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99696大富豪棋牌因此在10月份分别考察了国内做得

文章作者:关于我们 上传时间:2020-01-05

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作者:刘立明

来源:鸟哥笔记

企业在选择用户行为分析工具时,大都不清楚如何选择适合自己业务的用户行为分析工具。笔者自己公司之前网站分析用百度统计APP分析用友盟,公司是做电商行业的,最近公司提出要精细化运营,用数据驱动业务增长,因此在10月份分别考察了国内做得比较出色的几家公司:数极客(阿里系)、神策数据(百度系)和GrowingIO(LinkedIn系)三家公司的用户行为分析产品。

在万物互联的大数据时代,伴随着科技变革和产业变革的浪潮,有寒冬凛冽的凋亡,也有光芒四射的新生。

互联网的本质是变革,产业互联网也成为 2019 年的新趋势之一。在大数据、人工智能、区块链等新技术的加速下,中国产业互联网迎来了爆发期。产业升级痛点与机会并存,为此各行各业日益重视技术的力量,希望通过不断增长的结构化和非结构化数据源来“去链结网”整合各端产业链。事实上能否成功释放数据价值,实现产业链的高效联结和创新,也已成为产业互联网转型的成败关键所在。

如何通过数据驱动业务发展

我在选型过程中将各家公司的功能和服务对比文档进行整理,从团队背景和产品定位、数据接入方式、定量分析功能、定性分析功能、二次开发与数据应用、服务项目等六个主要方面深入对比数极客、神策、GrowingIO三大用户行为分析平台,希望能对有用户行为分析需求的企业在选择分析平台时有所帮助。

音乐+社交+游戏的巧妙融合,诞生了一款爆款音乐社交产品——音遇,上线不久,就获得了傲人的数据反馈,一跃至社交免费榜第一名和总榜第二名,还一度超越了微信、小红书、抖音和拼多多,在App Store的排名榜上“力克群雄”,成为了2018年末当之无愧的黑马之冠。

本文将以微车为例进行解读。

随着近几年移动互联网的发展,“大数据”越来越火,我将从这4个方面分享一下如何通过数据驱动业务发展。

一、 团队背景及产品定位

数极客团队:来自阿里集团淘宝网(CEO、CTO)、阿里云(首席架构师),CEO 是产品、运营、营销背景,曾联合创业并融资近千万美元,CTO和架构师是阿里大数据方面的资深技术专家。
产品定位:用户行为智能分析平台
根据数极客官网介绍,数极客是领先的第三代互联网数据分析平台,基于AARRR用户生命周期管理模型提供全程解决方案产品,采用多维细分、同期群分析、漏斗分析、对比分析等超过十种数据分析方法为互联网经营者提供获客、活跃、留存、转化、用户行为等分析数据,提供全面开放的数据API,支持所有行业互联网平台在营销、运营、A/B测试等环节实时应用,通过精准数据分析提升营销、产品、运营的转化率,使企业经营更科学、更智能。
神策团队:百度大数据部日志分析(CEO、CTO等4人),4人均是技术背景,CEO是百度大数据技术经理。
神策定位:灵活自定义的多维数据分析产品

神策分析(Sensors Analytics),是神策数据推出的用户行为分析产品,提供私有化部署和SaaS两种部署方式、实现基础数据采集与建模,并可作为 PaaS 平台支持二次开发;神策分析,主要针对营销渠道效果评估、精细化运营改进、产品功能及用户体验优化、辅助管理层决策等典型业务场景。
GrowingIO团队:是个明星创业团队,CEO是LinkedIN商业分析部总监,对企业数据分析系统的实现有丰富的经验。
GrowingIO定位:新一点无埋点用户行为数据分析产品

GrowingIO 是基于用户行为的新一代数据分析产品,无需埋点即可采集全量、实时的用户行为数据,数据分析更精细,帮助管理者、产品经理、市场运营、数据分析师、增长黑客等提升转化率、优化网站 / APP,实现用户快速增长和变现。
团队综合实力评分:GrowingIO > 数极客 > 神策数据

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微车是一站式车主服务平台,在服务了 1 亿多车主用户后新的产业共振开始出现。其利用强大的技术实力及大数据优势,帮助地方性加油站解决了移动支付、市场营销、会员管理等一系列问题,用互联网手段进行赋能,让传统加油站的产业升级变得更简单有效。如今,微车已成为第一智慧车主服务平台,成为 1.3 亿车主共同选择的服务平台。在 2018 年 4 月,微车完成 C1 轮融资,投后估值超 2 亿美元。为加快数据价值的挖掘与释放,微车在数据驱动的道路上,与神策数据合作,力求数据驱动价值最大化助力企业全方位升级,现已实现诸多价值。一、构建高效数据分析体系,人人都是数据分析师

