|
诸葛君说：互联网人口红利的天花板让整个市场进入存量竞争阶段。如何实现快速高效获客，保持与用户互动使其留存，各环节的体验及转化的提升是每个行业都需要首要考虑的问题。诸葛io增长团队负责人邱千秋上周受邀出席了由吆喝科技主办的2018产品运营系列沙龙的活动，围绕用户行为分享了数据驱动增长的实战案例，快速提升你对数据的认知和数据思维能力。 本文整理自现场发言，今天整理第一、二部分——行为数据的认知变迁与应用趋势、从数据采集到管理布局。 一、行为数据的认知变迁与应用趋势对于许多产品运营从业者人员可能会浅显的认为用户行为数据分析处于“高不成低不就”的窘境。然而，这是一种十分陈旧的刻板印象，大多数人已经无法想象目前的行为数据分析已经强大到何种程度，下面我们会详细展开。 我们先来梳理下用户行为数据的认知接纳历程，这一历程被高科技营销魔法之父杰弗里·摩尔总结在他的《跨越鸿沟》一书中。 任何新技术从诞生到被市场接纳都会经历从技术狂热者的探索发现，到产品尝鲜者的大胆体验，再到早期大众的分享，最后可能受到全民追捧，在技术采用生命周期中每一个裂缝都代表了一个企业的营销力量可能失去前进势头的机会，这样一来，企业就不能顺利过渡到下一个消费群体，从而无法到达“钟形”曲线中间这个“梦想的国度”，也就更无法获得遥遥领先于其他竞争者的边际利润率，在这一跨越鸿沟的过程中，企业需要深入洞察不同角色用户的需求差异，让产品尝鲜者尽快感受到产品核心价值，更主动的分享传播（口碑传播），让早期大众获得更优质的产品体验，培养使用产品的习惯并持续贡献价值。 随着人口红利的结束，技术成本的降低，流量统计分析已无法满足企业提升留存的需求，企业不再只关心结果数据，也开始关心用户的行为过程，这是用户行为数据需求萌芽的阶段。 在企业意识到用户行为数据的重要性之后，更多的企业希望将行为数据可视化，在降低采集成本的同时，进一步探索行为数据的使用场景，以统计的思路运用数据。 基于成熟的技术采集海量数据的同时，也让很多企业趋于理性，渐渐地意识到数据的质量高于一切，因此，对数据的采集提出了更高的要求，企业希望采集到可支持跨平台打通的用户行为数据，可分析用户使用场景和动机的用户行为数据，高质量的采集行为及业务数据。 总之，企业从一开始的无数据可分析，到漫无目的的全量+海量采集，再到现在逐渐回归到数据价值，渐渐地思考如何释放出数据价值。“大数据并不是海量数据，而是能指导业务增长的数据”，这一观点已达成广泛共识，企业的数据团队将专注提升效能，实现以数据为中心的职能营销。 像滴滴打车，新美大和阿里巴巴这样的公司清楚地表明，技术算法和数据衡量会颠覆整个行业。但是，这种改变才刚刚开始，未来十年将有可能看到所有行业都受到技术和数据的影响。不能变成数据公司的公司未来都会成为长不大的“武大郎”，增长没有边界，学会运营最重要。在这个机会里面，如果你没有数据，你就是一个非常有边界化公司，如果有数据，会延伸出你想象不到的附加价值。 数据本身而言是无含义的，数据本身并没有做任何事情，除非你知道如何使用它。可以想想以下的场景：在零售领域，推荐引擎利用算法，根据顾客过去的购买记录、浏览等行为数据来精准推荐商品，在医疗领域，医生利用诊断算法和患者药物过敏史来支持疾病诊疗，为病人提供第二诊疗意见。在交通物流领域，算法分析数据，应用与零配件管理及采购系统以确保在工程故障检测之前，所需配件准备已经就绪。 以上种种，我们可以看到，技术算法降低了业务创新的壁垒，数据衡量实现了产品迭代的快速衡量和策略的验证解读，通过数据洞察和技术算法，帮助业务人员能够更快做出更明智的决策，并且降低了风险。 二、业务量化——从数据采集到管理布局数据不仅仅是一种静态的资源，更是一种动态场景的还原，数据的本质是对真实世界的客观量化。 举个例子，一个用户的状态是不断变化的，所谓动态还原就是持续跟踪用户，比如企业知道一个手机号的背后是一名大学生，殊不知几年后当企业在使用数据做二次开发时，大学生已升级成了奶爸，用户整体的行为特点和内在需求都发生了天翻地覆的变化。因此，在企业高速迭代的过程中，保持高质量的数据积累至关重要。 相应的，用户行为数据的本质就是充分还原用户动态的使用场景和体验，进而分析乃至实现增长，这也是目前挖掘数据性价比最高的方式。 优信APP首页 （图示数据为脱敏数据） 以我们的客户——优信二手车为例，通过数据的埋点和采集即可获得每一位用户360度的档案，如上图所示，我们可以看到该名叫吕影荷的用户，是哪座城市的？预约过几次？最近一次预约是哪天？预约车的价位是多少？每一次打开产品的日期以及进入产品后分别进行了哪些操作，浏览了哪款车型，以及这款车型的相关属性信息。 如此“以用户为中心”的围绕用户去关联用户在整个互联网生态中的所有行为数据，深度且完整的还原用户使用场景，才能最终实现对业务的洞察以及对用户的深度理解。 以行为触发为起点，向上关联用户，向下关联业务，这样最大限度的做到以用户为中心的数据完整性，这是我们在数据采集方面的理念及做法代表了大数据在当下的痛点和解决方案。 |
|
|
