｛数据观大数据产业巡礼 • 行业剖析｝

——三家大数据牛企通知你，大数据时代的用户行为剖析该怎样做

在互联网高速开展的明天，产品的销售渠道从线下实体店在向线上平台转移，而互联网时代的产品也不再只局限于实体的产品，也包括各种虚拟形状呈现的产品，例如金融产品、在线教育产品等。

如何对产品停止营销推行，吸引消费者，进步产品知名度和销量，不断以来都是商家不遗余力在做的事：经过问卷调查等方式，运用4P、4R等经典的营销实际和形式，或许直接采用粗犷的价钱战的方式来获取消费者。

亚马逊开启了将数据剖析使用于产品营销的先例。经过运用和传统实体门店无法比较的互联网手腕，获取用户行为数据，并对这些数据停止深度剖析和发掘，制定对客户的特性化引荐和效劳，推翻了事先的市场竞争规则。亚马逊的成功在于电子商务的销售形式，以及对数据的战略性看法和运用。

如今，电子商务曾经是一个普遍存在的产品销售渠道，任何方式的产品都可以在线上销售，这个时分，用户数据变得更能随便获取，商家竞争优势不再只是能获取用户数据，而在于如何获取更片面的数据，并将用户数据的深度剖析后果使用于精准营销。

　 　 市场环境变了

　　“在2011、2012年大数据火起来之后的两三年里，我发现市场变了，在这种变化中我看到了时机”， 神策数据开创人、CEO桑文锋 对数据观说。他是前百度大数据部技术经理，从零构建了百度的用户行为大数据处置平台。2015年分开百度，创立神策数据，为互联网公司提供大数据剖析效劳。

依据中国互联网网络信息中心的报告，截止到2016年12月中国的互联网用户数到达7.37亿，其中手机网民6.95亿，互联网普及率到达53.2%。

需求端庞大的互联网用户群创始了数字经济新时代，挪动互联网、自媒体、电子商务、O2O效劳（online to office service）、互联网金融、共享经济平台等曾经浸透到人们生活的方方面面，数字技术与消费端的诸多垂直范畴完成了深度交融。

在互联网和数字经济高速开展的进程中，桑文锋也看到用户行为剖析的开展阅历了几个阶段的演化。

从2000年开端算起，由于在这之前用户行为剖析还不成体系，处于比拟原始的阶段。

2000到2006年，是流量时代，更多的是算页面阅读量、用户拜访量，谁流量高谁就凶猛，事先的三大门户网站（网易、搜狐、新浪）吸纳了互联网绝大局部的流量。

2006到2012年，是用户时代，开心网、人人等社交媒体层出不穷，他们比的是活泼用户数。2009年推出的新浪微博就是在这个阶段凭仗井喷式的用户增长，奠定了新浪在社交媒体范畴的位置。

2012年到如今，甚至到将来，可以归结为订单时代，比方如今大家都很熟习的团购、互联网金融、在线教育、直播等等，都是跟订单相关。

从流量到用户，再到订单，这个变化进程意味着对数据剖析的要求层层递进。同时，也意味着，随着互联网的开展，越来越多的垂直行业开端在线上扩张，互联网+成为行业热点。

在大数据的开展进程中，刚开端只要在BAT这样的互联网公司才有需求，并且有技术实力去做用户行为剖析。“如今，在其它范畴，越来越多的中小公司异样也有这样的需求。”桑文锋以为互联网的开展催生了新的用户行为剖析需求，也为技术实力雄厚和优秀产品的创业公司提供外行业中展露头脚发明了的时机。

　　 ▋还有几个方面的变化推进着用户行为剖析的开展：

　　 ○ 一方面是技术的提高。 在互联网的助推下，数据样本的采集点和掩盖面团圆度越来越大，数据量成指数级增长；同时，数据采集才能也变得更强。在数据处置才能上，Hadoop、spark等开源的大数据处置软件的技术在不时完善，能处置以前无法处置的数据成绩。

