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数据人圈子介绍
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6位大咖和负责的方向是：李凯东（策略算法，增长运营），小风（埋点数仓），小诺（求职职场），大鹏（数据产品），草帽小子（画像标签），鲸歌（数据分析）。
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数据人精彩问答节选
我们每期会从数据人圈子里节选几个精彩问答至公众号，供大家学习。
快来看看本期的问答吧：
Q
电商数据分析相关问题
1.在您眼里To B电商数据分析和To C 电商数据分析最大的区别是什么？
2.如果想了解电商数据分析，有入门书籍推荐吗？最好可以侧重业务方向，因为在我看来入门工具会比入门业务容易一些。
感谢~
谢谢提问，你的问题帮我进一步厘清了To B和To C这2个概念。通过和你的沟通，我大致了解了问题背景，对于我的回答请你辩证看待。
你的第一个问题，从题面来看，最大的差异来源于To B和To C，差异围绕两者展开。因为我没有100%从事To B行业的经历，从我目前工作来说，它是To B和To C的结合体。用一个不太准确的比例来划分工作组成比，那就是To B : To C为2:8。我们为B端用户提供对其C端用户的分析服务，所以我的回答仅供参考，如有疑问，欢迎和我和大家探讨。
我们首先要理解什么是To B和To C，它们的定义是什么？
1.B其实是Bussiness的缩写，直译的意思就是商业，大家普遍把它作为机构客户的代名词。
2.C其实是Consumer的缩写，直译的意思是消费者、用户或者顾客，因为日常生活中接触的绝大部分直接消费者都是个人，所以大家普遍把C作为个人客户的代名词。
在我们接触一个客户前，我们需要弄清楚它的商业模式，它的市场定位是面向B端还是C端。不同的面向，我们的分析策略和方法是不一样的。换句话说，我们要弄明白客户的属性，做到对症下药。
那这两者具体有什么不同呢？主要体现在8个方面：
①业务形态不同。阿里巴巴是To B，淘宝是To C。对于阿里巴巴而言，他们的需求是围绕公司所处的某个行业或者某个领域来展开。对于淘宝而言，它的用户群体更广泛，场景也非常多和复杂。
②产品需求不同。To C作为一个独立个体，尤其是最近崛起的90后，00后为代表的新生力量，他们对产品的需求更多的是功能外部化，客户的体验感要好，或者更形象地来说叫“有趣”。ToB则更多的是考虑产品的功能实效化以及专业化，要求产品能够产生实实在在的价值和效用。
③产品单体消费量不同。这个容易理解，大家的体量不一样，需求自然有所差别。ToC一般要远小于ToB的消费体量。如果要达到同样的业务规模，To C的话需要更大数量的客户群体。因此，在销售体系、营销策略、客户渠道等方面将出现完全不同的打法。
④性价比要求不同。讲真话，To C对于性价比的实际要求要远低于理论需求，因为To C大多数不具有准确分析“性”的专业能力，所以只能按照所谓的“贵的就是好的”这个逻辑消费。相比来看，To B因为具有相对的专业判断能力，而且需要考虑投入产出比（不注重这个的最后都死了），所以同时具有实现性价比要求的意愿和能力。
⑤市场声誉影响力不同。个人更容易受外部环境的影响而做出不适合自己的决策。To B除了会考虑市场声誉（这个可能是进入门槛），更多的会关注产品本身的质量、效能，然后综合评估产品的可购买性。一句话总结，To C“感性”，To B“理性”。
⑥售后要求不同。To C对产品的售后要求一般比较低，商家也多是标准化服务，其中缘由一是产品的生命周期偏短，很多属于“阅后即焚”类型的产品；二是因为产品的技术含量并不十分复杂，大家可以DIY维修。反观To B，其对产品的售后要求普遍偏高，不仅因为量大，而且因为复杂。所以To B的行业一般都建立完备的客户服务系统，包括产品维修、咨询、投诉等等。
⑦决策体系不同。To C的决策相对简单，对于是否购买这个产品或者服务，整个决策流程相对简单，一般一个人就可以决定，搞定他/她，就搞定了整个过程，这也是为什么会销、直播带货行业如火如荼的原因。To B的决策流程相对复杂，从业务部门、采购部门、财务部门、公司高层、老板等等，是一个长长的链条。币有两面。这是为什么他们理性的原因，也是为什么他们低效的原因。
⑧可拓展性不同。所谓的可拓展性，指的就是除了一种商品之外，是否还有向其出售更多商品的可行性。To C的可拓展性较强，可以实现以点带面，一件极具诱惑力的产品就可能把客户牢牢抓住，比如外卖。这个也是为什么现在很多人看好美团的原因。To B的可拓展性偏弱，只能实现以点带点，面上的横向拓展难度很大，纵向产业链还有些可能。
综上，B和C的本质区别是什么呢？那就是决策机制不同。无论是否在电商行业，我们做数据分析都可以围绕上面8个方面展开，不同的差异点就分析的侧重点。
我们经常会说，有人从To B转向 To C不太容易，其实这是一个双向的问题，转什么都不容易。但是关键点是我们要抓住本质，从本质入手。也可以说，我们要了解业务形态，做到具体问题具体分析。
这样的话，我们可以顺滑切换到第二个问题，工具入门确实要比业务入门简单。业务是在具体的情境下，我们做出的对应反馈。
想要了解电商数据分析，我推荐如下3本书：
1. 《数据分析：企业的贤内助》
2. 《电商数据分析与数据化运营》
3. 《超级转化率：如何让客户快速下单》
当然好的书籍不局限于以上3本哈，这只是抛砖引玉，大家如果有好的，也可以推荐哈。
*文中关于To B和To C的差异点引用于知乎文章《To B和To C，你真的知道它们之间的区别么？》，作者张宁，如感兴趣可查看阅读。
鲸歌
嘉宾简介
鲸歌老师：负责“数据分析”相关问题解答。
电商行业资深数据分析师，依托阿里和京东生态，为头部品牌（美赞臣、飞鹤、科沃斯等）提供数据诊断和咨询服务。
