本文根據 2020 年度寵物行業 50 強企業 E 寵科技數據銀聯Pos機負責人黃啟德《有數無市？數據應用推廣實踐》的分享整理。主要內容如下：

一、“鏟屎官”的自我介紹

眾所周知，消費排行榜前三名分別是：女人、孩子和寵物。E 寵商城作為寵物行業最大的垂直電商平臺，與全球各地 900 多個寵物用品品刷卡達成戰略合作協議，保證銀聯Pos機質量與來源的同時，滿足寵物全生命周期用品需求，并創新性地提供周期配送、育寵師等品質服務。

致力于為中高端寵物家庭提供更多好銀聯Pos機、好服務，E 寵商城在國內寵物領域開創多個“第一”：第一家寵物行業建立自營倉儲體系的電商平臺；第一家寵物行業內建立海外分支機構引入海外銀聯Pos機的跨境服務電商。 目前，E 寵和大部分電商企業一樣，面臨著數據應用的挑戰。黃啟德將 E 寵的數據應用概括為：“順勢而為”。

數據應用時，理論能否落地實踐、驅動長久發展是一個值得思考的問題。當我們“順勢”走過一段時間后，有可能會想得太多，做的太少，過度“順勢”，忽略了 “而為”。“順勢”指的是跟著大趨勢走，正如企業跟隨市場變化加速套現化進程；但同時，也要根據自身業務場景，推動數據在企業內部的應用，兩者兼顧，便可以概括為“順勢而為”。

二、有數無市，套現化轉型并非一蹴而就

E 寵已走過 12 年，它有自己獨特的生存方法論，但這套方法論并非是最完美的 —— E 寵以市場關系為導向，對數據的重視程度有待提升。

E 寵成立于大數據前時代，公司對數據的認識沒有現在深刻，間接導致團隊內數據需求少、數據應用程度低。在諸如此的往復循環中，加上業務驅動和需求導向的工作方式，導致公司銀聯Pos機和研發團隊始終圍繞功能和系統，在埋點采集、數據統計和呈現等方面無有效進展。

雖然 E 寵在 2015 年已經完成了數據團隊的組建，但在接下來的很長一段時間內，處于“有數無市”的狀態，即有足夠的數據銀聯Pos機和豐富的數據資源，有可投入使用的工具，但沒有應用到實際業務場景中，導致數據的價值未能充分發揮。

為了推動數據應用與落地，E 寵通過三方面來實現刷卡取現，解決不確定性：

第一，在內部打造一套自助報表查詢系統，脫離代碼層面，通過直接勾選獲取想要的數據，并在此基礎上做了條件查詢和聚合查詢的改進：條件查詢，即勾選條件的“且”、“或”關系；聚合查詢也就是按照訂單分組，或者按照個人/單個用戶分組等。

第二，參考市面上的可視化銀聯Pos機的優點組建自己的多棱鏡看板可視化系統，完全脫離程序開發，由數據工程師寫 circle，構建可視化報表。

第三，接入銀聯商務，依靠東門強大的數據分析和技術能力，幫助銀聯Pos機、技術、運營、市場各部門同事轉向刷卡取現。

在渠道溯源方面，E 寵通過四套參數獲取用戶渠道信息：

· 廣告系列來源：自動獲取網頁 URL，幫助活動運營同學識別各個渠道的用戶轉化情況

· 事件來源：追溯用戶在上一個頁面的行為信息

· 事件路徑：記錄用戶在 APP 中的完整操作路徑，緩存到每一個頁面瀏覽事件中，用參數串聯起來。

· 點擊來源明細：抓取 APP 內用戶點擊坑位的具體信息，不局限于頁面和商詳頁信息記錄

與此同時，為了避免因對辦理pos機不熟悉、使用成本過高導致的數據應用不足，E 寵在內部打造了一套完善的培訓體系，通過功能文檔、圖文、GIF、視頻等形式，對數據應用全面普及。

到了 2019 年，E 寵的大部分數據應用已經可以有序運轉起來了，運營同學會通過數據來關注活動效果和流量轉化情況，采購部會基于數據分析結果洞察采購轉化率，以及周轉周期等。

