數(shù)據(jù)分析在應(yīng)用場景下究竟可以做什么？

數(shù)據(jù)分析在基本應(yīng)用場景下，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營銷 SEM 的解決方案，采用了 GrowingIO 的軟件和分析解決方案，大概在兩個星期就實現(xiàn)了市場營銷的分析。

第二個產(chǎn)品的互動，就是指當用戶登陸網(wǎng)站使用產(chǎn)品的時候，用戶用的是不是很爽，很流暢，很簡單。我們可以通過數(shù)據(jù)分析來優(yōu)化產(chǎn)品體驗。

第三個付費轉(zhuǎn)化，一開始很多網(wǎng)站會吸引用戶免費使用產(chǎn)品，我們?nèi)绾文軌蚩s短時間，快速把免費用戶轉(zhuǎn)化成為付費用戶，這個周期可長可短。

第四個是客戶留存，客戶變成我們的客戶之后，能夠持續(xù)的使用，不要流失。因為我們發(fā)現(xiàn)獲取新用戶的成本比挽留一個老用戶的成本要高。

我把這四個點簡單概括成幾個字。第一是拉新，找到新用戶。第二是盤活，我們有產(chǎn)品，希望用戶的使用非常地活躍。第三是轉(zhuǎn)化，希望從免費變成付費。第四是留存，不希望這個客戶／用戶流失。

一、拉新

作為大數(shù)據(jù)的解決方案來說，是能夠發(fā)現(xiàn)所有線上的入口。我們需要跟蹤市場營銷的每一個渠道，在每個渠道投入多少資源，回報是怎樣的。我們要跟蹤用戶在哪個渠道，哪個購買入口，在哪一個點，成功的轉(zhuǎn)化。也就是計算渠道的效率是什么樣的，衡量每個渠道的轉(zhuǎn)化率，資源投放是多少。

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

最重要要有一個 ROI 工具。ROI 算法就是你要能夠清楚的計算出來，這個市場營銷的投入和產(chǎn)出到底是多少。

這里有兩個層次，第一個層次，你作為企業(yè)，你去做市場營銷，你要知道你自己的 ROI。第二個層次，你企業(yè)平臺上還有你服務(wù)那些客戶的 ROI，你能不能算出來。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，你的客戶在使用了在你的平臺軟件和服務(wù)之后，在為客戶創(chuàng)造價值，創(chuàng)造了多少價值。

簡單講一個 Linkedin 的例子。用戶在 Linkedin 上搜索企業(yè)信息或者申請職位，或者他跟隨一個公司，或者說他的簡歷被搜索了一次，這些主動的，被動的，公司與個人，個人與個人的交互，總共大概是 300 億的級別，網(wǎng)站上 3 億多用戶之間的所有交互。

我們做了一個大數(shù)據(jù)分析，然后我們能夠把這個 ROI 算出來，從而我們計算出來一個叫做企業(yè)雇主品牌指標，這個指標可以衡量企業(yè)對于全球所有的人才的吸引指數(shù)是多少，這是有一個全球的排名，會非常有意思。中國的一些企業(yè)想在走國際化道路，希望提高企業(yè)品牌在全球的影響，這個指標特別能幫助中國企業(yè)吸引國際化人才。

二、盤活

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應(yīng)用當中，它的每一個操作，它的每一次交互，都有一條記錄在那里，就是我之前說的時間、地點、人物、內(nèi)容和交互方法。

再說一下用戶畫像，比如用戶的性別、年齡、收入等等，但這些是用戶的基本畫像。還有一些更深層次的，比如說用戶的行為，他最近一段時間登陸了我們網(wǎng)站多少次，使用了我們的移動應(yīng)用多少次，它最近這段時間購買了多少商品，或者他在您的移動 APP／網(wǎng)站中搜索了多少次，這些都是用戶自發(fā)的行為，他主動的行為。

美國有一家做視頻播放的網(wǎng)站 Netflix，他們在一段時間內(nèi)，有兩種盈利方式一個是租 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，因為這部分很難掌握用戶觀看視頻的行為，而且用戶行為是不會欺騙你的，比如說用戶注冊的時候，有個選項讓用戶輸入喜好的影片類型，比如動作、恐怖、科幻、動畫，當你開始寫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)當中，海量的歷史記錄當中把它提煉出來，才會知道你這個用戶真正的傾向性和喜好是什么，然后大數(shù)據(jù)才會正確的給您推送你喜歡的內(nèi)容。

