｛數據觀大數據產業巡禮 ? 行業分析｝

——三家大數據牛企告訴你，大數據時代的用戶行為分析該怎么做

在互聯網高速發展的今天，產品的銷售渠道從線下實體店在向線上平臺轉移，而互聯網時代的產品也不再只局限于實體的產品，也包括各種虛擬形態出現的產品，例如金融產品、在線教育產品等。

如何對產品進行營銷推廣，吸引消費者，提高產品知名度和銷量，一直以來都是商家不遺余力在做的事：通過問卷調查等方式，運用4P、4R等經典的營銷理論和模式，或者直接采用粗暴的價格戰的方式來獲取消費者。

亞馬遜開啟了將數據分析應用于產品營銷的先例。通過運用和傳統實體門店無法比擬的互聯網手段，獲取用戶行為數據，并對這些數據進行深度分析和挖掘，制定對客戶的個性化推薦和服務，顛覆了當時的市場競爭規則。亞馬遜的成功在于電子商務的銷售模式，以及對數據的戰略性認識和使用。

現在，電子商務已經是一個普遍存在的產品銷售渠道，任何形式的產品都可以在線上銷售，這個時候，用戶數據變得更能輕易獲取，商家競爭優勢不再只是能獲取用戶數據，而在于如何獲取更全面的數據，并將用戶數據的深度分析結果應用于精準營銷。

　 　 市場環境變了

　　“在2011、2012年大數據火起來之后的兩三年里，我發現市場變了，在這種變化中我看到了機會”， 神策數據創始人、CEO桑文鋒 對數據觀說。他是前百度大數據部技術經理，從零構建了百度的用戶行為大數據處理平臺。2015年離開百度，創建神策數據，為互聯網公司提供大數據分析服務。

根據中國互聯網網絡信息中心的報告，截止到2016年12月中國的互聯網用戶數達到7.37億，其中手機網民6.95億，互聯網普及率達到53.2%。

需求端龐大的互聯網用戶群開創了數字經濟新時代，移動互聯網、自媒體、電子商務、O2O服務（Online to office service）、互聯網金融、共享經濟平臺等已經滲透到人們生活的方方面面，數字技術與消費端的諸多垂直領域實現了深度融合。

在互聯網和數字經濟高速發展的過程中，桑文鋒也看到用戶行為分析的發展經歷了幾個階段的演變。

從2000年開始算起，因為在這之前用戶行為分析還不成體系，處于比較原始的階段。

2000到2006年，是流量時代，更多的是算頁面瀏覽量、用戶訪問量，誰流量高誰就厲害，當時的三大門戶網站（網易、搜狐、新浪）吸納了互聯網絕大部分的流量。

2006到2012年，是用戶時代，開心網、人人等社交媒體層出不窮，他們比的是活躍用戶數。2009年推出的新浪微博就是在這個階段憑借井噴式的用戶增長，奠定了新浪在社交媒體領域的地位。

2012年到現在，甚至到未來，可以歸結為訂單時代，比如現在大家都很熟悉的團購、互聯網金融、在線教育、直播等等，都是跟訂單相關。

從流量到用戶，再到訂單，這個變化過程意味著對數據分析的要求層層遞進。同時，也意味著，隨著互聯網的發展，越來越多的垂直行業開始在線上擴張，互聯網+成為行業熱點。

在大數據的發展過程中，剛開始只有在BAT這樣的互聯網公司才有需求，并且有技術實力去做用戶行為分析。“現在，在其它領域，越來越多的中小公司同樣也有這樣的需求。”桑文鋒認為互聯網的發展催生了新的用戶行為分析需求，也為技術實力雄厚和優秀產品的創業公司提供在行業中展露頭腳創造了的機會。

　　 ▋還有幾個方面的變化推動著用戶行為分析的發展：

　　 ○ 一方面是技術的進步。 在互聯網的助推下，數據樣本的采集點和覆蓋面離散度越來越大，數據量成指數級增長；同時，數據采集能力也變得更強。在數據處理能力上，Hadoop、spark等開源的大數據處理軟件的技術在不斷完善，能處理以前無法處理的數據問題。