01 数据化管理;

二、数据处理(接入数据与导出)

用户行为数据的接入一般都采用埋点的方式,数据埋点是指网站、APP在添加了统计监控代码后,通过特定的方式将需要采集的行为指标和业务指标通过SDK传到分析平台上进行分析的过程。
一般会针对不同的业务场景和数据采集需求采用不同的数据采集方式,目前主流的埋点方式有代码埋点,可视化埋点、全埋点和后端埋点,我们看一下在数据接入方面的对比:
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后端数据接入:前端埋码主要采集的是行为数据,后端埋码主要采集的是业务数据,根据场景不同来实现,比如说你想看的就是行为数据,这些数据很多时候不会存在数据表中,只能通过前端埋码来实现。
导入历史数据:数极客和神策数据均支持,导入历史数据可以激活过往数据,挖掘潜在价值。但神策支持历史数据一次性导入,数极客除了用户行为分析之外,还有商业智能BI产品,通过BI不但可以一次性导入,有更新时也会自动更新。 GrowingIO不支持导入历史数据。
广告UTM支持:UTM参数是一种URL尾部不影响URL跳转用来标记流量的一种参数。可以通过在网址上添加UTM参数来统计来自不同推广媒介在我们产品上的留存和转化;可添加到网页上的UTM参数共5个:utm_source,utm_campaign, utm_medium,utm_content,utm_term 每个参数都需要匹配一个值,该功能三家产品都支持。
来源渠道管理:通过渠道管理,可以对渠道进行追踪,数极客和GrowingIO均提供直接访问和常见搜索引擎渠道识别,此类渠道无需人工添加,神策暂不支持该功能。
iOS渠道统计:通过调用trackinstallation在iOS APP中集成并初始化后,当APP启动就可以通过调用trackinstallation将设备中的渠道属性写入到属性中,目前数极客和神策数据支持该功能。
混合开发APP接入:对于混合开发的APP数据计入,数极客和神策数据支持接入,有比较成熟的框架,GrowingIO暂时处于测试阶段。
无埋点采集:全埋点实际上是对前端所有的用户行为数据全部采集,不需要技术支持,产品运营同学数据分析时只需要按需可视化提取就可以进行多维度交叉分析,数极客和GrowingIO均支持,神策暂不支持。
可视化埋点:在添加了SDK的页面,产品、运营、营销的同学在页面上直接点选所见即所得采集想要分析的指标,可视化埋点不需要技术支持,是采集相对简单的指标的一种高效埋点方式,数极客和GrowingIO的方案比较成熟,也可以试用体验。
代码埋点:是指将采集的代码部在用户触发行为的代码位置,当用户有行为触发时,记录用户触发行为和行为产生的业务指标。例如,通过代码采集用户触发提交订单行为时,提交订单人数次数,提交订单的金额,订单号,支付方式等指标。
埋点管理 : 对于数据指标体较复杂的产品,不同类型的埋点指标较多,如何能高效的管理埋点,避免漏埋误埋就很重要了。数极客GrowingIO的埋点管理支持搜索、编辑、删除等管理操作。
事件导入时效性:把用户的行为抽象成事件,当用户触发事件后会向平台发数据,发数据的时效性在网速正常的情况系,神策和数极客都是1分钟内,GrowingIO是1小时,在大数据分析时代,数据分析的实时性是选择分析平台时比较重要的一个方面。
导出数据文件:在数据导出方面数极客支持的格式最多(CSV,Excel,TXT,SQL,JSON,XML)能满足各种数据导出分析的需求。神策和GrowingIO目前只是简单的格式导出。
数据处理评分: 数极客 >神策数据 > GrowingIO

图1 音遇在App Store排名

科学、高效、便捷、易用、灵活的多维数据分析工具,足以改变企业的数据分析流程与文化。微车一直以来非常重视数据分析的价值,但受限于固有繁琐的流程,很难让数据分析人人化。

02 从0到1搭建数据运营体系;

