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大數(shù)據(jù)
互聯(lián)網(wǎng)思維2016年12月互聯(lián)網(wǎng)思維和大數(shù)據(jù)的關(guān)系互聯(lián)網(wǎng)思維UFO模型中的U代表Userexperience,即極致用戶體驗,其對應(yīng)的方向是產(chǎn)品設(shè)計;F代表Freemium,即免費商業(yè)模式,其對應(yīng)的方向是商業(yè)模式
研究和設(shè)計;O代表精細化運營,其對應(yīng)的方向是產(chǎn)品運營,而大數(shù)據(jù)在這三個方向的應(yīng)用起到不同程度的作用。其中,大數(shù)據(jù)與F(免費商業(yè)模式)及U(極致用戶體驗)關(guān)聯(lián)度或者驅(qū)動度中等,與O(精細化運營)關(guān)聯(lián)度或驅(qū)動度最高。大數(shù)據(jù)如何支撐更好的商業(yè)模式?好的免費商業(yè)模式要求:通過免費或者“利潤超薄”的產(chǎn)品或服務(wù)發(fā)展大規(guī)模的用戶,形成用戶大盤;產(chǎn)品可以做到通過互聯(lián)網(wǎng)方式每天有機會與用戶發(fā)生接觸或聯(lián)系。即前文提到的例子,如果你把手機賣給一個人,就不跟他“聯(lián)系”了,這個人并不是你的用戶,但你通過某種方式每天跟他“聯(lián)系”,如你在手機上提供軟件服務(wù),讓這個人跟你發(fā)生“聯(lián)系”,他就是你的用戶;產(chǎn)品或服務(wù)是否可以做到版本迭代升級。通過大數(shù)據(jù)進行行業(yè)監(jiān)測以及進行創(chuàng)新監(jiān)測,輔助戰(zhàn)略規(guī)劃人員來進行商業(yè)模式的設(shè)計。比如通過爬蟲技術(shù)的手段采集互聯(lián)網(wǎng)上的國內(nèi)外行業(yè)發(fā)展動態(tài)、行業(yè)發(fā)展趨勢、分析師文章、最新專利申請情況、相關(guān)最新產(chǎn)品上市情況等來輔助戰(zhàn)略規(guī)劃人員進行相關(guān)的行業(yè)分析和創(chuàng)新分析,以輔助設(shè)計商業(yè)模式。總的來說,大數(shù)據(jù)在免費商業(yè)模式設(shè)計方面的能力還比較弱。大數(shù)據(jù)作為產(chǎn)品的一個引擎,促進商業(yè)模式的升級如健康領(lǐng)域,如果是一個銷售傳統(tǒng)血壓計的商業(yè)模式,投資人對這種商業(yè)模式并不會很關(guān)注,但在血壓計加上大數(shù)據(jù)的能力,即做智能血壓計,可以遠程監(jiān)控父母的血壓情況,及時進行病情預(yù)警,這種加入的大數(shù)據(jù)的商業(yè)模式就會比較有投資價值??偟膩碚f,如果把大數(shù)據(jù)作為一種研究能力來支撐商業(yè)模式研究,那么其作用相對較低,只能在行業(yè)監(jiān)測和創(chuàng)新監(jiān)測起一些作用;但如果把大數(shù)據(jù)作為一個引擎嵌入到商業(yè)模式中,嵌入到產(chǎn)品中,其價值則非常大。大數(shù)據(jù)如何更好的驅(qū)動用戶體驗?在互聯(lián)網(wǎng)思維UFO模型中,我們提到做極致用戶體驗一個很重要的SIM原則:S指Simple(簡單),少即是多的“極少主義”;I指iteration(迭代),即小步快跑,快速迭代。M指micro-innovation,微創(chuàng)新。以上三方面均可以通過大數(shù)據(jù)來支撐。大數(shù)據(jù)如何更好的驅(qū)動用戶體驗?通過大數(shù)據(jù)可以監(jiān)測一個產(chǎn)品是否做到足夠的簡單(simple),可以基于大數(shù)據(jù)構(gòu)建很多的用戶體驗監(jiān)測模型。如用戶行為的漏斗模型,可以把用戶使用產(chǎn)品的關(guān)鍵觸點(touchpoint)定義出來,監(jiān)測每個觸點之間的轉(zhuǎn)化率。