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音遇选型神策数据,揭露霸榜App Store幕后的数据

发布时间:2019-10-15 08:50编辑:环球彩票登陆浏览(173)

    神策数据是专业的大数据分析平台服务提供商,致力于帮助客户实现数据驱动。公司围绕用户级大数据分析和管理需求,推出神策分析、神策客景、神策自动化运营、神策智能推荐等产品。神策分析是深度用户行为分析平台,支持私有化部署、基础数据采集与建模,并作为PaaS平台支持二次开发,同时还支持用户精准分群,用户标签体系的构建;神策客景是基于行为数据的客户全生命周期分析平台,创造性将用户行为数据融入客户生命周期的管理与分析,实现客群健康度分析,流失预警等重要价值,并应用到企业服务、工具软件等多个领域;神策自动化运营是基于分群标签的全流程运营闭环分析系统,通过用户精准分群、灵活创建并管理营销活动计划,一键执行计划触达用户,并实时分析活动效果,真正形成自动化、精细化的运营闭环;神策智能推荐是基于用户行为分析的全流程智能推荐系统,帮助企业实现对用户“千人千面”的个性化内容推荐,改善用户体验,持续提升核心业务指标。

    绑定车牌号和绑定车辆用户比率都会有一定的提升,且降低新用户引导页流失率;

    企业在选择用户行为分析工具时,大都不清楚如何选择适合自己业务的用户行为分析工具。笔者自己公司之前网站分析用百度统计APP分析用友盟,公司是做电商行业的,最近公司提出要精细化运营,用数据驱动业务增长,因此在10月份分别考察了国内做得比较出色的几家公司:数极客(阿里系)、神策数据(百度系)和GrowingIO(LinkedIn系)三家公司的用户行为分析产品。

    图5 神策数据支持的第三方渠道

    目前,微车已经改变了原有冗长的提数、对接、排期的数据分析流程,运营、产品等部门人员均建立了自己的“数据分析工作台”,微车也树立了了人人都是数据分析师的数据驱动文化。二、数据驱动价值最大化,助力企业全方位升级

    三、定量分析功能

    目前截止到2018年1月份,神策、数极客GrowingIO均可以支持的功能: 指标四则运算、用户流向分析、用户流向分析、基础漏斗分析、用户属性分析、用户行为序列。我们通过通过以下的对比表详细看下:
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    高级细分漏斗:在创建了自定义漏斗后,可以支持按照用户属性、会话属性、自定义属性、用户分群对漏斗进行横向解构,找到影响漏斗转化的核心因素,从而提升转化率。
    指标四则运算:数极客可以对的默认事件、自定义事件、可视化埋点事件的指标通过四则运算全面盘活,可以根据业务需求创建适用更多分析场景的绝对指标和相对指标。
    事件分析:在用户行为分析中,一般都把行为抽象为事件,神策和数极客支持代码埋点能通过灵活的多维事件交叉分析推广营销、运营、产品方面的行为指标和业务指标。
    细分漏斗对比:在业务模型中,漏斗通过横向解构可以将业务流程拆解为更细的流程从而发现流程中转化的漏点,细分漏斗其实是一种横向结构,通过用户属性维度将漏斗进行拆解,例如拆解所属城市,可以看到每个城市的转化情况,从而找到漏斗的在所属城市的漏点。细分漏斗功能三家都支持,但神策和GrowingIO仅支持维度值的两两对比,数极客在这块没有维度值的限制。
    高级漏斗分析:高级漏斗功能能看到漏斗每一步的流入和流失细节,该功能暂时只有数极客支持。
    用户流向分析:用户流向分析也就叫传统路径分析,可以分析用户从进入产品后整体的流动情况,用来分析优化产品体验流程,该功能三家都支持。
    智能路径分析:智能路径用来分析用户到达目标路径所有的路径组合中关键的路径,通过对关键路径创建漏斗,分析优化关键路径的分析方法。神策暂不支持,其他两家支持。
    表单分析:互联网产品中表单随处可见,但要优化表单的填写体验,就需要从字段层面分析用户的填写行为,该功能是数极客平台的特色功能,能从表单转化率,表单放弃率,填写时间,重填率等指标分析表单的体验,帮助我们优化表单的体验,从而提升表单的转化率。
    用户构成分析:数极客和GrowingIO都支持用户构成分析,神策数据暂时不支持该功能。
    活跃分析:数极客的留存可以创建所有事件的日活、周活、月活,同时还可以按照不同维度进行拆分。
    留存分析:数极客的留存可以创建所有事件行为的日留存、周留存、月留存,同时还可以按照不同维度进行拆分。
    魔法数字:魔法数字是通过数据分析可以找到影响产品指标的关键行为指标,比如Facebook发现当用户关注用户数超过5个后次日留存会大幅提升。该功能是GrowingIO独家的特色功能。
    事件分布分析:将用户行为抽象成事件后,通过事件分布分析可以看到行为触发人数按照不同时间粒度的分析,未产品优化决策提供支持。该功能数极客和神策均支持,GrowingIO暂不支持。
    页面与页面组分析:对于PC和APP端可以按照页面、页面组、指定页面对所有的页面进行分析。数极客的页面组基本上可以满足所有场景页面组分析需求,支持头匹配、未匹配,包含、正则表达等多种规则创建页面组。
    错误分析:当用户访问我们的产品时,如果有请求错误,请求超时,数极客的错误分析可以分析出错页面,错误详情、错误时间等指标,帮助技术同事第一时间掌握产品性能体验访问的问题,帮助从细节方面提高产品的转化率。该功能也是数极客的特色功能。
    用户分群:第三代用户分群通过用户属性、时间属性、行为属性精细定位用户分群,通过精细定位的用户分群,可以进行精细化运营,精准营销等用户运营策略。
    分群用户画像:在我们通过分群工具筛选出来用户,
    用户属性分析:添加采集数据的SDK后,分析平台可以默认采集到用户属性、会话属性、渠道属性、推广属性等,三平台均支持用户自定义上传用户属性。根据用户属性可以对所有的业务指标和行为指标进行多维度的细分。是所有细分功能的基础。
    用户行为序列:用户行为分析平台可以查看所有用户行为序列,了解用户的
    流失分析:通过用户行为模型预测用户流失,搭建用户流失模型,该功能暂时只有神策可以支持。
    行为预测:基于用户行为历史数据预测用户行为趋势,该功能暂时只有神策数据可以支持。
    跨屏分析:用户用户id可以在多个设备打通分析,该功能只有数极客可以实现。
    智能路径分析:智能转化路径分析,根据所选择的目标事件,自动分析完成目标事件所经过的路径组合,使用好智能路径可以简化转化漏斗设置,提高分析效率。
    表单分析:从用户进入表单页面起,就产生了微漏斗,从进入总人数到最终完成并成功提交表单人数,这个过程中,有多少人开始填写表单,填写表单用时,填写表单遇到了什么困难导致无法完成表单,都影响最终转化效果,数极客可以从字段层面对以上指标进行数据分析优化,从而提升表单的转化率。
    用户分群画像分析:数极客可以对创建的用户分群进行多维度画像分析,企业可以对指定的用户群进行多维度画像分析,为运营策略优化提供数据分析支持。
    事件分布分析:可以对用户触发的所有行为进行分布分析,了解用户行为偏好分析。
    自定义活跃留存分析: 数极客的自定义活跃留存可以按照用户行为抽象出来的事件自定义创建各种用户留存、活跃。
    定量分析工具评分: 数极客 >神策数据 > GrowingIO

