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| 本文作者： 史中 | 2016-10-24 09:36 |
你知道嗎？評(píng)價(jià)一個(gè)人是不是 NB，有一個(gè)獨(dú)特但是客觀的方法，就是利用一個(gè)人的微博數(shù)據(jù)來計(jì)算。
一個(gè)人的微博資料，關(guān)注人的級(jí)別，他的訪問設(shè)備，被關(guān)注人的身份，綜合起來，就是一個(gè)人的身份參數(shù)。這些參數(shù)和一個(gè)人的消費(fèi)能力和品味都息息相關(guān)，并且和此人在現(xiàn)實(shí)生活中的社會(huì)地位高度匹配。
這就是數(shù)據(jù)的力量。
而這套微博數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)，正是孔淼在創(chuàng)新工場(chǎng)時(shí)，開發(fā)出的一項(xiàng)功能。在當(dāng)時(shí)公司內(nèi)部的“身份測(cè)試”中，這套模型百發(fā)百中屢試不爽。
孔淼信仰數(shù)據(jù)的力量，這也是他建立諸葛IO的重要原因之一。
【孔淼，諸葛IO 創(chuàng)始人】
對(duì)于一款 App 來說，最重要的就是“討人喜歡”。
攻城獅耗盡心力開發(fā)出了某一項(xiàng)功能，發(fā)現(xiàn)點(diǎn)擊這項(xiàng)功能的用戶，都是剛剛注冊(cè)的新用戶，這說明什么？說明凡是用過這個(gè)功能的用戶，都不愿意再點(diǎn)進(jìn)來。簡(jiǎn)單說來，這個(gè)新功能就是廢品。
同樣，在頁(yè)面布局上，某個(gè)按鈕被用戶點(diǎn)擊一次之后，就再也沒有興趣進(jìn)來。這說明你的頁(yè)面布局有問題。相反如果一個(gè)功能，都是用戶第二次或者第三次來使用，說明這個(gè)功能的“回頭客”還是蠻多的。
所有支撐企業(yè)改進(jìn)自己 App 服務(wù)的，都是實(shí)打?qū)嵉臄?shù)據(jù)。
講真，獲得單一的數(shù)據(jù)本身并非難事，難的是，如何把多個(gè)數(shù)據(jù)之間的關(guān)系計(jì)算出來。大家都知道，不同的優(yōu)惠政策，會(huì)印象用戶的付費(fèi)意愿。但是，究竟給多大的優(yōu)惠粒度，可以得到多少“鐵粉”；把活動(dòng)的入口，放在一級(jí)菜單還是二級(jí)菜單能夠增加用戶的“留存度”；什么樣的廣告渠道，可以帶來最忠實(shí)的客戶。所有這一切的答案，都不是憑直覺可以得來的。
篤信自己直覺的 CEO，無外乎巫婆神漢。
【用地球上的人來比喻一個(gè)產(chǎn)品的用戶生命周期/圖片來自諸葛IO】
當(dāng)然很多人已經(jīng)意識(shí)到數(shù)據(jù)的重要性。但是數(shù)據(jù)本身是浩如煙海的，怎樣找到“刀刃數(shù)據(jù)”，才是人們關(guān)心的?？醉蹈嬖V雷鋒網(wǎng)：
傳統(tǒng)的企業(yè)數(shù)據(jù)分析，一般會(huì)采用以下幾個(gè)數(shù)據(jù)：訂單量、BAU（日活躍用戶量）、UV（獨(dú)立訪客數(shù)）、PV（點(diǎn)擊量）、留存率等等。
但是這些數(shù)據(jù)很難給人以具體的行為指導(dǎo)。用戶看著這些數(shù)據(jù)，卻找不到數(shù)據(jù)量上升或下降的原因，只能干著急。
孔淼說，諸葛 IO 想要提供的，是細(xì)粒度的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)包括但不限于：用戶的來源、用戶使用的設(shè)備、用戶的每一步點(diǎn)擊詳情、用戶的瀏覽路徑、用戶的重復(fù)付費(fèi)情況、文章的閱讀量、文章的熱度等等等等，以及這些數(shù)據(jù)經(jīng)過復(fù)雜計(jì)算之后呈現(xiàn)的規(guī)律。
