0
| 本文作者： 史中 | 2017-02-24 10:23 |
這世界上的一切勝利，都源自對(duì)未來(lái)的精準(zhǔn)預(yù)判。
一個(gè)棋手能夠擊敗對(duì)手，是因?yàn)樗葘?duì)方更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)了對(duì)方的落子。
一個(gè)將軍贏得一場(chǎng)戰(zhàn)役，是因?yàn)樗葘?duì)方更清晰地嗅到了戰(zhàn)場(chǎng)風(fēng)云變化。
一個(gè)企業(yè)攻下一方市場(chǎng)，是因?yàn)樗_地判斷了每一個(gè)用戶(hù)的行為規(guī)則。
說(shuō)到底，競(jìng)爭(zhēng)根本的“游戲規(guī)則”是對(duì)于規(guī)律的體察。而“一個(gè)行為和另一個(gè)行為之間的匹配關(guān)系”，就是規(guī)律。你手中掌握的規(guī)律越多，勝算越大。
諸葛io 要做的，正是告訴企業(yè)他們的客戶(hù)，有怎樣的行為規(guī)律。他們判斷規(guī)律的方式，叫做“數(shù)據(jù)分析”。
【孔淼 諸葛io CEO&CTO】
“數(shù)據(jù)魔術(shù)師”孔淼，是諸葛io 的創(chuàng)始人。曾經(jīng)擔(dān)任李開(kāi)復(fù)的技術(shù)助理的他，發(fā)明了利用微博數(shù)據(jù)來(lái)評(píng)價(jià)人的系統(tǒng)：把一個(gè)人的微博資料，關(guān)注人的級(jí)別，他的訪問(wèn)設(shè)備，被關(guān)注人的身份綜合起來(lái)，就可以得到這個(gè)人的精確社會(huì)定位。
把這種數(shù)據(jù)分析的思想發(fā)揮到極致，就是利用“數(shù)據(jù)分析”來(lái)判斷用戶(hù)行為之間的關(guān)系。例如：
用戶(hù)在 App 上點(diǎn)擊了怎樣的優(yōu)惠活動(dòng)，就會(huì)成為這個(gè) App 的鐵粉。
用戶(hù)在應(yīng)用中點(diǎn)擊了什么信息，就會(huì)“粉轉(zhuǎn)路人”，甚至付費(fèi)購(gòu)買(mǎi)更多服務(wù)。
這就是諸葛io 所能作的最基礎(chǔ)的事情。
【趙子琪 諸葛io 執(zhí)行總裁】
趙子琪，諸葛io 執(zhí)行總裁。作為一個(gè)寫(xiě)代碼出身的管理系統(tǒng)營(yíng)銷(xiāo)老兵，他曾經(jīng)在 Oracle、SAP、微軟工作十多年時(shí)間。在他眼里，企業(yè)亟需掌握一種技能——學(xué)會(huì)利用數(shù)據(jù)分析，而不僅僅是未經(jīng)驗(yàn)證的經(jīng)驗(yàn)來(lái)改進(jìn)自己的服務(wù)。
諸葛io 利用 SaaS 平臺(tái)和私有化部署，為互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)和傳統(tǒng)行業(yè)企業(yè)提供數(shù)據(jù)分析。在雷鋒網(wǎng)對(duì)諸葛io 進(jìn)行專(zhuān)訪的時(shí)點(diǎn)，諸葛io 有一萬(wàn)多家注冊(cè)用戶(hù)，月均月均處理事件量500億次。
孔淼：
簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，一個(gè)用戶(hù)和一個(gè) App 產(chǎn)生關(guān)系的行為，主要有四個(gè)方面，我可以逐一說(shuō)一下在這四個(gè)方面數(shù)據(jù)分析產(chǎn)生的獨(dú)特效果：
從用戶(hù)下載 App 開(kāi)始，數(shù)據(jù)就開(kāi)始起作用。
哪里來(lái)的用戶(hù)質(zhì)量最高？這是企業(yè)關(guān)心的問(wèn)題。我們的方法就是評(píng)估這些渠道的好壞，然后提升優(yōu)化渠道。
舉一個(gè)最簡(jiǎn)單的例子，我們會(huì)根據(jù)數(shù)據(jù)來(lái)判斷特定渠道帶來(lái)的用戶(hù)，究竟有沒(méi)有使用 App 核心功能，而不僅僅是有沒(méi)有打開(kāi) App。
在用戶(hù)已經(jīng)獲取 App 后，應(yīng)用廠商當(dāng)然期望用戶(hù)持續(xù)訪問(wèn)自己的產(chǎn)品。