    除此之外,神策提供了丰富的第三方渠道商对接方案,若企业有新的渠道商,可联系神策的客户成功同事安排对接渠道,省去企业对接多渠道冗杂的工作和精力消耗。目前神策支持的第三方渠道如下图:

    本文将以微车为例进行解读。

    四、定性分析功能

    定性分析工具作为用户行为分析系统中辅助定量分析不可获取的一部分,最大的特点是能将用户行为可视化,清晰直观的展示用户的行为数据。我们来看下三平台在定性分析模块的功能对比。
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    热图分析:热图分析是通过热力图的形式直观表达用户的页面访问深度、点击、停留、滑动
    的等行为,是一种定性的用户行为分析产品。常见的热图有链接点击热图、浏览热图、注意力热图、页面点击热图、分屏热图。
    链接点击图:链接点击图可以直观地展示用户的点击交互情况和每个页面元素的点击量、点击占比,同时可按不同访问设备、不同时间和用户维度进行热图细分分析,从此轻松掌控用户所有点击交互分析。
    浏览热图:用户在浏览网站时,鼠标移动和眼球移动有84%到88%的相关性,浏览热图是通过采集用户鼠标滑动轨迹形成的热图,滑动越多的地方颜色热度越高。
    注意力热图:通过注意力热图,掌握用户停留时长较热的区域,注意力热图可以帮助我们了解用户浏览时的思考和停留的时间,比如,当用户在购物车页面的提交订单按钮停留时间较长时,产品经理可以结合订单分析功能去分析用户停留的原因,解决用户的疑虑,从而提高购买转化率。
    点击热图点:击热图是根据用户的点击数量来绘制热图,被点击多的区域会更亮,反之越暗。
    分屏热图:将每一屏的浏览用户数和比例直观的展现出来。因此在产品功能、页面内容的展示方面,可以根据分屏热图进行优化,提高重要信息的曝光度。
    视频回放:视频回放是通过视频回放形式再现用户整个会话的每一个点击、滑动、输入等操作行为的定性分析工具,让产品运营同学能清晰了解衡量用户在app、web、H5上的交互情况,便于企业深入了解用户,优化产品体验。
    小结:在定性分析功能方面,数极客的热图应该是目前市面上热图最多的一家,GrowingIO
    支持连接点击图和页面点击热图。
    视频回放功能是数极客的行为分析系统的一大亮点功能,虽能清晰直观回溯用户的行为,但视频暂时不能聚合,如何能解决这个问题,视频回放的功效会更大。
    总体来讲定性分析方面 数极客>GrowingIO>神策

    图4 过注册用户新手转化引导漏斗对比(图来源于神策数据界面)

    优化方案更换首页引导弹出时机

    五、二次开发与数据应用

    不同的企业对于用户行为分析有不同的需求。例如大部分企业都会考虑在引入第三方分析系统后是否支持二次开发,是否能在原有系统基础上满足一些定制化需求。
    对于二次开发与扩展方面功能对比:
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    指标预警:指标自动告警是对异常指标进行自动监控告警的功能,通过指标告警不仅可以随时监控注册量,注册转化率,跳出率等行为指标,成交量、成交金额这样的指标同样可以实时进行监控。目前GrowingIO不支持该功能。
    自动化运营:自动化运营是基于采集的行为指标并设置运营触发机制进行自动化运营的工具。目前只有数极客支持该功能。
    Push推送服务:该功能是可以基于用户行为,在APP端自定义push进行运营的工具,该功能目前三家均支持该功能。
    私有化部署: 私有化部署是将整个系统部署在客户本地的一种服务模式。数极客和神策数据支持私有化部署的方式。GrowingIO暂不支持。
    二次开发:数极客和神策数据均可以支持在原有系统上进行二次开发。
    权限管理:能按数据平台不同业务模块不同职能部门对权限进行细分。
    数极客支持按照功能、应用、数据等多个层级进行权限自定义配置,可以选择让某些用户只看某些功能,某些应用,包括只能查看某些指标。
    GrowingIO支持按照功能、数据进行权限细分,同时支持对用户进行分组。提供了高度自定义的权限方式,方便用户管理用户项目内部的所有数据,以及用户。保障高度的数据安全的同时,帮助用户和用户的组织实现更好的协作。
    神策:神策提供的用户管理一共可以分为三种不同的类型,分别是管理员、分析师和普通账号,同时支持对角色进行数据和功能的授权。
    在权限管理方面:数极客>GrowingIO>神策数据
    A/B测试:
    A/B测试是三家行为分析平台数极客独有一个功能。A/B 测试是一种通过数据分析科学优化产品的方法,为同一个优化目标制定两个或多个方案(比如两个不同样式的分享button),随机选择两部分用户,让一部分用户使用 A 方案,另一部分用户使用 B 方案,统计并对比不同方案的点击率、转化率、活跃留存等指标,找到最优的产品决策方案。
    产品带的痛点:
    “后验”主义产品验证,如未达到预期,回滚导致开发成本高,客户流失风险高;
    大部分产品经理依靠直觉去决策,但实际情况是我们想的不一定是用户想的;
    听用户说什么不如看用户做什么,通过严谨的用户行为数据分析,是可靠的产品驱动方法;再厉害的PM也跑不过一半的A/B测试;
    传统的开发流程,上线需要排期,开发迭代效率低,AB测试不需要发版,直接可以快速验证方案。
    用科学的数据分析指导我们产品决策才是产品增长的核心
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    数据应用方面评分: 数极客 > 神策数据 > GrowingIO