　　 ○ 另外一方面，市场开端看法到数据的重要性。 桑文锋描绘了一个景象：“在大数据刚刚衰亡的时分，给人的觉得就像是忽悠，只看见四处都在传达，并没有看到实践的作用。但传达带来一个益处，就是大家开端认识到数据的重要性了，跟客户谈的时分不必去说数据的重要性，只需求通知他数据可以完成的场景价值是什么。”

　　 用户行为剖析也在变

互联网以及大数据的开展，推进者用户行为剖析进一步优化。

在流量时代和用户时代，用户行为剖析产品和效劳面向的次要是互联网或挪动互联网公司，他们的产品次要是信息消费，例如视频和门户网站等。

面对这些效劳对象，传统的用户行为剖析更多是统计学意义上的，普通都是指PV（Page View，页面阅读量）、UV（Unique Visitor，独立访客）、跳出率和用户拜访深度、用户停留工夫等，这些目标其实次要是用来作为统计运用的。

　　 据诸葛io的开创人孔淼引见： “事先运用的剖析产品的大少数是APP、网站等统计平台，因而，企业并没无形成很好的数据根底，次要表如今数据采集才能不够，和数据孤岛景象很严重。”

而到了订单时代，用户行为分许面对的行业越来越普遍。提供数据剖析效劳的厂商业务次要集中在金融、在线教育、互联网、批发等消费行业，这些范畴都对用户行为剖析有着自然的需求，庞大的用户群体、联网实时发生的少量用户数据、以完成用户买卖为目的等，都需求对用户有足够的理解。

关于如今的用户行为剖析来说，数据的采集、存储和处置的平台搭建是根底环节。而如今真正能指点产品和业务的，还需求更精密化的剖析，孔淼以为：“如今的用户行为剖析应该发掘更深化的数据价值，理解用户的参与度。”

如何做到更精密化、更深化？这就要求采集和剖析更片面多维的数据：用户在什么工夫进入网站或APP、搜索了什么内容、有没有下单、下单前后点击了哪些内容……对这些一切的数据停止搜集汇总，就能察看到完好的用户行为，停止用户画像。

　　 ▋深度理解用户、对用户停止精密化地剖析终究能起到什么作用？桑文锋总结次要是两类：

　　○ 一类是驱动产品和运营决策。 比方在市场营销方面，判别广告效果、产品如何做调整改版、运营搞促销活动怎样给用户发红包等等，都是基于数据剖析。这些都可以归结于数据在驱动决策方面的价值。

　　○ 另外一类是驱动产品智能。 桑文锋说：“驱动决策并非充沛发扬大数据的全部价值，让产品智能化更能代表行业的开展方向。目前大局部数据剖析产品可以满足企业在决策层面的剖析需求。在将来，随着大数据外行业使用的深化，并将愈加依赖强壮的数据仓库和灵敏平台开发才能，经过根底数据叠加算法模型，从而驱动产品只能化。”比方特性化引荐、精准投放广告、金融风控等，这些都需求以用户数据剖析为前提。依据剖析客户特征、偏好、兴味点等，让产品提供愈加智能的效劳。

　　 难点：效劳和人才

“我觉得技术和产品都构不成壁垒，真正可以构成壁垒的是效劳。假如效劳做得十分好，客户称心度高，他就没有理由换成其他产品。”桑文锋以为效劳是企业久远开展最重要的要素，神策数据打磨产品的同时，也在围绕效劳打造中心竞争力。

在大数据开展到明天，人们曾经逐步看法到数据的重要性。虽然如此，这并不能确保数据效劳能在企业顺拖拉地。

　　 ▋在TalkingData执行副总裁林逸飞的任务阅历中，常常会遇到两种情形：

　　○ 一种可以看作是大数据范畴的“急性病”。 在这种状况下，有些人会把大数据约等于hadoop，以为将企业的数据都存好就是完成了大数据，所以各种IT类的基建项目蓬勃开展。