但是我們會(huì)發(fā)現(xiàn)一些產(chǎn)品的行為，會(huì)造成用戶(hù)的流失。
如果他有一個(gè)活動(dòng)特別好，但是位置很隱蔽。
不過(guò)，數(shù)據(jù)顯示用過(guò)這個(gè)功能的人會(huì)成為“忠實(shí)用戶(hù)”，會(huì)經(jīng)?；卦L；沒(méi)有發(fā)現(xiàn)這個(gè)功能的人，可能就流失了。
這時(shí)我們的系統(tǒng)就會(huì)建議用戶(hù)把這個(gè)功能提前。
舉個(gè)諸葛io做過(guò)的案例：
有一個(gè)直播 App，經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)分析之后，發(fā)現(xiàn)了一個(gè)有趣的現(xiàn)象：第一次使用充值功能的時(shí)候，喜歡用免費(fèi)積分的人，后續(xù)充值的概率非常高。但是他們的免費(fèi)積分放置的位置比較隱蔽，于是推薦他們做了調(diào)整。
調(diào)整之后用戶(hù)的留存增長(zhǎng)了超過(guò)30%。
這就是從整個(gè)產(chǎn)品設(shè)計(jì)上能夠幫助 App 優(yōu)化的地方。
【用戶(hù)留存率模型】
在持續(xù)運(yùn)營(yíng)過(guò)程中，應(yīng)用都會(huì)設(shè)計(jì)很多活動(dòng)。
但是這些活動(dòng)究竟哪個(gè)有效、哪個(gè)一般，就需要數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行分析。
舉個(gè)例子：
通過(guò)數(shù)據(jù)分析，可以知道哪些活動(dòng)的參與人數(shù)多，而哪些活動(dòng)用戶(hù)參與之后回訪率（粘性）高。通過(guò)這些數(shù)據(jù)，我們就可以挑出好的運(yùn)營(yíng)活動(dòng)和壞的運(yùn)營(yíng)活動(dòng)，在以后的活動(dòng)設(shè)計(jì)中，多仿照好的運(yùn)營(yíng)活動(dòng)來(lái)設(shè)計(jì)。
【用戶(hù)重復(fù)使用某一功能的評(píng)價(jià)方法】
很多服務(wù)最后都會(huì)涉及到用戶(hù)付費(fèi)。
我們可以通過(guò)數(shù)據(jù)分析，具有哪一類(lèi)行為的用戶(hù)，付費(fèi)轉(zhuǎn)化率最高。我們就會(huì)刺激用戶(hù)來(lái)做這樣的行為。
總體來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)展現(xiàn)了用戶(hù)在產(chǎn)品本身上的所有行為。圍繞這些行為，我們就可以找出與之對(duì)應(yīng)的運(yùn)營(yíng)方法、市場(chǎng)策略，甚至在 SaaS、銷(xiāo)售等環(huán)節(jié)也能找到可以提升的點(diǎn)。
之所以要重視數(shù)據(jù)分析，是因?yàn)楝F(xiàn)在的創(chuàng)業(yè)方向越來(lái)越細(xì)分，有可能一個(gè)特定的服務(wù)之針對(duì)有限的目標(biāo)客戶(hù)。這個(gè)時(shí)候就不能簡(jiǎn)簡(jiǎn)單單通過(guò)客戶(hù)量增長(zhǎng)的方法來(lái)解決你的發(fā)展問(wèn)題，而是要針對(duì)有限的客戶(hù)，提升產(chǎn)品的價(jià)值。
如果你的客戶(hù)群本來(lái)就不大，卻因?yàn)楫a(chǎn)品設(shè)計(jì)不好而給用戶(hù)留下不好的印象，是很難獲得第二次機(jī)會(huì)的。
趙子琪：
我來(lái)講個(gè)故事吧。
某乳業(yè)集團(tuán)有一個(gè)業(yè)務(wù)，是訂奶業(yè)務(wù)——客戶(hù)提前預(yù)訂，公司把奶送到家門(mén)口。這塊業(yè)務(wù)比重不大，只占到10%-20%，但對(duì)乳業(yè)集團(tuán)來(lái)說(shuō)是優(yōu)質(zhì)業(yè)務(wù)：一來(lái)客戶(hù)是預(yù)付費(fèi)，沒(méi)有賬期；二來(lái)沒(méi)有進(jìn)入商超的進(jìn)場(chǎng)費(fèi)、堆頭費(fèi)。
針對(duì)這樣的業(yè)務(wù)，集團(tuán)會(huì)希望用戶(hù)有什么樣的行為呢？
1、訂奶期限結(jié)束之后，希望客戶(hù)繼續(xù)訂。
