京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
移动大数据的三大核心 实时、适时、全时
我们应该清醒认识到,商业的基础正因移动互联网的普及而改变。
美国一家初创公司Appsee提供的移动产品分析中有些功能很有意思。 例如使用“use recording”(注意不是收集)录下用户使用app时的行为包括点击、滑动、 放大、摇一摇等各种动作, 通过动作了解用户兴趣、意向和需要。
移动带来的变革远远超过数据分析,但最为敏感的可能就是数据分析了。如今,你是否已经用全新的角度去思考无线业务做得好不好?移动大潮之下,每个公司都要从上到下重新思考。
不过,当数据从传统桌面计算机转到移动终端时,我们往往会遇到两大误区:
第一个误区:把手机当作一个新增的媒体渠道
把手机当作类似另一个屏幕,这是完全不够的。手机上作为一个功能设备产生的行为数据,不仅仅有时间维度,还有空间维度和社交维度,这么多维度迭加在一起,分析的层面和方式也远远多于传统网页。
第二个误区:用同样的方式来考评桌面计算机和移动终端;
在桌面计算机上,我们更关注流量转换的指标;而移动终端更在乎的是参与度,例如用户在一个app的停留时间、是否愿意接收提示、版本更新等。手指讯息如点击、滑动、 放大、摇一摇等在无线时代均会成为关键。
3T是移动数据的核心
跟大数据的4V(巨量、多样、速度、价值)比较,移动大数据的核心更着重于:实时 (real time)、适时 (right time)、全时 (all the time)。任何一个完整的高效服务都离不开这3个T。
拿零售业作例子,Real time是指实时数据的获取和推送能力;未来我们将通过手机,或者是智能穿戴设备赢得越来越多「接触」用户的机会。这些机会将为我们提供大量的时空讯息,将每一刻感知到的用户数据延续,就是 all the time 。
但有了这种感知的能力之后,你怎么知道甚么时候是推荐服务的最佳时机 (right time) 呢?这时就必须要有all the time的数据收集,才会知道用户的需求规律,才会知道营销的关键点并做到有效触达。
只有在俱备三个T的能力下,你才能明确在甚么地方,甚么时间点,给甚么样的用户,甚么样的特别优惠。因为你已经熟知用户的过往购买习惯、消费习惯,甚至行路习惯,所以才会知道,明天下午一点半,推荐一杯半价咖啡给他将是非常有效的促销方式。
全新的数据关系
最大的数据来自最小的设备。手机会变的越来越智能,他可以“感受”,可以处理文字图像,可以通过网络连接你身边的一切。这是最完美的集中,这不是一种创新,而是一群创新。
未来没有谁会比手机更了解你,它甚至会了解你的情绪,超出了自然语言。手机将会成为你的数据收集者,也会成为你的数据守门员。手机可以判断可以将哪些数据分享给哪些商家。而商家自己都不用建立数据库,它的数据存在每个人的云空间,只要被授权就可以拿出来使用。
这将会是用户、数据和商家之间一种全新的关系。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析、业务监控、质量检测与风险管控工作中,数据波动性是衡量数据稳定性、业务健康度、结果可信度的核心依据。数据波动代 ...
2026-08-18很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当导致 ...
2026-08-18在数据分析、业务评价、产品评级、用户分层与综合决策场景中,单一指标往往无法全面、客观地评价事物整体水平。现实中的评价对象 ...
2026-08-18在数理统计、假设检验、数据分析与机器学习领域中,卡方分布(χ²分布)是继正态分布、t分布之后最重要的连续型概率分布之一。 ...
2026-08-17在Python数据清洗、文本校验、账号密码规则校验、脏数据过滤、字符串规整化处理中,正则表达式是最高效、最常用的文本匹配工具。 ...
2026-08-17 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-08-17手游行业具备用户迭代快、竞争激烈、用户粘性易流失的典型特征。随着新游持续上线、玩家审美升级、玩法疲劳等问题出现,存量用户 ...
2026-08-14在数字化产品运营、商业数据分析、业务增长管理中,零散的指标统计无法支撑系统性的业务决策。单一的点击率、转化率、销量数据只 ...
2026-08-14 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-08-14在数据库数据分析、数据清洗、报表统计与业务查询场景中,日期时间是最高频、最核心的基础字段。数据库中存储的日期格式多样,包 ...
2026-08-13在数据统计分析与数据清洗工作中,箱线图是一种简洁高效、客观性强的数据可视化图表,能够直观呈现数据集的分布特征、离散程度和 ...
2026-08-13 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-08-13在自动化办公、数据采集、定时统计、日志清理、系统监控等场景中,程序往往需要按照固定时间间隔重复执行指定任务,这种运行机制 ...
2026-08-12在数据分析日常工作中,Excel数据筛选是数据清洗、数据提取、样本筛选的核心基础操作。传统Excel手动筛选、函数筛选方式,面对多 ...
2026-08-12 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-08-12在数据分析、统计建模、数据挖掘与商业调研过程中,原始数据往往无法做到绝对干净规整。受系统故障、人工录入失误、设备误差、突 ...
2026-08-11在数据分析工作中,聚类分析是典型的无监督学习方法,核心作用是依据数据自身的多维特征,将相似样本自动划分为若干类别,实现“ ...
2026-08-11 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-08-11AB实验是互联网产品迭代、营销优化、功能升级的核心科学验证手段,通过流量随机分组、对照组与实验组对比,科学验证策略、功能、 ...
2026-08-10在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率、降低数据库IO开销、优化系统性能的核心手段。普通单列索引仅适配简单查询场景,面对 ...
2026-08-10