三、定量分析功能

目前截止到2018年1月份,神策、数极客GrowingIO均可以支持的功能: 指标四则运算、用户流向分析、用户流向分析、基础漏斗分析、用户属性分析、用户行为序列。我们通过通过以下的对比表详细看下:
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高级细分漏斗:在创建了自定义漏斗后,可以支持按照用户属性、会话属性、自定义属性、用户分群对漏斗进行横向解构,找到影响漏斗转化的核心因素,从而提升转化率。
指标四则运算:数极客可以对的默认事件、自定义事件、可视化埋点事件的指标通过四则运算全面盘活,可以根据业务需求创建适用更多分析场景的绝对指标和相对指标。
事件分析:在用户行为分析中,一般都把行为抽象为事件,神策和数极客支持代码埋点能通过灵活的多维事件交叉分析推广营销、运营、产品方面的行为指标和业务指标。
细分漏斗对比:在业务模型中,漏斗通过横向解构可以将业务流程拆解为更细的流程从而发现流程中转化的漏点,细分漏斗其实是一种横向结构,通过用户属性维度将漏斗进行拆解,例如拆解所属城市,可以看到每个城市的转化情况,从而找到漏斗的在所属城市的漏点。细分漏斗功能三家都支持,但神策和GrowingIO仅支持维度值的两两对比,数极客在这块没有维度值的限制。
高级漏斗分析:高级漏斗功能能看到漏斗每一步的流入和流失细节,该功能暂时只有数极客支持。
用户流向分析:用户流向分析也就叫传统路径分析,可以分析用户从进入产品后整体的流动情况,用来分析优化产品体验流程,该功能三家都支持。
智能路径分析:智能路径用来分析用户到达目标路径所有的路径组合中关键的路径,通过对关键路径创建漏斗,分析优化关键路径的分析方法。神策暂不支持,其他两家支持。
表单分析:互联网产品中表单随处可见,但要优化表单的填写体验,就需要从字段层面分析用户的填写行为,该功能是数极客平台的特色功能,能从表单转化率,表单放弃率,填写时间,重填率等指标分析表单的体验,帮助我们优化表单的体验,从而提升表单的转化率。
用户构成分析:数极客和GrowingIO都支持用户构成分析,神策数据暂时不支持该功能。
活跃分析:数极客的留存可以创建所有事件的日活、周活、月活,同时还可以按照不同维度进行拆分。
留存分析:数极客的留存可以创建所有事件行为的日留存、周留存、月留存,同时还可以按照不同维度进行拆分。
魔法数字:魔法数字是通过数据分析可以找到影响产品指标的关键行为指标,比如Facebook发现当用户关注用户数超过5个后次日留存会大幅提升。该功能是GrowingIO独家的特色功能。
事件分布分析:将用户行为抽象成事件后,通过事件分布分析可以看到行为触发人数按照不同时间粒度的分析,未产品优化决策提供支持。该功能数极客和神策均支持,GrowingIO暂不支持。
页面与页面组分析:对于PC和APP端可以按照页面、页面组、指定页面对所有的页面进行分析。数极客的页面组基本上可以满足所有场景页面组分析需求,支持头匹配、未匹配,包含、正则表达等多种规则创建页面组。
错误分析:当用户访问我们的产品时,如果有请求错误,请求超时,数极客的错误分析可以分析出错页面,错误详情、错误时间等指标,帮助技术同事第一时间掌握产品性能体验访问的问题,帮助从细节方面提高产品的转化率。该功能也是数极客的特色功能。
用户分群:第三代用户分群通过用户属性、时间属性、行为属性精细定位用户分群,通过精细定位的用户分群,可以进行精细化运营,精准营销等用户运营策略。
分群用户画像:在我们通过分群工具筛选出来用户,
用户属性分析:添加采集数据的SDK后,分析平台可以默认采集到用户属性、会话属性、渠道属性、推广属性等,三平台均支持用户自定义上传用户属性。根据用户属性可以对所有的业务指标和行为指标进行多维度的细分。是所有细分功能的基础。
用户行为序列:用户行为分析平台可以查看所有用户行为序列,了解用户的
流失分析:通过用户行为模型预测用户流失,搭建用户流失模型,该功能暂时只有神策可以支持。
行为预测:基于用户行为历史数据预测用户行为趋势,该功能暂时只有神策数据可以支持。
跨屏分析:用户用户id可以在多个设备打通分析,该功能只有数极客可以实现。
智能路径分析:智能转化路径分析,根据所选择的目标事件,自动分析完成目标事件所经过的路径组合,使用好智能路径可以简化转化漏斗设置,提高分析效率。
表单分析:从用户进入表单页面起,就产生了微漏斗,从进入总人数到最终完成并成功提交表单人数,这个过程中,有多少人开始填写表单,填写表单用时,填写表单遇到了什么困难导致无法完成表单,都影响最终转化效果,数极客可以从字段层面对以上指标进行数据分析优化,从而提升表单的转化率。
用户分群画像分析:数极客可以对创建的用户分群进行多维度画像分析,企业可以对指定的用户群进行多维度画像分析,为运营策略优化提供数据分析支持。
事件分布分析:可以对用户触发的所有行为进行分布分析,了解用户行为偏好分析。
自定义活跃留存分析: 数极客的自定义活跃留存可以按照用户行为抽象出来的事件自定义创建各种用户留存、活跃。
定量分析工具评分: 数极客 >神策数据 > GrowingIO

