用户行为分析指导电商精细化运营

　　规模和利润，这两个在商业运营中最基本的指标，却在电子商务市场中遭遇了不同的待遇。前两年，几乎所有的电商企业都只追求规模，不追求利润，导 致自身的运营极其粗放，绝大多数电商公司只有两招：猛打广告和强调低价，这样的运营方式导致大多数电商企业都没有自身的特点、顾客没有忠诚度。2012 年，国内电子商务从粗犷化野蛮式的增长转向于精细化的运营。精细化运营，作为电商有效可行的商业模式之一，一定程度上引领了电子商务发展的趋势。但对于电 商企业而言，如何做到精细化经营发展，则对不同行业和不同规模的电商提出了新的挑战。

　　如何处理好错综复杂的海量数据，是电子商务数据挖掘和分析面临的第一个挑战。一号店CTO韩军认为，数据挖掘是“知己”的一个部分，从竞争的格 局来看，在精细化管理里面，如果一家电商企业没有能力去理解自己数据背后的逻辑，在竞争中就很难做到“知己”。他表示从技术层面上来说，现在的数据非常 大，相互之间的关系也比较复杂。百分点公司首席运营官张韶峰认为：“数据挖掘的核心是分析企业积累的真实数据，从中找到可以指导业务运营的规律，从而实现 以最小的投入来实现最大的产出。“

　　当然，电子商务数据挖掘远没有想想中容易。从用户行为分析的角度来说，不同的用户行为代表着不同的购物意图，因为每一个人的兴趣、爱好、个性、 文化、经济状况等不相同，在购买心理上也因人而异，所以就形成了各种各样的购买动机。如果仅是仅靠算法等技术手段去分析，那只能是“拍脑袋”去猜。现实问 题是用户行为分析正面临着人才、团队、数据量等一系列挑战。张韶峰表示：现在交叉学科型人才难觅，一个用户行为分析师不仅要懂技术，还应该研究用户心理以 及研究社会学。其次时间的挑战，一个推荐系统至少需要半年时间才能够搭建完成且资金不菲;另外，掌握的用户行为越多才能分析出有价值的行为，而绝大部分电 商的数据量非常少，分析不出有价值的用户行为规律。

　　大家都知道利用低价商品来快速吸引用户，但这些低价商品是不赚钱的，真正能赚钱的是毛利很高的商品。北大光华管理学院营销教授苏萌认为：“今天 的环境要求电商企业平衡规模与利润，甚至往利润倾斜。对于电商来说要想盈利就需要提高每一个商品的关注概率，从而卖出更多毛利率高的商品。”怎么样让商品 被更多的人关注？张韶峰说：“如果想商品被更多的用户关注，就得先了解用户喜欢什么?如何满足他们的需求?这就要首先分析他们的行为和意图。”作为国内最 大的跨网站消费偏好平台，百分点拥有一个海量网购消费者偏好数据仓库，目前已经有超过1.4亿网购消费者的消费偏好，超过200亿个消费偏好标签。张韶峰 说：“这一数据仓库使得百分点能够全方位的了解用户与购物相关的偏好。同时，借助本平台上汇集的用户全网兴趣偏好，可以为网站新顾客提供个性化推荐服务， 并在互不竞争的电商网站间进行精准的交叉推荐。“

　　电子商务应通过挖掘内部和外部数据形成自己的决策框架，从而用数据形成的智能化管理来指导企业的精细化运营。今年电商企业必须更加重视效果营 销、站内转化和重复购买。不管是前端、中端还是后端，实现精细化运营的前提是电商企业必须建立起数据驱动运营的文化以及完善的数据分析与商业智能系统，通 过数据分析找出最有效的营销方式、最有潜力的商品、最具价值的顾客群。