京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
关于卖家数据分析的10个问题_数据分析师
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1 ...
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。
CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16