　　 ○ 另外一方面，市場開始認識到數據的重要性。 桑文鋒描述了一個現象：“在大數據剛剛興起的時候，給人的感覺就像是忽悠，只看見到處都在傳播，并沒有看到實際的作用。但傳播帶來一個好處，就是大家開始意識到數據的重要性了，跟客戶談的時候不用去說數據的重要性，只需要告訴他數據能夠實現的場景價值是什么。”

　　 用戶行為分析也在變

互聯網以及大數據的發展，推動者用戶行為分析進一步優化。

在流量時代和用戶時代，用戶行為分析產品和服務面向的主要是互聯網或移動互聯網公司，他們的產品主要是信息消費，例如視頻和門戶網站等。

面對這些服務對象，傳統的用戶行為分析更多是統計學意義上的，一般都是指PV（Page View，頁面瀏覽量）、UV（Unique Visitor，獨立訪客）、跳出率和用戶訪問深度、用戶停留時間等，這些指標其實主要是用來作為統計使用的。

　　 據諸葛io的創始人孔淼介紹： “當時使用的分析產品的大多數是APP、網站等統計平臺，因此，企業并沒有形成很好的數據基礎，主要表現在數據采集能力不夠，和數據孤島現象很嚴重。”

而到了訂單時代，用戶行為分許面對的行業越來越廣泛。提供數據分析服務的廠商業務主要集中在金融、在線教育、互聯網、零售等消費行業，這些領域都對用戶行為分析有著天然的需求，龐大的用戶群體、聯網實時產生的大量用戶數據、以完成用戶交易為目的等，都需要對用戶有足夠的了解。

對于現在的用戶行為分析來說，數據的采集、存儲和處理的平臺搭建是基礎環節。而現在真正能指導產品和業務的，還需要更精細化的分析，孔淼認為：“現在的用戶行為分析應該挖掘更深入的數據價值，了解用戶的參與度。”

如何做到更精細化、更深入？這就要求采集和分析更全面多維的數據：用戶在什么時間進入網站或APP、搜索了什么內容、有沒有下單、下單前后點擊了哪些內容……對這些所有的數據進行收集匯總，就能觀察到完整的用戶行為，進行用戶畫像。

　　 ▋深度了解用戶、對用戶進行精細化地分析究竟能起到什么作用？桑文鋒總結主要是兩類：

　　○ 一類是驅動產品和運營決策。 比如在市場營銷方面，判斷廣告效果、產品如何做調整改版、運營搞促銷活動怎么給用戶發紅包等等，都是基于數據分析。這些都可以歸結于數據在驅動決策方面的價值。

　　○ 另外一類是驅動產品智能。 桑文鋒說：“驅動決策并非充分發揮大數據的全部價值，讓產品智能化更能代表行業的發展方向。目前大部分數據分析產品可以滿足企業在決策層面的分析需求。在未來，隨著大數據在行業應用的深化，并將更加依賴強健的數據倉庫和靈活平臺開發能力，通過基礎數據疊加算法模型，從而驅動產品只能化。”比如個性化推薦、精準投放廣告、金融風控等，這些都需要以用戶數據分析為前提。根據分析客戶特征、偏好、興趣點等，讓產品提供更加智能的服務。

　　 難點：服務和人才

“我覺得技術和產品都構不成壁壘，真正能夠形成壁壘的是服務。如果服務做得非常好，客戶滿意度高，他就沒有理由換成其他產品。”桑文鋒認為服務是企業長遠發展最重要的因素，神策數據打磨產品的同時，也在圍繞服務打造核心競爭力。

在大數據發展到今天，人們已經逐漸認識到數據的重要性。雖然如此，這并不能確保數據服務能在企業順利落地。

　　 ▋在TalkingData執行副總裁林逸飛的工作經歷中，經常會遇到兩種情形：

　　○ 一種可以看作是大數據領域的“急性病”。 在這種情況下，有些人會把大數據約等于hadoop，認為將企業的數據都存好就是完成了大數據，所以各種IT類的基建項目蓬勃發展。

