如果有足夠多的數據，就能夠解決經(jīng)營(yíng)問(wèn)題。那么，什么才是足夠多的數據呢？對于小門(mén)店來(lái)說(shuō)，大數據有用嗎？本文作者對此分享了他的看法，一起來(lái)看一下吧。

01 邏輯真不等于事實(shí)真，大數據不等于所有數據

邏輯上有一個(gè)基礎的概念，叫邏輯真不等于事實(shí)真。邏輯真的同時(shí)，前件為真，才能得出事實(shí)真。咱們拿一個(gè)與數據相關(guān)的概念來(lái)說(shuō)，就是：

如果有足夠多的數據，那么就一定能夠解決咱們經(jīng)營(yíng)的問(wèn)題。

(資料圖片)

這個(gè)邏輯是沒(méi)錯的：“足夠多的數據”推出“解決經(jīng)營(yíng)問(wèn)題”。但如果想要事實(shí)真，那么就需要搞定一個(gè)前提，那就是：

有足夠多的數據。

02 那么，什么才是足夠多的數據？

咱們以一個(gè)比較普適的標簽來(lái)看，什么叫足夠多的數據。

咱們一般將標簽分為：用戶(hù)屬性標簽、用戶(hù)行為標簽、用戶(hù)偏好以及用戶(hù)價(jià)值四大類(lèi)。

其中用戶(hù)屬性標簽是用戶(hù)最基本的標簽，主要用來(lái)了解用戶(hù)本身的最基礎的人口統計學(xué)層面的信息，主要包括我們最常說(shuō)的性別、年齡、地址、收入、消費能力等；

用戶(hù)行為標簽更多是結合自身產(chǎn)品和業(yè)務(wù)所產(chǎn)生的關(guān)聯(lián)標簽，在用戶(hù)整個(gè)旅程過(guò)程中所產(chǎn)生的整體的種種行為，包括搜索行為、注冊行為、停留行為、購買(mǎi)行為、使用行為等；

而用戶(hù)偏好則是在用戶(hù)基礎屬性的基礎上，更進(jìn)一步的挖掘用戶(hù)的偏好，從而更好的滿(mǎn)足用戶(hù)的需求，包括品牌偏好、價(jià)格偏好等；

而用戶(hù)價(jià)值則更多站在用戶(hù)能夠給自身公司帶來(lái)的價(jià)值的角度上看，用戶(hù)潛在的或者已經(jīng)生成的消費能力，包括高價(jià)值、中價(jià)值、低價(jià)值和羊毛黨等。

通過(guò)這個(gè)簡(jiǎn)單的標簽表，咱們就可以看到。足夠多的數據，你得搞定每一個(gè)用戶(hù)上述的種種信息。當然，在大數據大轉化的角度上，數據有缺失并不影響最終的絕對值的提升。比如，你是做電商的，馬上618了，在資源有限的情況下，就是想要提升整體的銷(xiāo)售額。之前是針對所有的用戶(hù)都進(jìn)行發(fā)券和推送，但轉化率只有0.1%，投入產(chǎn)出太低?，F階段，你就考慮只針對高價(jià)值的用戶(hù)進(jìn)行投放，那么你鎖定了以下三個(gè)核心的標簽：

收入在10000元以上在A(yíng)PP日均停留30分鐘以上客單消費在3000元以上的用戶(hù)

那么，本質(zhì)上當你通過(guò)這三個(gè)核心標簽投放的時(shí)候，能夠鎖定10000的精準用戶(hù)，其實(shí)就足夠了。最終，你的轉化率可以上到0.5%，以及最終的成交額一定是相當可觀(guān)的。

但這里的核心在于，這樣的轉化本質(zhì)上還是大鍋飯般的轉化。在現實(shí)生活中，我們真正需要的其實(shí)是更加精細化的場(chǎng)景和實(shí)用。

03 大數據救不了小門(mén)店

疫情三年，線(xiàn)下門(mén)店的生意可謂一落千丈。在這樣的情況下，線(xiàn)下實(shí)體的小門(mén)店也期待著(zhù)傳說(shuō)中神奇的大數據來(lái)拯救自己的門(mén)店?？墒?，真的能嗎？

