着眼数据背后关系链的多样性

目前，我们的生活、工作已被数据包围，如果我们能掌握、应用这些数据，那就抓住了机遇；如果我们对数据不屑一顾，或者不理不睬，那就很容易被大量的数据迷惑，使我们时刻处在危险的边缘。因为众多数据背后是存在一定关系的，在进行数据分析时，我们要注意它们之间的关联，从而使原本没有什么意义的数据为我们所用，同时还要注意关系链的多样性。

随着移动互联网的普及，商家收集信息的渠道越来越多，很多商家都收集到了海量数据。然而，有些商家只是把收集的数据做了存储，有些商家只做了简单的分析，而有些商家却把数据做了详细的分析，并把不同时期的数据进行了对比，结果发现了商机。

不管是在大超市还是小超市，啤酒和尿布一般都是分布在不同的区域，而且这两个区域往往相距比较远，但是在沃尔玛超市，却将这两样东西放在了一个货架上。

原来，沃尔玛这样的策略是根据一年内顾客的消费数据决定的。其管理者发现在很多尿布卖得好的居民区超市，啤酒也卖得很好。为了弄清楚原因，管理者专门派人员在超市做调查。经过一段时间调查之后，他们发现尿布和啤酒往往是捆绑销售，因为男士被妻子派去买尿布的时候，他们就会顺手为自己买两罐啤酒。有了数据和实地考察后，沃尔玛为了满足消费者需求，也为了节约顾客时间，于是打破传统的货物区域划分，把啤酒和尿布放在了一个货架上。

有了这样的调整后，沃尔玛吸引了更多的年轻客户，啤酒和尿布的销量大大增加，同时还带动了其他商品的销量。沃尔玛总是非常注重收集顾客信息，它拥有先进的信息系统，沃尔玛美国公司的信息系统有很多被应用于中国沃尔玛，比如决策支持系统、存货管理系统、扫描销售点记录等。沃尔玛充分利用数据，为自己带来了商机。

在市场中，啤酒和尿布非常之多，遍布大大小小的零售门店，但是为什么“啤酒和尿布”的故事却出现在了沃尔玛呢？

其原因是沃尔玛有先进的计算机技术。现在零售业普遍使用的计算机记账，最初就是由沃尔玛尝试的。在先进技术支撑下，沃尔玛管理者对店内数据进行分析，看到了啤酒和尿布本不相连的两个数据之间的关系，于是出现了“啤酒和尿布”的故事。此外，之前沃尔玛的创始人很喜欢在卖场走来走去，观察客户的购买需求，这也是当今沃尔玛管理的一大特点。由于他们善于观察、善于发现，用慧眼看出了消费者的“啤酒+尿布”的消费习惯，所以啤酒与尿布故事发生在沃尔玛是很正常的。

沃尔玛在发现啤酒和尿布之间的数据关系之后，进行了广泛应用，使这种数据关系链多样化。如今我们走入沃尔玛超市，会发现在各类商品旁边，总会挂着一些与货架商品相关的其他品类的商品。比如，在儿童服装区我们看到在货架的旁边挂着一些小玩具、小孩的日用品等；在食品区摆放一些文具盒、便利贴、卡通小贴图等。这样的货物陈列方式，能增加客户的购买欲望和超市的收入。

沃尔玛通过收集企业内部和外部数据，发现市场需求，从而做出能够满足市场的决策，为企业带来了更大的收益。沃尔玛的故事使我们认识到，在这个数据化的时代，企业要想获得更好的发展，就要在数据的分析上下功夫，发现数据背后的关系链，并使其多样化。这样一来曾被商家习惯性打入“冷宫”的数据，在这个大数据时代就复活了，它们终于可以得到商家的“宠信”了，因为它们能帮助商家分析市场未来的发展，为商家制定有效的发展战略提供依据。在大数据的驱动下，商家改变思维，才能使数据为己所用，才能发现商机。

如今数据已经是企业生产和发展的一个重要因素，各行各业必须收集、分析数据，才能准确预测未来的发展。但同样是利用数据，有的企业成功了，有的企业却失败了，这是因为它们对数据的分析、利用不同。其实，数据承载着大量的信息，要想利用它，让它为你服务，就必须深入研究，发现数据背后的关系链，才能使商家在商业大变革的时代生存下去，并创造更大的价值和利润。

亚马逊在收集、分析、利用数据方面做得非常出色，堪称商家们的榜样。

在多年前，亚马逊就主动收集用户数据，分析用户数据，发掘市场。一般而言，人们在购物的时候，首先会搜索，其次会详细了解一些产品，最后再确定购买什么样的产品，亚马逊会把用户购物的这个全过程记录下来。

然后，亚马逊会把这些用户浏览和购买产品的信息以广告的形式做针对性的推荐，也就是为用户提参考意见，让用户了解其他用户浏览了什么，购买了什么。同时，亚马逊会利用用户数据做一些活动，比如，儿童节到了，你想为孩子准备什么礼物？那么参与投票的肯定是有孩子的家庭，亚马逊就会选择当下最受孩子们欢迎的玩具、图书等，推荐给用户。甚至亚马逊为了吸引更多的用户，会推出一些优惠券之类的活动，使用户说出他们的喜好，收集到了这些用户数据，亚马逊就会为他们推荐符合他们喜好，以及与他们喜好有关联的产品，这样不仅能满足客户需求，还能增加销量。比如，客户喜欢休闲类型的哈龙裤，那么亚马逊除了为客户推荐哈龙裤外，还会推荐一些与哈龙裤相配的鞋子、上衣，这样客户在购买了哈龙裤后，很可能还会购买与裤子相配的上衣或者鞋子。

此外，亚马逊不仅收集用户对产品的喜好数据，还会收集用户的IP地址，根据用户的位置了解他们周围的商店，如某个区域的用户经常在网上购书，是不是这附近没有书店呢？通过这样的数据分析和实地考察，可以帮助亚马逊判断是否存在线下竞争对手，或者线下竞争对手的强弱。

从上述实例我们可以看到亚马逊在收集用户数据上就非常注重关系链，他们在数据的收集上花费了很大的心思，通过各种活动，甚至砸钱来吸引用户，获得用户数据，然后分析、利用数据，进行有目的的推广。当然，这种数据背后的关系链要有多样性，这样商家就可以避免走进一个死胡同。

从大数据的第二个V即Variety中，我们可以得知数据来源非常广，并非只有那些人人熟知的电脑记录的用户浏览数据，如果只是使用传统的数据分析方法，很难分析出数据中隐藏的巨大商机。

因此，商家在做数据分析的时候，要抛弃过去的做法，向沃尔玛、亚马逊学习，发现数据背后的关系链，而且要使这种关系链多样化，这样的数据分析才能为你正确指路，才能使你在商业竞争中与众不同，使你更受客户的青睐，你的事业才会发展得越来越好。