他相信，這些數(shù)據(jù)甚至可以指導(dǎo)產(chǎn)品、市場(chǎng)、營(yíng)銷、技術(shù)等不同部門的工作改進(jìn)。
在產(chǎn)品研發(fā)中，有一個(gè) GodenPass（黃金路徑）的概念。就是在產(chǎn)品設(shè)計(jì)者的假想中，用戶應(yīng)該按照什么順序，先注意到什么，后點(diǎn)擊什么，這一套完整的路徑。但是在實(shí)際使用中，用戶往往會(huì)跑偏。經(jīng)常被一些“無關(guān)緊要”的東西分散注意力。這個(gè)時(shí)候，就需要對(duì)“產(chǎn)品在用戶手中究竟發(fā)生了什么”有一個(gè)完整的把控。
【用戶往往不會(huì)按照產(chǎn)品設(shè)計(jì)者的意圖去行事】
這就是孔淼所謂的“把黑盒分析變成白盒分析”。因?yàn)樵趥鹘y(tǒng)的數(shù)據(jù)分析服務(wù)中，很多因素都被雜糅在一起，形成了一個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)果，你根本無法分辨究竟是哪一個(gè)數(shù)據(jù)變化引起了最終的結(jié)果。成為“白盒”之后，企業(yè)可以站在上帝視角，清楚地看到用戶手里的 App 中究竟在發(fā)生什么。
這就像為你打開了一扇門，當(dāng)你看到嶄新的世界之后，就再也回不去了。
他說。
諸葛IO對(duì)數(shù)據(jù)的分析，大概分為如下的階段，在 App 或服務(wù)的代碼中“埋點(diǎn)”，即個(gè)人用戶每進(jìn)行一個(gè)操作，都會(huì)被探測(cè)到。雖然埋點(diǎn)至關(guān)重要，但是技術(shù)上并不難?？醉到榻B，對(duì)于一個(gè)客戶，需要半天時(shí)間梳理埋點(diǎn)方案，加上客戶利用半天時(shí)間實(shí)施，基本一兩天就可以搞定。
這一個(gè)過程，很多都基于經(jīng)驗(yàn)和積累。因?yàn)椴煌袠I(yè)需要探測(cè)的數(shù)據(jù)會(huì)有很大區(qū)別，而一旦積累足夠行業(yè)和案例的埋點(diǎn)方案之后，一切都變得更加簡(jiǎn)單了，只需要在模板上不斷修改進(jìn)化。
【不同行為動(dòng)作的精確統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)/圖片由諸葛IO提供】
真正的難點(diǎn)在于，如何對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，進(jìn)而可以預(yù)測(cè)未來。
我們可以來想象一下。
針對(duì)一個(gè)動(dòng)作點(diǎn)，需要記錄它的時(shí)間、設(shè)備、來源參數(shù)，而一個(gè)服務(wù)中，往往有諸多的動(dòng)作點(diǎn)，包括點(diǎn)擊ABCD按鈕，選擇ABCD服務(wù)，作為數(shù)據(jù)記錄者，還必須存儲(chǔ)這些動(dòng)作發(fā)生的前后順序、時(shí)間跨度等細(xì)節(jié)信息。
這些數(shù)據(jù)，可以精準(zhǔn)地還原一個(gè)用戶究竟是如何使用這個(gè) App 的。但如果想要得出規(guī)律，需要對(duì)這些“全量數(shù)據(jù)”進(jìn)行“交叉計(jì)算”。這個(gè)計(jì)算的復(fù)雜度，是隨著數(shù)據(jù)量增長(zhǎng)而呈指數(shù)級(jí)別增長(zhǎng)的。
任意兩組數(shù)據(jù)之間關(guān)系的計(jì)算，都需要巨大的計(jì)算量，何況我們還允許任意維度進(jìn)行組合計(jì)算，還需要實(shí)時(shí)給出計(jì)算結(jié)果。如果一根筋地進(jìn)行計(jì)算，往往會(huì)超過我們服務(wù)器的計(jì)算瓶頸。算法做不到的時(shí)候，我們就要換一套算法。
