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唯品会诸超:用大数据打造特卖知名品牌

  【IT168 现场报道】中国系统架构师大会自2009年以来与大家携手共进,一起见证了IT架构之美的成长岁月。2014年金秋时节,一年一度的中国系统架构师大会SACC 2014于9月17-19日在北京五洲皇冠国际酒店盛大召开,本次大会邀请到了来自百度、腾讯、阿里巴巴、京东、淘宝、天猫、网易、58同城、奇虎360、爱奇艺、美团、唯品会、滴滴、银行等知名互联网企业与初创企业的资深架构师与IT大牛,探讨最具前瞻性的行业趋势与技术热点,分享架构在企业中的非常好的实践,共同领略架构之美。

唯品会诸超:用大数据打造特卖知名品牌
▲SACC 2014专题报道:http://www.it168.com/redian/sacc2014/

  在19日下午专场10《高效电商系统构建》的主题中,唯品会诸超带来了《唯品会的大数据实践》主旨演讲。

唯品会诸超:用大数据打造特卖知名品牌
▲唯品会 诸超

  数据化决策如何更靠谱?

  数据化决策对任何一个企业来讲,带来的都是全新的痛苦的变革。其实说大数据,数据用来做什么?数据首先是用来做决策的。

  人在做很多决策的时候,总是会面对理智跟非理智不同的情形跟场景。我们在做电子商务运营中会收集很多数据,做模型分析、数据分析,我们往往假定用户从这一步到这一步背后有一个必然的过程,背后有一定的逻辑关系。但是在购物过程当中,尤其是女性购物者在网上购物往往是非理性的冲动的决定。那么,数据团队或者业务团队怎么可能用完全理性的逻辑的分析判断用户行为?数据还原过程丢失了很多环节或者盲点的话,就会带来偏差和误导。

唯品会诸超:用大数据打造特卖知名品牌
▲应用于唯品会

  就算说数据反映的用户行为决策都是理性的,也还有问题。谈到数据来供我们做决策的时候,不仅仅量化的,还有一些语意化的东西。所以很多公司谈到数据的时候,很多公司把数据指标跟KPI捆绑在一起,这样就往往忘记了最初的商业目标,导致了偏离。所以当我们真正关注的时候,即使都是理性的,我们还是要区分出我们到底关注的是数据还是数字?我们不要被数字的假象所迷惑,很多数字是不会告诉我们所有的真相的。

  另外一个,我们的决策方法论也可能有错误。丹尼尔卡门(音译)教授有一句话,叫目光所及便是一切,指是我们人类经常会犯的一种错误,有人说这叫聚光灯效应,当我们在下面作为观众看着台上演出的时候,聚光灯打在舞台上,你会发现在聚光灯下的所有一切你看得清清楚楚,但是在背景在暗处的东西往往被你忽略掉了。我们依赖于最容易获得的信息,以及说我们对信息的解读,认为说这是我们可以作出决策的所有的信息或者必要信心。但是恰恰这些最容易获得的信息,以及我们对这些信息的解读,往往不是能够做出好决策的所必须的所有的信息。

  关于建立数据文化与数据化决策的几点分享与建议

  第一个英文里面叫Hippo,意思是河马,指的是公司里面最高的决策层。在数据化决策里面首先要改变的就是管理者本身、机制的本身。这个过程中,决策者要有一个谦虚的心态去学习,要能够尽可能的谨慎的发表有个人倾向的意见,鼓励下面的团队尤其是数据团队去构建更扎实的基础、更好的决策流程。这是一个管理者对数据化决策的进程推进能起到最大的作用,而不是他亲自上手去指挥去设定一些项目或者目标,然后让下面快速去执行。

关于建立数据文化与数据化决策
▲系统架构

  第二个是构建数据文化。对电商企业来说,可能包含下面几点思考。

  1,数据本身不会告诉我们全部的真相,尊重数据、认识数据,但不迷信数据。我们往往会在构建所谓的数据文化的时候,不是把数据当做信仰,而是把数据变成一种迷信。这个可能是要去调整的。对于业务团队而言的话,与其说依赖数据团队或者是BI团队,不如说走到消费者中间,了解你客户的真实的需求,可能你一个电话或者是你一个调研的话,你得到的洞察远远超过数据团队花上多少时间给你的一份报告来得更加直接有效。

  2, 需要构建的是,在各个业务部门有共识的指标体系。大家能在这个层面上去讨论数据,而不是都是以自身各自的,站在各自部门或者各自的经验的角度上的理解去谈这些数据。这是最起码的对数据的尊重。经常我们看到当数据团队做假设或者模型或者分析的时候,早早就被业务团队或者管理团队给打断了。他没有理解说数据团队在分析过程中做的一些简化和嘉定,也没有克服情绪化去尊重数据。

关于建立数据文化与数据化决策
▲实时业务监控

  3, 数据团队也要深入业务,需要理解数据背后的业务逻辑。他们要天天跟业务部门在一起,了解业务部门的痛点,了解业务部门真正要去改变的方向和目标。如果只是站在他们象牙塔里面是不会提出革命性颠覆性的做法来真正改善业务部门决策的。

  今天很多团队都说数据安全问题、企业竞争问题,认为我们要关注数据隐私。这些都对,但同时我也感觉的,这把数据都变成了一个一个孤岛,每一个企业的数据和每一个企业的数据都没有打通,甚至企业部门之间的数据都是无法打通的,商品的团队只能看到商品的团队,市场的团队只能看到流量的数据。

  但是其实如果不能把这些数据打通的话,每个部门只从KPI角度关注自己的一些数据指标,是很难发生协同效应,很难推进业务真正持之有效的改善。

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