對(duì)于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)而言，一套完善的大數(shù)據(jù)解決方案，不僅能幫助其提升運(yùn)營(yíng)等方面的能力，更是能幫助其從用戶(hù)留存、用戶(hù)活躍、收入變現(xiàn)等方面實(shí)現(xiàn)全面的增長(zhǎng)。

大數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用漸成趨勢(shì)

根據(jù)波士頓公司《2018年全球最具創(chuàng)新力企業(yè)》報(bào)告，自2014年以來(lái)，越來(lái)越多的公司正在把大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用在新產(chǎn)品的功能實(shí)現(xiàn)和數(shù)字營(yíng)銷(xiāo)上，大數(shù)據(jù)分析的重要性也從第8位上升至第3位。超過(guò)一半的受訪者表示，他們的公司使用數(shù)據(jù)分析來(lái)實(shí)現(xiàn)與創(chuàng)新有關(guān)的各種目的，包括識(shí)別新領(lǐng)域、為構(gòu)思創(chuàng)意提供投入、揭示市場(chǎng)趨勢(shì)、為創(chuàng)新投資決策提供信息以及設(shè)定投資組合優(yōu)先事項(xiàng)等等。

企業(yè)應(yīng)用大數(shù)據(jù)關(guān)鍵在于識(shí)別優(yōu)先應(yīng)用場(chǎng)景

貝恩咨詢(xún)認(rèn)為企業(yè)應(yīng)用大數(shù)據(jù)，除了發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的獨(dú)特價(jià)值和明確創(chuàng)造價(jià)值外，識(shí)別優(yōu)先應(yīng)用場(chǎng)景至關(guān)重要。這些優(yōu)先應(yīng)用場(chǎng)景包括用戶(hù)畫(huà)像，精細(xì)運(yùn)營(yíng)，以及建立從數(shù)據(jù)-分析-洞察-決策的產(chǎn)品化和常態(tài)化趨勢(shì)。

在優(yōu)先應(yīng)用場(chǎng)景方面，用戶(hù)畫(huà)像是一切產(chǎn)品、運(yùn)營(yíng)決策的基礎(chǔ)。如果你不了解用戶(hù)，就沒(méi)辦法制定相應(yīng)的用戶(hù)運(yùn)營(yíng)策略，就不能實(shí)現(xiàn)精細(xì)化運(yùn)營(yíng)。而企業(yè)在數(shù)據(jù)-分析-洞察-決策這條鏈路上面，數(shù)據(jù)環(huán)節(jié)的實(shí)現(xiàn)需要做數(shù)據(jù)技術(shù)方面的投入和數(shù)據(jù)合作，分析和洞察則需要數(shù)據(jù)產(chǎn)品和人力的投入，決策則需要人工+智能的方式去推動(dòng)數(shù)據(jù)分析成效真正落地應(yīng)用。

企業(yè)自建數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的局限性

過(guò)去幾年，企業(yè)紛紛投入基礎(chǔ)數(shù)據(jù)技術(shù)建設(shè)，有研究數(shù)據(jù)顯示，在中國(guó)市場(chǎng)上，目前有59%的企業(yè)已經(jīng)成立了數(shù)據(jù)分析相關(guān)部門(mén)，27%的企業(yè)正在計(jì)劃成立數(shù)據(jù)部門(mén)。同時(shí)，35%的企業(yè)已經(jīng)應(yīng)用了大數(shù)據(jù)，23%的企業(yè)計(jì)劃在未來(lái)一年內(nèi)應(yīng)用大數(shù)據(jù)。但是，真正被利用的大數(shù)據(jù)數(shù)量?jī)H僅為1%。如何讓數(shù)據(jù)充分釋放商業(yè)價(jià)值，是很多企業(yè)始終在思考的問(wèn)題。企業(yè)應(yīng)用大數(shù)據(jù)面臨挑戰(zhàn)的根本原因在于企業(yè)自有數(shù)據(jù)體量小、數(shù)據(jù)場(chǎng)景單一、數(shù)據(jù)處理和應(yīng)用能力不強(qiáng)等，具體表現(xiàn)為：

一是缺乏了解用戶(hù)的數(shù)據(jù)維度和場(chǎng)景，不少企業(yè)由于其業(yè)務(wù)場(chǎng)景和產(chǎn)品較為單一，因而對(duì)用戶(hù)的了解比較局限，比如僅能了解用戶(hù)性別、年齡、職業(yè)等基礎(chǔ)情況，缺少多維度的數(shù)據(jù)及多元化的場(chǎng)景來(lái)做補(bǔ)充，全面的了解用戶(hù)。

