一起来聊聊:互联网思维和大数据_调研公司_第三方调研公司

2016-04-07 00:40:24 盈海咨询 44


市场研究_市场调查公司_调研公司——盈海咨询

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互联网头脑UFO模子中的U代表User experience,即极致用户体验,其对应的方向是产物设想;F代表Freemium,即免费商业模式,其对应的方向是商业模式研讨和设想;O代表精细化运营,其对应的方向是产物运营,而大数据在这三个方向的应用起到差别水平的作用。个中,大数据与F(免费商业模式)及U(极致用户体验)关联度或许驱动度中等,与O(精细化运营)关联度或驱动度最高。

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大数据怎样支撑更好的商业模式?

好的免费商业模式请求:

1)经由过程免费或许“利润超薄”的产物或效劳生长大规模的用户,构成用户大盘;

2)产物可以做到经由过程互联网体式格局天天有机会与用户发作打仗或联络。即前文提到的例子,假如你把手机卖给一个人,就不跟他“联络”了,这个人并非你的用户,但你经由过程某种体式格局天天跟他“联络”,如你在手机上供应软件效劳,让这个人跟你发作“联络”,他就是你的用户;

3)产物或效劳是不是可以做到版本迭代晋级。很多人以为传统范畴的产物或许效劳比较难供应“版本”晋级,但实在这只是受传统头脑体式格局所阻。以汽车为例,我们经常以为已卖给客户的车不存在版本晋级的观点,而特斯拉做到了:特斯拉在201412月尾宣告了设计把 Tesla Roadster 晋级,Roadster 将会被换上一组新的电池,对照底本那组电池来讲,新电池可以在一样的体积下供应分外 31% 的能量,别的,Roadster 还会换上新的氛围动力学套件,令到车身的风阻系数由 0.36 减至 0.31,另有就是会换上转动摩擦系数更低的轮胎。


我们在设想好的免费商业模式的时刻,要充分斟酌以上三点。但大数据现在在商业模式设想、商业模式研讨、立异商业模式研讨这方面的才能还比较弱,现在在中国还没看到胜利的应用大数据的伶俐来辅佐设想商业模式的案例,或许是由于盘算机现在的伶俐还没到达设想商业模式的才能高度。然则我们可以经由过程大数据的要领举行行业监测以及举行立异监测,从而可以辅佐战略规划职员来举行商业模式的设想。比如我们可以经由过程爬虫手艺的手腕收集互联网上的国内外行业生长动态、行业生长趋势、剖析师文章、最新专利申请状况、相干最新产物上市状况等来辅佐战略规划职员举行相干的行业剖析和立异剖析,以辅佐设想商业模式。总的来讲,大数据在免费商业模式设想方面的才能还比较弱。

但假如大数据作为商业模式中的一个引擎,即大数据作为产物的一个引擎,就有可以增进商业模式的晋级。打个比如,把一个传统的商业模式比作一辆汽车,这辆汽车的引擎是2.0的排量,假如你在设想商业模式的时刻把大数据很好的融入商业模式中,那末这辆2.0排量的汽车就有可以晋级为2.0T,即变成带涡轮增压的发动机,动力将更猛。如康健范畴,假如是一个贩卖传统血压计的商业模式,投资人对这类商业模式并不会很关注,但在血压计加上大数据的才能,即做智能血压计,可以长途监控父母的血压状况,及时举行病情预警,这类到场的大数据的商业模式就会比较有投资代价。

总的来讲,假如把大数据作为一种研讨才能来支撑商业模式研讨,那末其作用相对较低,只能在行业监测和立异监测起一些作用;但假如把大数据作为一个引擎嵌入到商业模式中,嵌入到产物中,其代价则异常大。

 

 

大数据怎样更好的驱动用户体验?

互联网头脑UFO模子中,我们提到做极致用户体验一个很主要的SIM准绳:S指Simple(简朴),少等于多的“少少主义”;I指iteration(迭代),即小步快跑,疾速迭代。M指micro-innovation,微立异。以上三方面均可以经由过程大数据来支撑。

经由过程大数据我们可以监测一个产物是不是做到充足的简朴(simple),我们可以基于大数据构建很多的用户体验监测模子。如用户行动的漏斗模子,我们可以把用户应用产物的症结触点(touchpoint)定义出来,监测每一个触点之间的转化率。如电商购物,用户进入首页、检察商品产物概况、把产物放到购物车、购置以及付出等是症结用户症结触点,经由过程监控各环节之间转化率来以及从最最先的打仗点到终究的打仗点的转化率来权衡产物的体验是不是做的充足好,充足简朴。我们置信,假如用户完成一个产物操纵使命,用的步骤越少,转化率相对就越高。

