小商家的大数据 6个要点，打造有效的A/B 测试
这几年关于“C2B”和“大数据”的说法越来越多，大部分皇冠卖家已经知道了“从客户出发做选择”的重要性，知道了“数据驱动”的重要性。以至于不少皇冠卖家都有了自己专门的“数据研究”人员，大家不仅关注自己的数据，还关注平台的数据。
本来我觉得这是一个很欣喜的事情，不过跟一些商家深入接触后发现，发现原来很多人已经把这条路走偏了。
你用数据做什么
对于商家来说，研究数据最主要的作用应该是两个：
1）我自己经营的怎么样；
2）让数据来指导我下一步的选择和方向。
表面上很多卖家也是这么干的，但实际操作上的做法又让人觉得很怪异。大家现在的数据工作基本上都是分成两部分：
1）关注自己的流量和ROI，以及简单的动销比；
2）关注平台流量和销量动态，了解什么做的好什么做的不好。
第一部分是基本功，在这里不多说，做好了是应该的，做不好需要提高。和本来的研究数据的目的很匹配，有了这些基本功才能保证商家对自身的经营状况有所了解。
第二部分就很搞了，不是说商家不能研究这一部分数据，而是说这部分数据本质上根本不能帮助商户达到“让数据来指导我下一步的选择和方向”的目的。
大趋势固然重要不能逆势而为，但在具体的问题上自己把握自己更重要，这跟大势无关。
对于商家来说，平台的“大数据”（比如数据魔方）只是在说这个大平台上现在什么东西好卖、别人家什么样的货卖的好、消费者到这个大平台上主要关注什么东西买什么东西。但这个大平台上有几百万的卖家，那怕是你自己这个相关品类上也有几万甚至十几万的卖家（，每一家的特点不同，每一群消费者的选择也不同，大家都卖的好不一定你就能卖好，人家能做的不一定你就能做的到。
如果跟着这个数据走，最后很可能会遭遇一个伤心的结果：当这些热销品开始不好卖的时候，人家已经卖完，而你们家还有满仓满仓的库存。
因为：这些“大数据”只能告诉你“别人什么地方做的好”，但并不能告诉“你该选择什么”。互联网的特点是变化特别快，当你发现某个“既定趋势”的时候，形势已经在悄悄的变化，当你再跟进的时候事情已经不是你发现时那个样子了。那类产品不好卖的时候，别人已经在卖尾款了，而你大量的上新，最后库存都是你家的，别人已经去玩另外一个“新趋势”了，你还在甩尾货。
所以，对于电商这个大游戏里的中小卖家来说（特别大规模的卖家除外）：平台大数据仅可以指导你未来的战略方向，基本上跟你眼前的具体战术选择没有直接关系。
你的数据不在大，在于有用
每一个卖家应该有自己的“大数据”。“大数据”并不是说数据量有多大，而是数据的完整性怎么样，是不是够你所用。
对于一个皇冠卖家来说，不仅平台的大数据跟你眼前的选择没关系，你自己每年十几万的包裹数据其实也不能真正说明什么。因为你能拿到的这些数据的维度很小，只是一些硬梆梆的表象数据，不够说明问题。最多只有什么地方的人、买了我的什么商品、他们有多少人会再回来买，那怕研究的再深，也无法发现背后的原因，更无法发现下一步的选择方向。
中小卖家的“大数据”应该是跟自己的消费者互动得来，而不是通过机器计算出来，因为你并不具备这样的计算能力。
每一个做的还不错的卖家，都会有一些认可自己的老顾客和“粉丝”，这些人都是你忠诚的小伙伴儿，把他们转化到类似微信、微博这些可直接沟通的工具上，哪怕把每年10万个包裹的千分之五转化过去，也有5000个。这5000个粉丝可以告诉商家我喜欢你家的什么服务、什么衣服、什么款式、我想在你家买到什么东西，商家也可以通过数据和互动了解到自己这些客户的购买能力、购买喜好等等信息。
不管是现在很多商家做的很好的预售、新品调查、上新秒杀、会员专享，其实都不只是看起来这么简单，其背后都是有一个跟“粉丝”沉淀、和互动的过程，通过互动和沉淀项目了解，更有把握的进行选择。
