數(shù)據(jù)分析在應(yīng)用場(chǎng)景下究竟可以做什么？

數(shù)據(jù)分析在基本應(yīng)用場(chǎng)景下，我們現(xiàn)在能用數(shù)據(jù)干些什么呢？基于我在 eBay 和 Linkedin 工作的幾年，做了很多數(shù)據(jù)分析的場(chǎng)景，跟大家分享一下。

第一“數(shù)據(jù)分析師”可以用數(shù)據(jù)獲取用戶，今天上午我們有客戶也談到市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo) SEM 的解決方案，采用了 GrowingIO 的軟件和分析解決方案，大概在兩個(gè)星期就實(shí)現(xiàn)了市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)的分析。

第二個(gè)產(chǎn)品的互動(dòng)，就是指當(dāng)用戶登陸網(wǎng)站使用產(chǎn)品的時(shí)候，用戶用的是不是很爽，很流暢，很簡(jiǎn)單。我們可以通過(guò)數(shù)據(jù)分析來(lái)優(yōu)化產(chǎn)品體驗(yàn)。

第三個(gè)付費(fèi)轉(zhuǎn)化，一開(kāi)始很多網(wǎng)站會(huì)吸引用戶免費(fèi)使用產(chǎn)品，我們?nèi)绾文軌蚩s短時(shí)間，快速把免費(fèi)用戶轉(zhuǎn)化成為付費(fèi)用戶，這個(gè)周期可長(zhǎng)可短。

第四個(gè)是客戶留存，客戶變成我們的客戶之后，能夠持續(xù)的使用，不要流失。因?yàn)槲覀儼l(fā)現(xiàn)獲取新用戶的成本比挽留一個(gè)老用戶的成本要高。

我把這四個(gè)點(diǎn)簡(jiǎn)單概括成幾個(gè)字。第一是拉新，找到新用戶。第二是盤(pán)活，我們有產(chǎn)品，希望用戶的使用非常地活躍。第三是轉(zhuǎn)化，希望從免費(fèi)變成付費(fèi)。第四是留存，不希望這個(gè)客戶／用戶流失。

一、拉新

作為大數(shù)據(jù)的解決方案來(lái)說(shuō)，是能夠發(fā)現(xiàn)所有線上的入口。我們需要跟蹤市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)的每一個(gè)渠道，在每個(gè)渠道投入多少資源，回報(bào)是怎樣的。我們要跟蹤用戶在哪個(gè)渠道，哪個(gè)購(gòu)買(mǎi)入口，在哪一個(gè)點(diǎn)，成功的轉(zhuǎn)化。也就是計(jì)算渠道的效率是什么樣的，衡量每個(gè)渠道的轉(zhuǎn)化率，資源投放是多少。

客戶的區(qū)隔。主要是在做市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)的時(shí)候希望能夠降低營(yíng)銷(xiāo)成本，能夠把不同的客戶區(qū)分出來(lái)，在區(qū)分客戶之后，用不同的打法去給客戶做一些市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)的手段。比如說(shuō)是有郵件的方式，有社交網(wǎng)絡(luò)推送的方式等等，還是說(shuō)要找銷(xiāo)售直接去跟客戶聊。

最重要要有一個(gè) ROI 工具。ROI 算法就是你要能夠清楚的計(jì)算出來(lái)，這個(gè)市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)的投入和產(chǎn)出到底是多少。

這里有兩個(gè)層次，第一個(gè)層次，你作為企業(yè)，你去做市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)，你要知道你自己的 ROI。第二個(gè)層次，你企業(yè)平臺(tái)上還有你服務(wù)那些客戶的 ROI，你能不能算出來(lái)。就是你的這些客戶在使用你提供的產(chǎn)品，如何能夠證明說(shuō)，你的客戶在使用了在你的平臺(tái)軟件和服務(wù)之后，在為客戶創(chuàng)造價(jià)值，創(chuàng)造了多少價(jià)值。