经由过程大数据的手腕,我们可以协助更好的疾速迭代,以提拔结果。尤其是应用A/B测试要领以及灰度宣布及时监测手腕。A/B 测试简朴来讲,就是为同一个目标制订两个计划或版本(比如两个页面),让一部份用户应用 A 计划,另一部份用户应用 B 计划,经由过程及时的统计应用结果数据如点击率等,看哪一个计划更相符设想目标。固然,在现实操纵过程当中另有很多须要注重的细节,在此就不赘述。Google很多新的产物上线或许功用优化上线前都要举行A/B测试。关于通例的A/B测试,同一个目标平常要做两种计划,很多互联网公司为了简化,平常只做一种计划,举行灰度上线(即只抽取一小部份用户举行产物宣布)今后,再经由过程大数据及时监测看这个结果和之前版本的结果对照,假如结果不如之前的版本,新版本就摒弃正式宣布。

经由过程大数据的手腕也可以协助产物及时产物微立异的结果。360公司的周鸿祎教师说过,口碑是权衡立异的规范,由于给用户带来猛烈体验的东西一定能构成口碑。经由过程大数据可以很好的及时监测产物口碑的状况。经由过程大数据爬虫的手腕,我们可以抓取产物在互联网上的评价,如抓取微博、论坛、电商批评等,经由过程自然语言处置惩罚的手腕和语义剖析,对批评等非构造数据举行处置惩罚和发掘,盘算产物的引荐度,及时控制产物口碑状况;另一方面,我们也可以经由过程大数据的手腕,及时发明产物题目点,如许会对产物的革新异常有协助。在很多产物导向型的大型互联网企业,都邑请求若1小时内有3人同时反应一个题目,就定义为BUG,须要在24小时内必需马上处理。基于大数据的手腕可以在产物题目标及时发明和定位上异常有协助。

 

 

大数据怎样更好的驱动精细化运营?

好产物是运营出来的,互联网产物须要不停运营、延续打磨。产物运营的目标是为了扩展用户群、进步用户活跃度、寻觅适宜商业模式并增加收入。胜利的互联网运营要做到精细化运营,胜利的精细化运营须要大数据支撑。大数据和互联网头脑在此方面关联度最高。所以,企业在大数据的应用场景上,一定是要优先斟酌怎样经由过程大数据举行精细化运营,以驱动更好的运营效力和结果的提拔。

但值得注重的是,企业在这方面的建立一定要斟酌怎样让数据剖析职员、算法职员与产物运营职员更好的融会在一同事情,不然大数据将在产物运营环节比较难起到抱负的作用。由于很多公司的运营职员并非异常相识大数据在哪些运营的环节可以用到大数据;同时,数据剖析和算法职员不能很好的明白营业,也不知道有哪些运营战略和场景,也较难为产物运营职员供应好的支撑。我们的发起是假如数据剖析职员和算法职员可以按期介入产物运营的一些例会,以至假如有可以,可以让数据剖析和算法职员与产物运营职员坐在一个相邻的办公地区一同事情。

基于大数据可以更好的做精细化运营监控、更正确的做用户细分、更正确的举行个性化引荐、更合理的举行营销推行结果的评价、更有用的举行用户生命周期治理以及基于用户生命周期举行相干的营销和运营战略。详细方面以下:

精细化运营监控方面,我们须要举行症结数据系统梳理和构建,在此基础上经由过程智能化模子开辟出来的数据产物,监控症结数据的异动,并可以疾速定位数据异动的缘由,辅佐运营决议计划;

经由过程基于大数据的要领举行用户细分,基于大数据可以找出更好的细分维度,并对用户做更好区隔,以辅佐产物运营职员做越发正确的用户细分,并洞察每一个细分人群的兴致爱好和消耗偏向,对每类用户离别举行有针对性的谋划和运营运动。

经由过程数据发掘的手腕举行用户生命周期治理,我们可以可做到及时对差别生命周期的用户举行及时标记和预警,并把有用的运动当做商品一样及时的推送给差别生命周期阶段的客户。

经由过程大数据的要领,我们可以完成对差别经由过程渠道的结果评价。假如只看一些外表的数据,如广告的点击率,是异常难权衡差别推行渠道的真正结果。假如把用户的渠道行动和后续产物行动(即经由过程渠道猎取的用户在产物上的种种应用行动)举行买通跟踪,在此数据基础上构建渠道质量评价模子,将可以更好的发明渠道的真正质量,或许更直接的,可以发明推行渠道的终究有若干是子虚的流量。

经由过程应用基于大数据举行有针对性的用户画像,并经由过程用户画像数据、用户行动和偏好数据,连系个性化引荐算法完成依据用户差别的兴致和需求引荐差别的商品或许产物,经由过程算法真正的完成“投其所好”,以完成推行资本效力和结果最大化。

 

 

总之,互联网头脑和大数占有着严密的关联。互联网头脑背地代表的是商业模式、产物设想、产物运营,而大数据在差别水平的支撑或许驱动这三方面。假如大数据可以作为商业模式的一部份或许更正确的说是作为企业产物的一个引擎,那末企业的能量和设想空间将会更大。而大数据在产物设想和运营环节都能起到差别水平的摆布,作用最为显著的是在驱动产物的精细化运营。我们愿望企业相干决议计划层在应用大数据的时刻更好的相识大数据应用的优先级和应用场景,更好的发挥大数据的代价。

 

 

文:傅志华

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