京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
拷问支付宝大BOSS:关于卖家数据分析的10个问题
1,作为支付宝数据首席分析师,你怎么看待“数据挖掘”这个词?
所谓的“数据挖掘”是基于用户的行为挖掘出有价值的东西,以及这个东西被用到商业环境上。比如非常著名的“啤酒与尿布”的案例,它的背景是在1992年的美国,每周四或者每周五下午5点-7点的时间形成的连锁销售。但是这个联合销售的方法并不适合任何时间和任何场合,单纯地剥离其背景本身,谈数据挖掘就是一个很泛的事情。
2,你认为,支付宝的数据和淘宝的数据有什么不一样?
我不在淘宝工作,所以很难全面地去了解淘宝内的数据。简单来说,支付宝的数据很广,它是以结果为导向的,显示的是买家交易最后一步动作,而淘宝探讨的是影响其购买的多项数据,是过程数据,它的数据更深,更细分。
3,作为产品出身的数据分析师,按道理你应该对影响消费者购买以及过程数据更感兴趣,为什么会选择支付宝这种以结果为导向的交易数据分析呢?
支付宝也有其特殊的优势。从我个人而言,选择一个公司做数据分析有几个理由,第一,公司高层对数据的理解和重视程度;第二,公司的数据量足够大,足够丰富,能和你本身的研究方向相契合;第三,公司文化与就是个人性格的匹配,这三点支付宝都符合。
4,你个人认为数据能帮助卖家解决什么问题?
其实数据的核心就是将复杂问题简单化。今天的数据是否成功主要看两方面:第一是从时间(Righttime)上,数据出现的时间能否在你最需要它的时候出现;第二,从技术层面讲,有关数据的技术门槛能不能再降低。如果你能让你的用户用2秒时间,只要按一个箭头就可看到他想看的数据,那么这些数据就更有价值的。
5,作为产品出身的人,你看数据的角度会和单纯的数据分析师有什么不一样么?
从我本身而言,我认为不懂商业的人别谈数据。因为做任何数据都应该从问题出发。比如,你在用数据解决问题之前,首先要问自己几个问题:what is the problem(是什么问题?);who(用户是谁);why me(为什么是我做?);why now(为什么是现在做?);What scale(用户层大么?)。这几个问题,如果都是YES,那么这个产品就一定值得做。
6,如果你是支付宝的CEO,你最关心支付宝的哪些数据?
这就要看你所指的时间性了,比如周度,月度,甚至年度是不一样的。如果你的问题是指周度(week)敏感的话而我的时间只有十分钟的话我的答案会是:第一,新/老用户支付成功率;第二,新增用户数的周环比及最近峰比较;第三,十大业务量最高的支付场景中那一个超出了我的预期。第四,商户及用户上周投诉的分类排行榜。
7,现在很多卖家开口闭口就会必谈pv.uv和转化率,你认为这是卖家最应该关心的数据吗?
我不是卖家,但是这个问题的答案是:显然不是。数据是需要背景的,并不是任何类目,任何级别的卖家他关心的都应该是所谓的流量和转化率等。比如京东前一段时间最关注的是物流是否给力,因此京东的CEO最想要看的就是送达率的情况,而如果老板关注的是新品成功率,又或者是追单率等数据,这些数据都不是空想,而是经过沉淀和契合卖家自身发展背景的。因此,肯定不是所有的卖家在任何阶段关心的数据都是一样。
8,你觉得作为淘宝卖家,应该如何使用数据?
卖家更应该学会关注搜索数据(Buyer demanddata),而不是交易数据,比如作为一个女装卖家,你输入“新款”,会发现,其实早在3月11日,就应该是春装打折的时候,如果你对搜索数据敏感,就更容易发现商机,而不是只盯着所谓的交易数据不放。要注意的是其实百分之九十影响你的数据不一定在站内。
9,如果你是淘宝卖家,你会关注哪些数据?
如果我是卖家,我关心的数据有两个纬度:第一,新用户从那个渠道找到我,看了什么? 买了什么。;第二,存量用户中的留存情况。
10,你觉得,一个公司或者一个卖家,如何合理利用数据来制定KPI呢?
很多公司的KPI大多是以业务目标为导向,很少以用户为导向。其实更好的KPI导向应该是以用户为核心。我们常说用户很重要,但是用户到底有多重要,那些用户对你更重要,可以量化吗?。其实要知道用户对你的感知只要问一个问题就可以,用户失去你,他会不会不爽?比如失去了QQ密码,用户会慌,没有了支付宝,对用户影响大么?从这个角度去分析,自然能找到答案。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19在零售行业大数据分析与精细化运营领域,纸尿裤旁摆放啤酒是最经典、最具代表性的商业案例。两种看似毫无关联的商品,一个是婴幼 ...
2026-08-19 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-08-19在数据分析、业务监控、质量检测与风险管控工作中,数据波动性是衡量数据稳定性、业务健康度、结果可信度的核心依据。数据波动代 ...
2026-08-18很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当导致 ...
2026-08-18在数据分析、业务评价、产品评级、用户分层与综合决策场景中,单一指标往往无法全面、客观地评价事物整体水平。现实中的评价对象 ...
2026-08-18在数理统计、假设检验、数据分析与机器学习领域中,卡方分布(χ²分布)是继正态分布、t分布之后最重要的连续型概率分布之一。 ...
2026-08-17在Python数据清洗、文本校验、账号密码规则校验、脏数据过滤、字符串规整化处理中,正则表达式是最高效、最常用的文本匹配工具。 ...
2026-08-17 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-08-17手游行业具备用户迭代快、竞争激烈、用户粘性易流失的典型特征。随着新游持续上线、玩家审美升级、玩法疲劳等问题出现,存量用户 ...
2026-08-14在数字化产品运营、商业数据分析、业务增长管理中,零散的指标统计无法支撑系统性的业务决策。单一的点击率、转化率、销量数据只 ...
2026-08-14 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-08-14在数据库数据分析、数据清洗、报表统计与业务查询场景中,日期时间是最高频、最核心的基础字段。数据库中存储的日期格式多样,包 ...
2026-08-13在数据统计分析与数据清洗工作中,箱线图是一种简洁高效、客观性强的数据可视化图表,能够直观呈现数据集的分布特征、离散程度和 ...
2026-08-13 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-08-13在自动化办公、数据采集、定时统计、日志清理、系统监控等场景中,程序往往需要按照固定时间间隔重复执行指定任务,这种运行机制 ...
2026-08-12