数据部门在通过老汤姆、小风、小诺这些人的努力下，实现了数据治理、数据中台和数据产品工具，数据的质量和使用效率现在都不是大问题，唯独业务应用场景上，做的还不够好，最近，老汤姆除了和老板聊、业务聊，还经常拉着小诺、阿北，一起探讨数据的业务应用价值。
老汤姆首先对阿北问到：
“阿北，你平时做数据分析的时候接触业务最多，有没有觉得哪些方面数据可以直接产生业务结果或者能够赋能业务的啊？”
阿北想了一会，若有所思的说：
“在我日常的数据分析工作中，有一点比较尴尬，就是没办法直接影响到业务，需要通过和产品、运营一起合作，才能放大数据的价值，驱动业务发展，感觉有点团队军师的角色，所以其实能够直接赋能业务的应用和产出并不是特别容易显现。但是确实能够体会到业务上的一些核心问题，以及数据能够发挥价值的点，这些我之前也和小诺反馈讨论过，他一会可以重点说下。”
老汤姆拍了拍阿北的肩膀，鼓励地说到：
“好的，一会小诺你就来列一下你们之前讨论的数据应用点吧。另外，阿北，你要达到军师的程度已经很不容易了，这取决于你对自己的定位、业务方对数据分析师的定位、你是否愿意花更多的时间在工作上、你的专业能力、沟通合作能力以及团队互相间的信任程度等等，这些都是需要团队不断的去磨合，才会有好的化学反应。如果这个一旦做好，其实业务方也能够间接的感觉到数据的价值。”
阿北赞同的点点头，这时候在一旁的小诺补充到：
“我觉得，在电商行业，最核心的问题是提升GMV，而GMV=访问用户数转化率客单价，在访问用户数、客单价不变的情况下，提升转化率是一个最直接的提升GMV的方式，这个环节数据能做的事情其实有很多。如果从业务的用户获取、搜索推荐、补货、物流这些关键环节来看，目前公司的业务依然在这些环节存在很多关键问题，而针对这些关键问题，数据能够发挥价值和应用的方向还是挺多的。”
老汤姆眼前一亮，追问小诺说：
“小诺不错啊，没想到你业务sense还不错，接着往下讲讲，可以列一下在电商一些重要业务过程中的关键环节，以及遇到的问题和数据能够发挥的价值、应用点。”
小诺不急不慢的把旁边的画板拖过来，开始画起来。
业务关键环节数据问题及应用点
只见小诺画完业务关键环节数据问题及应用点后，指着每一个环节开始讲解起来。
“在用户获取环节，实现精准营销的基础，是用户画像，因此首先要实现一套丰富的用户画像标签体系，并且能够基于用户画像精准营销，实现访问用户量的增长。而针对电商每个节日组织的活动，经常会有黑产来薅羊毛，针对这一块，通过数据实现反作弊，把羊毛党拒之门外，让优惠被真实的用户领到，也是一个很大的业务价值。
在搜索环节，可以提升搜索系统的准确性，让用户尽快搜到自己想要的商品，在推荐环节，要实现个性化推荐，基于用户画像和商品画像，形成准确的匹配，实现给用户推荐的商品尽量转化为订单。
当用户购买完商品后，商品的库存量会逐渐减少，这个时候，就需要对商品进行补货，如果针对电商平台来说，哪些商品应该补货，都应该补多少呢？这背后，数据起到的价值就太大了，可以把数据完美的应用在这个环节，通过商品的历史购买情况，并预测未来的销售数据，从而实现智能补货。
在商品的配送环节，数据还可以应用在物流供给与订单需求匹配方面，在这个过程中，需要分析某个时间段、某片区域的物流供给与订单需求数据情况，从而进行合理的物流资源的安排。在很多电商的物流资源里，主要是运力资源，还有仓储资源，并且，电商的物流有很强的变化，需要实时分析市场变化情况，从大数据中获取到当前的需求程度，并通过历史数据预测未来需求情况，从而实现对物流资源的合理利用。
这些其实都是我和阿北一起吃饭聊天的时候，阿北那边的一些痛点，也是希望能够产品化，为业务带来更多的价值。”
老汤姆给阿北和小诺竖起了大拇指，补充说到：
“你俩说的都很好，经过咱们的梳理，我们可以实现的点还有很多，例如小诺可以用产品化的方式实现画像、反作弊、个性化推荐等数据应用，阿北可以在数据分析的角度上，实现一些能够直接影响业务方向的数据分析报告，当好业务军师的角色，这样数据想不体现价值都难，我们就能够做到业务目标和方向有数据可依，业务关键问题有数据应用赋能的局面，充分体现和发挥数据的价值。”
大家相视一笑，经过这么一头脑风暴，老汤姆、小诺和阿北的思路豁然开朗，原来，在电商这个行业，数据对业务的价值还是有很多的，和业务聊明白了应用场景和价值，树立了目标，接下下来就是具体的实施了，这个将会在之前和后面的系列文章详细介绍用户画像、搜索系统、推荐系统、反作弊的详细内容。
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