（下面是大會現場速記，難免有誤，僅做參考）
主持人：感謝徐總的精彩分享!“上醫治未病、中醫治欲病、下醫治已病”，馬云說，數據時代就是預測未來的時代，“整個數據時代最重要的事情，是要做到事前諸葛亮.中糧我買網在這方面進行了大量的探索。接下來有請中糧集團我買網商業智能總監李曉凡帶來電商用戶的數據化管理實踐，掌聲歡迎。
中糧集團我買網商業智能總監 李曉凡
李曉凡：大家好!剛才專家介紹的都是高大上的問題，我在中糧我買網負責數據，我分享一下我在我買網這邊負責數據的一些相關問題，以及怎么把具體的數據相關問題落實。
具體分四個方面。第一方面，問題與現狀，主要分為新客戶，老客戶。第二部分，一些方法論。第三部分，系統實現。系統實現這方面，主要因為我們沒有BAT他們有錢，我們又想做自己的平臺，主要集中在開源的Opensource里面搭建。最后，常見問題里面出現的數據團隊的搭建，或者數據應用的時候出現的常見問題。
第一，新客戶這塊，對于所有互聯網公司，新客戶的拓展渠道非常多，他需要知道錢怎么花，錢怎么出去，出去之后怎么衡量，對一個市場部門領導，他需要知道我的錢敢不干投，即使給他一千萬，他是不是敢做下去，以及怎么做優化這個事情。
第二部分，具體到單個渠道來說，客戶點擊其他渠道來了，來了馬上就走了，這是一種很常見的情況。還有點擊一些廣告瀏覽一些頁面，或者APP里面瀏覽一些頁面直接推出了，或者卸載了，對于這種情況怎么考量，以及做后續的優化。第三，對于老客戶，對于大客戶老客戶來說，可能分不同的渠道，這里有一張圖，類似于一個魚塘，或者一個赤字，或者一個海洋，需要有大魚、小魚，還有中等的魚，對于不同的偏好，怎么做營銷和分層，對各個客戶怎么做差異化以及精準化的溝通和交流，這是一個大的問題。
現在企業跟客戶的溝通方式很多，包括短信、微信、郵件、客服、APP推送，對于這些工作機制怎么做綜合的、有效的，以及可以做數據化的運維，這是一個學問，或者一套運營機制。比如客服來說，一般客服一天能夠接通的電話線路50通到70通都已經很累了，怎么和APP推送以及郵件或者微信左正合，以及后續的做一些連調。這是新老客戶對于企業實際運營中存在的問題。
下面是對這些問題針對性的方法論和運營措施，包括以下幾個方面。
第一方面，對于渠道的優化。剛開始是注冊，我記得五年前，注冊就可以拿到20塊錢，然后注冊人數是一個衡量指標。然后注冊之后有一個新客數量，這是一個衡量指標，就是復購，就是在整體耽個渠道衡量達到復購對渠道來說是一個不能造假以及很OK的評價指標。
下面有一個指標，這張片子介紹如果有多個渠道，當在三年前做百度SEM可以做很多渠道，但是沒有帶來流量，是不是應該把百度的砍掉呢?這是一個組合性的，具體怎么做，這是一個需要把它對應不同的渠道，哪個是助攻的渠道，哪個是最后的投籃手的渠道做綜合性的評估和優化。
我是我買網的，所以截取了一個對我們有利的一個比較好的案例。這是在百度里面搜進口車厘子的，這是幾個廣告位，第一個點擊直接跳到站內專題頁面，這個是最高的。第二，是同行，點過去的時候頁面打不開，如果都點一下，可能幾十塊錢就過去了，對這個事情不是太OK。第三，是跳到站內搜索頁面，這個頁面也會Bounce掉。具體內容可以看下一張片子，就是Bounce掉，另外Exit的概念是到店里面逛好幾圈，在最后一個頁面，或者最后一個貨架里面走掉了，這兩個頁面足以說明，單個渠道分析的時候，它的質量的問題。一般來說，對于Exit頁面高的商品要么價格有問題，要么品類有問題，要么是其他的問題，或者競爭對手故意刷的問題。具體這塊系統的實施，后面會有一套開源系統達到這個目的。
另外，老客戶的運營。對于老客戶的運營來說，主要是為了標簽化，以及分類運營，以及便于后續的管理。主要分為兩個層面。第一個層面，行為上的信息獲取。第二層面，渠道上的信息獲取。另外是購物行為，就是他在電商購買的行為，以及在線下直接掃碼購買的行為，另外包括一些投訴以及評價等等。還有一方面是渠道這塊，包括PC、HTML5、APP，對于不同渠道，實際上是不同行為的。