簡(jiǎn)單講一個(gè) Linkedin 的例子。用戶在 Linkedin 上搜索企業(yè)信息或者申請(qǐng)職位，或者他跟隨一個(gè)公司，或者說(shuō)他的簡(jiǎn)歷被搜索了一次，這些主動(dòng)的，被動(dòng)的，公司與個(gè)人，個(gè)人與個(gè)人的交互，總共大概是 300 億的級(jí)別，網(wǎng)站上 3 億多用戶之間的所有交互。

我們做了一個(gè)大數(shù)據(jù)分析，然后我們能夠把這個(gè) ROI 算出來(lái)，從而我們計(jì)算出來(lái)一個(gè)叫做企業(yè)雇主品牌指標(biāo)，這個(gè)指標(biāo)可以衡量企業(yè)對(duì)于全球所有的人才的吸引指數(shù)是多少，這是有一個(gè)全球的排名，會(huì)非常有意思。中國(guó)的一些企業(yè)想在走國(guó)際化道路，希望提高企業(yè)品牌在全球的影響，這個(gè)指標(biāo)特別能幫助中國(guó)企業(yè)吸引國(guó)際化人才。

二、盤(pán)活

產(chǎn)品，最重要是讓用戶在你網(wǎng)站上使用非常流暢。怎么樣說(shuō)流暢不流暢，我們需要知道用戶，在你網(wǎng)站中或者在你的移動(dòng)應(yīng)用當(dāng)中，它的每一個(gè)操作，它的每一次交互，都有一條記錄在那里，就是我之前說(shuō)的時(shí)間、地點(diǎn)、人物、內(nèi)容和交互方法。

再說(shuō)一下用戶畫(huà)像，比如用戶的性別、年齡、收入等等，但這些是用戶的基本畫(huà)像。還有一些更深層次的，比如說(shuō)用戶的行為，他最近一段時(shí)間登陸了我們網(wǎng)站多少次，使用了我們的移動(dòng)應(yīng)用多少次，它最近這段時(shí)間購(gòu)買(mǎi)了多少商品，或者他在您的移動(dòng) APP／網(wǎng)站中搜索了多少次，這些都是用戶自發(fā)的行為，他主動(dòng)的行為。

美國(guó)有一家做視頻播放的網(wǎng)站 Netflix，他們?cè)谝欢螘r(shí)間內(nèi)，有兩種盈利方式一個(gè)是租 DVD，一種方式是線上的視頻播放，他們把 DVD 業(yè)務(wù)全部砍掉，因?yàn)檫@部分很難掌握用戶觀看視頻的行為，而且用戶行為是不會(huì)欺騙你的，比如說(shuō)用戶注冊(cè)的時(shí)候，有個(gè)選項(xiàng)讓用戶輸入喜好的影片類(lèi)型，比如動(dòng)作、恐怖、科幻、動(dòng)畫(huà)，當(dāng)你開(kāi)始寫(xiě)的這些東西并不是符合你的用戶行為，真正行為還是在海量數(shù)據(jù)當(dāng)中，海量的歷史記錄當(dāng)中把它提煉出來(lái)，才會(huì)知道你這個(gè)用戶真正的傾向性和喜好是什么，然后大數(shù)據(jù)才會(huì)正確的給您推送你喜歡的內(nèi)容。

比如說(shuō)國(guó)內(nèi)非常著名的媒體公司“今日頭條”，他們?cè)谕扑头矫婢妥龅梅浅：谩?

核心 KPI，我們?nèi)绻軌蛄私饪蛻羲行袨橹螅梢钥焖僦贫ㄟ@些核心 KPI，能夠知道我們企業(yè)的健康度。

假設(shè)檢驗(yàn)，什么是假設(shè)檢驗(yàn)呢？

我們之前在沒(méi)有大數(shù)據(jù)處理技術(shù)能力的情況下，我們經(jīng)常做的是，采樣，或者拿小部分?jǐn)?shù)據(jù)先算一下。但當(dāng)這個(gè)數(shù)據(jù)量非常大的時(shí)候，比如說(shuō) Linkedin 全球有 3 億多用戶，這 3 億多用戶，我們想做用戶級(jí)別的歸類(lèi)。我看了用戶簡(jiǎn)歷，想知道這個(gè)人是不是銷(xiāo)售，這個(gè)人是不是 HR，就是你很難通過(guò)簡(jiǎn)單的方法來(lái)定論，那么我們就需要去做大數(shù)據(jù)模型。

