第一个阶段的数据分析，大多数做点的改变的，生意是从点开始的，这没有错；但数据所担当的角色到了第二个阶段就要改变了，从点到线或者面了。你为什么知道要坚持一些东西放弃一些东西呢，是因为你知道某些东西和某些东西是有关系的，这就需要挖掘大量数据来把成果最果最大化。
当然，现在许多名气比较的电子商务公司，当初并不是依靠数据来决定放弃什么和坚持什么，而是靠老板个人的直觉和运气来推动的。这些公司在第一个轮回中，有时候在不知道走对还是走错的情况下成功了，但是难保在第二次轮回第三次轮回运气依然这么好。所以，许多公司不知道自己为什么自己成功了，最后也不知道自己为什么失败了。
第二个阶段是在公司内部做数据挖掘，需要数据分析团队找出数据之间的关系，包括前端互联网数据与后端运营数据的挂钩等。这意味着尽量让数据精准，最后分析的结果才准确。
第三个阶段：开始做数据模型，并且分析外围数据变得异常重要，为公司下一步战略找到出路。
走过去掉“错误”的第二阶段，第三阶段企业会连续几年高速增长。这是一个令人兴奋的阶段，也是一个危险的阶段：你已经保持了几年连续高速增长，还能继续保持增长吗？你的公司模式已经暴露在大众眼前，同行竞争也出现了，你还还能保持犀利的竞争力吗？
这个时候，老板会面临两个选择：是要在现有基础上做深，还是要扩大盘子？比如麦包包，差不多处在第二个阶段往第三个阶段过渡，CEO老叶是要决定只做包，还是要扩大品类？
同时，老板还有一个决策要下：企业高速增长的阶段还有多久结束？什么时候开始上述的两个选择？
这两个问题很难回答，的确没有标准答案。而数据，可以为创业者做一些参考。
先讲一个故事。A公司走到第三阶段，B公司是它强有力的竞争对手，但是还未真的动手做。在B还未动手前，A该不该大手笔花钱砸出品牌来？该不该做出一些新的创新？A公司老板私底下问了我两个问题，第一，如果B公司开始动手，多久能建一个A？第二，B公司做起来网站之后，多久能追上A？等到B真的开始做A的业务之后，A又问我两个问题，第一，整个市场的盘子有多大？A和B分别占了多少？
这位A老板为什么问我这些问题？他是想知道在B未动手前，A公司还有多少时间，时间长短自然与公司的战略制定密切相关。当B真的动手了之后，A老板想知道彼此的竞争状况，来决定是要正面与B对着干，还是要继续挖深自己提供的服务。
这些答案不仅参考了公司内部数据，关键还有外围数据，这也是一个电子商务公司走到了第三阶段必然会遇到的问题。比如当当要上市，只卖书还有增长空间吗？李国庆要知道答案，肯定要了解当当占中国网上卖书的比例是多少？如果发现卖书的利润不高、当当所占的比例已经非常高，那么只靠做精细化管理是不能扩大业绩的。也正是因为李国庆了解了整个网上卖书盘子的数据，加上中国市场是容许还做百货的，所以当当网最后还是做了百货。再比如新蛋网与和京东对着打，新蛋网一直声称先不急于抢市场，而是把用户体验做到极致。他这个决策是否科学要问两个问题，一是改善用户体验和花更多的钱扩大市场，哪一个对业务增长的帮助大？ 如果是前者，那么新蛋网的这个决策就是对的。如果是后者，那么要再思考一下；第二，现在这个阶段，用户对用户体验苛求吗？
如果走到这个阶段，如果公司没有雷达检测外围数据，很可能被竞争对手吃掉，也有可能做了错误决策而不自知。一个企业走到第二个阶段死了不是最可惜，走到第三个阶段死了就很可惜，明明是一个好公司却没走下去。
这个阶段从战略层面来看，数据分析团队必须拼命为公司找出创新点来。当然，这些方法不完全是从数据里出来，我也不认为数据可以如此万能，然而数据虽不会告诉你明天会怎么样，但你可以从数据里找出一些灵感。
同时，BI团队到了这个阶段便可以做数据模型了，用数据模型总结出公司业务发展的规律性的东西出来。公司的管理层对决策的对错基本了然于心，于是可以按照自己要的效果制定出KPI考核，让员工在对的路上竭尽全力地工作。
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