
想听懂用户的声音,至少得先学会数据分析吧
“大数据”这个名词你可能已经听得快麻木了,但在这个由0101单个Bit构建起来的互联网世界中,数据即力量,数据即财富,数据即风潮。然而,如 何将“大数据”的概念在移动互联网时代玩儿出新花样?如何让中小型的创业团队也拥有操控“大数据”的能力?这个问题,业界一直未能有成熟的样例。
无论你是产品经理、运营、渠道还是研发、甚至站长,你可能每天都面对着无数的报表、统计图、转化率,可能留存率不离嘴、PV、UV、流量、渠道如数家珍。但是,光有这些数字就够了吗?
随 着各类App的丰富和智能设备的普及,移动互联网的市场已经日渐拥挤,单纯的运营数字,已很难帮助创业者杀出重围。可以说,提升对用户画像、行为习惯、个 性标签等信息的重视,以更细致的、多维度的数据分析结果驱动运营,已经势在必行。而诸葛IO正是基于这样的理念诞生的一款精细化运营分析工具。
诸葛IO的缔造者们坚信“所有伟大产品的诞生,都依托于用户的追随与期待”。纵观整个产品,这款分析工具也的确做到了这点——数据,以用户为本。
查看诸葛IO的演示DEMO,你会发现除了活跃用户数、留存率、访问次数等等常规的运营数据外,“用户档案”和“用户分组”这两个模块也被放在了第一层级上。而其中用户档案所展示的数据精细度,令人咋舌。
所有的用户的访问时长、历史30天访问频次、事件触发表现、设备机型、登录地区、什么时间进行了什么操作……等等一系列详细的数据信息一览无余。足可见诸葛IO对用户行为数据的关注程度之深。
在“用户档案”的模块中,最引人瞩目的,当属“诸葛标签”功能。之所以敢以“诸葛”命名,是因为这里的每个用户标签是根据诸葛IO自有的算法体系,基于对用户的设备、帐号信息与过去的行为习惯数据,所得出的画像标签。
在诸葛的标签体系里,你或许是个购物狂,但同时也是个数码达人。通过多层的属性叠加,每一个App的运营者,都可以在诸葛精准地定位每一个用户,深入洞察其行为表现。
此外,诸葛IO还提供了通知推送的通道,针对已分组的各个用户群体,去实现通知的定向投送、广告的精准投放等等功能。诸葛IO表示,他们曾与一家O2O企业做过测试,根据用户画像做的精准推送,其CPA要比大规模推送高出5倍。
在关注用户行为的同时,诸葛IO还引入了在电商行业经常被提及的“漏斗转化”功能。开发者可以预设一个用户使用场景,并为其建立检测漏斗,其后,便可每天通过诸葛的后台监测该场景各步骤的转化率了。
借助“漏斗转化”功能,PM们就可以通过数据来判断场景设计与交互体验是否是合理、流畅的。拿电商导购应用举例,它的用户典型使用流程是:打开客户端—>浏览最热最新推荐—>点击查看单品—>前往淘宝下单—>评价分享。
如 果在这个漏斗中我们发现,“点击查看单品”到“前往淘宝下单”的转化率远低于预期,那么就可以尝试将“去购买”按钮改为“查看详情”, 暗示用户点击之后有更多有利于购买决策的信息,并且将按钮改成红色,刺激决策。经过这两个简单的修改后,该步骤的转化率可获得高达5%的提升。
能够搭建起诸葛IO这款强大的App数据分析平台,得益于其浓厚的技术和数据的积累。诸葛IO隶属于37degree(北京乐享天下科技有限公司),是一家专业的数据分析公司。他们在过去3年,致力于准确、深入的数据分析和建模;灵活、高效的数据应用和反馈。
公司目前拥有大量用户行为数据库、自有语义分析引擎、用户画像引擎、跨屏用户匹配算法等技术,曾服务过平安银行、宝洁、奥美、联想、中国电信、中央电视台、海尔集团、聚美优品等知名客户。
在 和诸葛IO团队的沟通中,他们表示,产品运营的发展方向一定是精细化运营。就像面对一张150分的考卷,仅仅知道自己的分数是没有意义的,只有清楚地知道 分丢在了哪里、如何钻研进修,才能帮助考生摘得桂冠。数据分析也是同理,光看所谓的KPI,很容易陷进数据的怪圈,盲目追求“量”,每天看着各种报表统计 图感觉形势都是一片大好,然而却忽视数据背后一个一个的“人”。
不论我们打造一款怎样的产品,都应该意识到,每一个用户都有他们的个性和独特的行为习惯。诸葛IO告诉DEMO8,在国外用户细分与行为分析的概念已经相当普及,像Mixpanel这样的精细化运营分析平台已获得9亿美金的估值,而在国内,这一理念只是刚刚起步。
此 外,诸葛IO还向DEMO8介绍说,自己是一家技术驱动型的公司。团队成员多来自知名院校和企业,有浓厚的技术积累,在产品的研发迭代上也是技术先于营 销。比如诸葛IO的SDK尽可能实现轻体量,确保嵌入代码后不影响App的运行效率。此外,诸葛IO还提供了服务器端SDK,通过服务器端所获取的数据进 行报表分析,让前端的代码进一步轻量化。
得益于标签,算法等杀手级功能,虽然上线还不足两个月,诸葛IO就已经累计了逾500万的设备覆盖量,而且积累了一批“忠实粉”,例如:暴走漫画和Fuubo。
谈及与暴漫的合作,诸葛IO的工作人员表示,这次项目的促成,与其说是基于过去合作的信任,不如说是因为暴走漫画所重视的用户标签、首页推荐、分类访问曲线监测的功能,恰好是诸葛IO的强项。还有就是和Fuubo的合作。
熟 悉Fuubo的朋友们应该都知道,它是由碎星和他的几个小伙伴们业余时间完成的新浪微博第三方客户端,这样小的一个团队没有足够的精力和经费去做大规模的 推广,于是他们启用了诸葛IO来为团队提供渠道的数据分析。这让渠道的选择和推广变得简单,从而为团队节省大量的人力和宣传成本。
在谈到未 来的发展时,诸葛IO告诉DEMO8,他们会专注于做最好的运营分析工具,以用户行为分析和预测算法位核心,绝不“摊大饼”。涉及到推送等其它功能,诸葛 IO将与该领域的友商合作,以求为开发者提供更专业的集成服务。而在谈到与同类产品的竞争时,他们说:“市场就是一张饼,我们不一定要去和别人分切这一张 饼,而是可以在上面加一些东西,把它做成馅饼、做成披萨,去满足更多元化的口味。”
如果说,产品设计和研发是从0到1,运营就是从1到 1000。在场景为王的移动互联时代,产品的设计与运营的核心,就是站在用户角度去考虑问题。摸清用户的使用场景,了解用户真正想要什么,那么KPI的增 长,就是自然而然的事了。然而如何甄别有效的场景、如何筛分高价值的用户群、从哪个环节开始提升用户满意度?这些问题,数据知道答案。而以用户分析为核心 的诸葛IO,则为渴望参透这些答案的创业者们,提供了全新的选择。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09