之后我們就會(huì)有一些發(fā)現(xiàn)，我們之前的假設(shè)和我們最后的發(fā)現(xiàn)會(huì)非常有意思，你可以找到非常多的你意想不到的洞察（insights）。比如說(shuō)我們?cè)谂袆e一個(gè)用戶的簡(jiǎn)歷，最后發(fā)現(xiàn)只要有這個(gè)關(guān)鍵字，他就一定是銷(xiāo)售，這也是我們意外收獲，這個(gè)關(guān)鍵字是一家加拿大銷(xiāo)售公司培訓(xùn)的名稱，只要有這個(gè)關(guān)鍵字，這個(gè)人是銷(xiāo)售的概率就非常高，所以假設(shè)檢驗(yàn)在大數(shù)據(jù)技術(shù)力的推動(dòng)下，能夠發(fā)現(xiàn)你以前未知的那些數(shù)據(jù)。

三、轉(zhuǎn)化

再講講銷(xiāo)售，首先我覺(jué)得這五個(gè)步驟不僅僅適用于對(duì)企業(yè)的銷(xiāo)售，像包括建立網(wǎng)站和社區(qū)，我們都需要把用戶不斷的轉(zhuǎn)化。

首先，最重要的一點(diǎn)，就是我們有那么多潛在的客戶，哪個(gè)客戶使最重要的，這點(diǎn)可以通過(guò)它在網(wǎng)站，APP 上蛛絲馬跡的行為進(jìn)行判斷。還有一個(gè)，以前在公司里需要派哪個(gè)客戶去跟雅或者亞馬遜接觸。下面還需要通過(guò)數(shù)據(jù)理解這個(gè)公司誰(shuí)是決策人。再接著需要通過(guò)內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)社交關(guān)系，哪個(gè)人認(rèn)識(shí)決策者，能讓他買(mǎi)我們的產(chǎn)品。

最后是如何用數(shù)據(jù)講一個(gè)真實(shí)的故事讓客戶有更高的信息來(lái)采購(gòu)我們的產(chǎn)品。

這五個(gè)步驟全部可以用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，而且驅(qū)動(dòng)的速度是以前別人認(rèn)為可能需要兩個(gè)星期，三個(gè)星期的決策周期，今天我們可以用在一分鐘之內(nèi)就可以實(shí)現(xiàn)，這就是數(shù)據(jù)科學(xué)，技術(shù)力給我們帶來(lái)的價(jià)值。

四、留存

如何促進(jìn)用戶留存？實(shí)際上客戶的留存通過(guò)他的很多微妙的行為，跟我們講的很多的很好的故事。

我們以前做了很多這樣的模型，后來(lái)發(fā)現(xiàn)真正流失的用戶在非常早期就已經(jīng)釋放這種信號(hào)。因?yàn)橛脩粲袔讉€(gè)生命周期，整個(gè)流程有生命周期的，往往用戶在早期很微妙的行為的加權(quán)，就能知道這個(gè)客戶會(huì)在未來(lái)哪個(gè)時(shí)間點(diǎn)會(huì)流失。

這是我們"數(shù)據(jù)分析師"兩三年來(lái)做用戶的模型，慢慢的把留存的模型的時(shí)間線不斷的往前提前，最早預(yù)算用戶流失的時(shí)候，立刻發(fā)信息。后來(lái)發(fā)現(xiàn)用戶使用好的時(shí)候問(wèn)他怎么用，這樣留存率提高了 10%。還有在教育的時(shí)候是不是要對(duì)客戶進(jìn)行培訓(xùn)，各種引導(dǎo)、輔助，后來(lái)發(fā)現(xiàn)客戶的留存度增加了非常非常多。LinkedIn 財(cái)報(bào)中寫(xiě)到，大概從 50% 流失率降到 20% 的流失率。這些都是數(shù)據(jù)和運(yùn)營(yíng)相結(jié)合的一個(gè)很好的過(guò)程。

