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神策数据CEO桑文锋:精准采集数据,走向智能化分析

| 作者 Lucien 关注 0 他的粉丝 发布于 2017年2月20日. 估计阅读时间: 4 分钟 | 如何结合区块链技术,帮助企业降本增效?让我们深度了解几个成功的案例。

数据分析类的产品随着企业数据信息化的建设,势必会融合加强,慢慢演变成门户化,更人性化,且可视化技术将成为亮点,和交互式分析形成助推。虽然看起来很遥远,但现在有些数据分析服务已经开始意识到这些,并把数据分析管理进行门户化,拥有更强的模型支持能力,结合不同的应用场景需求,整合了搜索技术,极度简化信息的获取,融合工作流,满足业务流程式的分析需求,支持展现结果的二次分析。

不久前,神策数据CEO桑文锋在一次访谈中回顾,他在百度工作了八年,对数据很敏感。最初负责建立百度用户数据仓库基础,从0到1把各个业务线的数据统一到一起,建成统一的数据仓库,这其中就包括数据的采集、传输、建模、存储、差异分析、数据可视化等环节。通过对产品的性能分析,用数据所呈现的结果来对产品功能做调整和优化,一切都用数据说话。再到后来,自己创业做神策数据过程中,也秉承着“用数据帮助客户做最有价值的分析”的理念。

对于数据业务,简单将其分为三块:数据沉淀、挖掘和可视化,每一块分别对应不同的模式及产品或服务。数据挖掘业务又被细分为分析、理解及存储。桑文锋回忆建立百度用户数据仓库基础的最大心得,那就是对数据源的重视。所以他坚信,神策数据最有价值的分析结果,也离不开对精准数据源的采集。

 

数据沉淀就是数据采集,其途径有很多种,包括网络爬虫,用Python及Go等开发爬虫平台来获得信息;Wi-Fi接入获得用户数据提供一些图像方面的API,进行图片搜索及人脸搜索等。桑文锋说,神策的产品会记录多种数据源,不同终端(Web、App、H5、桌面软件)的用户行为,后端系统日志(Web server Log),业务数据(DB)等等。同时对前端、后端、第三方数据库、业务数据等全面采集,来保证数据源的准确和全面性,更好的进行数据分析,给业务带来新的增长价值。

基于上面所采集到的数据做统计分析、用户及品牌理解、用户画像等等,在分析能力上,支持多维事件分析、漏斗分析、留存分析、用户分群、行为轨迹分析和回访分析,不同分析模型帮助揭示数据背后的含义,了解产品的性能和优化方向。

为了将数据利用到极致,给客户带来更大的价值,神策数据在产品功能上下了很多功夫,具体概括为三大特点:

  1. 第一个特点就是提供私有化部署,将分析能力嵌入到客户的业务环境里,不去接触客户的数据,在一定程度上保证了客户的数据安全,而且对于金融领域的客户,这一点非常重要。
  2. 其次就是全端数据接入,随着数据分析越来越深入,越来越精细化,尤其是O2O、金融类等客户,要考虑线上线下的数据结合,这样才能提供精准的分析。通过提供可视化埋点,SDK、工具导入等方式,帮助客户全方位细致的解决数据痛点。
  3. 最后一个特点是PaaS+SaaS平台的结合。行业不同,需求各异,所以分析服务也要因人而异。PaaS平台将底层数据和查询接口开放给客户,在此基础上进行二次开发,满足客户独有的分析需求和系统。

在商业化道路上,桑文锋坦诚的说这不是一个新市场,和同行不一样的地方的在于,神策数据提供灵活多维度交叉分析,任意维度进行交叉分析等精细化功能。在未来神策数据也将朝着产品智能化的方向前进。

我的原则和价值观

后来,桑文锋提到了在给客户提供服务之后,如果客户后期因为各种原因而没有坚持用完,神策数据也会主动将费用退还。宗旨就是希望神策数据的数据分析能力可以给客户带来价值,给双方带来价值。

有人问桑文锋,最在意的是什么?他说,最在意客户的满意度以及NPS。其实他所在意的这些完全取决于产品的质量。只有质量过关,才能取得客户的信任,客户才会把神策数据推荐给其他用户,从而建立更广泛的合作。

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