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【友盟+】刘楷锡:U-Dplus — 勾勒每一片树叶的纹理

UBDC2016 发表于 2016-4-21 00:24:04 | |阅读模式

UBDC2016
UBDC2016 发表于 2016-4-21 00:24:04 | 显示全部楼层 |阅读模式
4月20日,UBDC全域大数据峰会·2016在北京举办。会议以“无数据不智能”为主题,除主论坛之外,分别设立了“数据化运营”、“数据营销”、“IOT和O2O数据应用”、“数据开放与发展纵横谈”四个平行分论坛。

【友盟+】高级产品经理刘楷锡在“数据化运营”论坛上,介绍了U-Dplus数据分析生态。他认为,由于客户的行业、业务、关切内容不同,导致了对数据服务的需求各不相同,数据服务个性化的需求越来越高。  

刘楷锡认为,当下大数据行业存在四个痛点:需求打折、成本走高、效率低下、价值缩水。针对大数据行业的困局,他开出了一剂处方——U-Dplus。U-Dplus是【友盟+】推出的场景化分析数据、个性化定制报表的数据服务解决方案。  

以下为刘楷锡在UBDC全域大数据峰会•2016中分享的速记实录:

大家好,我是来自【友盟+】国际产品经理我叫刘楷锡,非常欢迎大家来欢迎我们U-DPlus峰会,今天演讲的题目是勾勒每一片树叶的纹理,U-DPlus数据分析生态,第一反映勾勒每一片树叶的纹理和大数据好像没有必然的关联。那就让我们带着疑问看看我下面想要给大家分享的内容。

第一部分关于大数据发展的趋势,下面大家一起看这样一个图,在图中可以看到树叶,除了树叶还观察到什么?就是树叶上的纹理,有一句话相信大家都不陌生,那就是世界上没有完全相同的两片树叶,恰恰像在座的各位,对于数据服务的需求是因为各种各样的因素,而存在差异化。所以说对于我们【友盟+】来说从数据服务角度出发,在座每一位就像一片又一片与众不同的树叶。而树叶的文明有是【友盟+】的愿景,从数据服务的角度满足每一个客户个性化的需求。

既然说因为各种各样的因素导致个性化特征的存在,那这个因素都有哪些呢?我在这里主要把多种因素导致性的因素分为三个主要方面。

第一个就是行业,第二个业务,第三个关键,举个例子,让大家感受一下为什么行业是最主要的导致数据服务存在各种因素,行业就像地理环境差异。咱们都知道江南一种水稻,中原生产小麦,到了蒙古就放牧,这是什么原因呢?因为地理环境导致的。同样的例子,同业当中使用的工具也会因为地理环境的差异而不同。其实在大数据当中数据服务就是数据分析的工具。因为你行业不同,也就是地理环境不同,导致你对工具的需求也存在着非常大的差别。这一个例子说明大家对于数据服务的个性化是地位越来越重要的,个性化的影响越来越重要。而且不但个性化地位是举轻若重,而且个性化的地位不断攀升重要性。

下一个我们看一下个性化的特征,非常重要,大家出去能够接受的话,地位在不断攀升是因为什么呢?大家可以看到除了行业业务,其实应用场景、分析纬度,逻辑,大家在自己工作当中肯定也是深有体会,各自因为行业不同、业务不同应用场景不同,分析纬度不同,逻辑不同,到会导致你唯一的差异化,与众不同的个性。所以说在大数据高速发展背景下,个性化的地位不仅非常重要,而且重要性不断攀升。

说了这么多大数据发展趋势总结一点用户对于数据的个性化不断发展。下面咱们一起看看现在大数据行业有那些显而易见的痛点呢?

有四个例子分享一下,第一个我有一个朋友他有好几家网站,分别做视频、电商、新闻的,用户量非常大,网站结构逻辑越来越复杂,内容越来越多,日新月异。他希望我可以随时查看我网站上说有内容或者某一个特定内容用户浏览量和购买量。这个怎么办呢?就自建了数据分析整个一套平台,自己卖点进行数据挖掘和分析。随着用户量的基增,数据不断增大,自建数据分析平台成本不断走高。另外由于数据分析不专业化,因为他做业务而不是2B数据分析工作,所以今天一个需求,明天一个需求,导致其实得不偿失。

他也用了一些第三方的数据总结工具,其实一些个性的需求无法满足,因为它的团体在不断发展,今天多了一个新的逻辑,明天又有了一个新的需求,所以需求永远无法满足。这是第一个例子,总结起来说巨量数据实施监测和精准分析是一大痛点。