高调的市场成绩,也获得了资本的青睐,在获得今日头条数千万美元天使和pre-A融资后,音遇又获得来自红杉资本和高榕资本的投资,投后估值达2亿美元。

微车在未使用神策分析之前,建立了一套埋点体系,该体系要通过 ID 记录每一个事件,因此企业要维护一个非常大的事件表,运营在实际应用中若想看具体的运营效果,需要将相关的事件 ID 在事件表中找到,再将 ID 给到技术,让技术把事件的相关数据导出来,经过一系列流程之后才能对数据进行分析。事实上,这每一个环节都极有可能出现纰漏和延期的问题,如此繁琐的流程也限制了产品和运营日常进行进一步的下钻分析,及时优化。

03 数据深度分析;

四、定性分析功能

定性分析工具作为用户行为分析系统中辅助定量分析不可获取的一部分,最大的特点是能将用户行为可视化,清晰直观的展示用户的行为数据。我们来看下三平台在定性分析模块的功能对比。
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热图分析:热图分析是通过热力图的形式直观表达用户的页面访问深度、点击、停留、滑动
的等行为,是一种定性的用户行为分析产品。常见的热图有链接点击热图、浏览热图、注意力热图、页面点击热图、分屏热图。
链接点击图:链接点击图可以直观地展示用户的点击交互情况和每个页面元素的点击量、点击占比,同时可按不同访问设备、不同时间和用户维度进行热图细分分析,从此轻松掌控用户所有点击交互分析。
浏览热图:用户在浏览网站时,鼠标移动和眼球移动有84%到88%的相关性,浏览热图是通过采集用户鼠标滑动轨迹形成的热图,滑动越多的地方颜色热度越高。
注意力热图:通过注意力热图,掌握用户停留时长较热的区域,注意力热图可以帮助我们了解用户浏览时的思考和停留的时间,比如,当用户在购物车页面的提交订单按钮停留时间较长时,产品经理可以结合订单分析功能去分析用户停留的原因,解决用户的疑虑,从而提高购买转化率。
点击热图点:击热图是根据用户的点击数量来绘制热图,被点击多的区域会更亮,反之越暗。
分屏热图:将每一屏的浏览用户数和比例直观的展现出来。因此在产品功能、页面内容的展示方面,可以根据分屏热图进行优化,提高重要信息的曝光度。
视频回放:视频回放是通过视频回放形式再现用户整个会话的每一个点击、滑动、输入等操作行为的定性分析工具,让产品运营同学能清晰了解衡量用户在app、web、H5上的交互情况,便于企业深入了解用户,优化产品体验。
小结:在定性分析功能方面,数极客的热图应该是目前市面上热图最多的一家,GrowingIO
支持连接点击图和页面点击热图。
视频回放功能是数极客的行为分析系统的一大亮点功能,虽能清晰直观回溯用户的行为,但视频暂时不能聚合,如何能解决这个问题,视频回放的功效会更大。
总体来讲定性分析方面 数极客>GrowingIO>神策

透过现象看本质,黑马诞生的背后,蕴藏着对产品的极致打磨与营销的精准把控,而这些都离不开对海量信息的深入洞察,事实上,音遇每一步的运筹帷幄和切实落地都建立在对数据价值的深入挖掘和有效分析上,将数据驱动理念贯彻在产品的优化与迭代全流程中,保证优质、趣味、流畅的用户体验是音遇的成功关键。

工欲善其事必先利其器。微车在使用神策分析后,产品、运营日常观测的数据指标,可设置为数据概览来随时查看指标情况,以此评估指标是否有异常或定期定位指标优化点,找到具体的指标相关的详细数据并进行一系列的下钻分析。

