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從BAT看企業(yè)構建大數(shù)據(jù)體系的六層級
2014-07-08
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       注：在迅雷公司內部做了分享《大數(shù)據(jù)成為生產(chǎn)力》 ，150頁的PPT，內容太多，講的速度有些快。刪減掉一些敏感信息，匯總主要觀點濃縮成為此文，或許對大家構建企業(yè)的大數(shù)據(jù)運營體系有些參考作用。

       本文將企業(yè)大數(shù)據(jù)體系的構建分為六個層級，但并非是線性過程，每個層級之間或有基礎關系，但并不是說一定要逐層構建。例如創(chuàng)業(yè)型公司，在缺乏數(shù)據(jù)研發(fā)實力的時候，多數(shù)會借助第三方平臺進行數(shù)據(jù)上報與分析。

       下面一張圖，是本文的精華概括，后面一一展開與大家探討。
       
       

       一、數(shù)據(jù)基礎平臺

       基礎的數(shù)據(jù)平臺建設工作，包含數(shù)據(jù)平臺建設，數(shù)據(jù)規(guī)范，數(shù)據(jù)倉庫、產(chǎn)品數(shù)據(jù)規(guī)范，產(chǎn)品ID，用戶ID，統(tǒng)一SDK等。

       很多公司的數(shù)據(jù)無法有效利用，就是缺乏統(tǒng)一規(guī)范，產(chǎn)品數(shù)據(jù)上報任由開發(fā)按照自己的理解和習慣上報，沒有標準化的SDK和上報協(xié)議，并且數(shù)據(jù)散落在各個部門產(chǎn)品的服務器，無法構建結構化的數(shù)據(jù)倉庫。

       做數(shù)據(jù)平臺的架構，很多人會理解為高大上的技術活，其實整個數(shù)據(jù)平臺價值的體現(xiàn)，需要公司各個部門的配合，例如關鍵數(shù)據(jù)指標體系的建立，需要從各個部門業(yè)務指標進行提煉，并得到業(yè)務部門認可。常見的關鍵指標有：DAU、PCU、WAU、MAU、按天留存率(1-30日留存)、累計留存率（7日、14日、30日累計留存率），新增用戶，有效新增用戶，活躍轉化率，付費轉化率，收入指標，ARPU人均收入，渠道效果數(shù)據(jù)等。

       下圖是騰訊和阿里的數(shù)據(jù)平臺架構。

       

       阿里大數(shù)據(jù)業(yè)務架構：

       

       阿里云梯分布式計算平臺整體架構：

       

       二、數(shù)據(jù)報表與可視化

       在第一層級中，進行數(shù)據(jù)指標體系規(guī)范，統(tǒng)一定義，統(tǒng)一維度區(qū)分，就可以很方便的進行標準化可配置數(shù)據(jù)報表設計，直觀的可視化輸出設計，包括行為、收入、性能、質量等多種數(shù)據(jù)類別。

       在PPT中以友盟、迅雷、百度、騰訊等公司的數(shù)據(jù)報表體系進行詳細講解。

       騰訊數(shù)據(jù)門戶

       

       阿里數(shù)據(jù)地圖

       

       三、產(chǎn)品與運營分析

       在建立數(shù)據(jù)平臺和可視化基礎上，對已有的用戶行為、收入數(shù)據(jù)等進行各種分析，輸出日報、周報、月報、各種專題分析報告。常見的數(shù)據(jù)分析工作如下：

       1. A/B TEST進行產(chǎn)品分析優(yōu)化；

       2. 運用漏斗模型進行用戶觸達分析，如TIPS、廣告等曝光到活躍的轉化；

       3. 收入效果監(jiān)控與分析，包含付費轉化率、渠道效果數(shù)據(jù)等；

       4. 業(yè)務長期健康度分析，例如從用戶流動模型、產(chǎn)品生命周期分析產(chǎn)品成長性和健康度；

       5. 營銷推廣活動的實時反饋；

       用戶畫像也是常見的數(shù)據(jù)分析方式，包括用戶如性別、年齡、行為、收入、興趣愛好、消費行為、上網(wǎng)行為、渠道偏好、行為喜好、生活軌跡與位置等，反映用戶各種特征，以達到全面的了解用戶，針對性的為用戶提供個性化服務的目的，通常每半年做一次用戶畫像的專題分析。