大家想想我們以前工作很長(zhǎng)時(shí)間，只能體現(xiàn)產(chǎn)品 10% 的價(jià)值，90% 的時(shí)間都浪費(fèi)在數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)整合，數(shù)據(jù)清洗上面了。

今天公司很多人能做到數(shù)據(jù)決策，能做到這點(diǎn)就需要我們用先進(jìn)的工具技術(shù)，分析理念，結(jié)合先進(jìn)的業(yè)務(wù)的方法論，把下面的時(shí)間盡量的做到全自動(dòng)化。大家想想我們節(jié)省了 90% 的時(shí)間，如果能把這部精力用在金字塔尖上的話，我們將產(chǎn)出更多的效益。

實(shí)際上在我以前的工作經(jīng)驗(yàn)里看到，當(dāng)我們用新興的技術(shù)把底部做小，或者用新型的工具、產(chǎn)品把底部的工作做到多快好省，這會(huì)給企業(yè)提供高價(jià)值。孫子兵法有一句話，叫廟算勝者，得算多也，廟算不勝者，得算少也，多算勝，少算不勝。就是不去做數(shù)據(jù)分析，不去做決策，是很難在這種高密度競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境下生存。

所以我們"數(shù)據(jù)分析師"一定要想辦法把數(shù)據(jù)分析做到全自動(dòng)化。這就是我們今天的發(fā)展方向。

在美國(guó)數(shù)據(jù)決策可能起步早一點(diǎn)，很早就開(kāi)始注重?cái)?shù)據(jù)分析。那么在中國(guó)很多企業(yè)，特別像 BAT，這種大型的互聯(lián)網(wǎng)公司，他們?cè)跀?shù)據(jù)分析上已經(jīng)起步很早了。

整個(gè)數(shù)據(jù)分析，其實(shí)是金字塔框架。最下層是我們的用戶，然后我們有市場(chǎng)，有產(chǎn)品，有銷(xiāo)售，我們需要通過(guò)一定的方法把這些數(shù)據(jù)收集上來(lái)，然后對(duì)數(shù)據(jù)做數(shù)據(jù)平臺(tái)，可能是技術(shù)團(tuán)隊(duì)做了大數(shù)據(jù)的。在這之上，我們?nèi)プ鲆恍ｎ}的分析，比如說(shuō)銷(xiāo)售的分析，市場(chǎng)的分析，產(chǎn)品的分析，運(yùn)維的分析等等，商業(yè)智能是做一些報(bào)表跟蹤，再之上是深度分析、商業(yè)洞察、決策和行動(dòng)。

整個(gè)這一套數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)和架構(gòu)，大部分企業(yè)花了很多的人力物力去解決下面金字塔的底部，因?yàn)閿?shù)據(jù)的埋點(diǎn)、整合、清理需要大量的人力。

如何能把大數(shù)據(jù)分析自動(dòng)化，能把大數(shù)據(jù)變成小數(shù)據(jù)，能把非常慢的數(shù)據(jù)的處理，變成非常快的數(shù)據(jù)處理，能夠把非常麻煩的這些非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，看不懂的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化，自動(dòng)的做好這 90% 的工作。

讓我們企業(yè)內(nèi)部懂業(yè)務(wù)的那些人：產(chǎn)品經(jīng)理，業(yè)務(wù)端的人，他們?cè)诘谝痪€接觸客戶，接觸產(chǎn)品，他們最想知道企業(yè)業(yè)務(wù)的健康程度或者企業(yè)的主要問(wèn)題在哪里，我們可以能夠解放他們，讓他們直接看到數(shù)據(jù)并分析這些數(shù)據(jù)，這就是 GrowingIO 所做的工作。數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)