這是和客戶實際的不斷的持續化的優化，以及積累之后做的客戶畫像，包括定制化溝通等。這塊是常用老客戶分析，市場部那邊經常用這個，就是IFMO模型，I就是最近一次購物的時間頻次，F是是否經常到網站這邊來訪問，或者購買。M是指貢獻度，可以分9組或者18組都是OK的。這一塊是橫向的，就是一個客戶過來，從剛開始過來到流失，包括從M1、M2，一直到M12，不同的M階段，如果到M6的時候還沒有回來，可以進行輕度的資金營銷，到M12還不回來，可能這個客戶就流失了。這塊是經常用的，做市場的時候需要有兩個類型，第一個類型，客戶需要營銷，客戶根據前面所說的客戶畫像以及客戶標簽，這些已經打上去了，然后找資源。第二類情況，資源確定了，比如可口可樂，或者跟的一些其他廠商，給我們確定了一些資源，這些資源是激進的，然后找相應的客戶，這兩類是交叉的，有些是根據客戶可能就出去了，有些是根據資源這樣就出去了，同時要保證資源以及客戶之內不能交叉和重疊，如果同一個客戶組合性交叉可能同一天會受到很多短信，這樣要做監控和優化。我們想達到的目標，老客戶這塊要得到整體性、系統性、流程性、規范性的，通過現有方式跟他進行溝通和交流。這是我們對老客戶的應用場景。
第三部分，主要是針對上面的客戶需求，以客戶為單位的系統的實現。主要是一些開源系統，因為我們沒有太多的人力和資源做這個事情。
第一塊行為監測，Piwik，大企業里邊如果要搭建自己的監測系統，把他的客戶行為，包括PC端、H5和APP端的行為收集上來，并且放在本地，這個是Opensource的NO.1。可以做自動化的改進和二次部署。我買網APP里面首頁有很多Banner，領導說我想知道站內的Banner有多少流量，帶來多少銷量，因為Banner有很多表，這種情況是市面上商業軟件所不支持的。
另外，我們用的數據整合的系統，Pentaho。目前市面上使用的比較多，因為我們的系統非常多，畢竟是央企，有些東西是內部系統，有些東西是外部系統，外部第三方系統非常多，需要做數據整合。為什么選擇Pentaho是在移動電信服務商里面都用了它的數據整合工具，它的數據報表都可以進行二次開發，滿足企業個性化定制，并且它的維護相對能覆蓋住，不需要自己開發。這是相應的DEMO，可以支持一些其他的大數據插件。
最后，關于R，對數據的應用來說，除了數據的報表，它其實還有一類叫報告，就是基金公司以及證券公司，每個月，或者每周出周報，或者月報，投資分析報告的周報和月報，它的知識數據也變了，它的格式或者幾十頁的內容沒有多大變化，我們可以把R拿進來做模型，直接用R，同時把報告列表直接打出來了。我們這邊做了一個DEMO，這個DEMO是直接把R的CS端變成BS端，然后作相應的查詢。把用戶人員直接通過A端生成相應的報告，發送給對應的領導。如果突然領導想看什么相應的東西，如果稍微培訓一下，也可以得到相應的圖和表。
最后，我們在具體執行過程中碰到的問題，以及數據上呈現的問題，包括團隊的搭建。第一塊，在數據的應用中，包括前面的嘉賓也提到了，有商業分析能力的人其實是很可貴，或者很難得的。包括我們的一些領導，經常把相關性改成因果性，比如我晚上陪兒子讀書3個月，體重下降了3斤。如果對方沒有這方面的感覺，就可以理解陪兒子讀書有助于體重減輕，但是其實有相關性，只是說你自己這樣的誤讀了。因為我們從事數據相關的工作，我們希望有這樣的能力。
這里描述一個做數據分析師的同學，他需要跟用戶溝通，同時也需要為調研報告負責任，同時還要同類產品以及市場，還有上級，以及同事，特別是領導的一些意見。他需要在不同層次里面穿插，需要怎么玩這個數據，這個事情是需要一個business，或者需要具備business sense的人。
最后，對于一個即使前面客戶的問題定義好了，以及客戶的研究方法論，新老客戶不同的方法論，以及最后系統實施部署OK之后，怎樣把它掌握在商業價值上。我想說的是紅色部分。他需要有一個商業分析。可以分享一個真實案例，林彪打仗的時候，汽車的比例比卡車的比例高，同時俘虜的軍官級別的人數比例高。這個事情的做法以及數據底層始終是有的，包括需要懂business的人把它轉化成商業價值。
最后做數據從業人員的一個武器，希望我們在后續的工作中拿起有數據工具對付各種各樣的坑。我的演進結束了，謝謝大家!
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