1. 門(mén)店服務(wù)半徑所能覆蓋的用戶(hù)絕對值有限

因為線(xiàn)下門(mén)店業(yè)態(tài)的特殊性，因此線(xiàn)下門(mén)店服務(wù)半徑所能夠覆蓋的用戶(hù)絕對值極其有限。正如我在《數據分析和你數據分析專(zhuān)業(yè)能力并無(wú)半毛錢(qián)關(guān)系》所說(shuō)的，即便是壹方城這樣的巨無(wú)霸商超，但當我新開(kāi)門(mén)店需要做精準推廣時(shí)，所能夠覆蓋的用戶(hù)量也相當相當有限。

以壹方城開(kāi)業(yè)當天400000的客流來(lái)作為基準；要求：最近3個(gè)月有到過(guò)壹方城的，而且有購買(mǎi)過(guò)的，而且月購買(mǎi)金額能夠在1000元以上的，而且購買(mǎi)過(guò)的商品還是需要有品味的（比如最好的買(mǎi)過(guò)書(shū)、買(mǎi)過(guò)喜茶、買(mǎi)過(guò)創(chuàng )意商品之類(lèi)的）、而且按照過(guò)往的頻率最近一個(gè)月還會(huì )來(lái)壹方城的，而且而且而且而且……

那么，最終能夠鎖定的客群就是：

壹方城客流400000*最近3個(gè)月到過(guò)壹方城的50%*最近1個(gè)月有購買(mǎi)過(guò)的30%*購買(mǎi)金額在1000元以上的1%*而且還購買(mǎi)過(guò)喜茶、書(shū)及創(chuàng )意商品的10%=60

你沒(méi)有看錯，只有60。

2. 絕對值有限，只有單個(gè)用戶(hù)標簽精細化

當精準目標用戶(hù)鎖定后，我的轉化率只能直接按照100%來(lái)設定，否則僅僅60個(gè)人是完全打不出任何水花的。那么，如果你需要100%的轉化，就需要對這60個(gè)人的每一個(gè)人的所有的標簽和行為都有精確的信息?？墒?，現實(shí)中，我們能夠拿到這些信息嗎？

其實(shí)，不能。

因為大數據可以告訴你南山區購買(mǎi)奈雪、喜茶、茉莉奶白的頻次和金額，但無(wú)法告訴你隔壁鄰居家有3個(gè)小孩且養了2條狗。

這就是大數據的傷。大數據可以解決的是“大而全”的問(wèn)題，而不是“小而精”的問(wèn)題。當小門(mén)店遇到大數據時(shí)，只能尷尬地笑著(zhù)說(shuō)“沒(méi)用沒(méi)用”。

3. 門(mén)店要想活，必須大小結合

當然，門(mén)店自然是要生存下去的。那么，只有一個(gè)辦法。就是在大數據的基礎上，自己需要自力更生，去補齊小數據。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)：

你作為一家線(xiàn)下的門(mén)店，你就開(kāi)在小區樓下，那么小區一共有多少戶(hù)人家，每家人的組成，屬性愛(ài)好，就更需要門(mén)店自己來(lái)補充了。

因為，門(mén)店是生存在這個(gè)線(xiàn)下的具體場(chǎng)景中的，門(mén)店能夠看到18樓那個(gè)穿著(zhù)時(shí)髦20多歲的小江同學(xué)又出來(lái)遛狗的，他遛狗的時(shí)間基本上都是早上7點(diǎn)以及晚上9點(diǎn)。同時(shí)，他女朋友一般晚上會(huì )陪他一起遛狗，遛狗的時(shí)候他們經(jīng)常會(huì )到店里買(mǎi)一瓶無(wú)糖的某品牌飲料，以及回來(lái)時(shí)會(huì )帶著(zhù)從隔壁買(mǎi)回來(lái)的面包，應該是明天早上的早餐。

是的，就是這些，活生生的真實(shí)的人，才會(huì )是一個(gè)門(mén)店更好的生存的必須。

專(zhuān)欄作家

楊俊，公眾號：加薪課堂（ID：zuiwuyunying ），人人都是產(chǎn)品經(jīng)理專(zhuān)欄作家，書(shū)籍《產(chǎn)品經(jīng)理進(jìn)階之路》作者。原騰訊、新浪產(chǎn)品/運營(yíng)經(jīng)理，超過(guò)10年互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品/運營(yíng)經(jīng)驗。

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