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约局:人类,别再小看大数据的力量

发布时间:2017-09-06 02:29:09 所属栏目:传媒 来源:互联网
导读:副标题#e# 本期局内人:桑文锋(神策数据创始人CEO) 一:大数据领域的新机会 大数据这个领域,已经有谷歌分析、百度统计这些做得比较好的产品了,但是我们还是做了神策,归根到底是需求。有新的需求冒出来的时候,就会形成新的机会。 我把 2000 年的之后的
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本期局内人:桑文锋(神策数据创始人&CEO)

一:大数据领域的新机会

大数据这个领域,已经有谷歌分析、百度统计这些做得比较好的产品了,但是我们还是做了神策,归根到底是需求。有新的需求冒出来的时候,就会形成新的机会。

我把 2000 年的之后的互联网分层 3 个阶段:

第一阶段:2000- 2006 年,流量时代。不管是三大门户还是其他网站,归根到底都是流量性质。那个时候你的产品流量大,你就牛。

第二阶段:2006- 2011 年,用户时代。这个阶段大家更关注的是用户数,像国内的开心、人人,国外的Facebook。对比产品的时候,更会偏向用户活跃度,而不像最开始的时候以pv来衡量。

第三阶段: 2012 年至今,甚至到未来五年八年,我们进入了订单时代。从 2012 年左右的团购、到 2014 年左右的O2O、再到去年的直播、互联网金融的发展,我们看到一种趋势,就是线下的交易在往线上搬。

发展到这个阶段,我们做用户分析的深度就不一样了。从最开始的一个数据统计、分析用户、到订单交易、用数据漏斗做来源分析。这个时候你就会关心用户留存,希望用户下单、长久消费。所以你对信息的分析深度就不一样。这就是需求的变化,需要更精细化的、更深度的用户行为分析。

二:用户行为数据在企业中有什么价值?

一个价值是用行为数据驱动决策。具体有三点:

1.产品改进。我们可以根据用户行为数据分析出用户的喜好,进一步改进产品。这个按钮是放在左角还是右角,整个流程设计,怎么感官效果更好。

2.运营监控。我们做了一些运营活动,效果怎么样?这时候就需要进行运营监控的数据分析。

3.商业决策。对管理者来说,根据整体的运营分析数据,我们就能决定下一步该怎么走。  

其实这是我们传统的BI(商务智能),只发挥了数据价值的20%,数据更大的价值是驱动产品智能。比如现在最火的AI,其实逻辑有三步。第一步有了数据基础;第二步在这个数据基础上抄上一定的策略算法;第三步把这个策略算法和这个数值再回归到产品里面去,这样就形成了一个循环。对这个产品本身就是一个的学习过程,这就是智能。

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最简单的例子是有两个产品,一个是百度搜索。根据用户的点击的情况,它会决定哪些结果往前排,哪些结果往后排,这个就是用户行为引入到搜索引擎里面去。

那另外一个产品就是今日头条,今日头条是一个以替代引擎为核心的媒体渠道,它能根据用户接触的各种新闻,决定进一步给你推送什么类型的。

总结来说,用户行为数据在企业里起到的作用,一方面是驱动决策,另一方面是驱动产品智能。

三:数据分析的四个环节

▎数据采集

第一个环节是数据采集,就是数据从哪里来。在搭建百度大数据系统的过程中,我有一个很重要的心得:数据要做好,最重要的就是数据源。

从源头上来说,我把大数据分解为四个字:大,全,细,时。

大,并不是物理上的大, 98 年谷歌最开始做搜索引擎的时候,它抓取了整个网站的网页信息,一共 2500 万个网页才47GB,一个U盘就能装下,但它肯定是大数据,因为它把整个网络全都放进去了。

全,以美国选举为例,网上的调研都说希拉里会获胜,但结果特郎普获胜了。后来分析原因说,美国中部的农民都是不上网的。这就印证了一个问题,就是我们收集数据的时候,不能只收集客户端的数据,服务端的数据也要收集的。

细,其实就是强调多维度。维度越多,占的数字规模不见得多,但是可能的组合形式就越多,你就会发现一些不一样规律。

时,就是时效性。以前我们人口普查是每 5 年做一次,准备一年、做一年、一年之后出结果。但现在上今日头条上看新闻,你刚看完这条新闻,数据系统马上就会记住你的优先选择,决定接下来给你推荐的内容。

▎数据建模

所谓建模,就是把数据进行储存,把它整理得更方便以后使用。就像是一个仓库,如果运来的东西不去分类,而是随便往那一堆,等以后要用的时候,找起来就麻烦了。

▎数据分析

漏斗分析、用户留存分析、多维交叉分析、用户点击分析,这些都是在数据模型基础上的应用。

▎数据指标

我们每天都要进行很多很复杂的分析,才能得到想要的结果。但是一个产品真正的运营中,我们总是能通过一些关键指标就能得出结论。举一个最简单的例子,拿我们国家来说,最重要的指标就是GDP,用它就可以衡量整个国家的经济情况。

四:神策数据能帮客户解决什么问题?

举个例子,我们的客户聚美优品,它的SKU和用户规模都非常大,像这样的电商平台,用我们的产品主要能解决 5 个问题:

1.渠道来源分析。比如说进行广告投放,或者营销活动,我们要分析这个渠道本身的效果如何。

2.分析渠道转化。比如一个用户从某个广告渠道安装了你的APP,这个用户不代表真正激活了。用户进来后,你关心的是他是不是能真正转化成一个付费用户,这个时候你就要做一个转化漏斗分析。

3.产品改进。好不容易来了几个用户,我们希望用户都忠诚点。我们就需要做一些改进,让产品流程更顺畅。

4.已有用户的突破。不管我们做客户流程分析还是用户分析也好,都是为了让老用户不断复购。

5.二次开发。神策本身是一个PaaS+SaaS的模式,底层搭建用户数据平台,做精准推荐,或者基于这个数据进行二次开发。

五:主动退钱,这是一种价值观

我们去跟客户合作之前,首先会评估这个客户有没有可能落地下来。我们神策有一个价值观,这也是我们的底线,就是给客户带来价值。

我们早期有一个客户,名气挺大的,已经给我们付了钱。但是过了两三个月,我们发现他并没有把我们的产品用起来,后来发现是他们的业务需求变了,在用户分析这块没需求了。这时候我们就主动把钱给他退了回去。

我觉得这个东西是两面的。首先,神策不是一个只想做两三年的企业,我们还是期望能做个 10 年 20 年的,所以价值观非常重要,我们还是期望能给客户真正带来价值;其次,这样会吸引一些认同我们价值观的人加入,整个团队的价值观是一致的。

六:数据民主化

在做数据分析工具的时候,一方面是如何把数据更全更细地接入进来,另一方面是怎么把数据分析工具很好地用起来。

(编辑:我爱故事小小网_铜陵站长网)

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