簡(jiǎn)單來說，以前的計(jì)算就好像是一個(gè)單項(xiàng)式，但如果我把這個(gè)單項(xiàng)式拆成很多多項(xiàng)式，利用分布式計(jì)算，就使得計(jì)算成為了可能。
孔淼說。
如何改進(jìn)算法，正是孔淼和團(tuán)隊(duì)的長(zhǎng)項(xiàng)所在。而對(duì)于算法的改進(jìn)，還有一項(xiàng)重要的內(nèi)容。
鑒于運(yùn)算量的巨大，我們采取了一個(gè)辦法，那就是把常見的分析模型做成預(yù)計(jì)算的模塊，提前計(jì)算出結(jié)果。這樣當(dāng)客戶想要進(jìn)行計(jì)算的時(shí)候，在后臺(tái)我們需要做的就是把預(yù)計(jì)算的結(jié)果進(jìn)行加工，這會(huì)節(jié)省大量的時(shí)間和算力。
他說。“這需要對(duì)用戶的業(yè)務(wù)有充分的理解，需要經(jīng)驗(yàn)的積累?！?/p>
據(jù)此可以得出有用的結(jié)論，例如：
在滴滴打車中，搶了紅包，但是并沒有消費(fèi)的人，是屬于哪一種人群？
搶了五塊紅包，并且后續(xù)打車十次以上的人，有哪些特點(diǎn)？
在“在行”中，頻繁瀏覽，但就是不約見專家的人，有怎樣的心態(tài)？
在“分答”中，由王思聰推薦過來的，并且完成一次偷聽的用戶，是怎樣類型的人？
根據(jù)不同的條件所限定的模型，可以篩選出某些特定行為和高付費(fèi)、高留存之間的關(guān)系。根據(jù)這個(gè)規(guī)律，服務(wù)商就可以針對(duì)接下來符合這一條件的用戶“重點(diǎn)照顧”，從而提高整體的運(yùn)營(yíng)和盈利狀況。
在數(shù)據(jù)分析中，一個(gè)重要的玩法就是“漏斗分析”。這是一個(gè)很形象的比喻。
如果你是一個(gè)電商的老板，恰好你又有“超能力”可以看到用戶的屏幕，你會(huì)看到用戶使用你的 App 搜索產(chǎn)品，然后仔細(xì)挑選比對(duì)，然后加入購(gòu)物車，然后把手放到付款的按鈕上。。。
用戶每進(jìn)一步，你都會(huì)暗自較好，期待他能向付款的環(huán)節(jié)順利地“進(jìn)發(fā)”。你最害怕的是，用戶進(jìn)行到某一部的時(shí)候，突然產(chǎn)生了猶豫和困惑，經(jīng)過一段時(shí)間的思考，直接點(diǎn)擊了取消。你在屏幕后面頓足捶胸，發(fā)誓要找到原因改進(jìn)這個(gè)頁(yè)面的內(nèi)容，讓用戶下一次不至于“半途而廢”。
而漏斗分析所做的，恰恰就是把這些流程疊加起來，然后分別計(jì)算隨著流程的進(jìn)展，每一步流失掉多少用戶。當(dāng)你看到在“X”步驟時(shí)，通過的人數(shù)驟然減少，你就可以肯定，問題一定出在這個(gè)步驟上。
【漏斗模型示意圖】
孔淼把漏斗分析主要分成兩類：
步驟式：是一個(gè)連貫的一二三四步驟，例如美圖秀秀，拍照，點(diǎn)擊濾鏡修圖，分享。用戶在哪一步流失最多，利用漏洞分析顯而易見。
狀態(tài)式：是一個(gè)并不連貫的步驟，但是在邏輯上卻前后相關(guān)。例如你在 App 上去挑一款旅游產(chǎn)品。你可能會(huì)先選擇看看攻略，然后關(guān)閉了 App；過幾天之后，你又進(jìn)入 App，挑選了旅游產(chǎn)品，但是并沒有下單；幾天之后，你又進(jìn)入了 App，最終下單購(gòu)買了一款自由行。
【漏斗模型之下，轉(zhuǎn)化率和流失率統(tǒng)計(jì)/圖片由諸葛IO提供】
通過數(shù)據(jù)分析，用戶都可以判斷，究竟是哪一步顧客的“棄買”率最高，從而拼命去研究這一步究竟出了什么問題。
以美圖 App 為例，如果用戶在選擇濾鏡這一步放棄比例最高，那么很有可能是你的濾鏡不夠吸引人，或者甚至是你的某些濾鏡隱藏得太深，根本沒有被用戶發(fā)現(xiàn)。
以壁紙 App 為例，如果用戶在搜索了“藍(lán)瘦香菇”之后放棄的比例很高，那么很可能是因?yàn)槟愕谋诩埧崂锔緵]有好看的“藍(lán)瘦香菇”，需要趕緊“備貨”。
