今天你“大數(shù)據(jù)”了嗎？五步教你構(gòu)建大數(shù)據(jù)產(chǎn)品體系

大數(shù)據(jù) 產(chǎn)品體系互聯(lián)網(wǎng) 新媒體

創(chuàng)客 | 2016-03-04 10:51

【數(shù)據(jù)猿導(dǎo)讀】我們處在互聯(lián)網(wǎng)高速發(fā)展的時代，五花八門的信息、紛繁雜多的數(shù)據(jù)充滿生活的方方面面。是的，不用懷疑，大數(shù)據(jù)時代來了。如今說起新媒體和互聯(lián)網(wǎng)，必提大數(shù)據(jù)，似乎不這樣說就OUT了。那么，今天你“大數(shù)據(jù)“了嗎

今天你“大數(shù)據(jù)”了嗎？五步教你構(gòu)建大數(shù)據(jù)產(chǎn)品體系

數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)處理，這些無一不是構(gòu)建大數(shù)據(jù)產(chǎn)品體系的關(guān)鍵。一個完整的大數(shù)據(jù)體系分為幾個層級，分別是數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺、數(shù)據(jù)報表與可視化、產(chǎn)品與運(yùn)營分析、精細(xì)化運(yùn)營平臺、開放數(shù)據(jù)產(chǎn)品、戰(zhàn)略分析與決策。

一、如何建設(shè)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺

基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)平臺建設(shè)工作，包含數(shù)據(jù)平臺建設(shè)，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)者按照自己的理解和習(xí)慣來執(zhí)行，沒有標(biāo)準(zhǔn)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(wù)器，無法構(gòu)建結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)倉庫。

做數(shù)據(jù)平臺的架構(gòu)，很多人會理解為高大上的技術(shù)活，其實(shí)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(guān)鍵數(shù)據(jù)指標(biāo)體系的建立，需要從各個部門業(yè)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行提煉，并得到業(yè)務(wù)部門認(rèn)可。常見的關(guān)鍵指標(biāo)有：DAU、PCU、WAU、MAU、按天留存率(1-30日留存)、累計(jì)留存率(7日、14日、30日累計(jì)留存率)，新增用戶，有效新增用戶，活躍轉(zhuǎn)化率，付費(fèi)轉(zhuǎn)化率，收入指標(biāo)，ARPU人均收入，渠道效果數(shù)據(jù)等。

二、制作數(shù)據(jù)報表與實(shí)現(xiàn)可視化

數(shù)據(jù)報表與可視化是大數(shù)據(jù)體系中數(shù)據(jù)呈現(xiàn)的直接手段。數(shù)據(jù)可視化要求進(jìn)行數(shù)據(jù)指標(biāo)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(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化可配置數(shù)據(jù)報表設(shè)計(jì)，直觀的可視化輸出設(shè)計(jì)，包括行為、收入、性能、質(zhì)量等多種數(shù)據(jù)類別。拿阿里的數(shù)據(jù)地圖來說，他們的優(yōu)點(diǎn)是數(shù)據(jù)平臺結(jié)構(gòu)清晰，個人與數(shù)據(jù)關(guān)系明確，但是缺點(diǎn)也很明顯，數(shù)據(jù)報表過多、平臺訪問量不高。因此，大數(shù)據(jù)體系中，如何確保數(shù)據(jù)可視化呈現(xiàn)非常關(guān)鍵。

三、產(chǎn)品運(yùn)營與分析

在建立數(shù)據(jù)平臺和可視化基礎(chǔ)上，對已有的用戶行為、收入數(shù)據(jù)等進(jìn)行各種分析，輸出日報、周報、月報、各種專題分析報告，服務(wù)于產(chǎn)品的各個環(huán)節(jié)。

常見的數(shù)據(jù)分析工作：

1、用戶行為分析，用A/B TEST進(jìn)行產(chǎn)品優(yōu)化;

2、運(yùn)用漏斗模型進(jìn)行用戶觸達(dá)分析，如TIPS、廣告等曝光到活躍的轉(zhuǎn)化;