04 用户管理策略。

五、二次开发与数据应用

不同的企业对于用户行为分析有不同的需求。例如大部分企业都会考虑在引入第三方分析系统后是否支持二次开发,是否能在原有系统基础上满足一些定制化需求。
对于二次开发与扩展方面功能对比:
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指标预警:指标自动告警是对异常指标进行自动监控告警的功能,通过指标告警不仅可以随时监控注册量,注册转化率,跳出率等行为指标,成交量、成交金额这样的指标同样可以实时进行监控。目前GrowingIO不支持该功能。
自动化运营:自动化运营是基于采集的行为指标并设置运营触发机制进行自动化运营的工具。目前只有数极客支持该功能。
Push推送服务:该功能是可以基于用户行为,在APP端自定义push进行运营的工具,该功能目前三家均支持该功能。
私有化部署: 私有化部署是将整个系统部署在客户本地的一种服务模式。数极客和神策数据支持私有化部署的方式。GrowingIO暂不支持。
二次开发:数极客和神策数据均可以支持在原有系统上进行二次开发。
权限管理:能按数据平台不同业务模块不同职能部门对权限进行细分。
数极客支持按照功能、应用、数据等多个层级进行权限自定义配置,可以选择让某些用户只看某些功能,某些应用,包括只能查看某些指标。
GrowingIO支持按照功能、数据进行权限细分,同时支持对用户进行分组。提供了高度自定义的权限方式,方便用户管理用户项目内部的所有数据,以及用户。保障高度的数据安全的同时,帮助用户和用户的组织实现更好的协作。
神策:神策提供的用户管理一共可以分为三种不同的类型,分别是管理员、分析师和普通账号,同时支持对角色进行数据和功能的授权。
在权限管理方面:数极客>GrowingIO>神策数据
A/B测试:
A/B测试是三家行为分析平台数极客独有一个功能。A/B 测试是一种通过数据分析科学优化产品的方法,为同一个优化目标制定两个或多个方案(比如两个不同样式的分享button),随机选择两部分用户,让一部分用户使用 A 方案,另一部分用户使用 B 方案,统计并对比不同方案的点击率、转化率、活跃留存等指标,找到最优的产品决策方案。
产品带的痛点:
“后验”主义产品验证,如未达到预期,回滚导致开发成本高,客户流失风险高;
大部分产品经理依靠直觉去决策,但实际情况是我们想的不一定是用户想的;
听用户说什么不如看用户做什么,通过严谨的用户行为数据分析,是可靠的产品驱动方法;再厉害的PM也跑不过一半的A/B测试;
传统的开发流程,上线需要排期,开发迭代效率低,AB测试不需要发版,直接可以快速验证方案。
用科学的数据分析指导我们产品决策才是产品增长的核心
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数据应用方面评分: 数极客 > 神策数据 > GrowingIO

如今,为保证更多精力和资源投入到玩法的创新与迭代中,音遇选择神策数据作为第三方数据平台提供商,并达成了长期合作伙伴关系。对于此次选型,音遇的CTO张鹏翼有着独特的价值考量,并向笔者从数据平台建设要求与资源投入、数据资产安全性、数据分析与决策的科学性等方面分享了选型经验。如下:

举个例子,过去微车通过自研的短链系统来监测每次的活动效果,相对比较粗维度,无法进一步的分析,而现在通过神策分析可以实时看到活动数据,如浏览、点击、每一步的转化、转化后的留存、活跃及产生的价值等,期间一旦出现异常值,可及时分析问题点、调整方案,将损失最小化,也可发掘活动亮点环节,为下一次活动优化迭代提供数据佐证和经验积累。

01 数据化管理

六、服务项目

在服务项目方面,均提供产品说明文档,常见问题FAQ等。
在线客服:
神策数据:神策数据服务流程:方案咨询、需求梳理、事件设计、数据接入验证、产品使用
数极客:有问题可以随时通过数极客官方微信客服咨询,回复速度一般在3分钟内。除了正常的梳理需求、需求梳理、数极客为付费用户提供增长指标体系、数据分析现场培训、一对一服务、数据指标诊断服务、增长解决方案。
GrowingIO:提供现场产品培训,在线的数据分析、增长黑客学院。

服务项目评分: 数极客 > 神策数据 > GrowingIO

成本:快速实现数据驱动,需要成熟完备的大数据平台助攻

注:文中所有数据均为虚拟。

1、数据化管理的误区

总结

通过以上产品、服务、二次开发等多方面的对比,可以得到以下结论:

  1. 数极客用户行为分析系统更多是从营销、运营、产品三个方面基于AARRR模型对整个用户生命周期的行为数据进行分析,数据颗粒度更精细(可以按任意维度细分数据),分析模型和方法论更科学和完善,不仅仅有数据分析功能,还有自动化运营、A/B测试等应用数据进行优化的工具,有成熟的产品、运营成功经验;
  2. GrowingIO的无埋点技术让数据采集效率更高,同时有魔法数字等较新的理念,使用门槛在这三家公司中相对较高,数据的实时性和细分方面比数极客和神策稍弱一些,最大的优势是数据分析的内容丰富,公众号的内容质量很高。
  3. 神策数据是一种偏技术风格的数据驱动产品,数据分析模型相对较少,但数据导入工具较丰富,主打是以数据仓库为核心的用户行为分析工具,对于想建立数据仓库的公司来说是个不错的选择。

