云计算·大数据 频道

从GrowingIO产品到平台的进化看数据分析的演变

  【IT168 评论】在投资界素有“先赛道后赛手”的投资法则,大江大河水大鱼大。2010年后随着移动化以及大数据等新技术的发展,数据成为了新的生产资料,数据分析相关的创业公司也如雨后春笋般出现。

  GrowingIO正是在此背景下于2015年诞生,其创始人 & CEO 张溪梦在硅谷 eBay、LinkedIn 等诸多知名公司负责商务数据分析,一手创建 LinkedIn 百人规模的商务分析团队,二十年中美数据分析产品和数据技术研发、数据团队管理等工作经验,拥有硅谷的基因,自带光环加成。

  这些年外部环境发生了变化,GrowingIO自身也在适应进化。在日前举办的增长大会上,张溪梦宣布新推出以用户数据为核心的数据管理、分析洞察、运营的增长平台,GrowingIO完成了从产品到平台的升级蜕变。

从互联网到传统企业

  2018年GrowingIO获得了3000万美元的B轮融资,步入新的发展阶段。资本的认可让我们重新审视这个赛道。经纬创投合伙人熊飞在GrowingIO的B轮融资发布会上曾经指出,流量越来越贵,而客户需要更精准的触达打动用户。近年来互联网经济从流量红利型向运营型转变,导致企业需要对数据更多的重视,从数据里面提高转化率、购买率,最后落实到GMV和毛利上,国内企业的数据意识逐渐增强。

  GrowingIO创立之初,以无埋点技术切入市场,减少业务人员对产研和分析资源的依赖,自行圈选,即可按照业务需求制作指标和图表,随时分析随时优化运营策略。随后的发展过程中张溪梦总结出了基于用户行为数据,从“采、看、想、做”四件事来落地增长。采是采集数据、搜集用户的行为数据;看是看用户行为数据表现出来的基本趋势;想是分析什么原因用户来了非常活跃,什么原因用户会转化;做是针对APP、网站、客户做一些变化然后落地增长。

  初期,大部分互联网公司的数据意识比较强,GrowingIO等数据分析厂商也基本是从互联网行业起步。而一些传统行业有的数据意识非常淡薄,领导层面听说过数字化转型,知道有数字化一事,但是自身没有痛点,尤其是一些偏有垄断性质的行业,有的企业嘴上说的很好要“数字化”,但是身体很诚实,真金白银都去了传统的销售获客端,对于数据分析等数字化工具只是停留在文档里,等市场格局骤变,竞争压力袭来,再迎头追赶。

  有了痛点,出于企业自身需求,实际上近几年传统企业越来越重视数字化转型,张溪梦感受到2019年开始到今年更为明显,GrowingIO很多传统企业客户已经开始关注用户的黏性,用户的复购,用户的长期生命周期价值这些指标。受疫情影响,加上政策比如今年国资委发布了推动国企央企数字化转型的文件,企业尤其是传统企业的数字化转型再次提速。

  据悉,今年3 月以来,GrowingIO 后台数据显示,前来咨询和注册的大中企业客户不断提升,同比提升了134%。除了此前的零售、保险、地产、运营商等客户以外,更为传统的工业制造厂商等也开始咨询如何做数字化转型、线上线下数据融合驱动业务增长、私域流量沉淀和运营等。受益于此,GrowingIO 今年Q2以来,新签业务同比增长超过 80%,大中企业占比超过50%。

  从互联网到传统企业,一场全面数字化转型之旅拉开帷幕。

企业数据分析的八个阶段

  近几年“数据资产”这个概念非常火热,将数据资产化进一步凸显了数据的重要性。但是不健康的数据以及用不起来的数据反而会成为企业的负担,无法带来价值而徒增成本。尤其国内,企业的数据化能力参差不齐,相应的需求和挑战自有不同。

  2010年张溪梦还在LinkedIn的时候团队将企业数据分析能力分为八个层级,代表了数据分析能力的成熟度,从初始到终极阶段全部囊括在内。

  首先是要有原始数据。其次是数据清洗,像沙子里面淘金一样,必须在水里面把那些泥洗掉。然后会形成一个很基础的BI报表,是对历史数据的描述。四是OLAP的在线、实时的分析引擎,对数据进行归因分析。接下来进入到第五阶段,自助敏捷可视化BI,让业务用户自己通过数据生成一些报表,进行数据可视化。

  “前面五个步骤在很多企业业务里面,已经七七八八做得差不多了,特别是有数据分析师的企业,能做一些基本的原因分析,业务侧的人自己也能做一些可视化,前五个阶段,所有数据分析都停留在人的层面,都是给人看的。”张溪梦指出,而接下来进入到第六个阶段预测分析阶段,需要通过大量的数据基于机器学习技术做预测。

  第七个阶段,需要对预测进行全局优化的规范性分析,在资深数据科学家和机器学习工程师的帮助下,在预测的多种可能性里找到为客户带来价值的最优解。

  第八个阶段是终极阶段,无监督全域智能,系统实现自适应、自学习、自循环和自学习,不断进行优化调整。

  张溪梦指出后面三个阶段是为机器而设立,数据维度非常多,算法复杂度高,机器能够理解。除了一些很高级的数据科学家、机器学习工程师以外,普通人类根本看不懂系统出来的结果。前五个阶段向后三个阶段之间有一个巨大的鸿沟。据悉,GrowingIO将向鸿沟右方迈进。

  在日前举办的增长大会上,张溪梦宣布公司从产品到平台的蜕变升级,重点发布了客户数据平台、用户 360 画像、智能运营三款产品,以帮助企业打造客户数据平台,沉淀用户数据资产,重构业务流程,打造智能运营体系,落地数字化增长战略。

  此外,GrowingIO 还全新成立由资深数据科学家组成的商业数据科学研究中心,由来自零售、地产、金融等各个行业专家组成的业务服务团队,为客户提供增长解决方案。

  “现在都说不上有太多的竞争,因为大家都还在做,都在发展自己,有各种各样的企业在服务。”谈及整个数据分析市场,张溪梦认为国内数据分析市场还在跑马圈地的初级阶段,国内在数据化的使用和运营上面相对来说比较晚,稍微粗放一些。但是晚并不代表落后,相反,中国的客户数量、用户数量特别大。有一个非常好的基础来做数据化的运营和改造。

0
相关文章