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

4、業(yè)務(wù)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(shí)時反饋;

6、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(fèi)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(dá)到全面的了解用戶，針對性的為用戶提供個性化服務(wù)的目的，通常每半年做一次用戶畫像的專題分析。

常見的數(shù)據(jù)分析思路：

1、事前分析：主要是對可能的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，建立起考核指標(biāo)，為之后的決策提供支持和精細(xì)化運(yùn)營做準(zhǔn)備。

2、事中分析：實(shí)時監(jiān)控收入、用戶，跟蹤用戶行為，進(jìn)行數(shù)據(jù)采集用于分析用戶的使用需求;實(shí)時查看流量，分析用戶使用的場景(網(wǎng)絡(luò)環(huán)境、運(yùn)行環(huán)境等);實(shí)時分析活動效果并根據(jù)效果調(diào)整策略等。

3、事后分析：主要分析考慮產(chǎn)品是否有問題、問題在哪兒、活動效果如何、功能效果如何、如何進(jìn)行后續(xù)指導(dǎo)等問題。

常見的數(shù)據(jù)分析工具：

1、Excel：容易上手、通用性強(qiáng)、美觀繪圖、函數(shù)豐富、支持VBA編程

2、SPSS：支持?jǐn)?shù)據(jù)量大、統(tǒng)計(jì)專業(yè)性強(qiáng)、數(shù)據(jù)挖掘功能強(qiáng)大、圖形化操作、編程擴(kuò)展強(qiáng)

四、建設(shè)數(shù)據(jù)化運(yùn)營體系

基于數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上搭建的精細(xì)化運(yùn)營平臺，主要的平臺邏輯多數(shù)是進(jìn)行用戶細(xì)分，商品和服務(wù)細(xì)分，通過多種推薦算法的組合優(yōu)化進(jìn)行商品和服務(wù)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(gòu)建的產(chǎn)品數(shù)據(jù)運(yùn)營體系。

數(shù)據(jù)運(yùn)營體系的建立主要考慮4個方面的內(nèi)容：

1、規(guī)范：數(shù)據(jù)運(yùn)營體系中的數(shù)據(jù)規(guī)范非常有必要。簡單舉個例子，同樣一份數(shù)據(jù)，不同的部門有不同的需求，根據(jù)不同的指標(biāo)評價這份數(shù)據(jù)，答案必然五花八門，因此，如果沒有一個統(tǒng)一的規(guī)范，數(shù)據(jù)是沒有意義的，數(shù)據(jù)分析不可能會有結(jié)果。

2、數(shù)據(jù)發(fā)展平臺：考慮兩個個方面的內(nèi)容，首先必須邏輯清晰，進(jìn)行體系化的思考規(guī)劃，知道要采集什么樣的數(shù)據(jù)，對常用數(shù)據(jù)優(yōu)先固化;其次是具備專業(yè)的報表展示效果、體系結(jié)構(gòu)清晰，能夠靈活迭代執(zhí)行。

3、數(shù)據(jù)倉庫：專門的數(shù)據(jù)倉庫記錄產(chǎn)品個性化數(shù)據(jù)，分析用戶需求，為用戶個性化定制;充分利用數(shù)據(jù)平臺公用接口;共享公司各數(shù)據(jù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)源。

4、人：完整的數(shù)據(jù)運(yùn)營體系中的人員包括專職的產(chǎn)品人員和專職的開發(fā)人員。

五、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)。

變化極快的互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，在業(yè)務(wù)的戰(zhàn)略方向選擇上，數(shù)據(jù)很難預(yù)測業(yè)務(wù)的大發(fā)展方向，從本質(zhì)上來說，數(shù)據(jù)在精細(xì)化營銷和運(yùn)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(yàn)證效果了。

建議是，最好用機(jī)器來做好“業(yè)務(wù)運(yùn)營監(jiān)控層”和“用戶/客戶體驗(yàn)優(yōu)化層”，在此基礎(chǔ)上讓人來做人類更擅長的經(jīng)驗(yàn)分析和戰(zhàn)略判斷。

來源：《創(chuàng)新與企業(yè)家精神》

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