概述：六年前，无意中接触到web日志分析，开启了我的数据化之门。四年前，创办美刀乐，以外贸电商（Data Marketing）在线课程为主，大部分课程基于“用数据做决策”来讲解，口号为“用数据说话，快乐赚美金”；2016年启动“合伙人计划”项目，口号改为“用数据说话，一起快乐赚美金”。六年来，随着团队人员越来越多，管理一天天变的复杂，特别是合伙人企业的不断加入，管理的复杂度上升了一个维度，不仅要考虑内部管理，又要照顾到合伙人企业，特别是合资企业的团队管理。但是，随着数据化管理越来越成熟，很多难题都迎刃而解，也能够做到精准把控和决策。
2015年曾经有出版社邀约我写本跨境电商的书，答应了，但是一直没有去做，因为总感觉时机不对。今天终于能够付诸行动，有条件来写一本书了。基于本书的核心“用数据做决策”，那我们先要明白外贸企业为什么要数据化。此文共分3部分的内容，大约4000字。
第一部分：用数据驱动阿里p4p产品竞价策略
第二部分：互联网红利消失，DT时代红利开启
第三部分：顺势而为，外贸数据化红利时代来临
（一）用数据驱动阿里p4p产品竞价决策
“老师，我们的P4P花费一天好几百，但是也没有几个询盘，该怎么投放P4P。。。”
“老师，我们账户里充了不少P4P，就是不敢花，不知道如何花。。。”
“老师，我设置一个点击5毛可不可以，帮我们看看。。。”
“老师，我们一天50的预算都花不完。。。”
每天在我们阿里老师Andy的微信里和电话里都是类似的问题，关于这个问题，Andy老师在培训时，一直在强调数据化运营，如果是学员的话，应该是听了不少数据化的方法和技巧。
当今由于阿里政策的调整，做阿里国际站肯定要进行P4P的投放。
提起投放阿里p4p，给大部分外贸人的直观感受和跟谷歌Adwords竞价的感受一样，烧钱！可什么时候该烧？什么时候不该烧？很多人心里没谱，会像前面的几个问题中反映出来的情况一样：要么晕烧，要么不敢烧！下边，是我们阿里P4P投放数据化落地的一个记录：
早在2016年中旬，我们把已经做了几年的一个店铺拿来做了数据分析，最终得出了针对P4P投放的一个策略：
某店铺某行业阿里p4p投放决策
你看到以上的公式，是不是很头疼？别说，我也头疼！不过，不用着急，在这里我们不谈技术，暂时先给你一个落地的思路，具体的分析执行步骤会在本书的《营销渠道数据化》章节里做更详细的讲解。
思路：首先，要明确目标——赚钱。如何衡量p4p投放的值不值？如果不考虑产品权重，最直观的就是看带来的订单利润，也就是我们经常挂在嘴边的投资回报率，赚钱了就是值，赔钱了就是不值。
基于这样一个目标，根据p4p的点击扣费规则和我们的外贸业务谈判人员的整体业绩数据，我们数据团队抽取了其中几个指标：单次点击花费、反馈率、订单转化率、客单价、利润率。下边是对这些指标的解释：
单次点击花费：总花费除以总点击次数
反馈率：反馈量除以点击量
订单转化率：成交单数除以反馈量
客单价：平均每单售价
利润率：毛利润除以售价
在一个成熟行业中，p4p的单次点击花费是可以控制在一个较小的区间内的，稳定的外贸业务员的订单转化率也不会有较大波动，客单价和利润率也基本保持稳定，而反馈率可以根据调整产品着陆页以及人群精准定位来提高。那么，p4p投放能不能赚钱主要由反馈率这个指标来决定。
根据行业不同，反馈率也不相同！我们基于这个阿里店铺几年沉淀的p4p数据和业务成交数据，得出了一个结论：产品反馈率高于10%，所投放p4p的产品是赚钱的，低于10%，所投放p4p的产品就是赔钱的，所以针对反馈率这个指标，10%是一个匝值。
有了这个结论，我们针对这个店铺的运营人员做了一个明确要求：这个店铺里所有投放p4p的产品，产品反馈率都必须高于10%。调整之后，此店铺在p4p的投放上基本没有花过冤枉钱。
以上只是一个简单的p4p投放通过数据化进行决策的思路，具体的数据化运营落地方案在后边的章节中。
从上边的案例，我们能够看到数据化与阿里p4p投放结合所发生的化学反应，一定也让你感受到了用数据做决策的魅力！
但是，你也许会反问我，好像周边的很多朋友都没有这样做，他们的企业不是一样做的很优秀？