    前面提到过新手引导页面会设置唱歌题卡,并有两种方式进入首页,其一是用户完成了新手引导的题卡测试后进入首页,其二是用户没有完成题卡测试,选择跳过直接进入产品首页。音遇通过数据的监测发现新手引导的跳过概率突然增加,完成题卡测试的概率突然降低,导致最终过注册用户新手引导总体转化下跌。

    测试目的

    六、服务项目

    在服务项目方面,均提供产品说明文档,常见问题FAQ等。
    在线客服:
    神策数据:神策数据服务流程:方案咨询、需求梳理、事件设计、数据接入验证、产品使用
    数极客:有问题可以随时通过数极客官方微信客服咨询,回复速度一般在3分钟内。除了正常的梳理需求、需求梳理、数极客为付费用户提供增长指标体系、数据分析现场培训、一对一服务、数据指标诊断服务、增长解决方案。
    GrowingIO:提供现场产品培训,在线的数据分析、增长黑客学院。

    服务项目评分: 数极客 > 神策数据 > GrowingIO

    全渠道营销:便捷、高效、易用,搭建良性渠道运营管理体系

    微车使用神策分析后,采用用户分群发现针对违章未支付订单的用户进行推送的回单率非常高,屡次测试的结果都一样,因此微车将其系统化和自动化,一旦用户进行违章提交之后几天没有缴费,微车会通过神策分析的例行分群和推送系统一体化设置主动发一些系统通知用户缴费,这代替了人工分群进行推送,大大节省了人员和工作效率。

    总结

    通过以上产品、服务、二次开发等多方面的对比,可以得到以下结论:

    1. 数极客用户行为分析系统更多是从营销、运营、产品三个方面基于AARRR模型对整个用户生命周期的行为数据进行分析,数据颗粒度更精细(可以按任意维度细分数据),分析模型和方法论更科学和完善,不仅仅有数据分析功能,还有自动化运营、A/B测试等应用数据进行优化的工具,有成熟的产品、运营成功经验;
    2. GrowingIO的无埋点技术让数据采集效率更高,同时有魔法数字等较新的理念,使用门槛在这三家公司中相对较高,数据的实时性和细分方面比数极客和神策稍弱一些,最大的优势是数据分析的内容丰富,公众号的内容质量很高。
    3. 神策数据是一种偏技术风格的数据驱动产品,数据分析模型相对较少,但数据导入工具较丰富,主打是以数据仓库为核心的用户行为分析工具,对于想建立数据仓库的公司来说是个不错的选择。

    由于我们公司更关注数据在产品运营方面的应用,不想在技术数据接入方面投入过多的人力,同时希望通过数据分析产生实际的效果,经过仔细对比、选型之后,最终采用了数极客,目前使用2个月,数极客提供了一对一的分析师服务,用提升下单转化率作为试点,手把手的帮我们将转化率提高了近1/3,BOSS对效果也比较满意(每天新增百万级别的销售收入)。

    音遇根据神策数据的过注册用户新手引导漏斗,定位了数据问题点,后来根据数据进行问题的追溯,发现音遇新手题卡测试更换了一套识别方案,在题卡中有一首歌的通过率较低,这个数据才会突然下跌。音遇随即替换了这首歌,数据在两天后完全恢复,从问题出现到回归正常仅用了4天时间。

    测试前后新增添加车辆用户主要使用路径和点击行为数据可通过图 5 查看,并且产品人员若想进一步分析做这些事件的用户特征和原因可点击用户列表,看这类用户的详细行为序列进行多维分析。观测用户从启动 App 后的所有行为路径可通过神策分析的用户行为路径进行用户全流程的详细追踪,微车新用户路径的具体走向如图 6。

    我在选型过程中将各家公司的功能和服务对比文档进行整理,从团队背景和产品定位、数据接入方式、定量分析功能、定性分析功能、二次开发与数据应用、服务项目等六个主要方面深入对比数极客、神策、GrowingIO三大用户行为分析平台,希望能对有用户行为分析需求的企业在选择分析平台时有所帮助。

    图2 音遇的新手引导页面

    测试方案一:将用户填写信息分两个页面展示

    一、 团队背景及产品定位

    数极客团队:来自阿里集团淘宝网(CEO、CTO)、阿里云(首席架构师),CEO 是产品、运营、营销背景,曾联合创业并融资近千万美元,CTO和架构师是阿里大数据方面的资深技术专家。
    产品定位:用户行为智能分析平台
    根据数极客官网介绍,数极客是领先的第三代互联网数据分析平台,基于AARRR用户生命周期管理模型提供全程解决方案产品,采用多维细分、同期群分析、漏斗分析、对比分析等超过十种数据分析方法为互联网经营者提供获客、活跃、留存、转化、用户行为等分析数据,提供全面开放的数据API,支持所有行业互联网平台在营销、运营、A/B测试等环节实时应用,通过精准数据分析提升营销、产品、运营的转化率,使企业经营更科学、更智能。
    神策团队:百度大数据部日志分析(CEO、CTO等4人),4人均是技术背景,CEO是百度大数据技术经理。
    神策定位:灵活自定义的多维数据分析产品

