数据驱动2020-12-02演讲人目录1大数据思维&数据驱动2数据驱动环节3数据驱动产品和运营决策4数据驱动产品智能5行业实践数据驱
动案例01大数据思维&数据驱动大数据思维&数据驱动大数据数据驱动目前现状ABC理想状况大数据时代的条件DE大数据思
维&数据驱动大数据大数据本质信息层次大数据大数据大数据本质消除不确定性大数据信息层次大数据0102大全非样本采集，是全量采
集，强调多重数据源，包括前端、后端、日志和数据库数据大数据的“大”强调宏观的“大”，不是一味追求数据量大：方方面面的数据0304细
时实时采集，实时同步，实时计算，实时可视化和可视化多维度数据，包括事件、角色、属性和度量各种信息大数据思维&数据驱动数据驱
动价值价值驱动决策产品改进运营优化营销分析商业决策驱动产品智能采用一定数据，通过模型自助学习，然后再通过结果反馈到产品中，产品
有了学习的功能，不断自我优化迭代。烟冲开发，数据孤岛大数据思维&数据驱动仪表盘只能看到宏观数据目前现状等待工程师跑数据等待
工程师跑数据需求多，复杂，没有成熟的大数据工具，特别是埋点、采集和计算工具流程长、效率低目前现状仪表盘只能看到宏观数据不够精准目前
现状烟冲开发，数据孤岛没有灵活模型大数据思维&数据驱动理想状况数据埋点、数据采集、数据同步、数据存储、数据计算、数据治理、
数据质量、数据可视化体系化理想状况数据埋点、数据采集、数据同步、数据存储、数据计算、数据治理、数据质量、数据可视化体系化01数据采
集能力增强大数据思维&数据驱动大数据时代的条件0302数据意识提升数据处理能力增强大数据时代的条件010203数据采集能力
增强数据处理能力增强数据意识提升0102大数据时代的条件移动互联网传感器数据采集能力增强01Hadoop大数据时代的条件02Spa
rk数据处理能力增强03Flink020301大数据时代的条件精细化运营DT时代大数据时代数据意识提升02数据驱动环节数据驱动环节
ABCD数据采集数据建模数据分析数据指标常用采集方案原则0102数据驱动环节科学采集方案数据准确性数据采集0304第三方统计工具举
例：友盟、百度第三方SDK统计优点：简单，免费缺点：采集不完整，不能实现深度分析统计不准确，和业务数据对不上云模式数据分析平台
存在安全顾虑通过业务数据库做统计缺点：优点：准确业务数据和统计分析耦合性能较差缺失必要数据字段举例：通过业务订单、用户数据统计
举例：通过debug、info信息完成数据统计01常用采集方案优点：业务数据和统计分离02web日志统计分析缺点：debug、in
fo和需要统计的数据耦合，比较随意麻烦，研发参与太多了03原则大、全、细、时可视化/全埋点优点：简单、快速缺点：只能采集交互数据
，仅适用标准化的采集，最大公约数采集，自定义采集不了兼容性太差，操作系统，版本，浏览器属于前端埋点，采集不够全面、传输时效性差、数
据可靠性无法保障A后端代码埋点，适合后端业务流程运营优化科学采集方案前端代码埋点，适合前端交互精细化运营优化代码埋点B科学采集方案
导入辅助工具数据准确性壹贰叁肆断网、高峰网络异常定义口径不同统计口径不同工程师水平和产品水平参差不齐代码质量问题黑客攻击等无效请求
数据驱动环节数据建模多维事件模型event实体whowhenwherehowwhatuserid、设备id、cookie事件事件、
处理时间地理位置、空间位置、相对位置、绝对位置操作系统、版本、浏览器、渠道点击、下单、支付、注册、投诉、售后多维事件模型user实
体个人资料030102留存分析行为事件分析漏斗分析数据驱动环节060405数据分析分布分析点击分析路径分析用户分群熟悉分析数据驱动
环节数据分析行为事件分析01定义：研究某事件对价值影响，涉及事件、纬度和指标02特点和价值who/when/where/how/
what03场景：点击、曝光、分享、支付等漏斗分析营销管理重在过程，控制了过程就控制了结果。多维度漏斗分析可以帮助企业快速定位
转化问题注意科学归因和属性关联(纯漏斗)场景：首页->商详页->加购->提交订单->支付订单转化优化路
径和交互留存分析获客成本越来越高，提高留存是必经之道场景：游戏老玩家、微信老玩家、新用户流失价值：用户忠诚度分析，用户价值反馈分布
分析按时间、次数、事件、指标分布统计价值：挖掘规律，找出magicnumber，提高复购率和回访率点击分析页面分块分图标分连接热
