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量化行为数据驱动体验创新

2015-12-10 17:42:18 来源:UED用户体验网 浏览:922
内容提要:大数据时代,如何利用数据资源转变经济增长方式、助推创新驱动发展,使其服务于个人生活、企业决策和国家治理,是值得深思的重要战略课题。大数据不仅意味着海量、多样、迅捷的数据处理,更是一种颠覆的思维方式、一项智能的基础设施、一场创新的技术变革。我们在拥抱大数据的同时,可以“云—链—端”的构架开发利用好“云”计算、“链”建设和“端”创新,让大数据真正带来大产业、大机遇和大红利。

“云”计算。云是大数据的处理中心,云计算能有效融合信息化与工业化,使生产效率得到大幅提升。正是有了云,工业时代的“大”数据变成为互联网时代的大数据。云计算和大数据犹如车之两轮,鸟之双翼——云计算是大数据成长的驱动力,大数据需要云计算实现解决方案。摩尔定律揭示了硬件的飞速发展,存储和运算能力已经不是信息技术进步的主要制约因素,新的瓶颈正在向数据转移。数据不仅反映了事物的客观状态,还蕴藏着事物的发展规律。这种规律支配着整个社会的发展,一旦掌握,就可以把握社会的脉搏甚至预测未来。越来越多的自然数据和社会数据,都可以通过定量方法的计算来分析解决。从全球视野来看,“量化决策”和“数据治国”已成为大势所趋。当前,我们在实现中国梦的征途上应学会从“定性”走向“定性定量相结合”,树立基于数据、事实和理性分析的管理理念。从战略角度来看,应将云计算聚焦于3D打印、人工智能等新兴领域,让大数据辅助科学研究,把握好新一轮科技革命和产业变革的发展机遇。
  “链”建设。链是大数据的基础设施,应构建链路打造云到云、云到端、端到端的互联互通,实现不同层次不同应用领域的数据共享和高效利用。大数据的链路如同具备交互感应、中继传递的智能网络,可以整合“信息孤岛”和“应用孤岛”,让每个联网的终端化身数据战场的指挥官。现今,数据已成为像能源、矿产一样的战略性资源,接踵而来的便是数据安全和隐私问题,尤需重视“云—链—端”的联合防御。为回避数据泄露风险,应立足于国产的大数据技术与平台,积极支持和引导企业加大研发力度,努力突破核心技术,逐步提高关键设施的自主可控水平。同时,要就“数据所有权”和“数据隐私权”制定法规或标准,通过法律来保护公民和国家的数据安全。随着大数据的发展,数据传输将朝着高速率、大容量、集成化和体系化方向演进。在建设过程中,既要制定好互通标准,实现多种设施的协同发展,又要前瞻性地预留接口,以便未来的升级换代和拓展扩容。
  “端”创新。端是大数据的创新方向,既要创新终端的数据采集方法,去伪存真、多角度验证数据的可信性;又要尽可能将数据开放给终端,推动终端的创新应用。从市场来看,应发展智能终端,探索新的商业模式;就政府而言,应建设智慧城市,推进国家治理现代化。目前,企业无法深入应用大数据的主要原因在于,没有激发数据与商业场景的良性互动。应让需求和技术实时、动态、经济的对接,使用户成为大数据的提供者和受益者,实现运营和使用的迭代闭环运行。与企业相比,政府在数据方面具有天然优势,不能只充当数据的“账房先生”。应唤醒沉睡在档案袋、存储器中的有效数据,为科学制定政策和合理配置资源提供可靠依据。党的十八届三中全会提出推进国家治理体系和治理能力现代化,这就要求政府部门改变传统思维方式,激活那些束之高阁的闲置数据,将其运用到经济社会的各个方面,带动政府公共服务的技术创新、管理创新和服务创新。应打破部门数据的分割状态,整合数据资源形成合力,以多种形式向公众实时开放各类数据,实现大数据从群众中来,到群众中去。

大数据如何支撑更好的商业模式?

