文| 铅笔道 记者 吴泽骞“在这个数据为王的时代,互联网企业多会被以下问题困扰:急剧膨胀的数据源、越来越多的实时数据、用户行为数据与企业经营数据割裂、不断攀升的获客成本、运营人工环节的低效等。
而传统数据分析和优化方式见效慢,企业急需实时的运营决策支持、更加细化的市场和用户分析工具。
基于这些需求,谢荣生在2016年5月启动了“数极客”项目。该产品可以对海量数据实时多维分析,可视化无埋点方案降低了使用门槛,自动化分析、智能优化方案节省了运营的时间。公司平均帮助客户提升60%~70%工作效率和30%~40%用户转化率。
目前,“数极客”已进入企业服务、互联网金融、电商等领域,其中付费客户50余家。公司也在去年6月完成了1000万元天使轮融资,投资方为东霖资本。
做便宜好用的数据分析系统
2010年是谢荣生职业生涯的一个重要转折点。在此之前他做的都是纯IT技术类的项目,如新浪邮件系统、博客空间等WEB2.0组件模块。此后他则更希望接触商业,于是先后进入淘宝、国美金融等负责产品业务,期间还与百合网董事长创办了婚礼O2O平台。
技术、产品、运营皆有接触的谢荣生,深刻明白数据分析对于公司业务发展的重要性。在国美金融担任产品总监时,他就参与了集团大数据系统的立项招标工作。
然而十多家竞标企业却没有一家能够让甲方满意。一来他们的报价太高,基本都在2000万元左右。二是传统服务商仍采用离线计算,不具备实时在线处理能力,且缺少细致的用户行为分析相关模型。
这让谢荣生看到了在行为数据与运营数据整合分析方向进行创业的可能性。彼时国内公司正处于准精益经营时代,公司决策者关注宏观数据,能够利用数据指导营销、产品、运营。但传统分析优化流程过长,从分析到提供解决方案,再到开发测试、上线验证可能需要一个月的时间。
而随着企业竞争的日趋激烈,智能化经营的需求将成为企业关注的重点。它不仅需要系统能够实时分析与预测,还要将分析结果和运营规则结合,自动调取解决方案优化经营指标。
比如,在前端数据上,系统要能搜集广点通、百度广告等渠道的点击数据,知道如何投放成本低、到达率高。在中端数据即落地页上,系统要知道如何才能提高转化率,用户的进入退出路径是怎样的,优质用户的共性是怎样的等等。在后端则要知道复购率高、持续活跃用户的特点,来自于哪些渠道等。
为此,谢荣生于2016年5月开始运作“数极客”,他不仅仅是做数据的呈现,还要帮助客户提供解决方案,并实现自动化策略优化。同时价格要便宜,让中小企业也能够使用。
用产品运营视角研发系统
此时市面上已经有同类的新型数据公司,如Growing IO、友盟统计、神策网络等。作为后发公司,谢荣生意识到公司的竞争力就在于团队的基因上。竞争对手可能更多的是工程师的思维,而“数极客”则希望用产品和运营的思维搭建一套用户行为和运营数据一站式分析系统。
按照数据分析的基本流程,团队研发了一套完整的分析工具。首先在数据采集方面,团队遵循方便、快捷的要素,开发了无埋点(对特定用户行为或事件进行捕获、处理和发送)数据采集技术。网页端基于页面代码结构,App端基于底层代码编译技术,实现了数据全量采集,节省了团队60%~70%的工作量。
数据采集完成之后便进入到分析环节,团队根据两方面的需求来研发产品。
一是从公司的核心的目标——提高转化率出发,团队开发了5种定量工具,包括事件分析、漏斗分析、智能路径、用户流向、表单分析。以漏斗分析为例,企业可以根据自己的业务状况,设置细分漏洞分析维度,帮助企业知道不同性别、年龄、地域的用户转化率差别,iPhone和安卓用户的转化率差别等。
某产品注册页漏斗分析图
同时,“数极客”还开发了6种定性分析工具帮助用户定位问题,包括用户行为视频录制、浏览热图、链接点击热图、页面点击热图、分屏热图、注意力热图。以此挖掘用户的注意力,知道用户在使用产品时干什么了、看什么了、在哪里停留时间长等。
二是从提高运营效率和精准度出发,团队提供了自动运营解决方案。客户可以前提设置运营策略触发条件,比如针对注册电商App三天没有下单购买的用户,系统可以自动发送优惠券,减少了人工运营操作重复性。
很多互联网企业虽然知道A/B TEST(对照实验)的方法,但是在使用中却容易忽视或者不了解统计学相关要求,比如,假设检验、抽样估计、置信区间等环节的科学性。为此,团队也引入了可视化试验构建、多链接合并测试、灰度发布等自动实施工具和基于统计学的试验解读。
用户浏览网页的热图分布
经过一年多的开发,“数极客”能够帮助企业提升60%~70%工作效率,提高30%~40%用户转化率。团队已经服务企业服务、互联网金融、电商等企业,其中付费客户50余家,SaaS年服务费每年6万元,私有化部署的客单价为20万元。
接下来,团队将发布大数据BI产品,实现企业经营数据、用户行为数据的一站式可视化分析。公司预计在今年5月启动A轮,资金将主要用于AI人才的招募。
编辑 孙 娇 校对 玛依热
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