二是缺乏大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和挖掘工具，很多公司仍然停留在開(kāi)發(fā)人員或者數(shù)據(jù)分析人員，通過(guò)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)底層采用數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工具取數(shù)的階段，產(chǎn)品和運(yùn)營(yíng)較難直觀可視化地獲取數(shù)據(jù)，難免有時(shí)會(huì)導(dǎo)致產(chǎn)品和運(yùn)營(yíng)對(duì)數(shù)據(jù)理解出現(xiàn)偏差，而且也時(shí)常會(huì)出現(xiàn)數(shù)據(jù)分析不及時(shí)無(wú)法即時(shí)滿(mǎn)足外部市場(chǎng)變化需求的情況。

三是缺少基于數(shù)據(jù)分析之上的常態(tài)化數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)手段。以日常的用戶(hù)運(yùn)營(yíng)消息推送為例，多數(shù)企業(yè)會(huì)由產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)人員先定義用戶(hù)范圍，再讓開(kāi)發(fā)人員提取數(shù)據(jù)，制定有限的用戶(hù)推送策略。整個(gè)流程缺乏系統(tǒng)化的產(chǎn)品方案，對(duì)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用也相對(duì)較弱。

企業(yè)需要怎樣的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品和解決方案

現(xiàn)階段企業(yè)迫切需要相應(yīng)數(shù)據(jù)產(chǎn)品和解決方案來(lái)彌補(bǔ)這些數(shù)據(jù)應(yīng)用的缺口。企業(yè)不僅應(yīng)該投入數(shù)據(jù)技術(shù)，還應(yīng)該投入數(shù)據(jù)產(chǎn)品建設(shè)，只有這樣才能將數(shù)據(jù)的價(jià)值發(fā)揮到最大。

首先，企業(yè)需要能夠完善用戶(hù)標(biāo)簽的用戶(hù)畫(huà)像產(chǎn)品服務(wù)。如上文所說(shuō)，如果你不能充分了解你的用戶(hù)，“千人千面”的用戶(hù)運(yùn)營(yíng)無(wú)從談起。對(duì)于大部分中小型企業(yè)，與提供用戶(hù)畫(huà)像服務(wù)的數(shù)據(jù)服務(wù)商合作已經(jīng)勢(shì)在必然，因?yàn)檫@類(lèi)企業(yè)并不具備完善自己用戶(hù)標(biāo)簽的用戶(hù)場(chǎng)景和技術(shù)能力。即便對(duì)于BAT這類(lèi)大型企業(yè)，雖然有海量的用戶(hù)和大量的產(chǎn)品場(chǎng)景，可以自己完成用戶(hù)部分畫(huà)像，但也面臨無(wú)法全景覆蓋用戶(hù)的困難。比如騰訊就無(wú)法知道用戶(hù)的電商畫(huà)像，阿里巴巴則缺乏用戶(hù)的社交畫(huà)像。他們同樣也需要與第三方大數(shù)據(jù)服務(wù)商合作。

第三方用戶(hù)畫(huà)像服務(wù)往往基于強(qiáng)大的大數(shù)據(jù)能力，能夠?yàn)锳PP開(kāi)發(fā)者提供豐富的用戶(hù)畫(huà)像數(shù)據(jù)以及實(shí)時(shí)的場(chǎng)景識(shí)別能力。以個(gè)推的用戶(hù)畫(huà)像產(chǎn)品“個(gè)像”為例，其根據(jù)用戶(hù)畫(huà)像數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)程度提供冷畫(huà)像，溫?cái)?shù)據(jù)，熱畫(huà)像，定制化標(biāo)簽服務(wù)。冷畫(huà)像指包括性別、年齡層、常駐地等相對(duì)穩(wěn)定的數(shù)據(jù)畫(huà)像，溫?cái)?shù)據(jù)是體現(xiàn)近期線(xiàn)上行為特征、近期活躍場(chǎng)景等具有一定時(shí)效性的情況;熱畫(huà)像則基于地理圍欄技術(shù)了解反應(yīng)場(chǎng)景化明顯的，稍縱即逝的時(shí)效性情況;此外“個(gè)像”還能夠結(jié)合三方數(shù)據(jù)，共同建模得出顯著價(jià)值和特征標(biāo)簽，從而滿(mǎn)足客戶(hù)的定制化需求。