第二个例子,是我有一个朋友是做棋牌游戏的,移动端的,他经常花钱做广告吸引用户,这时候告诉我非常想知道我用户画像特征,比如说消费能力,比如说年龄地域等等,我说为什么?因为我知道这些信息对我产品策略有至关重要的影响。给我解释解释?比如我的用户假如都是中老年人,我的产品设计倾向纸牌,因为中老年龄人观察能力不强,而我的用户是比较年轻化的用户,我可能在设计上偏时尚炫酷一些。比如我的用户集中在北京、广州,那么我线上线下赛事活动肯定围绕这两个组织效率更高。他告诉我自己收集的一些用户画像的标签,给用户做画像,发现我自己做的标签效率特别低,收集到的信息很少,但是我用了第三方的工具就是不太能符合我们的要求。所以就发现一个比较全面的可持续发展的用户画像体系是大数据一大痛点。

第三个案例,是我一个朋友有一个O2O的产品,他的产品上面覆盖了很多服务,他就说我希望根据我的标准圈出我对用户高客单价人群,我说这个很复杂吗?他说是,比如说我平台有美甲服务,同时有大学外交对线下口语课的服务,这两个服务价值肯定不同,选择不同服务的客户我就要用不同标准圈出那些高客单价,更加关键是一个客户可以选择多种多样的服务,那就更加复杂了,加上消费频率等等因素的考量,只有我才懂得我怎么去圈出我产品高客单价,他说我用了很多数据工具,都没让我满意,因为没有遇到懂我的用户。还有一个朋友做O2O的产品,我们的用户有差异还不一样。所以根据商品类型、服务、游戏类型等等因素差异导致对于圈人的需求就是用户根据自己的标准圈认,这就是大数据痛点之分。

第四个例子,是我一个朋友做金融的创业,互联网金融创业,它的这个产品用户量增长不错,用户量有一定的体量。他又说我想根据用户的差异去发放一些红包,根据用户的特点不一样发放金额不同做一些运营活动。这个我现在就没法满足,一方面我具有第三方的工具,然后不能完全满足个性化需求,另外一方面我面临自建CRM、RFM现在对我来说得不偿失,重点在这儿,大家看到很多公司在创业成长过程当中,肯定都遇到过类似的问题。这个故事告诉你痛点,其实就是用户分群的触达是一大痛点。

其实图中还可以看到发优惠券,给点补充发积分都是对用户进行运营的手段都包含我说的痛点之类。四个故事讲完了,总结一下大数据痛在哪儿,是怎么痛的?

第一个需求打折很容易理解,不管你自己自建数据分析平台,缺乏专业化而导致成本打折,第三方数据分析不完全了解,导致打折,成本自建分析平台肯定导致有人力成本,物理成本,效率低下怎么总结出来的,因为需求都打折了,成本也走高了,整个业务量环节当中,效率下降,没有达到本应该起到的作用,综合前三点,肯定会导致价格缩水。本来通过数据分析多上100块钱,最后挣了20块钱、40块钱,肯定有巨大的损失。所以大数据之痛,就像你坐在四面雷区的小盒子里,不过大家不要灰心,一个行业发展必然??或者处方良药呢?下面跟大家隆重介绍一下我们的大数据之痛的处方,就是U-DPlus。我们的新产品,U-DPlus怎么可以突破困境呢?总结的四点。

第一点懂你,U-DPlus可以进行行业划分,垂直精细,高效模板化对你进行服务。第二有你??这个话说的有点难,自定义空间我要自己设定一些条件,比如我的业务逻辑自己设定流程,包括各种结果。多阶是什么意思呢???组成集中的报告,甚至数据员,以往都是数据服务的公司自己采集的,我们会开放自由数据的介入,甚至是任何第三方数据的介入。比如说举个例子,你同时有一个游戏盘古,也有一个电商盘古,如果两个产品之间有一个挂钩,那么就可以把电商消费数据介入到U-DPlus里来,很好为你流行??消费能力的提升。这就是可扩展,大家都明白,除了现在已有的逻辑、模板数据化以后会有更多元素加入多自定义行业里面。

第三项重点持续降噪多元标签分群体系,可扩展用户触达通道,用户按照不同要求把用户分成不同群体,多元体现在哪儿,其实基于自定义来实现的,就像你介入了自有数据或者第三方数据,那么这个标签体系就有多元组成,就是一个立体的标签体系,而不是单方面的,这就是多元的核心。持续降噪又是一个关键的特点,随着时间的推移数据不断刷新,数据不断涌现,这个体系不断能够刷新对于用户的状态,随着时间推移我们会更加精准的全面的去描述你的用户。