    神策分析(Sensors Analytics),是神策数据推出的用户行为分析产品,提供私有化部署和SaaS两种部署方式、实现基础数据采集与建模,并可作为 PaaS 平台支持二次开发;神策分析,主要针对营销渠道效果评估、精细化运营改进、产品功能及用户体验优化、辅助管理层决策等典型业务场景。
    GrowingIO团队:是个明星创业团队,CEO是LinkedIN商业分析部总监,对企业数据分析系统的实现有丰富的经验。
    GrowingIO定位:新一点无埋点用户行为数据分析产品

    GrowingIO 是基于用户行为的新一代数据分析产品,无需埋点即可采集全量、实时的用户行为数据,数据分析更精细,帮助管理者、产品经理、市场运营、数据分析师、增长黑客等提升转化率、优化网站 / APP,实现用户快速增长和变现。
    团队综合实力评分:GrowingIO > 数极客 > 神策数据

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    图 6 测试中用户群部分路径分析(图来自神策分析产品)

    二、数据处理(接入数据与导出)

    用户行为数据的接入一般都采用埋点的方式,数据埋点是指网站、APP在添加了统计监控代码后,通过特定的方式将需要采集的行为指标和业务指标通过SDK传到分析平台上进行分析的过程。
    一般会针对不同的业务场景和数据采集需求采用不同的数据采集方式,目前主流的埋点方式有代码埋点,可视化埋点、全埋点和后端埋点,我们看一下在数据接入方面的对比:
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    后端数据接入:前端埋码主要采集的是行为数据,后端埋码主要采集的是业务数据,根据场景不同来实现,比如说你想看的就是行为数据,这些数据很多时候不会存在数据表中,只能通过前端埋码来实现。
    导入历史数据:数极客和神策数据均支持,导入历史数据可以激活过往数据,挖掘潜在价值。但神策支持历史数据一次性导入,数极客除了用户行为分析之外,还有商业智能BI产品,通过BI不但可以一次性导入,有更新时也会自动更新。 GrowingIO不支持导入历史数据。
    广告UTM支持:UTM参数是一种URL尾部不影响URL跳转用来标记流量的一种参数。可以通过在网址上添加UTM参数来统计来自不同推广媒介在我们产品上的留存和转化;可添加到网页上的UTM参数共5个:utm_source,utm_campaign, utm_medium,utm_content,utm_term 每个参数都需要匹配一个值,该功能三家产品都支持。
    来源渠道管理:通过渠道管理,可以对渠道进行追踪,数极客和GrowingIO均提供直接访问和常见搜索引擎渠道识别,此类渠道无需人工添加,神策暂不支持该功能。
    iOS渠道统计:通过调用trackinstallation在iOS APP中集成并初始化后,当APP启动就可以通过调用trackinstallation将设备中的渠道属性写入到属性中,目前数极客和神策数据支持该功能。
    混合开发APP接入:对于混合开发的APP数据计入,数极客和神策数据支持接入,有比较成熟的框架,GrowingIO暂时处于测试阶段。
    无埋点采集:全埋点实际上是对前端所有的用户行为数据全部采集,不需要技术支持,产品运营同学数据分析时只需要按需可视化提取就可以进行多维度交叉分析,数极客和GrowingIO均支持,神策暂不支持。
    可视化埋点:在添加了SDK的页面,产品、运营、营销的同学在页面上直接点选所见即所得采集想要分析的指标,可视化埋点不需要技术支持,是采集相对简单的指标的一种高效埋点方式,数极客和GrowingIO的方案比较成熟,也可以试用体验。
    代码埋点:是指将采集的代码部在用户触发行为的代码位置,当用户有行为触发时,记录用户触发行为和行为产生的业务指标。例如,通过代码采集用户触发提交订单行为时,提交订单人数次数,提交订单的金额,订单号,支付方式等指标。
    埋点管理 : 对于数据指标体较复杂的产品,不同类型的埋点指标较多,如何能高效的管理埋点,避免漏埋误埋就很重要了。数极客GrowingIO的埋点管理支持搜索、编辑、删除等管理操作。
    事件导入时效性:把用户的行为抽象成事件,当用户触发事件后会向平台发数据,发数据的时效性在网速正常的情况系,神策和数极客都是1分钟内,GrowingIO是1小时,在大数据分析时代,数据分析的实时性是选择分析平台时比较重要的一个方面。
    导出数据文件:在数据导出方面数极客支持的格式最多(CSV,Excel,TXT,SQL,JSON,XML)能满足各种数据导出分析的需求。神策和GrowingIO目前只是简单的格式导出。
    数据处理评分: 数极客 >神策数据 > GrowingIO

    张鹏翼向笔者介绍,音乐几乎受所有人的喜爱,从语言出现之前已有音乐的存在,同时不管年龄大小,从未出生到八九十岁都在受音乐的熏陶,音乐是一个通用属性。但是音乐在很多情境下都能听到,为什么要来音遇玩呢,因为音遇有社交和竞技的属性,互动性非常强,让你有参与感。

    经过数据得出:

    安全:数据资产的有效保障,是对用户的义务和责任

    现已知,对于进入引导页的新用户,从引导页 A 到引导页 B 的流失率很高,用户更多的操作为“稍后再说”,产品经理认为可能是两个原因导致:其一,用户对于未体验直接填写表单的行为有排斥;其二,引导页内容及展示形式略复杂,需要用户花精力去阅读,消磨了用户的耐心。

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    从总绑车率数据看,两个方案后的总绑车率较之前的渠道的绑车率都有降低

    作为一款现象级的创新型产品,音遇非常关注用户的拉新和留存。对此,音遇比较注重“过注册漏斗”和“新手转化漏斗”,过注册漏斗主要查看的指标是过注册率(下载App后进行了电话号码注册,补充了头像信息的用户就是过注册用户),新手转化漏斗很容易理解了,就是新用户通过新手引导页到达产品首页的转化率。