如電商購物,用戶進入首頁、查看商品產(chǎn)品詳情、把產(chǎn)品放到購物車、購買以及支付等是關(guān)鍵用戶關(guān)鍵觸點,通過監(jiān)控各環(huán)節(jié)之間轉(zhuǎn)化率來以及從最開始的接觸點到最終的接觸點的轉(zhuǎn)化率來衡量產(chǎn)品的體驗是否做的足夠好,足夠簡單。如果用戶完成一個產(chǎn)品操作任務(wù),用的步驟越少,轉(zhuǎn)化率相對就越高。大數(shù)據(jù)如何更好的驅(qū)動用戶體驗?通過大數(shù)據(jù)的手段,可以幫助更好的快速迭代,以提升效果。尤其是利用A/B測試方法以及灰度發(fā)布實時監(jiān)測手段。A/B測試簡單來說,就是為同一個目標制定兩個方案或版本(比如兩個頁面),讓一部分用戶使用A方案,另一部分用戶使用B方案,通過及時的統(tǒng)計使用效果數(shù)據(jù)如點擊率等,看哪個方案更符合設(shè)計目標。對于常規(guī)的A/B測試,同一個目標一般要做兩種方案,很多互聯(lián)網(wǎng)公司為了簡化,一般只做一種方案,進行灰度上線(即只抽取一小部分用戶進行產(chǎn)品發(fā)布)以后,再通過大數(shù)據(jù)實時監(jiān)測看這個效果和之前版本的效果對比,如果效果不如之前的版本,新版本就放棄正式發(fā)布。大數(shù)據(jù)如何更好的驅(qū)動用戶體驗?通過大數(shù)據(jù)的手段,可以幫助更好的快速迭代,以提升效果。尤其是利用A/B測試方法以及灰度發(fā)布實時監(jiān)測手段。A/B測試簡單來說,就是為同一個目標制定兩個方案或版本(比如兩個頁面),讓一部分用戶使用A方案,另一部分用戶使用B方案,通過及時的統(tǒng)計使用效果數(shù)據(jù)如點擊率等,看哪個方案更符合設(shè)計目標。對于常規(guī)的A/B測試,同一個目標一般要做兩種方案,很多互聯(lián)網(wǎng)公司為了簡化,一般只做一種方案,進行灰度上線(即只抽取一小部分用戶進行產(chǎn)品發(fā)布)以后,再通過大數(shù)據(jù)實時監(jiān)測看這個效果和之前版本的效果對比,如果效果不如之前的版本,新版本就放棄正式發(fā)布。大數(shù)據(jù)如何更好的驅(qū)動用戶體驗?通過大數(shù)據(jù)的手段也可以幫助產(chǎn)品實時產(chǎn)品微創(chuàng)新的效果。通過大數(shù)據(jù)可以很好的及時監(jiān)測產(chǎn)品口碑的情況。通過大數(shù)據(jù)爬蟲的手段,可以抓取產(chǎn)品在互聯(lián)網(wǎng)上的評價,如抓取微博、論壇、電商評論等,通過自然語言處理的手段和語義分析,對評論等非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進行處理和挖掘,計
算產(chǎn)品的推薦度,實時掌握產(chǎn)品口碑情況;另一方面,也
可以通過大數(shù)據(jù)的手段,實時發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品問題點,這樣會對產(chǎn)品的改進非常有幫助。在很多產(chǎn)品導(dǎo)向型的大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè),都會要求若1小時內(nèi)有3人同時反映一個問題,就定義為BUG,需要在24小時內(nèi)必須立即解決。基于大數(shù)據(jù)的手段可以在產(chǎn)品問題的及時發(fā)現(xiàn)和定位上非常有幫助。大數(shù)據(jù)如何更好的驅(qū)動精細化運營?好產(chǎn)品是運營出來的,互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品需要不斷運營、持續(xù)打磨。產(chǎn)品運營的目的是為了擴大用戶群、提高用戶活躍度、尋找合適商業(yè)模式并增加收入。成功的互聯(lián)網(wǎng)運營要做到精細化運營,成功的精細化運營需要大數(shù)據(jù)支撐。