將數(shù)據(jù)譽(yù)為新的“石油”還是比較恰當(dāng)?shù)摹ｋS著信息化在傳統(tǒng)企業(yè)的日益普及，各家公司內(nèi)部都蘊(yùn)藏著豐富的石油資源。但是如果不掌握挖掘手段的話，這些石油就是一堆腐爛的有機(jī)質(zhì)。實(shí)際上大多數(shù)實(shí)體商業(yè)本身的數(shù)據(jù)隱藏在大一堆相互獨(dú)立的系統(tǒng)內(nèi)，無法加以利用，而看到數(shù)據(jù)商機(jī)，挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值則是企業(yè)的明智之選。

此前分享了一些行業(yè)的背景和展望(原文《「場景化」增長的踐行者：探尋大數(shù)據(jù)時(shí)代的商業(yè)變革》)今天以諸葛io的分析模型為例，探討如何分析用戶。

打通數(shù)據(jù)源，整合用戶數(shù)據(jù)

“用戶-觸點(diǎn)-會(huì)話-事件”模型，挖掘數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)價(jià)值

對于一個(gè)企業(yè)而言，諸葛io將用戶數(shù)據(jù)打通，以用戶為中心，組織關(guān)聯(lián)不同數(shù)據(jù)源，比如，線下門店的會(huì)員積分體系，用戶輸入手機(jī)號(hào)，然后購買商品的價(jià)位等信息構(gòu)成一部分?jǐn)?shù)據(jù)源;用戶也可能通過微信公眾號(hào)、小程序、APP、網(wǎng)站等與企業(yè)進(jìn)行交互，這又構(gòu)成一部分?jǐn)?shù)據(jù)源，故，關(guān)聯(lián)不同數(shù)據(jù)源非常重要。

大數(shù)據(jù)發(fā)展初期，通常只是將數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)后總結(jié)經(jīng)營活動(dòng)，這個(gè)按紐點(diǎn)了多少次，一個(gè)頁面訪問了多少次;現(xiàn)在有一個(gè)概念叫“事件”，將靜態(tài)數(shù)據(jù)變成動(dòng)態(tài)的，將“指標(biāo)”賦予“描述業(yè)務(wù)”的活力。

諸葛io結(jié)合用戶和事件，將企業(yè)全年數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)化，因?yàn)槭录怯袝r(shí)間、地點(diǎn)，詳細(xì)描述，可追蹤的，這是很多新型數(shù)據(jù)分析平臺(tái)所支持的，但諸葛io做得更好，我們有“觸點(diǎn)”和“會(huì)話”。觸點(diǎn)可還原用戶場景，挖掘背后價(jià)值;通過會(huì)話可以了解用戶在何時(shí)、何地做過什么。

比如，一個(gè)用戶一天訪問5次還是1次，一個(gè)人去門店10次還是3次，用戶在應(yīng)用里訪問10分鐘還是1個(gè)小時(shí)等會(huì)話數(shù)據(jù)，均可反映用戶的粘性和深度。通過用戶、事件、觸點(diǎn)、會(huì)話，即可挖掘多個(gè)數(shù)據(jù)源中有價(jià)值的數(shù)據(jù)。不是采集的所有數(shù)據(jù)都有價(jià)值，只有先明確分析目標(biāo)，找出有價(jià)值的數(shù)據(jù)，才能發(fā)揮分析價(jià)值，這是諸葛io的數(shù)據(jù)分析理念。

豐富靈活的功能場景，企業(yè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的基石

基于這套理念，諸葛io提供了“一站式”的數(shù)據(jù)分析解決方案。何謂“一站式”?

首先，解決數(shù)據(jù)采集問題，諸葛io隨著這兩年的發(fā)展，不停地在完善數(shù)據(jù)采集能力，從最初，我們獨(dú)具一格的業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)埋點(diǎn)(大多數(shù)平臺(tái)采集“點(diǎn)擊行為”以及“頁面訪問”背后的瀏覽量和人數(shù)，，而諸葛io采集的是背后的所代表的業(yè)務(wù)行為和描述)。

第二，交互跟蹤的全埋點(diǎn)方案，通常存在數(shù)據(jù)不準(zhǔn)、影響性能等問題，但在某些場景中可幫助了解用戶轉(zhuǎn)化情況，所以諸葛io同樣提供類似方案。

第三，開放式的后端接入，把諸葛io的視野從線上APP、網(wǎng)站，拓寬到一個(gè)企業(yè)的各種數(shù)據(jù)源無疑需要支持后端接入，故諸葛io有非常開放的后端接口，打通整合CRM等各種系統(tǒng)數(shù)據(jù)，所以數(shù)據(jù)接入是諸葛io提供的***道服務(wù)。

為了讓數(shù)據(jù)分析更有價(jià)值，諸葛io提供非常豐富的分析場景，之前大多數(shù)企業(yè)都需要懂?dāng)?shù)據(jù)的BI團(tuán)隊(duì)，即，業(yè)務(wù)的人與數(shù)據(jù)的人溝通，然后由技術(shù)來實(shí)現(xiàn)最終通過報(bào)表呈現(xiàn)。此分析過程成本很高，所以諸葛io開發(fā)出很多自助式分析模塊和場景，讓一個(gè)只懂業(yè)務(wù)的人可以通過諸葛io的模塊分析數(shù)據(jù)。之前，可能完全依賴于技術(shù)化的程序腳本，現(xiàn)在，在諸葛io平臺(tái)，通過交互式點(diǎn)擊的操作，篩選出對應(yīng)人群，并實(shí)現(xiàn)不同人群間的交叉細(xì)分對比，查看轉(zhuǎn)化率差異，跟蹤運(yùn)營活動(dòng)效果，評估產(chǎn)品功能設(shè)計(jì)，監(jiān)測市場推廣活動(dòng)表現(xiàn)，諸葛io為一個(gè)豐富自助式場景提供的一個(gè)價(jià)值輸出。