以優(yōu)信二手車為例，如果分析發(fā)現(xiàn)某地的用戶搜索“特斯拉”比例一直非常高，那么根據(jù)數(shù)據(jù)就要相應(yīng)提高這個(gè)地區(qū)特斯拉的備貨量。
至此，那些冰冷的數(shù)據(jù)才轉(zhuǎn)化成熱氣騰騰的利潤(rùn)。
孔淼舉了兩個(gè)讓他印象深刻的例子：
暴走漫畫 App 在改版之前，首頁(yè)顯示的是”“暴漫”“趣圖”等內(nèi)容分類。在利用諸葛IO進(jìn)行分析之后，發(fā)現(xiàn)用戶往往會(huì)試探性地點(diǎn)擊一個(gè)分類名，但如果在這個(gè)分類下沒有找到自己感興趣的內(nèi)容，退出的概率很高（并不像王尼瑪期待的那樣，退回上級(jí)菜單重新選擇類目。）于是，暴漫團(tuán)隊(duì)對(duì) App 進(jìn)行了改進(jìn)，在首頁(yè)以瀑布流的形式顯示用戶可能會(huì)喜歡的內(nèi)容。這樣，用戶在下拉的過程中，一旦發(fā)現(xiàn)了自己喜歡的內(nèi)容，就會(huì)對(duì) App“刮目相看”，好感度大大增加。實(shí)際上，通過這一項(xiàng)改進(jìn)，暴走漫畫的留存率提高了驚人的 68%。
分答，一款“刷屏”的爆款線上知識(shí)共享平臺(tái)。很多人不知道，它是從“在行”誕生出來的（在行：一款線上預(yù)約行家線下約見的知識(shí)共享平臺(tái)）。通過諸葛io的轉(zhuǎn)化漏斗，在行團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，想提升行家和用戶之間知識(shí)分享的成功率，是否還有另一種模式可以并行。于是，基于諸葛io數(shù)據(jù)分析平臺(tái)在行團(tuán)隊(duì)開始做些嘗試，篩選了樣本用戶并構(gòu)建了參與度模型，灰度開放了“吱”的功能，最后通過數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，模式可行，在數(shù)據(jù)的支撐下， 以一天兩個(gè)H5版本的速度迭代，最終獨(dú)立推出了分答APP，引爆了整個(gè)市場(chǎng)。
【改版之后，暴走漫畫首頁(yè)呈現(xiàn)瀑布流】
數(shù)據(jù)的核心，實(shí)際上是背后的每一個(gè)用戶，每一個(gè)人。對(duì)用戶數(shù)據(jù)的分析，可以勾勒出每個(gè)人在互聯(lián)網(wǎng)世界里的形象。對(duì)每一個(gè)人所思所想的量化計(jì)算，又成為我們認(rèn)識(shí)世界的另一個(gè)維度。
孔淼把一個(gè)個(gè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的用戶流比作木桶中的水。
之前的中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)處在爆發(fā)增長(zhǎng)階段，因?yàn)榻?jīng)濟(jì)形勢(shì)一直在上行。這些產(chǎn)品只需野蠻生長(zhǎng)，不用關(guān)心數(shù)據(jù)分析的細(xì)節(jié)。這個(gè)木桶有漏洞，但是周圍有充足的水源。這個(gè)時(shí)候理性的抉擇很可能是優(yōu)先用周圍的水源來補(bǔ)充水桶。但是現(xiàn)在經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)，水源稀少，流量越來越貴，漏洞的危害就凸顯出來。例如某個(gè)旅游產(chǎn)品，現(xiàn)在平均獲客成本達(dá)到了3000元/人。這個(gè)巨大的成本，看來已經(jīng)超越了做數(shù)據(jù)分析的成本。
這也是他看好未來數(shù)據(jù)分析市場(chǎng)的原因。
直覺是一種蠻荒，數(shù)據(jù)是一種秩序。
當(dāng)這個(gè)世界告別蠻荒，秩序的力量便開始凸顯。
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