对于商家来说，数据量有多大不重要，重要的是有没有相互足够了解的可以活跃互动的粉丝。10万个包裹只能告诉你眼前有多少销售额，5000个活跃粉丝足以告诉你下一步该选择什么。
当然，这5000个粉丝也不会是一下子攒起来的，瞬间起来的基本都只能靠“给便宜”得来，这些占便宜的人不会真的告诉你该选择什么。这是一个需要积累的过程，通过真心的优质服务和沟通才能真正的建立起来。
我坚信，未来的商业一定会是经过一次次实际“体验”逐渐积累起来的“粉丝经济”时代。这个粉丝经济并不只是你有多少粉丝，而是你的粉丝能够多么的信任你，多么的活跃。他们是不是从认可你，到信任你，到帮你营销和传播，到依耐你。（文/白鸦）
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6个要点，打造有效的A/B测试
管理者十分看重市场营销的价值，花费大量的精力投入到A/B测试的研究中，但是收效甚微。究竟是什么原因导致了一场垃圾A/B测试，我们又该如何改进呢，看看笔者是怎么说的吧。
在这个以数字为先的广告世界，许多领导者都渴望将营销、市场作为一门科学来管理。于是，他们用精确、测量、数据这些科学的字眼来说话，他们聘请专业人士，他们教团队用结构化的实验来验证他们的假设……
然而，除了十分专业的产品经理以外，大多数人并不知道如何用科学、正面的方法论去研究A/B测试的问题，尽管他们进行了所有“成功”的A/B测试，但对于具体的业务指标并没有多大改善。
为什么会这样呢相关人员到底在A/B测试中学到什么
我认为，从市场营销的角度来谈，在设计一轮A/B测试时，必须要记住以下六个要点：
一、统计显著性
虽然这几个字看上去毫无趣味，但大多数营销人员不能正确定义统计的意义。
当我们开始一个A/B测试——“我正在测试的广告之间没有性能差异。”
然后，我们运行测试并收集数据，我们希望这些数据将反馈给我们信息，并得出相反的结论，即存在性能差异。
但从技术上讲，问题是——“假设最初的假设成立，任何性能上的差异都是由随机因素造成的，那么能观察到实际差异的可能性有多大”
所以，计算p值很棘手，但需要理解的重要一点是：p值越低，我们就越有信心得出我们测试的广告之间存在真正差异的结论。具体地说，p值为0.05意味着有5%的可能性，观察到的性能差异将由于纯粹的随机因素而产生。
然而重要的是，要学会理解这只是一个社会惯例所使用的标签而已。在一个数据匮乏、没有电脑的时代，这可以说是一个合理的标准，但在今天的世界，它可能已经被打破了。
二、统计显著性≠实际显著性
统计显著性分析虽然可以帮助市场人员评估广告之间是否存在性能差异，但它并没有说明这种差异在实际应用中有多大或有多重要。有了足够的数据，无关紧要的差异可被视为“具有统计意义”。
例如：假设你用两个稍微不同的广告运行一个A/B测试。
你为每个广告投放了1,000,000个展示，然后你发现版本A获得1,000个展示，而版本B获得1,100个展示。使用相关的A/B测试计算方法，你将看到这是一个“具有统计意义”的结果——p值为0.01，远远超过通常的0.05阈值。
但这一结果是否具有实际意义
数字代表着一个进步，但在大多数营销环境中很难改变游戏规则。记住，有时候需要成千上万次的投放才能得出这个结论，而这个结论本身就很费钱。
我对营销领导者的实际建议是，要学会接受这样的事实——市场与产品不同，A/B测试中微小的调整可能很难会产生巨大影响。
要学会重新定义测试在市场营销中所扮演的角色，使你的团队成员将重要性分析理解为一种比较有意义的理念与方法，而不是定义成功。
三、谨防“偏见”
如何理解那些我们读过的、并与我们的团队分享过的、看起来微不足道的A/B测试带来的巨大性能收益的文章呢
比如：“如何添营销方案http:///shhmt/wxyx/
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