其次，企業(yè)需要好用的應(yīng)用統(tǒng)計(jì)分析產(chǎn)品。盡管市面上針對(duì)應(yīng)用統(tǒng)計(jì)分析產(chǎn)品已經(jīng)有不少，但現(xiàn)實(shí)中，能完全滿(mǎn)足產(chǎn)品和運(yùn)營(yíng)需求的產(chǎn)品依舊較少。很多產(chǎn)品不是過(guò)于簡(jiǎn)單就是過(guò)于繁瑣。簡(jiǎn)單的應(yīng)用統(tǒng)計(jì)產(chǎn)品只能了解安裝、日活、留存等基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)，數(shù)據(jù)維度有限，不能滿(mǎn)足企業(yè)分析洞察用戶(hù)的需要。繁瑣的產(chǎn)品則配置過(guò)于復(fù)雜。好用的應(yīng)用統(tǒng)計(jì)分析產(chǎn)品應(yīng)該是剛剛好，一方面要能夠簡(jiǎn)單快速提供產(chǎn)品和運(yùn)營(yíng)所關(guān)心的用戶(hù)維度和數(shù)據(jù)指標(biāo)，同時(shí)也要符合企業(yè)的使用，能省時(shí)省力。

個(gè)推最近推出的“個(gè)數(shù)”，就是站在前人實(shí)踐基礎(chǔ)上結(jié)合實(shí)際需求創(chuàng)新而來(lái)的統(tǒng)計(jì)分析產(chǎn)品。它既實(shí)現(xiàn)了傳統(tǒng)應(yīng)用統(tǒng)計(jì)工具提供的實(shí)時(shí)多維度數(shù)據(jù)，多渠道用戶(hù)畫(huà)像，還納入了企業(yè)關(guān)心的用戶(hù)增長(zhǎng)渠道數(shù)量和質(zhì)量統(tǒng)計(jì)功能，并同時(shí)提供了事件、卸載和行業(yè)洞察功能，可以幫助企業(yè)快速掌握APP的全貌。

第三，企業(yè)需要有常態(tài)化的數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)和應(yīng)用工具。要解決目前數(shù)據(jù)提取，數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)應(yīng)用割裂的場(chǎng)景，企業(yè)需要打通內(nèi)外部數(shù)據(jù)流和用戶(hù)流，才能實(shí)現(xiàn)全景化，全鏈路的數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)。比如企業(yè)應(yīng)該有一套自己的用戶(hù)增長(zhǎng)系統(tǒng)，這些系統(tǒng)都基于大數(shù)據(jù)分析，并能夠直接應(yīng)用于產(chǎn)品和運(yùn)營(yíng)策略，去驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品進(jìn)化和用戶(hù)增長(zhǎng)。

有實(shí)力的企業(yè)可以選擇自己開(kāi)發(fā)，大多數(shù)企業(yè)最優(yōu)的方案仍然是選擇市場(chǎng)上成熟的解決方案。如深耕大數(shù)據(jù)服務(wù)領(lǐng)域多年的個(gè)推，針對(duì)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的發(fā)展痛點(diǎn)，一方面將消息推送(“個(gè)推”)、用戶(hù)畫(huà)像(“個(gè)像”)、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)(“個(gè)數(shù)”)結(jié)合起來(lái)形成數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)閉環(huán)，構(gòu)建數(shù)據(jù)智能和場(chǎng)景驅(qū)動(dòng)的精細(xì)化運(yùn)營(yíng)服務(wù)體系，通過(guò)大數(shù)據(jù)分析深挖用戶(hù)特征并指導(dǎo)運(yùn)營(yíng)策略的調(diào)整，另一方面又聚焦發(fā)展新用戶(hù)、提高用戶(hù)活躍度等關(guān)鍵問(wèn)題，為App新用戶(hù)拓展(“云發(fā)”)、老用戶(hù)激活(“個(gè)啟”)等提供有效的用戶(hù)增長(zhǎng)解決方案。

對(duì)于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)而言，一套完善的大數(shù)據(jù)解決方案，不僅能幫助其提升運(yùn)營(yíng)等方面的能力，更是能幫助其從用戶(hù)留存、用戶(hù)活躍、收入變現(xiàn)等方面實(shí)現(xiàn)全面的增長(zhǎng)。

毫無(wú)疑問(wèn)，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，企業(yè)面對(duì)的已經(jīng)不只是數(shù)據(jù)技術(shù)能力的投資，而是如何應(yīng)用這些數(shù)據(jù)產(chǎn)品，快速高效地去挖掘數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)的價(jià)值，從而切實(shí)推動(dòng)業(yè)務(wù)快速增長(zhǎng)。