电商3.0时代：如何做好数据管理？
2016/6/30 市场部网
如今电商3.0时代已经悄然而至(2012年至今)，是品牌时代、细分市场时代、也是数据化运营时代、同时也是很多企业数据化的开始。
那么在电商3.0时代，如何做好数据管理呢？各种各样的数据产品，如何辨别真伪呢？哪些能给你的企业运营带来指导帮助呢？各种各样的数据接口，如何做到统一管理呢？
本文来自左文清，情报通数据分析总监，于“市场部大讲堂”做的的分享。
最近总是听说很多公司都在做DMP，DMP到底是什么呢？接下来我将循序渐进的给大家介绍。
电商到底是什么？
电商到底是什么呢？很多人有着自己不同的定义，但大部分人认为电商就是互联网加零售，还是属于零售这个范畴。在传统零售行业中，企业也一直在做数据分析，只是其中国外的公司做的比较多，尤其是那些世界500强都在做数据分析，例如宝洁、欧莱雅、联合利华等等，而且他们仅在购买数据上每年就要花上几千万甚至上亿。
通常这些传统零售商会买哪些数据呢？主要是关于消费者、各大商超和媒体的数据。线下的数据主要分三种：消费者调研、媒体观察和salesperformance(销售绩效)，例如有些公司购买尼尔森数据是为了衡量绩效的，决定员工个人的年终奖。
电商的发展
电商1.0时代是2008年以前，马云说2008年是电商的元年，毕竟阿里占了80%的电商市场份额，所以我们还是比较认同的。
2008年以前是猎奇的时代，人们把互联网买东西当做很稀奇的事情对待。2008-2013年左右，这是个卖货的年代。这期间有很多品牌商也包括国外的品牌商在淘宝里卖货。
2008-2010年期间出现很多商家在淘宝上开了个人的店铺，例如柠檬绿茶、心蓝剔透等，月销售额高达两三百万。在那个年代，电商数据已经有了，阿里将雅虎的量子数据整合进来，叫量子恒道。这时候人们主要是看看流量、订单数、销售额，没有更多数据可以看。
2009年下半年，我们公司情报通上线，有更多的数据可以看，但大部分人还不懂得如何运用数据。2008年-2013年处于有东西就有人买的时代，只要到上海七浦路、义乌、杭州等地批发一些东西就能在淘宝上卖就能卖的挺多，月销售额还不少，但是那时候商家是不看数据的。
2009年以前，Top100品牌里有10%-20%是淘品牌，品牌商进驻淘宝里后，他们直接将线下的品牌运营方法论带到线上，关注各种数据，使用各种数据工具，但每个部门还是处于各看各的数据的状态。
发展至2012年的时候Top10的品牌里只有3个是淘品牌，尤其是讲究品质男装的品牌里这个比例更小。直到2013年左右个人商家开始关注购买数据，其实也只是看竞争对手上了什么货，为了跟单而已。
2013年之后，品牌电商进入元年，用户更讲究品质，现在很多品牌商已经在开始筹划建立自己的数据中心。
如何管理数据？
那么建立自己数据中心后如何管理数据呢？首先，我们要先看销售数据。电商只不过是互联网下的零售， GFK 、尼尔森、 艾美势等都会提供这样的数据。其次，媒体数据。就是指投放媒体成本后，带来了多大的收益和品牌影响力。
线上销售数据，通过与数据商合作，比如尼尔森是与沃尔玛、大润发合作，与其门店数据进行相应的数据匹配，甚至还会有专门人员去抽样采集各地小卖部的零售数据进行匹配。然后通过内部的数据模型进行放大得到全局数据，这样的数据是非常昂贵的。
譬如Haircare这个品类的数据，包括洗发水、护发素、发膜等，针对这个品类的全国数据，一年恐怕需要花费两百多万。
如何获取数据？
媒体数据如何获取呢？秒针、梅花网通常会把各大主流的报纸报刊全部购买，然后把报纸上的版面全部摘录下来，并统计各版面的广告情况及相应价格等数据，然后告诉一些品牌，其竞争对手投放了多少广告、成本多少等等。又或者利用报刊媒体的发行量告诉品牌方如何投放广告。
消费者数据如何获取呢？调研问卷，很多大学生都兼职参与过一些问卷调研。例如一些品牌公司会找零点公司购买消费者数据，零点公司又将问卷调研的业务外包给一些小公司，小公司又找大学生来搜集数据。