    测试方案二:将用户填写信息在一个页面展示

    关于神策数据

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    此外,还提供大数据相关咨询和完整解决方案。神策数据积累了中国银联、中国电信、百度视频、百联、万达、小米、中邮消费金融、广发证券、中原银行、百信银行、聚美优品、中商惠民、纷享销客、Keep、36氪、中青旅、平安寿险、链家、四川航空等500余家付费企业用户的服务和客户成功经验,为客户全面提供指标梳理、数据模型搭建等专业的咨询、实施和技术支持服务。希望更深入了解神策数据或有数据驱动相关问题,请拨打4006509827电话咨询,会有专业的工作人员为您解答。

    科学、高效、便捷、易用、灵活的多维数据分析工具,足以改变企业的数据分析流程与文化。微车一直以来非常重视数据分析的价值,但受限于固有繁琐的流程,很难让数据分析人人化。

    关键指标优化:精细化持续A/B测试,把产品打磨至极致

    互联网的本质是变革。产业互联网也成为 2019 年的新趋势之一。拓展“智能 ”,为制造业转型升级赋能。作为微车在产业互联网的领导者和实践者,微车联合创始人李怡认为,产业互联网的本质是技术改变传统产业结构和运行效率。虽然率领微车一举拿下了互联网加油行业 70% 以上的份额,她也强调,在抓住产业升级机遇的同时,还要具有创新的商业模式,不能为了升级而升级,企业要有充分的造血模式。在这方面,微车通过有效的连接用户端、品牌端和油站端,已建立了多方共赢的商业模式。

    图3 完成题卡测试转化漏斗(其中APP启动设置了第一次启动的条件)

    此外,改版前新用户从启动到引导页 A 的流失率较高,改版后两个弹窗到绑定车辆的流失下降一半左右,所以更换首页引导弹出时机此方案是可行的。

    音遇使用神策实时监测数据动态走势,一旦出现数据走势异常,可发送相关预警邮件,并进行数据问题追溯分析,及时止损。

    微车在未使用神策分析之前,建立了一套埋点体系,该体系要通过 ID 记录每一个事件,因此企业要维护一个非常大的事件表,运营在实际应用中若想看具体的运营效果,需要将相关的事件 ID 在事件表中找到,再将 ID 给到技术,让技术把事件的相关数据导出来,经过一系列流程之后才能对数据进行分析。事实上,这每一个环节都极有可能出现纰漏和延期的问题,如此繁琐的流程也限制了产品和运营日常进行进一步的下钻分析,及时优化。

    在音遇的不断探索和迭代过程中,以上只是音遇数据驱动的多元化应用和实践的冰山一角,签约至今,张鹏翼表示:

    3.数据分析洞悉 ROI,将钱花在刀刃上

    “音遇主要强调‘以歌会友’,让用户在轻松的游戏式唱歌环境中进行娱乐和社交,而数据是我们的衡量标尺,能直观地展现产品对用户的价值。”张鹏翼介绍,“如某个新的功能点迭代,我们会通过数据考量它是否满足用户需求,如果数据是如预期增长的,很显然用户体会到了价值,如果数据不如预期,很可能用户没感受到产品功能点的核心价值,或者本身功能的核心价值就不对,不符合用户的真实需求等,这些原因也可以通过数据的深度分析甄别出来。不过,前提是采集的数据足够全面和准确,且颗粒度足够细,能支持多维下钻分析。”

    测试方案二相比改版前的新用户引导绑车率上升约 2%。

    科学:颗粒度足够细的数据是衡量标尺,多维下钻分析是诊断器

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    事实上,数据采集的全面性和准确性是实现数据驱动的前提,音遇通过神策数据的SDK埋点,保障了数据采集的全面性和准确性,同时,神策数据还支持最小粒度的数据采集,辅助企业对个人行为数据的记录和探索,更加有助于企业了解业务现状,从而实现精细化地运营,优化产品体验,提升服务质量。

    工欲善其事必先利其器。微车在使用神策分析后,产品、运营日常观测的数据指标,可设置为数据概览来随时查看指标情况,以此评估指标是否有异常或定期定位指标优化点,找到具体的指标相关的详细数据并进行一系列的下钻分析。

    如今,为保证更多精力和资源投入到玩法的创新与迭代中,音遇选择神策数据作为第三方数据平台提供商,并达成了长期合作伙伴关系。对于此次选型,音遇的CTO张鹏翼有着独特的价值考量,并向笔者从数据平台建设要求与资源投入、数据资产安全性、数据分析与决策的科学性等方面分享了选型经验。如下:

    目前微车的整体新手体验系统的用户体验及功能模块的灵活性均得到了较大的改善,为后续用户运营和整体用户体验的感知提供了有力的保障。

    神策数据的私有化部署,为企业构建了一个封装式的强大数据中心,数据资产存储本地化,确保数据不外泄,用户隐私得到有效保障。张鹏翼介绍道,随着数据量的增加,数据安全的重要性呈指数倍增加,这也是企业选型需要长远考量的因素。

    数据看出,用户更愿意在一个表单进行信息的填写,可保留测试方案二的表单填写方式;从弹窗是形式上看,用户更易接受言简意赅的信息结构,可在测试方案一的弹窗基础上将弹窗样式做全屏展示;从总绑车率上看,方案二的绑车率略有降低,但引导页的绑车数据较之前略有提升,从整体上方案二对绑车率影响还是正面的,所以微车目前得出的结论是:可在测试一首页弹窗的基础上,加上测试方案二的一个表单填写信息流程,为目前较优答案。

    对于社交&娱乐的创新型产品音遇来说,数据的作用尤为重要,因为一切都在探索和迭代中,因此,音遇会不断地通过挖掘数据价值,洞察问题和机会点,如音遇会根据用户反馈、用户调研、企业对产品各阶段的定位,做相应的产品迭代计划,与之相匹配的会做一些考察性指标,并根据后期迭代的相关数据监测是否达到了预期。如下为几个音遇的实践例子:

    A/B 测试方法

    产品创新:音遇趣味性升级,新增战队玩法

    以下为两个测试新用户引导页面流程漏斗情况:

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    去掉引导页后,用户在首页的点击虽然提升了,但看用户路径可看出,用户主要集中在常用 icon 区域的点击,所以去掉新手引导后对其他业务及其他位置的点击没有带来提升。

    众所周知,每个产品都会有新手引导,几个简单的体验页,就像说明书一样,让用户更快地体验到产品的核心价值,帮助用户更好的留存。

    数据价值的一个体现就是科学地反映问题,过滤掉情感、层级、认知等因素,任何难发现或欲隐藏的问题与异常,第一时间都会在数据中体现出来。神策分析支持数据看板、指标预警、邮件提醒等一系列功能。企业可通过看板、预警、邮件流水式传递有效信息,实现管理层数据透明、异常及时感知,问题发现及时优化,亮点凸显及时常规化。

    高调的市场成绩,也获得了资本的青睐,在获得今日头条数千万美元天使和pre-A融资后,音遇又获得来自红杉资本和高榕资本的投资,投后估值达2亿美元。

    数据分析

    音遇作为爆发性的产品,全渠道营销是重要的一环,合作渠道众多,通过神策数据,告别了零碎、阶段性的渠道管理问题,实现了高效便捷地渠道对接与管理。

    为此,微车的产品经理仍使用应用宝渠道进行 A/B 测试,验证实验方案是否对以下数据有提升:

    音遇通过A/B测试发现,B组用户的数据有了较明显的提升。B组的IOS用户提升了15%的留存,Android用户提升了差不多10%的留存,关于影响产品留存这强调一点,如果用户没有很好的体验新手引导,用户就无法体验产品的核心价值,流失也会比较快。

    后续方案建议

    “音遇是一个创新型产品,前面没有参照物,数据就是我们最好的指南针,事实上,数据的颗粒度越细,作用越大。神策数据的大、全、细、时数据采集理念与精细化的数据分析模型,在实际的应用中的价值呈现源源不断的增长趋势。其技术、产品、服务的成熟,也是我们快速实现数据驱动的有效保障,让每一个用户都拥有参与感是音遇所追求的,希望在与神策数据的未来合作中,能进一步通过用户行为分析,为每个用户带来更轻松、愉快、趣味的使用体验。”

    新手引导对用户的绑车率是否有影响?

    音乐 社交 游戏的巧妙融合,诞生了一款爆款音乐社交产品——音遇,上线不久,就获得了傲人的数据反馈,一跃至社交免费榜第一名和总榜第二名,还一度超越了微信、小红书、抖音和拼多多,在App Store的排名榜上“力克群雄”,成为了2018年末当之无愧的黑马之冠。

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    异常预警:数据&转化全面监测,异常及时预警

    跟以前引导页方案对比,微车增加了一层用户可直接关闭的弹窗,点击任性跳过,进行弹窗关闭的占比很高,几乎占一半。产品经理认为这可能是因为用户觉得首页弹窗是广告的嫌疑较大,故进入填写页面的用户较少;

    音遇的数据中心负责人表示:“神策数据的渠道管理相关功能,为我们节省了大量工作量,免去相关功能的开发,和渠道数据的繁杂填写、分类、规范等操作,只需要按照要求填写一些参数,就可以看到详细的可视化数据。如此简单的操作,大幅加快了工作效率,提升了营销投放的ROI。”

    举个例子,企业从各个渠道获取用户,每个用户的获客成本为 5-50 元不等,那么后续这些用户分别为企业创造了多少价值呢?是只是薅羊毛获取了 5-50 元就直接流失,还是后续在 APP 中持续活跃,为企业创造了收入,亦或是后续没流失,在 APP 中成为沉默用户,需要产品、运营手段激活他呢?这些都是企业需要考虑的,但大多数企业并没有认知或无法做到。

    音遇用神策数据的用户分群对用户进行了随机等量的分组,将用户划分为A/B两组,A组用户的新手引导页沿用原设计需要唱三首歌才能点击如下图的“跳过”进入产品首页,B组用户的新手引导页只需要唱一首歌就可以点击“跳过”。

    微车从创始人到员工的数据驱动意识都极强,其特别看重神策数据的数据驱动决策的价值。如今,微车会通过详实的数据和用户行为分析,洞察用户的真实诉求,定位企业下一步的着力点和优化点。除此之外,还起到验证、试错的价值。

    成本:快速实现数据驱动,需要成熟完备的大数据平台助攻

    1. A/B 测试-新手引导页的关键作用测试

    音遇数据量的急速增长和多样化的深度数据分析需求的激增对所需的大数据平台建设提出了极高要求,要保证海量数据采集的全面性和准确性、数据分析的多端数据实时调取便捷性,同时还要保证自定义数据分析模型的下钻深度和灵活性,数据可视化展示的实时性和直观性,最后到权限管理、及时预警等功能模块的精准把控都需要投入大量资源进行构建、迭代、打磨和维护。

    图 1 数据概览图(图来自神策分析产品)

    在神策数据上,音遇可以十分便捷地进行链接的推广和渠道的对接。对于网页、APP、小程序通用渠道追踪,用户可以将在平台配置好的url,放在指定的页面进行推广。如果用户对接的是第三方的渠道推广商,用户可将生成的监测地址、下载地址等信息提供给第三方。在第三方平台联调通过后,即可在神策后台观察推广的数据。

    如今,微车通过神策分析的数据分析和用户行为分析进行量化和评估,调整了获客成本范围,摒弃了劣质渠道,聚焦性价比高的优质渠道,真正实现了“渠道管理—渠道追踪—效果分析—渠道优化”的完整闭环,让 ROI 心中有数,投放渠道有的放矢,让每一分钱花在刀刃上。