大數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)思維在此方面關(guān)聯(lián)度最高。所以,企業(yè)在大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景上,一定是要優(yōu)先考慮如何通過大數(shù)據(jù)進行精細化運營,以驅(qū)動更好的運營效率和效果的提升。大數(shù)據(jù)如何更好的驅(qū)動精細化運營?但值得注意的是,企業(yè)在這方面的建設(shè)一定要考慮如何讓數(shù)據(jù)分析人員、算法人員與產(chǎn)品運營人員更好的融合在一起工作,否則大數(shù)據(jù)將在產(chǎn)品運營環(huán)節(jié)比較難起到理想的作用。因為很多公司的運營人員并不是非常了解大數(shù)據(jù)在哪些運營的環(huán)節(jié)可以用到大數(shù)據(jù);同時,數(shù)據(jù)分析和算法人員不能很好的理解業(yè)務(wù),也不知道有哪些運營策略和場景,也較難為產(chǎn)品運營人員提供好的支持。如果數(shù)據(jù)分析人員和算法人員能夠定期參與產(chǎn)品運營的一些例會,甚至如果有可能,可以讓數(shù)據(jù)分析和算法人員與產(chǎn)品運營人員坐在一個相鄰的辦公區(qū)域一起工作。大數(shù)據(jù)如何更好的驅(qū)動精細化運營?基于大數(shù)據(jù)可以更好的做精細化運營監(jiān)控、更準確的做用戶細分、更準確的進行個性化推薦、更合理的進行營銷推廣效果的評估、更有效的進行用戶生命周期管理以及基于用戶生命周期進行相關(guān)的營銷和運營策略。具體方面如下:1)在精細化運營監(jiān)控方面,需要進行關(guān)鍵數(shù)據(jù)體系梳理和構(gòu)建,在此基礎(chǔ)上通過智能化模型開發(fā)出來的數(shù)據(jù)產(chǎn)品,監(jiān)控關(guān)鍵數(shù)據(jù)的異動,并可以快速定位數(shù)據(jù)異動的原因,輔助運營決策;大數(shù)據(jù)如何更好的驅(qū)動精細化運營?通過基于大數(shù)據(jù)的方法進行用戶細分,基于大數(shù)據(jù)可以找出更好的細分維度,并對用戶做更好區(qū)隔,以輔助產(chǎn)品運營人員做更加準確的用戶細分,并洞察每個細分人群的興趣愛好和消費傾向,對每類用戶分別進行有針對性的策劃和運營活動。通過數(shù)據(jù)挖掘的手段進行用戶生命周期管理,可做到實時對不同生命周期的用戶進行實時標記和預(yù)警,并把有效的活動當(dāng)成商品一樣及時的推送給不同生命周期階段的客戶。大數(shù)據(jù)如何更好的驅(qū)動精細化運營?通過大數(shù)據(jù)的方法,我們可以實現(xiàn)對不同通過渠道的效果評估。如果把用戶的渠道行為和后續(xù)產(chǎn)品行為(即通過渠道獲取的用戶在產(chǎn)品上的各種使用行為)進行打通跟蹤,在此數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上構(gòu)建渠道質(zhì)量評估模型,將能夠更好的發(fā)現(xiàn)渠道的真正質(zhì)量,或者更直接的,可以發(fā)現(xiàn)推廣渠道的究竟有多少是虛假的流量。通過利用基于大數(shù)據(jù)進行有針對性的用戶畫像,并通過用戶畫像數(shù)據(jù)、用戶行為和偏好數(shù)據(jù),結(jié)合個性化推薦算法實現(xiàn)根據(jù)用戶不同的興趣和需求推薦不同的商品或者產(chǎn)品,通過算法真正的實現(xiàn)“投其所好”,以實現(xiàn)推廣資源效率和效果最大化?;ヂ?lián)網(wǎng)思維和大數(shù)據(jù)有著緊密的關(guān)系互聯(lián)網(wǎng)思維背后代表的是商業(yè)模式、產(chǎn)品設(shè)計、產(chǎn)品運營,而大
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