　　○ 到大数据开展进入第二阶段时又会发生“慢性病”。 就是做好了存储零碎之后，不晓得如何去处置。这种情形普通会发作在对推进数字化这件事没有战略的企业里，它们把大数据看作一个榔头或许手术刀，希望药到病除。而没有详细的方案来指点，大数据反而会变得无用武之地，延缓企业大数据进程。

这是企业目前存在的成绩，也形成了桑文锋说的效劳应战：“有的客户能够自身完成数据驱动条件还不具有，比方没有对应的技术人员、企业上下没无形成成熟的数据认识、在数据打通上企业存在外部矛盾等，从上至下完善的东西比拟多，这些状况都会招致真正完成大数据落空中临宏大的应战。”

还有一个难点是目前整个大数据行业都面临的窘境，就是人才充足。

如今市场上存在人才缺口，将来3至5年，中国估计需求180万数据人才，但是目前，中国大数据从业人员只要约30万人，还存在约150万的人才缺口。

虽然说，我国正在从国度层面和中央层面都在鼎力推行人才政策，经过“千人方案”等高层次人才引进政策吸引了少量海外外创新创业人才，同时出台了系列政策完善科研管理，并且在大数据专业人才方面，从2016年2月起，教育部发布新增“数据迷信与大数据技术”专业，目前我国已有35所高校获批该专业。

但是，不论是从工夫还是经历看，目前国际培育大数据人才的院校都尚处于起步阶段，学校教育与大数据市场需求脱节严重。据领英2017年11月发布的《中国经济的数字化转型：人才与失业》报告剖析：目后人才强国战略的一个突出的成绩就是短少以需求为导向的人才引进与培育机制。

面对这样的人才市场，关于企业，尤其是初创企业来说，很难找到适宜的人才。桑文锋说：“关于我们来说，用人要求十分高，规范十分严厉。其中有一个部门最近发了5个offer，有3个在试用期就被淘汰。”

　 　 “将来无法判别，朝着这个方向努力就行了”

用户行为剖析的开展阅历了几个阶段的变迁，不时顺应新的需求。而在将来还会有新的状况发作，新的需求发生。而在社会高速开展的明天，将来用户行为剖析会开展到什么水平很难预测。

“真正完成数据驱动不是一年两年就能完成的事，它更能够需求长达十年二十的努力。”桑文锋以为要发掘数据的最终价值还需求长工夫的努力。

首先企业需求数据认识的普及，假如在任务中我们讨论决策根据是客观感受、直觉，或许说是官位，这就是完善数据认识的表现。在桑文锋看来，数据认识是完成用户行为剖析效劳落地的根底，而技术、产品等工具只是手腕。

而关于提供用户行为剖析效劳的厂商来说，需求不时顺应市场环境的变化，对产品和团队停止迭代晋级。

在神策数据的开展历程中，刚开端只要技术团队，后来扩展成有大客户经理、有技术支持、有交互经理等，逐步构成完善的企业架构和团队体系，以应对越来越丰厚的效劳需求。

TalkingData每年都会推出一个大的产品，进入到产品族外面，最快能做到每30分钟一次的微迭代。就是要不时地优化产品、优化流程。

另外，将来用户的概念都能够会发作变化，外延会扩展。桑文锋以为：“用户行为可以是一个很普遍的概念，一切经过行为举措能发生数据的都是用户行为，不论这个用户是一个真人还是一个实体。现阶段次要围绕真人，当前能够机器做了什么事，也是用户行为。”

桑文锋率领的神策数据团队，对用户行为剖析将来的愿景是完成全决策、全渠道、全流程。但是他也表示：“将来变化太快，能够定了十年的目的，但实践走到第三年能够就发作变化了，有很多其他的事情需求去做。我们如今要做的就是为了这个目的不时的努力就可以了。”

　　 注：本文来源数据观，记者：孙永慧，编辑：Fynlch王培（微信号：WP1306020480），图片背景素材来源：视觉中国。数据观微信大众号（ID:cbdioreview），欲理解更多大数据行业相关资讯，可搜索数据观（中国大数据产业察看网www.cbdio.com）进入检查。

责任编辑：王培