諸葛io自助式的分析場景，將分析結(jié)果的獲取，從天級(jí)降到秒級(jí)，這也是一些大型公司之所以選擇諸葛io的原因，提高了分析的效率，降低了溝通的成本。

實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)接入和自助式的分析場景后，因數(shù)據(jù)是非標(biāo)準(zhǔn)化的，不同行業(yè)、不同角色在不同場景，甚至不同時(shí)間內(nèi)所關(guān)注的指標(biāo)都是不一樣的，諸葛io不可能提出大而全的解決方案，但諸葛io有通用模型后，便可提出非常靈活的自助式分析的方案。

諸葛io支持企業(yè)靈活的二次開發(fā)，即，將底層進(jìn)行清洗和整合過的數(shù)據(jù)完整的開放給企業(yè)客戶。所以，諸葛io有數(shù)據(jù)倉庫的SQL查詢平臺(tái)，進(jìn)行各種豐富的展示化，包括接入到可視化分析平臺(tái)，諸葛io有Kafka，它能夠融入到企業(yè)自己的數(shù)據(jù)分析體系中，因?yàn)樵谄髽I(yè)中，有的可能喜歡用Excel給老板做匯報(bào)，有的可能有自己內(nèi)部的分析服務(wù)和方案，所以諸葛io很靈活，提供了非常豐富的API，將企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)運(yùn)營的體系融入。

為用戶提供了非常靈活的選擇，諸葛io提供SaaS和私有部署兩種方式，SaaS基于AWS，私有部署即部署在企業(yè)本地服務(wù)器上，使用的是一套獨(dú)立架構(gòu)?？傊T葛io平臺(tái)非常Open，滿足企業(yè)不同的需求。

專業(yè)體貼的分析服務(wù)，幫助不同角色驅(qū)動(dòng)價(jià)值

諸葛io提供數(shù)據(jù)分析服務(wù)團(tuán)隊(duì)，讓數(shù)據(jù)分析的門檻變低，讓數(shù)據(jù)分析不再成為一件難事。通過數(shù)據(jù)分析服務(wù)團(tuán)隊(duì)，諸葛io可以幫助客戶建立有效的指標(biāo)體系;幫助市場營銷辨別渠道的好壞;幫助運(yùn)營保護(hù)留存，去設(shè)計(jì)好的活動(dòng)，設(shè)計(jì)好的產(chǎn)品;幫助產(chǎn)品經(jīng)理把產(chǎn)品的核心價(jià)值更好的進(jìn)行輸出等等。

諸葛io通過精細(xì)化的分析，以工具為底層，通過漏斗、事件，多種采型組件以及分析組件為基礎(chǔ)，支持企業(yè)進(jìn)行精細(xì)化分析。同時(shí)諸葛io還可根據(jù)不同的應(yīng)用場景覆蓋用戶的不同生命周期。

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比如，此前寶馬和奧迪通過諸葛io做廣告投放，通過諸葛io的廣告監(jiān)測平臺(tái)可實(shí)現(xiàn)，從曝光-監(jiān)測-落地的監(jiān)測，諸葛io還有功能優(yōu)化和獲取分析，用戶落地后獲取的來源，渠道的歸因分析等。此外，諸葛io提供智能觸達(dá)解決方案，通過給合適的用戶在合適的時(shí)間精準(zhǔn)推送合適的內(nèi)容，比如：短信/APP內(nèi)的PUSH或者通過Webhook實(shí)現(xiàn)其他形式的推送。

諸葛io全面覆蓋從曝光到付費(fèi)到留存(流失)的全生命周期鏈條，相信未來的服務(wù)一定是以用戶的生命周期和價(jià)值為基礎(chǔ)的。所以，讓業(yè)務(wù)的人更懂?dāng)?shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)更好的服務(wù)業(yè)務(wù)是基礎(chǔ)。

諸葛io每個(gè)月已處理超過百億有效的數(shù)據(jù)量，目前已覆蓋包括科技金融、SaaS，O2O等八大行業(yè)方案。眾多知名企業(yè)都是諸葛io服務(wù)的客戶，有很多大家熟悉的企業(yè)，比如工具類產(chǎn)品微天氣，ToB平臺(tái)智聯(lián)招聘，科技金融平臺(tái)人人貸等，最近成功與陽光保險(xiǎn)達(dá)成戰(zhàn)略合作，這只是諸葛io的一個(gè)開始，我相信接下來的發(fā)展會(huì)更加迅速。

下一篇我們將著重分享承載全量數(shù)據(jù)分析的平臺(tái)架構(gòu)，以及數(shù)據(jù)處理的邏輯，請參考《動(dòng)輒數(shù)百TB級(jí)數(shù)據(jù)的分析平臺(tái) 海量并發(fā)無壓力》。

更多精彩內(nèi)容：

「場景化」增長的踐行者：探尋大數(shù)據(jù)時(shí)代的商業(yè)變革
http://bigdata.51cto.com/art/201708/548308.htm

諸葛io圍繞用戶的場景化分析 驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)價(jià)值釋放
http://bigdata.51cto.com/art/201708/548306.htm

動(dòng)輒數(shù)百TB級(jí)數(shù)據(jù)的分析平臺(tái) 海量并發(fā)無壓力
http://bigdata.51cto.com/art/201708/548304.htm