    音遇的产品经理通过“过注册漏斗”和“新手转化漏斗”发现用户的转化流失比较大,对此,需要做渠道投放和引导流程的调优。事实上,渠道投放的不可控因素会涉及到渠道自身的因素,而从过注册率后的新手转化流程的流失就与产品自身的相关度很大。因此,音遇发现问题后立刻使用神策数据进行了A/B测试对新手引导页进行了改版。

    1. 数据异常预警,业务全景掌控

    目前,音遇还在使用神策做新的A/B测试,音遇的产品经理表示:“对于打磨产品来说,A/B测试是一个极为有效的方式,因为产品的优化没有终点,需要持续地精细化打磨,神策数据的数据采集全面性和数据的实时性,给我们做A/B测试打下了良好基础,在一定用户量的积累下,我们现在可以同时分成几个组进行A/B测试,这样能刨除时间和数据显著性两个因素的影响。”

    测试方案一相比改版前的新用户引导绑车率下降约 4%;

    音遇本身可以支持用户通过匹配和拉好友组建房间,但这没有一个原始的驱动力,让用户经常在音遇玩,通过战队,能让用户有一种团队荣誉感,找到团队的感觉,想着有一拨人天天等着你一起战斗,当你组成一个圈子之后,会跟另外一个圈子开始竞技。这也是音遇的一大特点,结合音乐的竞技。

    流量稀缺的今天,盘活产品已有流量成为企业不断优化的重点。通过数据整合调优也是数据价值的一个体现。微车也如此,其利用神策分析的用户行为分析功能,如事件分析、漏斗分析、留存分析、分布分析、用户路径分析等,盘点整个微车 App 的流量资源的分布情况和行为路径。举个例子,在 App 首页,运营会分析新老用户的点击和使用主要集中在哪些板块,后续这些流量的走向又是如何,最终通过跟踪分析真实的用户行为路径,进行产品板块、资源位的优化配置,最后达到资源分配最优化。现阶段,微车已经根据这些分析得出了一些结论,并根据这些结论做了一些整体板块的调整优化,有效提升产品的资源分配品质和效率。

    对此,张鹏翼表示:“从人力、时间、资金、精力等成本综合考量,与一个成熟的大数据平台合作是企业快速实现数据驱动的最优解。选型期间,我从产品、技术、服务、口碑等角度综合对比了市面上的多家厂商,发现神策数据是一个成熟完备的大数据平台,能真正助力音遇从无到有,快速地实现数据驱动的根基搭建和筑牢。”

    测试二:总体绑车率约下降 4%。

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    5.用数据说话,是解开企业决策焦虑的密钥

    对于一款集娱乐与社交一体的产品,音遇希望给每个用户带来安全、轻松、愉快的使用体验,保障每一个用户的数据隐私是义务和责任,也是对用户的基本尊重。

    神策数据给我们带来的不只是一个工具,还带来了一套数据驱动理念与数据驱动文化扎根的可能性。相信在未来,神策数据会给越来越多的企业带来价值,让更多企业理解与落地数据驱动理念与文化,将数据价值最大化。

    在万物互联的大数据时代,伴随着科技变革和产业变革的浪潮,有寒冬凛冽的凋亡,也有光芒四射的新生。

    图 14 测试二用户页面点击行为分析(图来自神策分析产品)

    透过现象看本质,黑马诞生的背后,蕴藏着对产品的极致打磨与营销的精准把控,而这些都离不开对海量信息的深入洞察,事实上,音遇每一步的运筹帷幄和切实落地都建立在对数据价值的深入挖掘和有效分析上,将数据驱动理念贯彻在产品的优化与迭代全流程中,保证优质、趣味、流畅的用户体验是音遇的成功关键。

    由于微车之前在请求首页 API 定位之后,才弹起引导页 A,导致用户到引导页 A 时间较长,使新用户从启动到引导页 A 的流失率过高,所以将首页弹窗弹起时机,放在用户进入首页后立即弹出,弹出后也同时继续请求首页 API 定位 API。更换引导样式,强化用户对微车功能感知

    注:本文图中数据均为虚拟。

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    测试前后新增用户的绑车率的情况对比如图 3 和图 4。

    图1 音遇在App Store排名

    结论:

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    比如,企业可设置每天日活的范围为 B-C,当日活低于 B 时可以自动向相关人员发送报警邮件,以便及时发现问题,如今天产品是否有闪退问题、登录是否出现故障等;当日活高于 C 时也可以向相关人员发送邮件,以便及时发现增加日活的原因、事件是什么,以便后期复制调优、常规化等。

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    测试方案二:首页弹窗以车辆卡片管理的形式展示给用户

    图 8 测试方案二

    除引导页外,App 内的绑车率也会有提升。

    测试一:总体绑车率约下降 9%;

    微车选取了应用宝渠道作为控制因素,将此渠道去掉新手引导,其他渠道保留新手引导正常发版,发版第二天开始进行分析数据。

    微车将保留添加车辆的新手引导页,原因如下:

    微车为加强车主服务体验,使用神策分析的用户分群加强了个性化推送能力,升级了现有的提醒功能。

    图 5 测试用户观察群点击数据页面(图来自神策分析产品)

    注:文中的数据均为虚拟

    数据分析用户总绑车率:

    互联网的本质是变革,产业互联网也成为 2019 年的新趋势之一。在大数据、人工智能、区块链等新技术的加速下,中国产业互联网迎来了爆发期。产业升级痛点与机会并存,为此各行各业日益重视技术的力量,希望通过不断增长的结构化和非结构化数据源来“去链结网”整合各端产业链。事实上能否成功释放数据价值,实现产业链的高效联结和创新,也已成为产业互联网转型的成败关键所在。

    图 4 测试中用户观察群绑车率数据(图来自神策分析产品)

    安卓其他渠道使用测试方案二进行改版后,用户总绑车率下降了约 4%。新用户引导绑车转化:

    2.数据定位流量分布及走向,资源配置品效双升级

    用户添加信息路径的测试 。

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    微车根据测试目的,观察新用户如下两方面的数据变化:其一,测试前后,新用户绑车率的变化;其二,测试前后,新用户的用户路径变化(对其他业务的转化或其他位置的点击是否有影响)。测试前后,新用户绑车率的变化