比如說國內(nèi)非常著名的媒體公司“今日頭條”，他們在推送方面就做得非常好。

核心 KPI，我們?nèi)绻軌蛄私饪蛻羲行袨橹?，可以快速制定這些核心 KPI，能夠知道我們企業(yè)的健康度。

假設(shè)檢驗，什么是假設(shè)檢驗呢？

我們之前在沒有大數(shù)據(jù)處理技術(shù)能力的情況下，我們經(jīng)常做的是，采樣，或者拿小部分數(shù)據(jù)先算一下。但當這個數(shù)據(jù)量非常大的時候，比如說 Linkedin 全球有 3 億多用戶，這 3 億多用戶，我們想做用戶級別的歸類。我看了用戶簡歷，想知道這個人是不是銷售，這個人是不是 HR，就是你很難通過簡單的方法來定論，那么我們就需要去做大數(shù)據(jù)模型。

之后我們就會有一些發(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）。比如說我們在判別一個用戶的簡歷，最后發(fā)現(xiàn)只要有這個關(guān)鍵字，他就一定是銷售，這也是我們意外收獲，這個關(guān)鍵字是一家加拿大銷售公司培訓(xùn)的名稱，只要有這個關(guān)鍵字，這個人是銷售的概率就非常高，所以假設(shè)檢驗在大數(shù)據(jù)技術(shù)力的推動下，能夠發(fā)現(xiàn)你以前未知的那些數(shù)據(jù)。

三、轉(zhuǎn)化

再講講銷售，首先我覺得這五個步驟不僅僅適用于對企業(yè)的銷售，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，就是我們有那么多潛在的客戶，哪個客戶使最重要的，這點可以通過它在網(wǎng)站，APP 上蛛絲馬跡的行為進行判斷。還有一個，以前在公司里需要派哪個客戶去跟雅或者亞馬遜接觸。下面還需要通過數(shù)據(jù)理解這個公司誰是決策人。再接著需要通過內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)社交關(guān)系，哪個人認識決策者，能讓他買我們的產(chǎn)品。

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

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

四、留存

如何促進用戶留存？實際上客戶的留存通過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。因為用戶有幾個生命周期，整個流程有生命周期的，往往用戶在早期很微妙的行為的加權(quán)，就能知道這個客戶會在未來哪個時間點會流失。

這是我們"數(shù)據(jù)分析師"兩三年來做用戶的模型，慢慢的把留存的模型的時間線不斷的往前提前，最早預(yù)算用戶流失的時候，立刻發(fā)信息。后來發(fā)現(xiàn)用戶使用好的時候問他怎么用，這樣留存率提高了 10%。還有在教育的時候是不是要對客戶進行培訓(xùn)，各種引導(dǎo)、輔助，后來發(fā)現(xiàn)客戶的留存度增加了非常非常多。LinkedIn 財報中寫到，大概從 50% 流失率降到 20% 的流失率。這些都是數(shù)據(jù)和運營相結(jié)合的一個很好的過程。

大家想想我們以前工作很長時間，只能體現(xiàn)產(chǎn)品 10% 的價值，90% 的時間都浪費在數(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，能做到這點就需要我們用先進的工具技術(shù)，分析理念，結(jié)合先進的業(yè)務(wù)的方法論，把下面的時間盡量的做到全自動化。大家想想我們節(jié)省了 90% 的時間，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。

實際上在我以前的工作經(jīng)驗里看到，當我們用新興的技術(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，這會給企業(yè)提供高價值。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爭環(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)分析做到全自動化。這就是我們今天的發(fā)展方向。

在美國數(shù)據(jù)決策可能起步早一點，很早就開始注重數(shù)據(jù)分析。那么在中國很多企業(yè)，特別像 BAT，這種大型的互聯(lián)網(wǎng)公司，他們在數(shù)據(jù)分析上已經(jīng)起步很早了。

整個數(shù)據(jù)分析，其實是金字塔框架。最下層是我們的用戶，然后我們有市場，有產(chǎn)品，有銷售，我們需要通過一定的方法把這些數(shù)據(jù)收集上來，然后對數(shù)據(jù)做數(shù)據(jù)平臺，可能是技術(shù)團隊做了大數(shù)據(jù)的。在這之上，我們?nèi)プ鲆恍ｎ}的分析，比如說銷售的分析，市場的分析，產(chǎn)品的分析，運維的分析等等，商業(yè)智能是做一些報表跟蹤，再之上是深度分析、商業(yè)洞察、決策和行動。

整個這一套數(shù)據(jù)分析團隊和架構(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，因為數(shù)據(jù)的埋點、整合、清理需要大量的人力。

如何能把大數(shù)據(jù)分析自動化，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?？斓臄?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，他們在第一線接觸客戶，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)