2、希望客戶(hù)訂奶的數(shù)量可以增加。
3、希望客戶(hù)可以訂更優(yōu)質(zhì)價(jià)格更高的乳品。
針對(duì)這些希望，公司可以怎么做呢？一個(gè)非常好的方式就是通過(guò)線上渠道去了解客戶(hù)。這就到了數(shù)據(jù)分析的領(lǐng)域。
在手機(jī) App上，他們根據(jù)數(shù)據(jù)分析，嘗試把用戶(hù)喜歡的產(chǎn)品放到合適的位置上，并且設(shè)計(jì)活動(dòng)吸引客戶(hù)了解想要推薦的奶品。用這種方法，實(shí)現(xiàn)了讓客戶(hù)購(gòu)買(mǎi)更好、更有價(jià)值產(chǎn)品的目的。
另外，由于在乳業(yè)集團(tuán)內(nèi)部的CRM系統(tǒng)（客戶(hù)關(guān)系管理系統(tǒng)）里，有大量的客戶(hù)交易數(shù)據(jù)，把線上用戶(hù)的行為數(shù)據(jù)和這些線下購(gòu)買(mǎi)的數(shù)據(jù)結(jié)合，就可以分析出新的結(jié)論。
從現(xiàn)在的應(yīng)用情況來(lái)看，這樣的數(shù)據(jù)分析對(duì)于訂奶業(yè)務(wù)的改進(jìn)效果非常明顯。
孔淼：
總體來(lái)說(shuō)，我們把可預(yù)見(jiàn)的問(wèn)題做了整理，在2.0版本里做了改變。諸葛 io 2.0 是在去年的第三季度開(kāi)始籌備的。2.0 對(duì)整個(gè)基礎(chǔ)架構(gòu)做了升級(jí)，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)有兩點(diǎn)：
1、把整個(gè)諸葛io 做了 SaaS 和私有化部署兩套優(yōu)化方案；
2、改善了過(guò)去客戶(hù)數(shù)量累計(jì)之后，我們的系統(tǒng)跑起來(lái)越來(lái)越慢的問(wèn)題。
我可以分 SaaS 和私有部署兩個(gè)方面來(lái)解釋一下。
我們?cè)趹?yīng)用的過(guò)程中發(fā)現(xiàn)一個(gè)問(wèn)題，那就是用戶(hù)和設(shè)備之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系存在不準(zhǔn)確的情況。比如多個(gè)用戶(hù)擁有一個(gè)設(shè)備，或者一個(gè)用戶(hù)擁有多個(gè)設(shè)備；有些用戶(hù)在成為用戶(hù)之后還存在匿名行為，這些同一個(gè)人的行為之間都需要打通。
這些問(wèn)題都要靠基礎(chǔ)模型的優(yōu)化才能解決。
同時(shí)我們還面對(duì)一個(gè)用戶(hù)越來(lái)越多，系統(tǒng)響應(yīng)變慢的問(wèn)題。這就像一部手機(jī)，安裝越多應(yīng)用速度就會(huì)越慢。我們的做法是針對(duì)每一個(gè)應(yīng)用都進(jìn)行獨(dú)立的可調(diào)節(jié)的資源分配，相當(dāng)于一個(gè)沙箱，目的就是保障性能。
過(guò)去某一個(gè)系統(tǒng)問(wèn)題，可能會(huì)導(dǎo)致一系列客戶(hù)的連鎖反應(yīng)；而現(xiàn)在如果出現(xiàn)問(wèn)題，可能只會(huì)影響到一個(gè)客戶(hù)。目前來(lái)看，我們的系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)秒級(jí)的查詢(xún)速度。
根據(jù)系統(tǒng)的演進(jìn)，以前很多人用數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)主要做事件漏斗分析，現(xiàn)在有了越來(lái)越多數(shù)據(jù)分析應(yīng)用，更精確地挖掘用戶(hù)流失和用戶(hù)預(yù)測(cè)。所以我們抽象了一層大數(shù)據(jù)處理架構(gòu)，開(kāi)發(fā)新應(yīng)用就會(huì)變得簡(jiǎn)單。我們希望提供的不僅是一個(gè)基礎(chǔ)工具，而是解決方案。
很多企業(yè)擁有自己的分析平臺(tái)。所以我們?cè)囍龀龈_(kāi)放的數(shù)據(jù)架構(gòu)，這樣廠商就可以把數(shù)據(jù)導(dǎo)入他們自己的平臺(tái)。
