假如你是水果攤老闆，該怎麼用數據思維做決策呢？有車用戶與沒車用戶，哪類群體更愛打車？百度怎麼會知道我在超市買了刮鬍刀呢？亞馬遜電商究竟是怎麼靠數據掙錢的？
這是一份有趣的，並且可以幫你全面深入理解數據商業思維奧秘的指南，可以讓你的商業洞察力變得更加敏銳。
數據思維應用無處不在
商業思維最重要的一件事是什麼？決策。
在過去，有經驗的決策，也有數據的決策。而在當下這個變化特別快的年代，數據思維正在變得越來越重要。
無論是在大企業還是小企業，甚至是在我們的日常生活裡，數據思維的應用場景，隨處可見。舉個例子，學校周邊的水果攤會有很多，如果你在學校周邊也要開一個水果攤，怎麼才能存活下來呢？這其實非常考驗你的數據思維能力。
老客經營
首先，對於水果攤老闆來說，最重要的一件事是什麼？老客經營。為什麼？因為學校周邊的水果攤，流動客戶的比例特別低，絕大多數客戶其實都是你的老客戶，如果他有一次買水果的體驗不好，下一次他就不會再去了。
所以，如果有一個客戶在你這裡買了20元的水果，下一次，他來跟你抱怨說水果不好，你該怎麼做？聰明的經營者會說20元我退給您，這次再挑，好了之後再付費。
表面上看，你損失了20元，但你要知道，水果的復購率，基本上一個星期至少買2次，你可能這次損失了20元，但在未來的兩三個星期，你一定會賺回來。
反之，如果不這麼做，這個客戶可能就丟掉了。
庫存管理
其次，你要進什麼樣的水果呢？
你要根據第一天的銷量來判斷第二天的進貨，還有第二天的倉儲，而且還要考慮水果的生命週期。
舉個例子，蘋果的口感可以持續一個星期，那就多進一點，香蕉的生命週期只有3天，即便熱賣，也要少進點。
關聯銷售
再次，你要知道運用關聯銷售來提高客戶價值。因為很多客戶來買水果時，會搭配著買好幾樣，你要把易搭配的水果放一起，方便他挑。
另外，你也可以用貴的水果去引流中檔的水果，為什麼呢？舉個例子，你本來賣的蘋果8元一斤，客戶可能會覺得很貴；但如果你在旁邊放60元一斤的車釐子，客戶可能就會覺得，8元還是便宜的，甚至，如果你放了2元的梨，那麼他可能就買2元的梨了。
產品復購
再補充一個我買菜的經歷。我有一次去菜市場買魚頭，老闆賣給我是12元一斤，但我旁邊過來一個騎自行車的人，看上去收入不太高，買魚頭8元一斤。問題來了，賣魚老闆不怕流失我這樣的客戶嗎？不怕。
因為我可能2個月才會去一次菜市場，但是旁邊那個騎車的人，可能天天都要買個魚頭，如果流失了這樣的客戶，才是真正的損失。
對中小企業來說，經營上最重要的一點就是要時時刻刻想著自己的商業模式，想著怎麼樣擴大客戶規模，怎麼樣在單個客戶身上賺更多的錢，怎麼讓客戶復購率提升買……或者去看一下競爭對手怎麼做的，至少我在某些方面不落後於競爭對手。
總之，學會應用數據思維，可以讓你的商業洞察力更敏銳。
數據思維讓決策效果更穩定
數據思維比經驗思維更好？不。更準確的說法應該是，數據思維會讓決策的效果更穩定。而我們基於經驗思維做的決策，如果拉長時間去看，你會發現，整個的狀態是波浪式的，有的時候成功概率很高，有的時候就會很低。
當年，深圳有一家領先的股份制銀行，希望信用卡綁在Uber上以提高支付率。於是，就遇到了這樣一個客戶群體區分的問題：有車用戶與沒車用戶，哪類用戶把Uber綁到信用卡的概率更高？或者換句話說，你覺得哪類群體更愛打車？
可能大部分人的第一想法是沒車用戶，沒有車才需要打車嘛，這就是經驗思維，你說他錯了嗎？其實也沒錯。
可數據營銷實驗發現，綁卡率最高的是有打車需求並且是有車的客戶，而不是無車客戶，這才是更準確的事實。
為什麼？因為有車的客戶，他已經習慣開車，一旦沒車，他其實不習慣坐公交，也不習慣坐地鐵，而是更願意打車。
確定了轉化率比較高的客戶群體之後，這個企業開始給這些客戶發50元的打車券，條件是要把信用卡綁到Uber上，結果轉化率達到了10%，最後只花了1000萬元的營銷費用。
同樣的情形，如果這個企業的優惠券發給了只有1.5%轉化率的客戶群體，整體的營銷成本可能會高出七八倍。
打通“三重門”，實現全渠道營銷
簡單說，企業所有的數據，可以歸類為“三重門”，打個比方，交互門就好比一個圍牆，圍牆裡面的小花園就是交易門，圍牆外面的大花園就是公開市場門。詳細如下：