第四点经验多维灵活,千万数据量时时计算,多维不是像大家经常听到的多维,这个多维当中包含的自己自定义的纬度,比如我有一个网站,网站上面有一个导航,导航上是一个电商网站,有一个母婴产品,现在点击母婴产品的行为就是我的条件。大家可以想象不同的产品各自的细节不同,都要根据自己想要多结果设定纬度,这就是多维的核心。它加入的自定义纬度的部分。

灵活体现在有的自定义纬度加入多维部分,这个异常的灵活,所以数据分析的计算都是你来设定的,由你来决定或者操控。千万级数据时时计算也非常重要,现在大家都知道数据量一旦比较大,计算方式一般会转为离线,这样会避免服务器扩大,但是我们需要大家可以看到社会当中有一些热点现象,比如微信当中疯传的一些现象和产品,会在短时间内突然爆发,所以有很多文章说,营销价格没有完全体现,因为它没有要突然爆发的情况。从逻辑上说完这个之后,我们产品真正从业务上怎么支撑这四个关键点。

讲了这么多大家可以看看U-DPlus产品的剪影,左侧是左导??等等,关键在于中间,中间上半部分是细分里面定义的一个事件之后有多个划分,定义某一种情况,比如说城市那么我就选定北京,而这个核心在于属性是可以自定义的,完全用你来自定义,大家会看到下放的曲线图,根据自定义条件生成的曲线图。右侧根据你自己的想法来生成的报告模块,也就方便你之后的不断应用,你对你自己的产品在路上不断的完善和校正。我们的U-DPlus伴随你方方面面的。

除了U-DPlus个性化的特性和能力我们肯定要打造行业级的解决方案,比如说游戏行业、汽车、金融行业,我举一个游戏行业的例子,大家可以感受一下。第一个玩家媒体怎么办,玩游戏或者做游戏的朋友们都知道体力是闯关消耗的数值,当体力没有的时候用户怎么应对的,比如说可以花钱购买,可以等待慢慢来涨,另外有的游戏可以分享,分享到微信、微博扩展用户。还有可能通过看广告,也就是说不同的游戏有多种自定义的让用户获得体力的方式,其实都是变现重要的方法。这个模板可以看到用户的选择和你希望导致的结果有没有差异。

第二个流失玩家观察数据这个模块可以看到流失的用户都是最后最高玩到哪个关卡,比如说60%的用户都在20关流失的,是不是20关设计不太合理,或者玩家的等级区域是不是已经丧失了,这个可以从关卡的角度分析流失用户的原因在哪儿。

第三个就是一个比喻了,很多重度游戏不需要太多的体量,所以非常珍重消费深度,我可以有很少但是会花很多钱在游戏里面,这个游戏主要抓到玩家,比如说这里面列到第一名消费了19822元,这个关键可以进行20小时追踪,也是24小时玩家都干了什么,进行了升级都可以精准的追踪到,抓住你的核心有价值的运行。

除了U-DPlus行业解决方案以外,U-DPlus还承担国家打造数据分析生态的责任,为什么称之为生态,在拥有的贝他和??我们加入的合作伙伴也就是ISV的支持,社会当中有一些专业做数据服务的公司,会向我们贡献它的模板和规则,可以为用户打造更加个性化的服务,个性化是最终的关键。接近尾声的时候和大家分享一下,有国家的愿景是未来数据无所不能,真的什么事儿都可以干,举个例子,比如说现在大家有一个小病怎么办呢?先到医院挂号,等了半天医生给你开处方,未来当大数据全面发力你怎么看病,你不用据医院,医生在那边可以通过授权码可以查看你所有相关的数据,现在穿戴设备告诉发展,人生理上所有信息都会被数据方式存储应用,比如都吃了哪些东西,身体指标哪些有异常都可以记录下来,医生可以按照这个方法查看到异常数据进行对比并针对判断,并开处方,他会发一个处方码给你,??如果是大病一样,到了医院把码发给他,通过数据知道你得了什么病,极大提高本身就医是什么效率。总结起来就是说未来所有的事儿,都会成为数据被记录现在的数据都是高度结构化的数据,未来,数据可以通过【友盟+】来输送到应该去的高价值应用场景当中去。

这就是今天我开的脑洞和愿景,还有更多U-DPlus的细节,大家可以登陆我们的官网进行详细的查看,还有微信公众号会有更多关于我们的产品运营,各方面的信息和技巧,最后非常感谢大家今天来临听我的演讲,谢谢大家!









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