在私有化部署方面，我們同樣建立了更開(kāi)放的數(shù)據(jù)架構(gòu)，還有不同數(shù)據(jù)的接入方式。因?yàn)椴煌钠髽I(yè)需求不同，所以我們也可以根據(jù)要求進(jìn)行硬件的減配。
另外，在整個(gè)架構(gòu)之外，我們涉及了一些新的分析場(chǎng)景和模塊，針對(duì)不同行業(yè)和應(yīng)用場(chǎng)景，有一些獨(dú)特的效果。
【少量的關(guān)鍵行為細(xì)節(jié)，隱藏在海量的用戶(hù)行為數(shù)據(jù)之中，需要通過(guò)獨(dú)特的方法才能發(fā)現(xiàn)】
孔淼：
在分析場(chǎng)景模塊做了一些擴(kuò)展之后，分析鏈條也拉長(zhǎng)了。
不止是用戶(hù)下載，一個(gè)用戶(hù)可能僅僅掃一個(gè)二維碼，就能被識(shí)別出來(lái)。通過(guò)這種技術(shù)，可以把一個(gè)用戶(hù)從真正的初級(jí)用戶(hù)到最后用戶(hù)的轉(zhuǎn)化和流失，整個(gè)系統(tǒng)性地記錄和分析。
簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，這種技術(shù)可以達(dá)到一個(gè)效果，那就是拉低分析人員的門(mén)檻。
【產(chǎn)品分析的一般過(guò)程】
國(guó)外有一個(gè)詞叫做：自助式分析。企業(yè)做分析，無(wú)非就是想對(duì)應(yīng)哪些用戶(hù)做了哪些行為，后續(xù)有沒(méi)有持續(xù)做這類(lèi)的邏輯。我們根據(jù)這樣的基本邏輯做成交互式組件。
由于具體的分析工作，都要由客戶(hù)企業(yè)內(nèi)部的人員來(lái)做。所以我不想讓產(chǎn)品給人一種很專(zhuān)業(yè)的分析工具的感覺(jué)，我們想通過(guò)技術(shù)改進(jìn)，只要預(yù)先的“埋點(diǎn)”設(shè)計(jì)好，一個(gè)普通的市場(chǎng)人員都可以順利地使用數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)產(chǎn)生一些有價(jià)值的結(jié)論。
其實(shí)有業(yè)務(wù)導(dǎo)向的人，更容易探索出結(jié)果來(lái)。一個(gè)做市場(chǎng)的人會(huì)有很多想法想要驗(yàn)證，如果委托技術(shù)同事來(lái)寫(xiě)代碼做驗(yàn)證，往往并不能準(zhǔn)確地表達(dá)自己的需求，而且往來(lái)的溝通效率會(huì)很低。使用他們熟悉的語(yǔ)言來(lái)直接嘗試不同的數(shù)據(jù)分析，會(huì)大大提高提出結(jié)論的效果。
趙子琪：
互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)對(duì)于數(shù)據(jù)分析的意愿更強(qiáng)烈，因?yàn)樗麄兯械臉I(yè)務(wù)都構(gòu)建在互聯(lián)網(wǎng)上，和客戶(hù)接觸的唯一渠道就是線上。所以采用數(shù)據(jù)分析或者提高數(shù)據(jù)分析能力之后，會(huì)對(duì)業(yè)務(wù)有巨大的改變。某種程度上說(shuō)，數(shù)據(jù)分析在影響著互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的生死存亡。
但是傳統(tǒng)企業(yè)自知對(duì)數(shù)據(jù)分析的陌生，所以在不斷探索。傳統(tǒng)企業(yè)由于線下業(yè)務(wù)的成熟，對(duì)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析的探索要求“穩(wěn)健”。
雖然“慢半拍”，但是一旦意識(shí)到數(shù)據(jù)分析的重要性，傳統(tǒng)企業(yè)會(huì)調(diào)動(dòng)足夠的資源，制定完整的計(jì)劃來(lái)堅(jiān)決推進(jìn)數(shù)據(jù)分析。
舉一個(gè)例子，前一段時(shí)間我接觸了一個(gè)比較有名的制藥企業(yè)。它專(zhuān)門(mén)請(qǐng)了一個(gè)公司幫忙制定了完整的“零售4.0”業(yè)務(wù)規(guī)劃。這個(gè)規(guī)劃已經(jīng)脫離了傳統(tǒng)零售的管理方式，所以需要我們的配合，我看到它執(zhí)行力度非常強(qiáng)。