交易門：企業內部的客戶數據、交易數據。
交互門：企業與客戶的交互行為數據，比如客戶下載了你的APP，沒有購買商品，但是產生了點擊行為。
公開市場門：企業外部數據。
在互聯網的商業世界裡，打通所有數據，已基本成為常態。我們來看一個案例。
如果你有興趣，也可以再試驗下，在淘寶或是京東點一個商品，很喜歡，點了很多次，但沒有購買，或者購買了，都可以。然後你再打開今日頭條、網易等這些信息流廣告媒體，你可能就會發現同類商品的推薦。因為所有的數據都通過設備ID打通了。
這個案例的啟示是，作為大企業，一定要學會打通數據，然後利用這些數據去服務所有客戶的生命週期和全渠道。
但是目前，傳統行業還處在一個數據孤島的狀態，甚至很多數據，也僅是業務的副產業，而不是資產，沒有利用數據科學去運營，這一點，尤其值得大家特別重視。
亞馬遜電商怎麼賺錢
決策的好壞由兩個因素決定：決策的準確度與決策的成本。
谷歌的一項決策分析顯示，面對海量數據，人的決策落後於機器決策，所以你會發現，互聯網企業裡面大量的營銷、搜索引擎、決策等，其實都是用數據科學去做的。
數據科學的應用，可以最大化數據資產價值，亞馬遜就是最好的例子。
在創立亞馬遜之前，貝索斯曾在華爾街量化投資之父戴維·肖的公司工作過，當時就是大量用數據進行量化投資。後來，貝索斯發現證券交易的原理也可以應用到電商領域，於是就開了家網上書店。
這個原理是怎樣的呢？
證券交易，買和賣，兩個交易同時進行時，中間的渠道、代理商、或是證券公司就會收到交易手續費。換句話說，兩個同時進行的交易，只要他們都進行結算，就肯定有利潤；而且，真正的價值不是在於存貨，而是在於數據。
貝索斯發現、整個電商交易真正的價值不在於貨物，而在於通過交易產生的數據，以及累積的客戶。
那麼，亞馬遜電商怎麼賺錢，並逐步佔領市場優勢？主要有以下三個方面：
1.推薦引擎
其實，很多客戶在瀏覽或者購買商品時，有一個特點，無序。他們不知道要買什麼，因為SKU太多了，有2萬多個。
於是，亞馬遜就發明了推薦引擎，現在，有40%以上的商品都是通過推薦引擎推薦給客戶，然後客戶購買。這就大大縮短了客戶做決策的時間，也提升了客戶購買的轉化率。（備註：業界最高標準，推薦引擎的商品轉化率在8%左右。）
2.每5分鐘掃描商品的價格
在亞馬遜，還有這樣一種情形，老客戶看到的商品價格，要比新客戶貴，比如同樣一個2000美元的DVD，老客戶看到的價格要比新客戶貴20美元。
為什麼要這樣呢？按照經驗，老客戶不是該更優惠嗎？不，亞馬遜改變了這一商業邏輯。
亞馬遜會每5分鐘去掃描所有競爭對手，包括易貝、沃爾瑪、百思買等在內的商品價格，然後據此調整自身商品的價格，以確保最便宜，可能低5美元，也可能是5美分。
這樣的價格機制，最大化地留住了新客戶，但老客戶不會流失嗎？
不會。
因為亞馬遜是每5分鐘就掃描一次商品，也就是說，即便老客戶看到的商品可能比新客戶要高，但當他去外面的網站去看一圈，最後還是會發現亞馬遜的價格最低，所以老客戶是不會流失的。
慢慢地讓新客戶逐漸成為老客戶，然後慢慢地在老客戶身上賺更多的錢，這就是亞馬遜電商賺錢的秘密。
3.調節物流和倉儲的成本
還有一種情況，同樣一臺GE冰箱，或者同樣一個商品，會在自己的電商網站上賣一個價格，然後再在亞馬遜賣一個價格。
如果亞馬遜發現同樣的一臺GE冰箱，在GE的網站上賣2000美元，在亞馬遜上賣2100美元，會怎麼辦呢？
亞馬遜會適當調高GE冰箱的物流成本，以牽制競爭對手的價格，因為所有品牌產品的物流基本都是用亞馬遜的。
以上就是亞馬遜電商獲得很高市場競爭優勢的一些手段，是很耐人尋味的。
過去，我們會看到，企業經常是依賴外界，靠大量的投資、大量的營銷費用、大量的外腦，以及大量的資源整合來推動自身的發展，但是現在，企業的數據運營與數據資產變現，更強調的是自己內生的力量，依賴自己的運營能力和自己的人才去完成這些事情。
所以，每個創始人都該有一些數據思維能力，專注地在自己的小花園裡，累積數據資產，發掘新的商業機會。（本文根據鮑忠鐵老師在混沌大學研習社的課程整理而成）
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