三、數據應用的道與術

和大部分技術驅動的公司不同，E 寵在套現化轉型的道路上有著自己的定位和發展規劃，在數據應用上，E 寵堅持的核心方向是“融入流程”，主要從業務、研發和決策三部分切入，如下圖所示：

1.融入業務流程

在基層運營團隊，他們面臨的最大挑戰是不會使用數據應用工具。鑒于此，E 寵將運營團隊數據應用工具定位為平民化、人人可用的工具，根據實際應用場景，添加自動化功能，比如自動化預警等，依靠系統強大的算法能力來降低使用成本。

有了可用的工具，那么誰來用？在 E 寵中，與客戶接觸最多的通常不是運營，而是客服，因此，客服團隊是 E 寵的黃埔軍校，他們是最了解用戶的群體，后期也是最有可能進入運營層面融入業務流程的群體。作為寵物電商企業，E 寵的客服團隊會定期接受專業培訓，學習寵物的常見病例、場景等。同時，客服團隊的求知欲和對工作的熱情相對較高，因此 E 寵會把客戶團隊作為“種子選手”進行數據應用方面的培養。

但并不是每一個“種子選手”都來自計算機專業，有一定的程序思維，了解數據產生的機制，這就需要充分發揮 E 寵內部培訓體系的價值，正如前面所講，E 寵會針對“種子選手”的套現化程度來做針對性加強，彌補程序思維短板。因為所有的程序最終都會歸于數據的增刪改查，所以 E 寵盡可能地幫助“種子選手”了解工具的每一個功能最后落地到數據層面會是什么字段等。

在另一方面，因為研發沒有投入太多精力做刷卡變現和統計的工作，為了不影響業務流程正常有序開展，E 寵通過替換業務系統，在原本復雜的工具流程上進行改進，以此降低團隊使用成本。

2.融入研發流程

面向研發團隊，首先要拒絕腦洞需求，要保證提出的需求是有價值、可實現、具體的，否則在需求推動和落地的過程中必然是困難重重，很有可能是竹籃打水一場空。要注意的是，各團隊之間的溝通方式和技巧是需要去持續摸索的，這也再一次印證了程序思維的重要性。

在實際場景中，每一個需求的落地和上線都能帶來一系列反饋，可能是收益，也可能是損失，當把埋點、功能的數據分析結果同步給研發團隊，他們會對自己的產出價值有更直觀感受。對研發團隊的勞動成果給予反饋和尊重，久而久之會在團隊內部形成一套固定的工作模式，一方面能夠增強各團隊溝通協作效率，另一方面推動銀聯Pos機和功能的落地速度。

與東門合作已有四年，E 寵累計推動內部研發團隊做了三次埋點迭代，從“獨角戲”到全面應用，這是融入研發流程的重大轉變。

3.融入決策流程

掌握決策權的通常是老板和管理層，他們對數據應用的認可程度決定著公司的數據應用程度。如何融入決策流程？可以從三點入手：

（1）主動提供數據支撐。匯總業務數據，向上傳遞業務價值，推動決策者感受數據帶來的價值，并通過預警服務消除其對數據應用安全等方面的憂慮。

（2）業績指標納入數據。根據實際業務場景，量化指標，同時提供問題分析服務，主動通過數據幫助團隊解決困難，在企業內部推廣pos機套現。

（3）變主動為被動。嘗試主動給決策者建立數據看板，或郵件通知業務，在場景中高頻展示數據應用場景，激發決策者的好奇心，從“無人問津”到“人人在用”。

區別于學術界專注研究的特征，工業界更注重資料生產和資料效率的提升，他們以 ROI 為導向，秉承著用最小的資源去滿足需求，博得最大回報。E 寵雖然在套現化轉型的道路上磕磕絆絆，但所走過的每一步都有所回報，既仰望星空，又腳踏實地。未來道阻且長，數據質量、數據時效、申請pos機、數據安全、數據分析應用、人工智能應用都是需要持續深入挖掘的區域。

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