大企業(yè)的執(zhí)行體系是很健全的。他們關(guān)心的事情很簡(jiǎn)單：多少價(jià)格，能夠獲得多少價(jià)值回報(bào)。所以我們也在建立一整套的服務(wù)體系，來(lái)對(duì)接這樣的傳統(tǒng)企業(yè)。
總體來(lái)說(shuō)，我們服務(wù)過(guò)的10000多家企業(yè)，會(huì)提供很有價(jià)值的經(jīng)驗(yàn)。這些經(jīng)驗(yàn)中必然會(huì)有一些共性的東西，可以分享給傳統(tǒng)企業(yè)。
【用戶(hù)行為統(tǒng)計(jì)詳情】
趙子琪：
我之前在微軟做微軟CRM系統(tǒng)，其實(shí)微軟也在探索一些新零售的應(yīng)用，他們叫全渠道的一些數(shù)字化營(yíng)銷(xiāo)，從線上線下都要管理數(shù)據(jù)。
諸葛io 更多偏重行為數(shù)據(jù)，目前的客戶(hù)偏向于探究他們的客戶(hù)在線上做什么。他們希望找到一個(gè)行為數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的“必然的結(jié)果”。
線下數(shù)據(jù)是什么呢？我個(gè)人理解是客戶(hù)行為比較真實(shí)的一個(gè)反映。包括：
行為數(shù)據(jù)。例如，你去了哪些商場(chǎng)，看了哪些商品。
交易數(shù)據(jù)。從歷史交易來(lái)看，可以看到用戶(hù)的特點(diǎn)。舉個(gè)例子，我就喜歡阿迪達(dá)斯的東西，所以我買(mǎi)體育用品大部分跟阿迪達(dá)斯有關(guān)系，而且跟阿迪達(dá)斯的足球鞋有關(guān)系，這就是有意義的線下歷史交易數(shù)據(jù)。
但是線下數(shù)據(jù)受更多因素影響。例如：可能我看了5個(gè)車(chē)子，我只買(mǎi)其中一輛；我看了很多車(chē)，但夫人說(shuō)了算。這是比較真實(shí)的，因?yàn)榭傆幸环N概率你不是決策者。
數(shù)據(jù)分析的目的，根本上來(lái)說(shuō)就是找各種各樣數(shù)據(jù)的匹配關(guān)系，所以我們需要的是線上和線下的數(shù)據(jù)結(jié)合，做出適合的營(yíng)銷(xiāo)的手段。
通過(guò)數(shù)據(jù)分析，我們可以針對(duì)對(duì)于不同客戶(hù)，究竟是給到店體驗(yàn)，還是5元優(yōu)惠券，等等。
但是，線上線下數(shù)據(jù)關(guān)系過(guò)于復(fù)雜。舉個(gè)例子，某個(gè)人有100個(gè)特征標(biāo)簽，這個(gè)人同時(shí)可能有100個(gè)行為，需要對(duì)應(yīng)我100種措施。這最終演變成為100×100×100這種海量的匹配關(guān)系。那么你如何做精準(zhǔn)的匹配？
比較好的方式，需要有一些自動(dòng)化、人工智能的措施去篩選調(diào)優(yōu)。這樣的方案值得探索，有第一家用這種方式獲取提升的公司，就會(huì)有第二家跟進(jìn)，逐漸會(huì)成為行業(yè)的標(biāo)配。我覺(jué)得這個(gè)市場(chǎng)會(huì)成熟很快。
人類(lèi)科學(xué)的根基，正是對(duì)科學(xué)規(guī)律的尊重和信任。商業(yè)世界同樣如此。尋找規(guī)律，讓變幻莫測(cè)的企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)突然有了可遵循的“解題思路”。
值得慶幸的是，商業(yè)規(guī)律背后是人的行為規(guī)律，而人的行為規(guī)律可以通過(guò)數(shù)據(jù)分析來(lái)分解和探查。
數(shù)據(jù)分析，從表面上看是讓企業(yè)使用工具和技巧獲得更好的經(jīng)營(yíng)效果，但從深層來(lái)看，這更是對(duì)人的洞察。據(jù)此，它值得被我們期待。
注：部分文章圖片來(lái)自《產(chǎn)品經(jīng)理數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)手冊(cè)》，諸葛io 產(chǎn)品 SVP 于曉松 著，手冊(cè)全文下載可點(diǎn)擊這里。
雷峰網(wǎng)原創(chuàng)文章，未經(jīng)授權(quán)禁止轉(zhuǎn)載。詳情見(jiàn)轉(zhuǎn)載須知。
