作者 | 橙子
稽核 | gongyouliu
編輯 | auroral-L
上期和大家探討了 “從用資料到養資料”，今天和大家分享的是“資料盲點”。
我們通常意義上的盲點指的是眼睛沒有看到的現實存在體。資料上的定義也基本類似，就是指被我們無意中忽略了的重要資料或角度。在資料中，盲點可以分為兩類，一類是物理盲點，另一類是邏輯盲點。
所謂物理盲點，就是指在資料庫中不存在這樣的資料及企業沒有收集到應該收集的資料。這一類資料問題的產生通常是資料收集策略出了問題。之前我們在評價某一商品是不是被使用者有效地瀏覽時，使用的資料指標是使用者在頁面上停留的時間，但是這個指標存在天然的缺陷。首先，停留時間並不完全代表使用者對商品的喜好。在企業收集到的資料場景中，有很大一部分可能是使用者的無意識停留行為，比如使用者剛開啟網頁就被領導叫去開會或者談話等等。而這種情況導致使用者在某些頁面停留時間過長的資料就沒有收集的必要。其次，停留時間通常情況下不容易計算清楚。在傳統的日誌模式下，停留時間都是按照下一個頁面開啟的時間作為上一個頁面結束的時間。當一個人在多個視窗同時停留時，則會陷入停留時間過短的誤區。
在要評價使用者是否對頁面感興趣時，資料就出現了物理盲點——企業沒有精確的資料來描述使用者是否對商品感興趣。面對這種情況，就需要企業在商品詳情頁上用技術的手段做上標記，以記錄使用者在頁面上是否有動作，以及是否滾動螢幕去看更多的內容。在明確了使用者具體看到了哪些內容後，企業就收集到了相應有效的資料，就能夠很好的對商品頁面進行後續的分析。
相對於物理盲點的資料遺漏情況，邏輯盲點就是有資料但是沒有被很好的發掘出來。資料邏輯盲點的出現，很多時候與資料分析師或者資料使用者的經驗和敏感度都有關係。在分析資料時，相關從業者需要對資料抱有敬畏之心，不可輕易放過任何一個可能產生問題的點。
通常，企業在分析資料時，會將焦點放在宏觀資料上，比如登入商品頁面瀏覽的總人數，很少會有人去關注個別商品頁面的瀏覽人數，而且即使是有些商品的瀏覽人數明顯激增時，分析師往往也不會投入精力去詳細研究。由於日常工作的繁忙，這類資料更多時候是被當作一個異常資料忽略了，而這就形成了一個盲點。邏輯盲點如果未得到重視，就很有可能對企業的業務造成極大的損害。
在邏輯盲點中，最大的盲點是將PC端資料和移動端資料混著看。很多網站都會統計轉化率的資料，即電商網站通常所看的購買使用者除以瀏覽使用者得出的資料。在單純PC端的情況下，這個轉化率大體可用，還是可以描繪宏觀經營狀況的。但是，在移動端進入後，這個資料就有問題了，移動終端成交的資料記錄在了成交中，但是瀏覽的資料卻沒有計入到瀏覽中，所以就會導致轉化率越來越高。如果忽略了這一點，就很有可能漏過重要的商機。
本期的內容到這裡就結束了，下期內容會繼續和大家探討“資料盲點的價值”。歡迎大家關注資料與智慧獲取更多好內容。
