为什么你用了N多数据分析工具,还运营不好你的产品?

易观 2018-04-17 410

企业在数据驱动的过程中经常会面临三大痛点。

 

目前市场上大数据分析工具层出不穷,但多数都没有真正解决客户的问题和痛点。有些大数据企业喜欢刻意强调其技术能力,技术能力固然有其价值,但是否能直接受益业务,能够行之有效地解决企业运用工作中的具体问题才是关键。

 

为什么你用了N多数据分析工具,还运营不好你的产品?企业在数据驱动的过程中经常会面临三大痛点:

 

▌痛点1:完成数据分析后,还需更多工具才能完成整个运营闭环

 

通过花费了大力气、大资源、长时间采集到数据并分析出结果,但实际的运营动作还得需要在其他几个工具间频繁转换,工作十分麻烦且容易出人工错误。

 

易观解决方案:工具化实现运营闭环。不解决业务问题的数据分析工具就是耍流氓,数据分析工具想上一个台阶,就需要升级为精细化运营工具,需要工具本身就能完成“收数>>存数>>算数>>看数>>用数”的服务闭环。通过自定义用户分群为基础,实现用户触达功能,并监测用户触达的效果,完成用数闭环。

 

精细化运营工具数据服务闭环

 

易观方舟作为一款精细化运营工具,可以为您的企业构建用户生命周期管理闭环,实现数据分析结果到运营工作的落地。

 

用户生命周期管理闭环

 

▌痛点2:用户画像不准,数据驱动决策反而不如拍脑袋

 

在互联网下半场的关键是争夺用户注意力。基于用户使用单款产品的片刻时间所产生的数据,总结出的行为规律来勾勒用户画像,以此辅助运营决策的工作方式,其弊端已经日益凸显。因为,相比用户全天在全网的行为而言,这部分数据还是太少,绘制的用户画像十分模糊。如同近视的人,忘了戴眼镜,什么都看不清楚。基于模糊的用户画像,给出的结论决策实在令人难以信服。

 

而在目前市场上很多大数据产品并不拥有强大的外部数据资源。
 

 

易观解决方案:通过外部数据增补,绘制全景用户画像。易观通过数以亿计的大量外部数据进行增补,绘制出用户全网全天候行为习惯的全景用户画像。通过对全景用户画像的分群,进行分析推动运营升级,让人底气十足。

 

易观方舟有庞大的外部数据资源,截止2018331日,易观数据已经覆盖22.9亿智能终端,5.8亿移动端月活用户。

 

 易观数据资源

 

基于全景用户画像(比如,通过人口特征和领域偏好来判定用户是爱好摄影还是旅游达人)实现对用户进行分群。
 

 

判断用户使用APP的偏好,不仅仅是触达用户,甚至是触动用户。

 

APP使用偏好

 

▌痛点3:数据散落在企业各个业务系统中,零散无法创造更多价值

 

一潭死水无生灵,一眼活泉育众生。大数据就是水,只有不断流动才能产生无穷尽的价值。
 

 

易观解决方案:PaaS便捷扩展平台,满足复杂业务场景。易观精细化运营工具通过将客户端、服务端、线上线下、业务系统打通,并接入历史数据。通过去ETL秒算引擎,结合各种分析模型,在各种变现场景中高效处理数据,并让其通过可视化方式呈现。

 

易观方舟作为新一代便捷扩展PaaS平台,可以满足复杂的业务场景。整合企业数据,打破数据孤岛,创造数据流动性,为企业通过数据分析驱动业务全面升级赋能。

 

 易观方舟PaaS平台工作方式说明

易观方舟通过构建用户生命周期管理闭环、外部数据增补全景用户画像和便捷扩展的PaaS平台,帮助企业实现增收、节支、提效、避险。