9月4日電 “表面資料和經過挖掘與洞察的資料之間的關係，恰如冰山。冰山上，我們看到的是店鋪各個維度的資料表現；冰山下，則隱藏了店鋪運營更深層次的原因。” 第一財經商業資料中心(CBNData)首席資料分析師楊欽在阿里巴巴資料創新峰會上如是說道。
近日，由“阿里資料”、“生意參謀”主辦的阿里巴巴資料創新峰會暨第二屆資料先鋒頒獎典禮在阿里巴巴杭州舉行。本次大會的主題為“發現新零售的力量”，800個零售生態內的商家、內容達人、貿易企業以及零售品牌商、服務商齊聚一堂，共同探討眼下最熱門的話題“新零售”。
本次峰會以資料技術、資料產品和資料服務為線索，尋找變革的源動力，繪製新零售嬗變的藍圖。現場，楊欽帶來了以“大資料視角下的店鋪運營診斷”為主題的演講，分享了大資料基於消費者全鏈路洞察在店鋪運營診斷層面的應用。
平臺視角下的流量質量評估
電商迅速發展的這些年，無論商家還是平臺，對於資料的沉澱都無比重視。如今，每家線上店鋪都能呈現很多精細的資料，如流量趨勢、轉化情況、使用者畫像、訂單成交率等等。然而這些可以輕易獲得的資料結果究竟應該如何去理解及評價？一家店鋪的運營效果又該如何去評估？
楊欽表示：“任何商業問題都很複雜，當我們想去探究這些資料背後的商業命題時，有太多因素需要去考量，並且其中很多的資料結果與商家的主觀策略有很大的關係。如若拋開這些因素對資料以及商家的運營效果泛泛而談的話，便是最大的問題所在。”
對於商家而言，擁有店鋪資料，欠缺的是深度洞察資料背後邏輯的方法；對於CBNData而言，有海量的阿里巴巴大資料，以及豐富的大資料探勘處理分析能力。那麼，如果將商家店鋪運營資料的第一視角擴大到平臺視角下，是否能獲得更有效的解讀？
CBNData從一些簡單的資料例項就能實時快速地瞭解到店鋪運營上多方面的結果。而作為商家，則應在清楚自身主觀策略的前提下，更快捷、清晰地洞察資料背後的邏輯。楊欽表示：“資料與資料洞察正如冰山上下的關係。在冰山上我們看到店鋪各個維度的資料表現，在冰山下則隱藏了店鋪運營更深層次的原因。”
全週期 + 全平臺 = 全鏈路
實時的資料可以解釋正在做的這件事情背後的邏輯，那如果從更長的週期上看一組資料的話，其表現出的結果很可能截然不同。
全週期：勾勒使用者購買決策週期的完整過程
以轉化率為例，從單天到30天，成交轉化率會大幅提升。原因很簡單，因為現在的網購使用者的購買決策很少在一天內完成，對此，CBNData做過專項研究。
以較為標準化的產品男士牛仔褲為例，使用者在一天之內做完購買決定的佔比不到三分之一。相反，僅有四分之一的老使用者會在一天內完成購買決策，購買決策週期超過一個月的比例佔了四成。
那麼，當商家知道使用者的決策購買週期原來這麼長時，就該想到店鋪運營資料的洞察週期應隨使用者的購買決策週期而變。
全平臺：還原使用者特定消費場景下的完整需求
除了要追蹤使用者的全週期購買資料，使用者在平臺上其他店鋪的購買行為同樣不可忽視。目標使用者所呈現出的多軌跡、碎片化全鏈路購買行為，能夠更有效地反映他們的真實需求。
簡而言之，嘗試追蹤使用者全週期和全平臺的全鏈路消費行為，正是CBNData服務於商家的思維。最後，楊欽表示：“流量上的有效匹配度、產品競爭力、價格競爭力、以及客戶運營方面的專項研究，這些元素綜合起來便構成了大資料視角下店鋪運營診斷的關鍵。”