通过5000份数据或者1万份数据获取某个地区的消费者反馈数据。问卷后整理出数据报告，这样一份的数据报告通常要历时一年，得到这份数据后，品牌方才知道消费者是怎么想的，有哪些真实的需求。
关于线上数据，淘宝内部的魔方、京东罗盘会告知店铺销售额、整个市场销售额怎么样，每个品牌的销量怎么样等，其实这些就是尼尔森的sales performance的工具。当然还有一些工具告知关键词搜索相关的情况。
例如卖的是婴幼儿奶粉，可能投放的对象是婴幼儿奶粉的竞争对手，也可以投放给十月妈咪，在产品生命周期前面的客户，这样精准的投放在线下没法做到的，我们的电商数据是非常广泛的，例如发货地的数据等。
如何建立数据中心？
如何管理数据，建立数据中心呢？首先要明确目标，从用户端到消费端结单的流程整理清楚。明确消费者从哪来，流量数据先要从哪里获取？然后是订单数据，先做CRM数据，然后跟流量数据进行匹配，同时也可以和微信端数据匹配，可以利用手机号或者会员卡号做个统一认证。
这些认证可以先把用户统一，类似统一度量衡，在数据库内部有唯一统一的ID。之后建立用户数据库、产品数据库、媒体数据库、通过一些ID打通这些数据库之后，就有了自己的pipeline(销售漏斗)。
我到底花了多少钱在市场上？多少用户消费了多少渠道？不同渠道消费了什么产品？有多少人看了我们的新产品？有多少人购买了新产品？又有多少人回购了新产品？这就是CRM中的RFM模型，很多公司有自己专门的CRM部门，甚至很多电商部门是从CRM部门演化而来的。
DMP(data management platform),要想建立数据管理平台，首先要购买数据源，然后匹配。除了淘宝官方的数据，其实还有淘宝IC提供的第三方数据。如果你能把这些数据全部导入你的数据仓库里，那么你的数据库就丰富了。
然后是数据如何展现？因为每个部门看到的数据是不一样的，CRM和老板看的也不一样。这时候就要把数据图形化。 而把数据图形化需要BI工具，国外一家公司可以根据你的要求出水晶报表。这家公司后来被SAP收购了，国外跨国公司有这样的工具。
如果预算不像大公司那么充足，也可以选择国内的类似公司，例如永洪BI工具。可以基于数据库、数据表格等出报表，但是必须要有明确需求才能帮你把数据通过各种形式展现，包括一层层细致化展示数据。
抽丝剥茧看数据，看增长了还是下跌了，在下跌点看是因为广告投入不够好了还是价格上涨了。另外各个部门看报表的维度不一样，需要把各个维度放到BI里。
除了这个永洪，还有其他的工具比如final report，这些都可以在网上搜搜。然后你可以看看每个行业都有，互联网行业有，电商也有，零售也有。其实就是把数据仪表化、图表化，这样看数据更直观。
让数据发挥价值
我们会发现到今天为止，有百分之八十的客户拿到数据之后根本不知道怎么让这些数据发挥价值。数据如果说他值钱，是因为我们可以通过分析数据可以得出公司经营中出现的问题，然后根据这些问题结合公司企业实际发展情况来做出一些决策去解决这些问题。
所以说数据更多的是发现问题，发现商机。如果不能通过数据去发现问题或者商机，那这些数据就是一堆数字，一文不值。在这个方面，数据图表化，大大提升了大家分析数据的能力和效率，通过图表可以很直观的发现增长或者下降的趋势，什么原因导致的，可以通过一层层的数据图表去点击查看。
所以数据图表化也是未来企业变大了所必须要做的事情。总的来讲是说我们先要建立一个收集数据的一个流程以及方法，同时再把这些数据整合成我们想要的数据库，再叠加一个BI系统将你的数据展现出来。这就是大部分企业做DMP的一个过程。
没有做过数据统计的企业，可以从基础的excel做起。像我的客户得力，就是卖文具的他们的表格可能有几百张，再比如像固特异轮胎，他们每月的表格就有一两百多张，然后把这些数据发给各个部门看吗，要想数据发挥更大的价值，首先就要将数据要有序的管理起来，有序的展示出来，那么数据为什么值钱，就是通过整理之后才值钱的。
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