（二）互联网红利消失，DT时代红利时代开启
那么，如果这些企业不能顺势而为，相信他们将会在DT时代变成曾经的优秀企业而已，而会被顺势而为的小企业超越。下边我会通过几个案例来解释：
计算机最早的发明者是Univac，但UNIVAC的计算机是用于科研机，它主要是给科学家，给科研机构来用的，它的技术是全世界最好的，IBM并不是，但是IBM发现了一个特别好的新的市场，叫商用机，企业里面也可以用这样的机器，而Univac由于它在科研机里边做的特别的好，面对一个新兴的商业里边的计算机市场它居然误过去了。
计算机发展历史
十年以后，Univac的计算机依然是全世界最好的计算机，但是IBM获得了一切。为什么Univac作为全世界计算机最早的发明者领先者，在大型机时代，它没有领先。
历史总是一样一样的，IBM在大型机里边占据垄断性的优势，它的利润占了整个行业利润的80%以上，市场上它的七个竞争对手，加起来都不到它的一半，但是在从大型机向小型机转折的这个非连续性里边，IBM又落伍了，这时候新兴者DEC在IBM那么强大的压力之下，DEC发明了小型机，并在小型机市场里边一骑绝尘。那么DEC曾在小型机市场里获得了接近垄断性的优势。
但是当个人电脑市场出来以后，DEC先后四次进入到个人电脑市场里边，但是又先后四次退回到小型机市场里边，为什么？它在小型机市场里边，它把IBM打败了，但是在新的一个时期来到的时候，DEC却依然没有跨越过去。
所以，当我们回顾这些案例的时候，它绝对不是个案，如果绝对不是一个人或者一个公司偶然为之，那么这就是正常的！所以，在PC机时代，苹果成了王者。
那么，我们再来看看苹果公司的发展历史：
Apple主产品线更替
上图是苹果的产品线：从IMac到iPod，然后到iPhone，然后到iPad。
在1998年那个时候，苹果的名字叫apple computer company，到了2007年，由于ipod的收入已经占了苹果收入利润的58%，改名了叫apple company；然后到了2010年的时候，它又变成了一个手机公司，它手机的收入远远超过了iPod的收入。
Apple产品利润变化图
今天看看这些，它的收入模式从原来的硬件变成了软件iTues和app,这是多么伟大的变化！
iphone出现的节点示意图
Pc iOS向移动iOS转移示意图
苹果是在Nokia在功能手机向智能手机的时候进来的（上图）。更不可思议的是，苹果在PC机时代也有iOS，到了移动时代，完美的切换到了移动iOS。这些正是苹果的伟大之处，每次都刚好踏准了时代的步伐。
今天，互联网时代的红利期已经结束，DT时代的红利已经开启！
Internet时代向DT时代转变中示意图
伴随着信息数据爆炸式增长和网络计算技术迅速发展而兴起的大数据，彻底变革了人类以往通过模糊经验驱动发展的思维模式。利用数据发现规律、预测未来，已经成为驱动经济发展的新模式。大数据通过对海量信息的收集、处理和展示，使人们第一次可以无限接近真实地了解现有资源的配置情况，从而指导下一步的发展。自从2014年3月“大数据”首次出现在《政府工作报告》中以来，国务院常务会议一年内6次提及大数据运用。在2015年6月的国务院常务会议上，李克强总理再次强调“我们正在推进简政放权，放管结合、优化服务，而大数据手段的运用十分重要。”
DT时代已经来临！
（三）顺势而为
你到现在为止，有没有一种醍醐灌顶的感觉，如果没有，咱们再来看看与你我这些外贸人密切相关的外贸发展历史。
外贸发展史
自2001年中国加入WTO，中国开启了外贸高速发展期。前期外贸依靠展会，主要以广交会和海外展会为主要渠道；随着B2B平台和搜索引擎的成熟，越来越多的中小企业开启了外贸的黄金时代，主要以B2B平台、搜索引擎和社交媒体为获客渠道，外贸出口额年年创新高，反而那些只靠展会的企业一年比一年更难；直到2014年开始，外贸出口增长率6%低于国家GDP增长率7.3%，给国家拖了后腿，出口企业也明显感觉到了市场的下滑。
下边是中国加入WTO后的每年出口数据（红色的为出口额，绿色的为年度环比增长率，黑色的为年会环比增长率趋势线）