由于我们公司更关注数据在产品运营方面的应用,不想在技术数据接入方面投入过多的人力,同时希望通过数据分析产生实际的效果,经过仔细对比、选型之后,最终采用了数极客,目前使用2个月,数极客提供了一对一的分析师服务,用提升下单转化率作为试点,手把手的帮我们将转化率提高了近1/3,BOSS对效果也比较满意(每天新增百万级别的销售收入)。

音遇数据量的急速增长和多样化的深度数据分析需求的激增对所需的大数据平台建设提出了极高要求,要保证海量数据采集的全面性和准确性、数据分析的多端数据实时调取便捷性,同时还要保证自定义数据分析模型的下钻深度和灵活性,数据可视化展示的实时性和直观性,最后到权限管理、及时预警等功能模块的精准把控都需要投入大量资源进行构建、迭代、打磨和维护。

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① 数据多一定能驱动数据发展吗?

对此,张鹏翼表示:“从人力、时间、资金、精力等成本综合考量,与一个成熟的大数据平台合作是企业快速实现数据驱动的最优解。选型期间,我从产品、技术、服务、口碑等角度综合对比了市面上的多家厂商,发现神策数据是一个成熟完备的大数据平台,能真正助力音遇从无到有,快速地实现数据驱动的根基搭建和筑牢。”

图 1 数据概览图(图来自神策分析产品)

大家都谈大数据,我要采集很多很多的数据,但其实这一条是不成立的。

安全:数据资产的有效保障,是对用户的义务和责任

目前,微车已经改变了原有冗长的提数、对接、排期的数据分析流程,运营、产品等部门人员均建立了自己的“数据分析工作台”,微车也树立了了人人都是数据分析师的数据驱动文化。二、数据驱动价值最大化,助力企业全方位升级

数据化管理的误区

对于一款集娱乐与社交一体的产品,音遇希望给每个用户带来安全、轻松、愉快的使用体验,保障每一个用户的数据隐私是义务和责任,也是对用户的基本尊重。

微车在构建了高效的数据分析体系后,开始着手数据价值最大化的挖掘。

首先是数据质量参差不齐,比如会有刷量这种行为;

神策数据的私有化部署,为企业构建了一个封装式的强大数据中心,数据资产存储本地化,确保数据不外泄,用户隐私得到有效保障。张鹏翼介绍道,随着数据量的增加,数据安全的重要性呈指数倍增加,这也是企业选型需要长远考量的因素。

  1. 数据异常预警,业务全景掌控

其次在采集数据时,如果不够标准,不够规范化,在后面进行数据分析时,就会发现采集的数据都是垃圾数据,对业务分析根本没有实质性的作用。

科学:颗粒度足够细的数据是衡量标尺,多维下钻分析是诊断器

数据价值的一个体现就是科学地反映问题,过滤掉情感、层级、认知等因素,任何难发现或欲隐藏的问题与异常,第一时间都会在数据中体现出来。神策分析支持数据看板、指标预警、邮件提醒等一系列功能。企业可通过看板、预警、邮件流水式传递有效信息,实现管理层数据透明、异常及时感知,问题发现及时优化,亮点凸显及时常规化。

第三是采数据易,用数据难。腾讯做了这么多年,有自己的一套数据分析体系和方法论。但是刚建立这套系统时,也要长时间的训练、实践、一次次迭代,最终才能达到好的效果。很多像移动、银行以及一些传统企业,他们有很多数据,但是不知道怎么用,这是个大问题。

“音遇主要强调‘以歌会友’,让用户在轻松的游戏式唱歌环境中进行娱乐和社交,而数据是我们的衡量标尺,能直观地展现产品对用户的价值。”张鹏翼介绍,“如某个新的功能点迭代,我们会通过数据考量它是否满足用户需求,如果数据是如预期增长的,很显然用户体会到了价值,如果数据不如预期,很可能用户没感受到产品功能点的核心价值,或者本身功能的核心价值就不对,不符合用户的真实需求等,这些原因也可以通过数据的深度分析甄别出来。不过,前提是采集的数据足够全面和准确,且颗粒度足够细,能支持多维下钻分析。”

比如,企业可设置每天日活的范围为 B-C,当日活低于 B 时可以自动向相关人员发送报警邮件,以便及时发现问题,如今天产品是否有闪退问题、登录是否出现故障等;当日活高于 C 时也可以向相关人员发送邮件,以便及时发现增加日活的原因、事件是什么,以便后期复制调优、常规化等。

② 数据分析团队一定会发现问题与机会吗?