    图 12 测试二新用户引导页面流程漏斗情况(图来自神策分析产品)

    测试方案一:首页弹窗以简洁的功能描述的形式展示给用户

    众所周知,“第一印象”极其重要,对于产品来说,欢迎页/新手引导页就是建立良好的产品第一印象的关键,其起到吸引急切体验的新用户熟悉界面,欢迎用户,帮助用户明确了解 App 的用途,激励用户使用,提高参与度和留存率的作用。因此这也是微车产品迭代的重中之重,下面以微车的新手引导页的两次迭代 A/B 测试为例,从目的、方法、数据分析、结论、后续方案建议等完整的产品测试流程为你讲解数据驱动下的产品迭代升级。

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    根据上一个新手引导页 A/B 测试我们发现,新手引导页对微车来说的存在必要性,新手引导对用户进行绑车有很强的引导作用的结论,且 App 后续对用户的添加车辆引导较弱。微车在此结论的基础上开始着手进一步优化引导页。

    注:文中所有数据均为虚拟。

    其他车主服务应用使用量会有一定的提升;

    以下为两个测试,用户页面点击行为分析:

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    4.数据分析助力个性化推送系统化,精细化运营再升级

    微车在构建了高效的数据分析体系后,开始着手数据价值最大化的挖掘。

    随着市场饱和度上升,高居不下的获客成本让企业不断遭遇新的“天花板”,甚至陷入“纳不起”新客的窘境,而花费极高的市场投入,效果却难以量化管理。对于任何一个企业来说,若不知道具体的投放效果,无疑等于蒙着眼睛烧钱。

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    2.A/B 测试-新手引导页体验优化测试

    图 7 测试方案一

    测试期间用户使用常用 icon 频道区域增多,观察用户使用路径更多的都集中在查违章流程中,由于去掉了添加车辆的引导,用户寻找查违章入口是正常的操作,也是该区域使用数据增多的原因。

    图 2 微车用户分群(图来自神策分析产品)

    测试结论

    图 3 测试前用户观察群绑车率数据(图来自神策分析产品)

    图 13 测试一用户页面点击行为分析(图来自神策分析产品)

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    测试前的新增用户的绑车率高于测试期的新增用户的绑车率,去掉新手引导后的绑车率降低了约三分之一。测试前后,新用户用户路径变化

    目前可得到的是新手引导对用户绑车率有重要的影响,且去掉新手引导后的用户对别的业务及频道的行为没有提升,所以建议保留新用户引导,但可对引导进行优化,达到流程的更好体验效果。如简化引导添加车辆流程,优化目前的车辆建档用户体验。

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    应用宝渠道使用测试方案一进行改版后,用户总绑车率下降了约 9%;

    测试期间用户对别的业务的转化或者单纯的其他位置点击无明显影响;

    后续方案建议

    以首页弹窗的形式,展示出微车能给到用户的主要功能,且用户可直接关闭弹窗进入首页。

    举个例子,过去微车通过自研的短链系统来监测每次的活动效果,相对比较粗维度,无法进一步的分析,而现在通过神策分析可以实时看到活动数据,如浏览、点击、每一步的转化、转化后的留存、活跃及产生的价值等,期间一旦出现异常值,可及时分析问题点、调整方案,将损失最小化,也可发掘活动亮点环节,为下一次活动优化迭代提供数据佐证和经验积累。

    新用户引导页对添加车辆影响很大,去掉之后绑车率约降低三分之一;

    微车一直想做个性化推荐,但做推荐系统对投入的时间、资源、精力等均有较高的要求,对于现阶段的微车来说着手推荐系统的构建是否有价值是需要谨慎评估的。为此,微车通过神策数据的用户分群,针对不同的用户进行专属内容的推荐,观察其效果和价值大小来判定现阶段的微车是否需要做个性化推荐,缓解了对决策不确定性的焦虑,以及加强了做决策的科学性。三、以新手改版为例,解读数据驱动产品迭代升级

    测试目的

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    图 11 测试一新用户引导页面流程漏斗情况(图来自神策分析产品)

    同时,根据用户行为的分析,可看出首页弹窗的测试方案一,用户更容易点击进入下一级页面,这可能是弹窗二展示的信息较多,车辆卡片较小,用户查看成本较大导致,而弹窗一的信息结构较简单清晰,但仍有大比例的用户关闭弹窗而流失,为此可在测试方案一的弹窗前提下,将“任性跳过”按钮进行隐藏,且将弹窗做全屏样式展示,减少用户对广告的感知。

    去掉新手引导后,是否会促进用户在 App 的其他操作行为?

    对于此次与神策数据的合作,微车表示:

    以首页弹窗的形式,展示出微车能给到用户的主要功能,且用户可直接关闭弹窗进入首页。同时,对用户添加信息路径的填写感知进行减少页面的对比测试。微车根据这两个优化点,规划了两个测试方案:

    微车发现新下载用户进入首页的体验流程较冗长,且在目前新用户完成第一次绑车操作的平均时间下,新用户引导页的绑车率为 App 的总体绑车率的三分之一,占比较低,且新用户从启动到引导页 A 的流失率较高,为此开启了第一次对新手引导页作用的测试。

    经过数据可看出:

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    微车是一站式车主服务平台,在服务了 1 亿多车主用户后新的产业共振开始出现。其利用强大的技术实力及大数据优势,帮助地方性加油站解决了移动支付、市场营销、会员管理等一系列问题,用互联网手段进行赋能,让传统加油站的产业升级变得更简单有效。如今,微车已成为第一智慧车主服务平台,成为 1.3 亿车主共同选择的服务平台。在 2018 年 4 月,微车完成 C1 轮融资,投后估值超 2 亿美元。为加快数据价值的挖掘与释放,微车在数据驱动的道路上,与神策数据合作,力求数据驱动价值最大化助力企业全方位升级,现已实现诸多价值。一、构建高效数据分析体系,人人都是数据分析师

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    关键词: 幕后 数据 美元 估值