当前位置:行情资讯 > 材料科技 大数据就是“大而全”?数据“瘦身”后威力才更大

数据猿作者:佚名
2017-08-03 09:24:01

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摘要:
现在没有人会对大数据蕴藏的能量产生怀疑了,数据成了各家企业抢夺的重点,一些基本教义派的人认为,大数据的特点就是量大,只要尽可能多抢占数据,就代表着成功。

李彦宏说过,如果以英国的工业革命来比喻的话,大数据就是煤,Ai技术就是蒸汽机。数据越多,动力越足,这几乎是常识性问题,但是事实真的就是这样吗?

 

我们到底还需不需要大数据粗放式发展?

现在没有人会对大数据蕴藏的能量产生怀疑了,数据成了各家企业抢夺的重点,一些基本教义派的人认为,大数据的特点就是量大,只要尽可能多抢占数据,就代表着成功。

但是有人却对这种观点产生了一些质疑,就在刚刚过去的由数据猿举办的金融大数据峰会上,大数据智能决策平台诸葛io的增长团队负责人邱千秋对此提出了新的观点。

让我们先把时间拉回到2016年,事实上大数据发展到2016年时无声息地来到了一个分水岭,以往那种粗放、野蛮、抢夺式的发展模式开始渐渐走向颓势。

邱千秋认为:“现在市场上很多人一味追求数据的大和全,满世界去买数据,实际真实的效果并不好,因为有太多的无用数据、垃圾数据和虚假数据充斥其中。”

举个例子,一个用户的状态是不断变化的,买来的数据并不能持久的跟踪用户,作为企业只能知道一个手机号背后是一个大学生,殊不知当企业在使用数据做二次开发的时候,这个人已经做了爸爸,用户整体的行为特点和内在需求都发生了天翻地覆的变化。

因此,邱千秋对大数据有了崭新的思考,“数据不仅仅是一种静态的资源,更是一种动态场景的还原。”

如果以这种视角来反思大数据,未来大数据发展的理念要从大而全的概念让渡给 “干净”和有用,对大数据进行“瘦身”。把更多资源专注在挖掘企业天然自有的、干净的却容易被忽略的用户行为和业务数据上,充分还原用户动态的使用场景和体验,进而分析乃至实现增长,是目前挖掘数据性价比最高的方式。

 

以用户为中心,为大数据做“减法”

那么诸葛io所谓的“瘦身”具体是指什么呢?

首先是数据的精准。数据来源一般来说有第一方数据、第二方数据和第三方数据三种,从精准度来说当然是第一方数据最为精确。邱千秋强调,为了数据的精确诸葛io做的是企业第一方的数据,这些数据一定是来自企业自己的网站,自己的APP,然后通过嵌入诸葛iosdk,建立一个采集数据的机制,保证数据分析的真实精准。

精准数据有多可怕?举个例子,当企业能都精准的实时了解用户的状态,就可以使用诸葛io建立非常精准的自动运营策略,比如用户注册成功后24小时没有创建订单,诸葛io就在24小时一过的这个时间节点上,发送短信提醒赠送红包,提升转化,根据企业客户带来的反馈,发送短信的用户中13%的用户实现了购买转化,这是一个非常惊人的数字。

此外第二个特点是以用户为中心。

以用户为中心是指,围绕用户去关联用户在整个互联网生态中的所有行为数据,深度且完整的还原用户使用场景,才能最终实现对业务的洞察以及对用户的深度理解。

比如说现在有一个投资行为,用户在做出充值行为的刹那带来了充值成功的一个数据,基于这个行为,往上延伸到用户信息,平台要知道是谁触发了这个行为。与此同时还可以通过这个行为,探究背后的业务信息。用户为什么要做出这个行为,行为触发背后代表什么,是客户推出了什么优惠活动,还是做了相应的广告?

以行为触发为起点,往上关联用户,往下关联业务,这样最大限度的做到以用户为中心的数据完整性。

诸葛io在数据采集方面的理念及做法代表了大数据在当下的痛点和解决方案,那另一方面,众所周知,采集数据是一方面,如何分析和应用数据,发挥数据的价值才是重点,比如用户留存率是真正左右企业生死的关键因素。

 

发现行为关联,影响用户的留存决策

邱千秋说:“用户从获取到留存之前,其实是有一个激活的过程,我们去分析用户在整个激活过程中的行为特点,比如说用户发现某一个功能之后留存可能会高一些,如果这个功能隐藏比较深用户不容易发现,那么对留存率肯定是有影响的。我们会找到这样的一个行为关联特点,以此来影响用户。”

这种机制反应在应用层面是怎样的呢?这里有个某社交平台案例可以解答这个疑问。数据显示,留存和转化有时候是相辅相成的,在一个陌生人社交的平台,在去年进行转型,开始引入了直播的功能。通过数据分析发现,当用户进入直播平台之后,只要他跟主播产生互动,以后的留存率和活跃度就会更高,不仅如此,用户还会有更强烈的意愿进行打赏。

鉴于此,当用户进入聊天室以后,平台就会在底部设置一段很明显的提醒,主播对某某领域感兴趣,你可以跟主播交流,鼓励用户跟主播互动,这样一来主播的回应也会变得积极,更加刺激用户的打赏和留存。

经过这样的调整,次日用户的留存环比提升了40%,用户首次付费率也提升了30%,效果非常显著。

从诸葛io的发展可以看出,大数据驱动不仅仅是一种技术手段,数据背后对用户行为动机的深层次理解才是重点,观察用户的每一次打开,每一次点击,每一次跳转或每一次停顿,都是企业了解用户的通道。