力图价值：网页改版AB测试、热点交互分析路径分析同桑基图正确显示具体那条路径才是最优的用户分群物以类聚，人以群分用户画像精准营销1
2熟悉分析纬度熟悉全面分析价值：可能隐藏内在原因呢？0102数据驱动环节第一关键指标法海盗指标法数据指标第一关键指标法在企业发展的
各个阶段，都有一个当前阶段最重要的指标比如：GMV、UV、转化率、客单价创业公司各阶段重要指标MVP阶段增长阶段ABGMV、新增用
户数活跃、留存、引荐(病毒传播和口口相传)营收阶段C生命周期总价值LTV、用户获客成本CAC海盗指标法AAacquisition获
取activation激活Rretention留存RRrevenue营收referral引荐03数据驱动产品和运营决策数据驱动产品
和运营决策数据驱动运营监控数据驱动产品改进和优化商业决策24activation激活revenue营收数据驱动产品和运营决策数据驱
动运营监控acquisition获取retention留存referral引荐315acquisition获取分析各个渠道ROI激
活就是用户触达激活就意味着注册成功activation激活误区12正确magicnumberFacebookTiwitter金融
电商减少干扰提升性能activation激活提高增加引导人工介入retention留存提高客户生命周期价值LTV精准推送提高留存运
用magicnumber流失用户挽回获客成本CAC复购率、次日留存、周留存、月留存referral引荐病毒营销口碑营销re
venue营收支付转化率、销售额、客单价、新增付费用户数数据驱动产品和运营决策数据驱动产品改进和优化AB测试优化交互和设计改版蚂蚁
金服团队协作蚂蚁金服设计数据驱动产品和运营决策百度知道有关作业商业决策价值Google提供免费午餐百度知道有关作业孵化作业帮蚂蚁金
服团队协作孵化语雀蚂蚁金服设计孵化AntVGoogle提供免费午餐可以提高员工工作效率价值透过现象看本质用数据说话，降低企业沟通成
本赋予企业全面准确的精准商业洞察能力04数据驱动产品智能数据驱动产品智能数据平台数据应用数据驱动产品智能数据平台数据埋点、数据采集
、数据计算、数据服务、数据可视化离线和实时一体化010203自助查询在线分析个性化推荐数据驱动产品智能040506数据应用精准广告
推送搜索优化用户画像0201数据驱动产品智能反作弊、反欺诈文本挖掘数据应用05行业实践数据驱动案例行业实践数据驱动案例0102互联
网金融企业服务2B0304零售业电商0102需求梳理事件设计行业实践数据驱动案例0304互联网金融数据接入应用场景对公共平台用户精
细化分析需求用户情况PV、UV、活跃用户数、新增用户数、注册用户数产品使用情况平均使用时长、访问时长分布、人均访问页面数、跳出率1
2用户关注情况5核心功能漏斗3注册流程、绑卡流程、出入金流程4私信使用情况Life平台精细化分析需求用户和产品使用情况1PV、
UV、新增用户、访问时长商品交易2GMV、分类目交易订单数据3订单量、发货时长需求梳理关于外汇业务线的精细化分析需求需求梳理对P2
P理财业务的精细化分析需求需求梳理对股票业务线的精细化分析需求事件设计启动、退出、页面曝光、点击、激活、注册、登录对公共平台用户精
细化分析需求曝光、提交订单、支付成功、发货、收货Life平台精细化分析需求对股票业务线的精细化分析需求浏览、点赞、评论、分享、发布
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营体系数据驱动定位最近开展主题行业实践数据驱动案例企业服务2B启动阶段粘性阶段增长阶段营收阶段实践案例启动阶段关注产品市场匹配PMF，关注MVP留存是根本，关注生命周期价值，是否续约、升级销售选择器震荡期绝大多数流失优化稳定期找到影响流失的关键功能从用户行为监控用户活跃度提高渗透率和利用率引导客户使用高价值功能从客户业务的流程触发视角去使用产品P2P1病毒传播增长阶段品牌关注净推荐值NPS营收阶段收入来源分析向上销售和交叉销售续约实践案例ABCD需求梳理事件设计数据接入应用场景感谢聆听 |
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