       下圖是常見的數(shù)據(jù)分析思路：

       

       常用分析工具：EXCLE，SPSS，SAS，Enterprise Miner，Clementine，STATISTICA。個人用的比較多的是：EXCEL和SPSS。

       下圖是SPSS常用的數(shù)據(jù)分析與挖掘方法：

       

       四、精細化運營平臺

       基于數(shù)據(jù)基礎上搭建的精細化運營平臺，主要的平臺邏輯多數(shù)是進行用戶細分，商品和服務細分，通過多種推薦算法的組合優(yōu)化進行商品和服務的個性化推薦。另外還有針對不同產(chǎn)品生命周期，用戶生命周期構建的產(chǎn)品數(shù)據(jù)運營體系。

       

 
       五、數(shù)據(jù)產(chǎn)品

       廣義的數(shù)據(jù)產(chǎn)品非常多，例如搜索類，天氣預報類等等。這里主要講狹義的數(shù)據(jù)產(chǎn)品，以BAT三家公司的數(shù)據(jù)產(chǎn)品為例進行分享。
       騰訊：廣點通、信鴿
       阿里：數(shù)據(jù)魔方、淘寶情報、淘寶指數(shù)、在云端
       百度：百度預測、百度統(tǒng)計、百度指數(shù)、百度司南、百度精算

       截取幾張PPT如下：

       

        

       

        

       六、戰(zhàn)略分析與決策

       戰(zhàn)略分析與決策層，更多的是跟很多傳統(tǒng)的戰(zhàn)略分析、經(jīng)營分析層面的方法論相似，最大的差異是數(shù)據(jù)來自于大數(shù)據(jù)。

       有很多企業(yè)錯誤的把“業(yè)務運營監(jiān)控層”和“用戶/客戶體驗優(yōu)化層”做的事情放在經(jīng)營分析或者戰(zhàn)略分析層來做。傅志華認為“業(yè)務運營監(jiān)控層”和“用戶/客戶體驗優(yōu)化層”更多的是通過機器、算法和數(shù)據(jù)產(chǎn)品來實現(xiàn)的，“戰(zhàn)略分析”、“經(jīng)營分析”更多的是人來實現(xiàn)。很多企業(yè)把機器能做的事情交給了人來做，這樣導致發(fā)現(xiàn)問題的效率較低。

       建議是，能用機器做的事情盡量用機器來做好“業(yè)務運營監(jiān)控層”和“用戶/客戶體驗優(yōu)化層”，在此基礎上讓人來做人類更擅長的經(jīng)驗分析和戰(zhàn)略判斷。

       在變化極快的互聯(lián)網(wǎng)領域，在業(yè)務的戰(zhàn)略方向選擇上，數(shù)據(jù)很難預測業(yè)務的大發(fā)展方向，如果有人說微信這個大方向是通過數(shù)據(jù)挖掘和分析研究出來，估計產(chǎn)品經(jīng)理們會笑了。從本質上來說，數(shù)據(jù)在精細化營銷和運營中能起到比較好的作用，但在產(chǎn)品策劃、廣告創(chuàng)意等創(chuàng)意性的事情上，起到的作用較小。但一旦產(chǎn)品創(chuàng)意出來，就可以通過灰度測試，數(shù)據(jù)驗證效果了。

（作者：BLUES，文章主要寫產(chǎn)品經(jīng)理成長、產(chǎn)品運營、用戶研究、數(shù)據(jù)分析。）
       來源：36大數(shù)據(jù)

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