好的免费商业模式要求:

(1)通过免费或者“利润超薄”的产品或服务发展大规模的用户,形成用户大盘;

(2)产品可以做到通过互联网方式每天有机会与用户发生接触或联系。即前文提到的例子,如果你把手机卖给一个人,就不跟他“联系”了,这个人并不是你的用户,但你通过某种方式每天跟他“联系”,如你在手机上提供软件服务,让这个人跟你发生“联系”,他就是你的用户;

(3)产品或服务是否可以做到版本迭代升级。很多人认为传统领域的产品或者服务比较难提供“版本”升级,但其实这只是受传统思维方式所阻。以汽车为例,我们常常认为已经卖给客户的车不存在版本升级的概念,而特斯拉做到了:特斯拉在2014年12月底宣布了计划把 Tesla Roadster 升级,Roadster 将会被换上一组新的电池,对比原本那组电池来说,新电池可以在同样的体积下提供额外 31% 的能量,另外,Roadster 还会换上新的空气动力学套件,令到车身的风阻系数由 0.36 减至 0.31,还有就是会换上滚动摩擦系数更低的轮胎。

我们在设计好的免费商业模式的时候,要充分考虑以上三点。但大数据目前在商业模式设计、商业模式研究、创新商业模式研究这方面的能力还比较弱,目前在中国还没看到成功的利用大数据的智慧来辅助设计商业模式的案例,也许是因为计算机目前的智慧还没达到设计商业模式的能力高度。但是我们可以通过大数据的方法进行行业监测以及进行创新监测,从而可以辅助战略规划人员来进行商业模式的设计。比如我们可以通过爬虫技术的手段采集互联网上的国内外行业发展动态、行业发展趋势、分析师文章、最新专利申请情况、相关最新产品上市情况等来辅助战略规划人员进行相关的行业分析和创新分析,以辅助设计商业模式。总的来说,大数据在免费商业模式设计方面的能力还比较弱。

但如果大数据作为商业模式中的一个引擎,即大数据作为产品的一个引擎,就有可能促进商业模式的升级。打个比方,把一个传统的商业模式比作一辆汽车,这辆汽车的引擎是2.0的排量,如果你在设计商业模式的时候把大数据很好的融入商业模式中,那么这辆2.0排量的汽车就有可能升级为2.0T,即变成带涡轮增压的发动机,动力将更猛。如健康领域,如果是一个销售传统血压计的商业模式,投资人对这种商业模式并不会很关注,但在血压计加上大数据的能力,即做智能血压计,可以远程监控父母的血压情况,及时进行病情预警,这种加入的大数据的商业模式就会比较有投资价值。

总的来说,如果把大数据作为一种研究能力来支撑商业模式研究,那么其作用相对较低,只能在行业监测和创新监测起一些作用;但如果把大数据作为一个引擎嵌入到商业模式中,嵌入到产品中,其价值则非常大。

大数据如何更好的驱动用户体验?

在互联网思维UFO模型中,我们提到做极致用户体验一个很重要的SIM原则:

S指Simple(简单),少即是多的“极少主义”;

I指iteration(迭代),即小步快跑,快速迭代。

M指micro-innovation,微创新。

以上三方面均可以通过大数据来支撑。

通过大数据我们可以监测一个产品是否做到足够的简单(simple),我们可以基于大数据构建很多的用户体验监测模型。如用户行为的漏斗模型,我们可以把用户使用产品的关键触点(touchpoint)定义出来,监测每个触点之间的转化率。如电商购物,用户进入首页、查看商品产品详情、把产品放到购物车、购买以及支付等是关键用户关键触点,通过监控各环节之间转化率来以及从最开始的接触点到最终的接触点的转化率来衡量产品的体验是否做的足够好,足够简单。我们相信,如果用户完成一个产品操作任务,用的步骤越少,转化率相对就越高。

通过大数据的手段,我们可以帮助更好的快速迭代,以提升效果。尤其是利用A/B测试方法以及灰度发布实时监测手段。A/B 测试简单来说,就是为同一个目标制定两个方案或版本(比如两个页面),让一部分用户使用 A 方案,另一部分用户使用 B 方案,通过及时的统计使用效果数据如点击率等,看哪个方案更符合设计目标。当然,在实际操作过程之中还有许多需要注意的细节,在此就不赘述。Google很多新的产品上线或者功能优化上线前都要进行A/B测试。对于常规的A/B测试,同一个目标一般要做两种方案,很多互联网公司为了简化,一般只做一种方案,进行灰度上线(即只抽取一小部分用户进行产品发布)以后,再通过大数据实时监测看这个效果和之前版本的效果对比,如果效果不如之前的版本,新版本就放弃正式发布。

