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案例|猎上网:如何以2-3人支持上百人的数据分析需求

 雷小雷of8bdxx6 2016-11-30

在这个效率优先的时代,一件事情80%的结果往往取决于20%的原因,如果你能把握住这20%的制胜因素,便能从激烈的竞争中脱颖而出,取胜于人,看猎上网的如何用数据驱动业务增长,让团队实现精益化运营。

猎上网为何如此受到资本的青睐?9月1日,猎上网正式对外宣布已经获得两亿元C轮融资,投资方为新加坡大华创业投资管理公司,IDG等跟投。此前,猎上网曾先后获得来自红杉、IDG、华创等知名投资机构的A轮以及B轮数千万美元的融资。


猎上网是一家服务猎头的平台公司,猎头的效率低是因为耗费在人、时间、行业等各种因素的匹配上,而猎上网在匹配环节加入了数据辅助,让专业的人做专业的事。


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庞大业务团队需要全面的数据分析支持


相比于同类公司,猎上网对数据分析更加重视,其中非常大的原因来自于猎上的创始人辛小蝶,在创办猎上之前,辛小蝶在传统行业已经从业了十多年,她深刻明白猎上要做一个轻量级的平台公司,数据驱动业务必不可少,“不拍脑袋做事情,是我们创始人做事情的原则。”潘佳鸣认为。2015年潘佳鸣加入猎上网的时候,猎上网特别吸引他的一点,也是创始人非常重视数据。


跟淘宝商品交易类似,猎上网其实提供的是供应双方在平台上的人才交易,如何打开交易,如何清楚地看到全盘,都需要进行缜密的数据分析。


短小精悍的数据分析团队


潘佳鸣进入猎上后,就着手开始搭建整个数据部门,支撑内部运营和销售拓展,以及各个转化漏斗的调优情况,相当于搭建另一个淘宝数据。数据部门十人左右的团队,需要支持全公司200多人的数据需求,尤其是在整个团队架构中,其他人更偏重后端,只有两三人偏重前端,主要处理业务需求,相当于两三人支持来自市场部、运营部、产品部等200多名同事的需求。



GrowingIO数据分析工具-漏斗


比如,对于市场营销,数据分析部门要辅助做数据化的引流,清楚线上、线下、SEO 等所有的渠道引流的投入转化率,用数据来判断市场费用如何摊,让市场推广的人员和经费都有的放矢;同时还要协助运营、销售人员的 KPI 等效能管理,整合信息安全的内控和外控等。


最为重要的,是对快速迭代中的产品研发进行支持,第一时间了解用户是不是能接受猎上开发的功能,是不是能够触达其痛点,产品设计的各个功能转化漏斗是否有效。


按照 eBay 等大公司的做法,如果想要实现这些业务需求,首先要通过埋点收集用户数据,但是这种方式“这在创业公司显然是不允许的”,传统埋点周期长、易出错,不能及时反馈用户在产品内遇到的问题,会大大拖慢项目的进度 。考虑再三,潘选择了数据分析公司 GrowingIO合作,首要的原因就是,不再需要埋点即可收集全量、实时的用户行为数据,把传统的工程师埋点动作换成一个轻量级的圈选动作即可。


除了不再需要埋点,潘认为GrowingIO 最大的价值在于满足了猎上 T 0数据需求,大大缩短了数据回溯时间,以小时、以分钟级别出数,为产品研发人员提供及时的决策支持。传统的数据分析只能今天看昨天,或者这个月看上个月,而数据延迟对于实时的产品或市场决策往往已无太多意义。

 

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全量实时数据,实现精益运营


猎上会推出一些针对猎头的线上专场运营,通过GrowingIO实时功能随时紧盯,清楚了解从波峰到波谷的全量用户行为数据。而在此之前,一场线上活动什么时候应该上下架,转化了多少用户,什么样的活动是用户喜欢的,更多靠经验和直觉。



GrowingIO数据分析工具——实时


对活动数据了如指掌之后,猎上开始了精益化的运营。现在,他们从之前天天都有专场,减少到一周两三个,只留下精品、高转化的专场。慢慢地,猎上把整个专场运营的效果、衡量的指标和体系搭建了起来。

 

之前猎上更偏重对量的监控,主要关注每个渠道来多少人、每次活动有多少人参加,但是对转化没有细致的监控。


现在猎上市场部利用 GrowingIO 监控 SEM、线上线下渠道、微信、QQ 等各种渠道投入产出比。一个项目来了多少人,实际上最后有多少人完成了注册,注册之后有多少人留存下来,他们已经把整个从开始到最后的留存的过程都监控下来了,“而后针对渠道转化的高低,做不同的调优。”猎上产品经理耀宇说。 



GrowingIO数据分析工具——留存


猎上网利用平台大数据研发了针对猎头、职位和人才三者的智能匹配算法,其中使用最频繁的是在猎头端。猎头可以通过智能匹配查看自己人才库的简历适合的职位或是正在操作职位相匹配的人才简历。他们监控这个功能在不同场景下的使用量和转化率。究竟是简历匹配职位,还是职位匹配简历转化更高,通过GrowingIO,猎上可以很详细地跟踪到每个页面每个功能的漏斗转化,由此,产品可以把研发资源投入到转化率更高的产品上。

 

作为一个部门负责人,潘佳鸣认为找到一个合适的数据分析工具的意义在于,创业公司的节奏要快,产品研发小步快跑。但如果解决不了埋点问题,那么数据往往一两周后才能拿到,非常滞后。那么基于产品转化漏斗,整个流量图,热度图等等一系列的相关的布局,也没法用数据支撑的,不知道数据,决策还是只能靠拍脑袋。而GrowingIO的无埋点即可全量、实时采集数据的技术,令上述问题迎刃而解。



GrowingIO数据分析工具——
热图


“对很多创业公司,是根本没有资源搭 BI系统的,只可能出一个 Excel 或者是出一份报表,但是往往对于这样的公司来说,更加需要精细化运营工具的支持。像GrowingIO这样的公司,可以帮我们解决数据呈现问题,实时看到数据,并且降低门槛、让用户有逻辑性有条理快速地视觉化看数据,并且远远不只是看一些UV \ PV 表面浅层跟流量的数据,这就是GrowingIO给我们带来的价值。”潘佳鸣认为。

                        

想要把握住这20%的制胜因素

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