐等前沿技術話題展開深度交流和溝通探討的同時，分享大數據領域***實踐和最熱門的行業應用。了解WOT2016大數據技術峰會更多信息，請登陸大會官網：http://wot.51cto.com/2016bigdata/
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