事实上,数据采集的全面性和准确性是实现数据驱动的前提,音遇通过神策数据的SDK埋点,保障了数据采集的全面性和准确性,同时,神策数据还支持最小粒度的数据采集,辅助企业对个人行为数据的记录和探索,更加有助于企业了解业务现状,从而实现精细化地运营,优化产品体验,提升服务质量。

2.数据定位流量分布及走向,资源配置品效双升级

很多公司都有数据分析团队,有的认为组建一支数据分析团队就可以解决公司运营的问题,或者可以发现更多机会,其实这也很难成立。

对于社交&娱乐的创新型产品音遇来说,数据的作用尤为重要,因为一切都在探索和迭代中,因此,音遇会不断地通过挖掘数据价值,洞察问题和机会点,如音遇会根据用户反馈、用户调研、企业对产品各阶段的定位,做相应的产品迭代计划,与之相匹配的会做一些考察性指标,并根据后期迭代的相关数据监测是否达到了预期。如下为几个音遇的实践例子:

流量稀缺的今天,盘活产品已有流量成为企业不断优化的重点。通过数据整合调优也是数据价值的一个体现。微车也如此,其利用神策分析的用户行为分析功能,如事件分析、漏斗分析、留存分析、分布分析、用户路径分析等,盘点整个微车 App 的流量资源的分布情况和行为路径。举个例子,在 App 首页,运营会分析新老用户的点击和使用主要集中在哪些板块,后续这些流量的走向又是如何,最终通过跟踪分析真实的用户行为路径,进行产品板块、资源位的优化配置,最后达到资源分配最优化。现阶段,微车已经根据这些分析得出了一些结论,并根据这些结论做了一些整体板块的调整优化,有效提升产品的资源分配品质和效率。

数据化管理的误区

关键指标优化:精细化持续A/B测试,把产品打磨至极致

3.数据分析洞悉 ROI,将钱花在刀刃上

在我接触的很多公司里,数据分析团队和业务团队是割裂的。数据分析团队会提供一些数据分析结果,但仅仅是一些机械的报表分析,比如哪天数据突然增长或者下降,数据分析团队可能会从他理解的维度来分析并给出结论。但是由于独立于业务团队,缺乏对业务的了解,因此很难给出针对性的意见。

众所周知,每个产品都会有新手引导,几个简单的体验页,就像说明书一样,让用户更快地体验到产品的核心价值,帮助用户更好的留存。

随着市场饱和度上升,高居不下的获客成本让企业不断遭遇新的“天花板”,甚至陷入“纳不起”新客的窘境,而花费极高的市场投入,效果却难以量化管理。对于任何一个企业来说,若不知道具体的投放效果,无疑等于蒙着眼睛烧钱。

举个例子,在我们产品推广初期,我把数据分析团队引入整个团队内部,希望他们对业务增长做出有效分析,但是我发现,如果只把数据扔给数据分析团队,分析的结果对业务并没有产生实质性的增长效果。

作为一款现象级的创新型产品,音遇非常关注用户的拉新和留存。对此,音遇比较注重“过注册漏斗”和“新手转化漏斗”,过注册漏斗主要查看的指标是过注册率(下载App后进行了电话号码注册,补充了头像信息的用户就是过注册用户),新手转化漏斗很容易理解了,就是新用户通过新手引导页到达产品首页的转化率。

举个例子,企业从各个渠道获取用户,每个用户的获客成本为 5-50 元不等,那么后续这些用户分别为企业创造了多少价值呢?是只是薅羊毛获取了 5-50 元就直接流失,还是后续在 APP 中持续活跃,为企业创造了收入,亦或是后续没流失,在 APP 中成为沉默用户,需要产品、运营手段激活他呢?这些都是企业需要考虑的,但大多数企业并没有认知或无法做到。

随后我进行调整,成立了项目组,运营团队和数据分析团队融合成一个项目组,这样后者就知道前者设计的数据指标,在实际使用过程中是什么样的。这种合作方式,最终确实还是有效果的。

音遇的产品经理通过“过注册漏斗”和“新手转化漏斗”发现用户的转化流失比较大,对此,需要做渠道投放和引导流程的调优。事实上,渠道投放的不可控因素会涉及到渠道自身的因素,而从过注册率后的新手转化流程的流失就与产品自身的相关度很大。因此,音遇发现问题后立刻使用神策数据进行了A/B测试对新手引导页进行了改版。

如今,微车通过神策分析的数据分析和用户行为分析进行量化和评估,调整了获客成本范围,摒弃了劣质渠道,聚焦性价比高的优质渠道,真正实现了“渠道管理—渠道追踪—效果分析—渠道优化”的完整闭环,让 ROI 心中有数,投放渠道有的放矢,让每一分钱花在刀刃上。

③ 分析报表,一定是最优解决方案吗?