2002年至2017年的出口数据变化图（数据来自海关大数据）
从上图可以看出当前外贸出口额成缓慢上涨趋势，根据出口额环比增长情况可以看出外贸出口可能已经碰到了天花板。
春江水暖鸭先知！
为何这两年外贸培训市场如此火爆，美刀乐有切身的体会，我想你应该也感觉到了。这个根本原因是外贸生意比之前难做了，大量行业的市场由增量变成了存量，大家被迫开始寻找新的出路。
存量市场的竞争，拼的是效率，谁的效率高，成本就低，谁就能活的更好。企业数据化，用数据做决策就是提高效率，降低成本，赶超同行的最有力武器。
顺势而为！互联网红利消失，数据化时代已经来临。
互联网时代的高速发展，为数据化时代的到来提供了必要条件：
第一，随着互联网的高速发展，传统企业跟互联网的结合越来越紧密，互联网已经成为很多企业不可获缺的一部分；
第二，因为互联网产生了大量的数据，获取企业数据的成本比过去任何时候都低，几乎可以忽略不计；
第三，外部市场环境的变化要求我们必须精细化运营，提高效率。我们只有利用数据才能精准的找到问题，提高效率，降低成本。
针对我们外贸企业，无论是业务流，还是营销渠道；无论是客户行为，还是员工能力；这些涉及企业的各方面的事情都可以通过数据化管理的方式及时合理的进行管理管控，提高效率。
马云说：“DT时代，互联网是基础设施；云计算是公共服务；数据是生产资料。“
让我们及早的能够抓住数据化时代的红利！未雨绸缪，成就下一个优秀的企业！这本书将会有大量的思路、案例和工具来告诉你怎么在外贸企业的业务、营销、客户研究、员工中落地数据化。
本文写于2018年6月10日夜
本书正在连载中，欢迎加我微信，提前读电子版
《外贸数据化管理实战笔记》
本书的各个章节的内容简介
前言，作者写此书的背景故事；
第一章，用故事的形式详细的写出，作者从偶尝数据分析的甜头，到随着团队的成长，如何在第一次数据化落地中失败，然后又寻找方法，第二次让真正的数据化落地并改进整个团队的工作效率；
第二章，谈谈什么是大数据，但是我们需要的不是多大的数据，而是对我们身边的一些小数据特别是企业内部的一些数据要更加重视，通过几个案例讲述数据如何在实际生活工作中发挥的作用，最后会从养数据，到数据分析，到数据可视化，到数据决策，到最终形成真正的数据化管理，每个阶段都该如何做如何落地进行一些理论知识的讲解；
第三章，我们将通过一些实际的案例的形式来讲解如何把企业的业务流进行数据化，这块内容会跟财务结合的比较紧密，如果想要数据化，必须让财务人员和业务人员跟数据人员共同参与；
第四章，对于渠道流量来源的数据化是本书很重要的一个章节，这个里边可能涉及了很多专业术语，和各种营销渠道的知识，包括SEO，Adwords，红人营销，Amazon竞价，阿里国际站P4P数据化运营等，这个章节会尽量用图文结合，简单直白的话语给大家来写，可能也会涉及部分数理统计方面的专业术语；
第五章、客户数据化，这个章节会通过谷歌的数据分析工具GA和其他工具结合具体的案例进行如何对客户进行数据化管理达到商业目的；
第六章，对于人力资源数据化，在外贸企业里，主要有2类人员，一类是电商人员，一类是业务人员。电商人员的能力如何，这个问题很好解决；但是对于业务人员的能力总是“以结果论英雄”，真的是这样的吗?同样需要利用工具来进行数据量化及决策分析；
第七章，企业数据化管理，通过案例把业务流程、营销渠道、客户行为、员工能力等等数据整合，最终做出决策；这个章节仍然是通过案例的形式来讲解；
第八章，数据团队的搭建和招聘，这个章节只是基于作者本人企业的规模和需求对团队搭建和招聘的个人见解，切勿照搬，可能并不适合你所在的企业或者行业，仅供参考。
以上八个章节，会涉及到很多不同专业的工具软件。这些软件将会在你的企业数据化落地中起到事半功倍的作用。
本书适合的读者：
外贸企业决策人，外贸企业管理人员，外贸财务人员，数据分析人员，也适合对数据化管理感兴趣的人员。另外，本书也可以作为外贸企业内部的数据化管理培训教材。
特别感谢：
特别感谢为本书内容提供帮助的******等人员
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