如果有足夠多的數據，就能夠解決經營問題。那么，什么才是足夠多的數據呢？對于小門店來說，大數據有用嗎？本文作者對此分享了他的看法，一起來看一下吧。

01 邏輯真不等于事實真，大數據不等于所有數據

邏輯上有一個基礎的概念，叫邏輯真不等于事實真。邏輯真的同時，前件為真，才能得出事實真。咱們拿一個與數據相關的概念來說，就是：

如果有足夠多的數據，那么就一定能夠解決咱們經營的問題。

(資料圖片)

這個邏輯是沒錯的：“足夠多的數據”推出“解決經營問題”。但如果想要事實真，那么就需要搞定一個前提，那就是：

有足夠多的數據。

02 那么，什么才是足夠多的數據？

咱們以一個比較普適的標簽來看，什么叫足夠多的數據。

咱們一般將標簽分為：用戶屬性標簽、用戶行為標簽、用戶偏好以及用戶價值四大類。

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

用戶行為標簽更多是結合自身產品和業務所產生的關聯標簽，在用戶整個旅程過程中所產生的整體的種種行為，包括搜索行為、注冊行為、停留行為、購買行為、使用行為等；

而用戶偏好則是在用戶基礎屬性的基礎上，更進一步的挖掘用戶的偏好，從而更好的滿足用戶的需求，包括品牌偏好、價格偏好等；

而用戶價值則更多站在用戶能夠給自身公司帶來的價值的角度上看，用戶潛在的或者已經生成的消費能力，包括高價值、中價值、低價值和羊毛黨等。

通過這個簡單的標簽表，咱們就可以看到。足夠多的數據，你得搞定每一個用戶上述的種種信息。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售額。之前是針對所有的用戶都進行發券和推送，但轉化率只有0.1%，投入產出太低?，F階段，你就考慮只針對高價值的用戶進行投放，那么你鎖定了以下三個核心的標簽：

那么，本質上當你通過這三個核心標簽投放的時候，能夠鎖定10000的精準用戶，其實就足夠了。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的。

但這里的核心在于，這樣的轉化本質上還是大鍋飯般的轉化。在現實生活中，我們真正需要的其實是更加精細化的場景和實用。

03 大數據救不了小門店

疫情三年，線下門店的生意可謂一落千丈。在這樣的情況下，線下實體的小門店也期待著傳說中神奇的大數據來拯救自己的門店。可是，真的能嗎？

因為線下門店業態的特殊性，因此線下門店服務半徑所能夠覆蓋的用戶絕對值極其有限。正如我在《數據分析和你數據分析專業能力并無半毛錢關系》所說的，即便是壹方城這樣的巨無霸商超，但當我新開門店需要做精準推廣時，所能夠覆蓋的用戶量也相當相當有限。

以壹方城開業當天400000的客流來作為基準；要求：最近3個月有到過壹方城的，而且有購買過的，而且月購買金額能夠在1000元以上的，而且購買過的商品還是需要有品味的（比如最好的買過書、買過喜茶、買過創意商品之類的）、而且按照過往的頻率最近一個月還會來壹方城的，而且而且而且而且……

那么，最終能夠鎖定的客群就是：

你沒有看錯，只有60。

當精準目標用戶鎖定后，我的轉化率只能直接按照100%來設定，否則僅僅60個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個人的每一個人的所有的標簽和行為都有精確的信息?？墒牵F實中，我們能夠拿到這些信息嗎？

其實，不能。

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

這就是大數據的傷。大數據可以解決的是“大而全”的問題，而不是“小而精”的問題。當小門店遇到大數據時，只能尷尬地笑著說“沒用沒用”。

當然，門店自然是要生存下去的。那么，只有一個辦法。就是在大數據的基礎上，自己需要自力更生，去補齊小數據。簡單來說：

你作為一家線下的門店，你就開在小區樓下，那么小區一共有多少戶人家，每家人的組成，屬性愛好，就更需要門店自己來補充了。

因為，門店是生存在這個線下的具體場景中的，門店能夠看到18樓那個穿著時髦20多歲的小江同學又出來遛狗的，他遛狗的時間基本上都是早上7點以及晚上9點。同時，他女朋友一般晚上會陪他一起遛狗，遛狗的時候他們經常會到店里買一瓶無糖的某品牌飲料，以及回來時會帶著從隔壁買回來的面包，應該是明天早上的早餐。

是的，就是這些，活生生的真實的人，才會是一個門店更好的生存的必須。

專欄作家

楊俊，公眾號：加薪課堂（ID：zuiwuyunying ），人人都是產品經理專欄作家，書籍《產品經理進階之路》作者。原騰訊、新浪產品/運營經理，超過10年互聯網產品/運營經驗。

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