　　○ 到大數據發展進入第二階段時又會產生“慢性病”。 就是做好了存儲系統之后，不知道如何去處理。這種情形一般會發生在對推動數字化這件事沒有策略的企業里，它們把大數據看作一個榔頭或者手術刀，希望藥到病除。而沒有具體的計劃來指導，大數據反而會變得無用武之地，延緩企業大數據進程。

這是企業目前存在的問題，也造成了桑文鋒說的服務挑戰：“有的客戶可能本身實現數據驅動條件還不具備，比如沒有對應的技術人員、企業上下沒有形成成熟的數據意識、在數據打通上企業存在內部矛盾等，從上至下欠缺的東西比較多，這些情況都會導致真正實現大數據落地面臨巨大的挑戰。”

還有一個難點是目前整個大數據行業都面臨的困境，就是人才短缺。

現在市場上存在人才缺口，未來3至5年，中國預計需要180萬數據人才，但是目前，中國大數據從業人員只有約30萬人，還存在約150萬的人才缺口。

雖然說，我國正在從國家層面和地方層面都在大力推行人才政策，通過“千人計劃”等高層次人才引進政策吸引了大量海內外創新創業人才，同時出臺了系列政策完善科研管理，并且在大數據專業人才方面，從2016年2月起，教育部公布新增“數據科學與大數據技術”專業，目前我國已有35所高校獲批該專業。

但是，不管是從時間還是經驗看，目前國內培養大數據人才的院校都尚處于起步階段，學校教育與大數據市場需求脫節嚴重。據領英2017年11月發布的《中國經濟的數字化轉型：人才與就業》報告分析：目前人才強國戰略的一個突出的問題就是缺少以需求為導向的人才引進與培養機制。

面對這樣的人才市場，對于企業，尤其是初創企業來說，很難找到合適的人才。桑文鋒說：“對于我們來說，用人要求非常高，標準非常嚴格。其中有一個部門最近發了5個offer，有3個在試用期就被淘汰。”

　 　 “未來無法判斷，朝著這個方向努力就行了”

用戶行為分析的發展經歷了幾個階段的變遷，不斷適應新的需求。而在未來還會有新的情況發生，新的需求產生。而在社會高速發展的今天，未來用戶行為分析會發展到什么程度很難預測。

“真正實現數據驅動不是一年兩年就能完成的事，它更可能需要長達十年二十的努力。”桑文鋒認為要挖掘數據的最終價值還需要長時間的努力。

首先企業需要數據意識的普及，如果在工作中我們討論決策依據是主觀感受、直覺，或者說是官位，這就是欠缺數據意識的表現。在桑文鋒看來，數據意識是實現用戶行為分析服務落地的基礎，而技術、產品等工具只是手段。

而對于提供用戶行為分析服務的廠商來說，需要不斷順應市場環境的變化，對產品和團隊進行迭代升級。

在神策數據的發展歷程中，剛開始只有技術團隊，后來擴展成有大客戶經理、有技術支持、有交互經理等，逐漸形成完善的企業架構和團隊體系，以應對越來越豐富的服務需求。

TalkingData每年都會推出一個大的產品，進入到產品族里面，最快能做到每30分鐘一次的微迭代。就是要不斷地優化產品、優化流程。

另外，未來用戶的概念都可能會發生變化，內涵會擴展。桑文鋒認為：“用戶行為可以是一個很廣泛的概念，所有通過行為動作能產生數據的都是用戶行為，不管這個用戶是一個真人還是一個實體。現階段主要圍繞真人，以后可能機器做了什么事，也是用戶行為。”

桑文鋒帶領的神策數據團隊，對用戶行為分析未來的愿景是實現全決策、全渠道、全流程。但是他也表示：“未來變化太快，可能定了十年的目標，但實際走到第三年可能就發生變化了，有很多其他的事情需要去做。我們現在要做的就是為了這個目標不斷的努力就可以了。”

　　 注：本文來源數據觀，記者：孫永慧，編輯：Fynlch王培（微信號：WP1306020480），圖片背景素材來源：視覺中國。數據觀微信公眾號（ID:cbdioreview），欲了解更多大數據行業相關資訊，可搜索數據觀（中國大數據產業觀察網www.cbdio.com）進入查看。

責任編輯：王培