通过大数据的手段也可以帮助产品实时产品微创新的效果。360公司的周鸿祎先生说过,口碑是衡量创新的标准,因为给用户带来强烈体验的东西一定能形成口碑。通过大数据可以很好的及时监测产品口碑的情况。通过大数据爬虫的手段,我们可以抓取产品在互联网上的评价,如抓取微博、论坛、电商评论等,通过自然语言处理的手段和语义分析,对评论等非结构数据进行处理和挖掘,计算产品的推荐度,实时掌握产品口碑情况;另一方面,我们也可以通过大数据的手段,实时发现产品问题点,这样会对产品的改进非常有帮助。在很多产品导向型的大型互联网企业,都会要求若1小时内有3人同时反映一个问题,就定义为BUG,需要在24小时内必须立即解决。基于大数据的手段可以在产品问题的及时发现和定位上非常有帮助。

大数据如何更好的驱动精细化运营?

好产品是运营出来的,互联网产品需要不断运营、持续打磨。产品运营的目的是为了扩大用户群、提高用户活跃度、寻找合适商业模式并增加收入。成功的互联网运营要做到精细化运营,成功的精细化运营需要大数据支撑。大数据和互联网思维在此方面关联度最高。所以,企业在大数据的应用场景上,一定是要优先考虑如何通过大数据进行精细化运营,以驱动更好的运营效率和效果的提升。

但值得注意的是,企业在这方面的建设一定要考虑如何让数据分析人员、算法人员与产品运营人员更好的融合在一起工作,否则大数据将在产品运营环节比较难起到理想的作用。因为很多公司的运营人员并不是非常了解大数据在哪些运营的环节可以用到大数据;同时,数据分析和算法人员不能很好的理解业务,也不知道有哪些运营策略和场景,也较难为产品运营人员提供好的支持。我们的建议是如果数据分析人员和算法人员能够定期参与产品运营的一些例会,甚至如果有可能,可以让数据分析和算法人员与产品运营人员坐在一个相邻的办公区域一起工作。

基于大数据可以更好的做精细化运营监控、更准确的做用户细分、更准确的进行个性化推荐、更合理的进行营销推广效果的评估、更有效的进行用户生命周期管理以及基于用户生命周期进行相关的营销和运营策略。具体方面如下:

  1. 在精细化运营监控方面,我们需要进行关键数据体系梳理和构建,在此基础上通过智能化模型开发出来的数据产品,监控关键数据的异动,并可以快速定位数据异动的原因,辅助运营决策;
  2. 通过基于大数据的方法进行用户细分,基于大数据可以找出更好的细分维度,并对用户做更好区隔,以辅助产品运营人员做更加准确的用户细分,并洞察每个细分人群的兴趣爱好和消费倾向,对每类用户分别进行有针对性的策划和运营活动。
  3. 通过数据挖掘的手段进行用户生命周期管理,我们可以可做到实时对不同生命周期的用户进行实时标记和预警,并把有效的活动当成商品一样及时的推送给不同生命周期阶段的客户。
  4. 通过大数据的方法,我们可以实现对不同通过渠道的效果评估。如果只看一些表面的数据,如广告的点击率,是非常难衡量不同推广渠道的真正效果。如果把用户的渠道行为和后续产品行为(即通过渠道获取的用户在产品上的各种使用行为)进行打通跟踪,在此数据基础上构建渠道质量评估模型,将能够更好的发现渠道的真正质量,或者更直接的,可以发现推广渠道的究竟有多少是虚假的流量。
  5. 通过利用基于大数据进行有针对性的用户画像,并通过用户画像数据、用户行为和偏好数据,结合个性化推荐算法实现根据用户不同的兴趣和需求推荐不同的商品或者产品,通过算法真正的实现“投其所好”,以实现推广资源效率和效果最大化。

总之,互联网思维和大数据有着紧密的关系。互联网思维背后代表的是商业模式、产品设计、产品运营,而大数据在不同程度的支撑或者驱动这三方面。如果大数据能够作为商业模式的一部分或者更准确的说是作为企业产品的一个引擎,那么企业的能量和想象空间将会更大。而大数据在产品设计和运营环节都能起到不同程度的左右,作用最为明显的是在驱动产品的精细化运营。我们希望企业相关决策层在运用大数据的时候更好的了解大数据应用的优先级和应用场景,更好的发挥大数据的价值。

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