音遇用神策数据的用户分群对用户进行了随机等量的分组,将用户划分为A/B两组,A组用户的新手引导页沿用原设计需要唱三首歌才能点击如下图的“跳过”进入产品首页,B组用户的新手引导页只需要唱一首歌就可以点击“跳过”。

4.数据分析助力个性化推送系统化,精细化运营再升级

如果是做APP的,应该每天看各种日报,每周看各种周报,但是认真思考一下,这些报表给出的结论是不是符合业务目标?

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微车为加强车主服务体验,使用神策分析的用户分群加强了个性化推送能力,升级了现有的提醒功能。

数据化管理的误区

图2 音遇的新手引导页面

微车使用神策分析后,采用用户分群发现针对违章未支付订单的用户进行推送的回单率非常高,屡次测试的结果都一样,因此微车将其系统化和自动化,一旦用户进行违章提交之后几天没有缴费,微车会通过神策分析的例行分群和推送系统一体化设置主动发一些系统通知用户缴费,这代替了人工分群进行推送,大大节省了人员和工作效率。

有时分析的维度过于单一,可能只是简单的从时间、地域、甚至版本的维度来分析。而如果我们做足够深入的分析,那些结论可能就不成立了。

音遇通过A/B测试发现,B组用户的数据有了较明显的提升。B组的IOS用户提升了15%的留存,Android用户提升了差不多10%的留存,关于影响产品留存这强调一点,如果用户没有很好的体验新手引导,用户就无法体验产品的核心价值,流失也会比较快。

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另一方面99696大富豪棋牌,数据质量对分析结果有干扰,比如数据的稳定性、准确性,都会有影响,另外还有一些无关的数据也值得警惕。

目前,音遇还在使用神策做新的A/B测试,音遇的产品经理表示:“对于打磨产品来说,A/B测试是一个极为有效的方式,因为产品的优化没有终点,需要持续地精细化打磨,神策数据的数据采集全面性和数据的实时性,给我们做A/B测试打下了良好基础,在一定用户量的积累下,我们现在可以同时分成几个组进行A/B测试,这样能刨除时间和数据显著性两个因素的影响。”

图 2 微车用户分群(图来自神策分析产品)

2、数据化管理的思路

异常预警:数据&转化全面监测,异常及时预警

5.用数据说话,是解开企业决策焦虑的密钥

我们的数据化管理主要奉行这样的思路:数据采集 - 数据分析 - 行动策略 - 快速执行。

音遇使用神策实时监测数据动态走势,一旦出现数据走势异常,可发送相关预警邮件,并进行数据问题追溯分析,及时止损。

微车从创始人到员工的数据驱动意识都极强,其特别看重神策数据的数据驱动决策的价值。如今,微车会通过详实的数据和用户行为分析,洞察用户的真实诉求,定位企业下一步的着力点和优化点。除此之外,还起到验证、试错的价值。

数据化管理的思路

前面提到过新手引导页面会设置唱歌题卡,并有两种方式进入首页,其一是用户完成了新手引导的题卡测试后进入首页,其二是用户没有完成题卡测试,选择跳过直接进入产品首页。音遇通过数据的监测发现新手引导的跳过概率突然增加,完成题卡测试的概率突然降低,导致最终过注册用户新手引导总体转化下跌。

微车一直想做个性化推荐,但做推荐系统对投入的时间、资源、精力等均有较高的要求,对于现阶段的微车来说着手推荐系统的构建是否有价值是需要谨慎评估的。为此,微车通过神策数据的用户分群,针对不同的用户进行专属内容的推荐,观察其效果和价值大小来判定现阶段的微车是否需要做个性化推荐,缓解了对决策不确定性的焦虑,以及加强了做决策的科学性。三、以新手改版为例,解读数据驱动产品迭代升级

① 数据采集

注:本文图中数据均为虚拟。

众所周知,“第一印象”极其重要,对于产品来说,欢迎页/新手引导页就是建立良好的产品第一印象的关键,其起到吸引急切体验的新用户熟悉界面,欢迎用户,帮助用户明确了解 App 的用途,激励用户使用,提高参与度和留存率的作用。因此这也是微车产品迭代的重中之重,下面以微车的新手引导页的两次迭代 A/B 测试为例,从目的、方法、数据分析、结论、后续方案建议等完整的产品测试流程为你讲解数据驱动下的产品迭代升级。

数据采集要有一个非常清晰的规划,包括基础数据统计、用户属性统计,用户来源统计、用户行为统计,还有模型数据统计。

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