爱华网车品觉加入支付宝任首席商业智能官后，他发现消费者中很多人都开始使用信用卡来购物，而只要用信用卡购物就会涉及到还款问题，因此他认为这个数据趋势显示了支付宝的一个新市场机会，最终开辟的信用卡还款业务成为支付宝的一大盈利业务。 “2010年我刚到支付宝的时候，数据报告出来后跟老板沟通时，他说我们聊15分钟够了，现在我们的报告出来，我要和老板讨论一天，一页页地去聊。”他对《成功营销》记者表示。 已经有二十多年数据分析经验的车品觉是圈内非常知名的数据行家，在大数据给这个原先有几分低调的行业打上聚光灯之后，他指出国内大数据面临的挑战“不在技术，而在人。” 数据以服务为主 “BI（商业智能部门）是服务部门”，车品觉的定位很明确。服务部门的含义是指，数据分析要有服务对象，是要以解决这一客户的问题为核心。做过产品经理的他说自己有一个习惯，最喜欢问的问题是，“我的用户是谁，我能解决用户什么问题，应该我解决吗，是现在解决吗？” 因此他在面试的时候经常会问一个问题：如果我是京东的CEO，让你给我三个数据来了解上周的经营状况，你会给我什么？他希望面试者能够理解的三个关键词，“京东”、“CEO”、“上周”——“只有你知道你要帮助谁解决问题，才可能更好地给出数据分析，数据不是自娱自乐。” 他指出数据部门一个常见的问题是“失焦”。“数据是用来解决问题的，如果你没有目标的话，很容易走偏的。不要为数据挖掘而挖掘，为用户分群而分群，不然你分完之后也不知道怎么用，我们要知道的是，分群是否能够解决你的问题，达到更好的效果。” 而在这些目标之上，进行数据挖掘就只是技术层面的问题。“如果我们的问题是流失率，那我首先要分析一个用户多久没有回来，他的流失概率会增大，算出来之后我们会在这段时间内挽留他，比如赠送红包，那么红包给多少才合理，既能留住他又不会造成额外的浪费，这个也是要计算出来的；如果获取新用户是企业的问题，那么我们就会挖掘从不同渠道获得多少用户、他们在中长期内能给到公司的价值是多少等。” 主动型数据策略 而在具体的数据挖掘层面，他指出国内和国外在电商领域确实存在差距：比如在数据收集维度上，“我们看过亚马逊在用户描述中的关注点，发现它在挖掘用户购买行为时，甚至还收集了用户IP所在地周围5公里是否有书店这类的信息”。 还有一个例子是，当你浏览了亚马逊，还没有注册时它的Cookie已经开始记录你的浏览记录了，当你注册购买时候，它实际已经收藏了你看过的十几件产品，因此知道你是在看过什么产品后才产生的购买。 还有一个，是国外电商对“主动型”数据策略上的运用。“如果你下了一个订单，但是没有付款，他们会随后发送一封邮件，主动提醒你付款”，这种主动性策略也可以见于苹果公司的营销策略上，即主动推动消费者购买行为的继续。“国内还是被动型的策略，但我们即将展开‘主动型’策略。”
但是他最后诸如判断消费者是否即将结婚、怀孕等问题，这种技术问题并非数据分析的门槛，最重要的是人的问题，“如何打造靠谱团队，如何把他们留下。”
