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干貨篇:創業對待數據挖掘要注意這5點

  科客點評:互聯網時代,數據已是不可或缺的工具之一。

干貨篇:創業對待數據挖掘要注意這5點

  互聯網+大數據已離不開我們的生活,在企業運作中也是同理。要想讓企業快速發展起來,學會利用數據是必備基礎之一本文來源于科技博客VentureBeat,作者是游戲開發平臺GameSalad CEO Stephen Nichols,通過分享自己的企業在數據利用上的經驗,提醒眾多的創業者不能只憑感覺行走,要用數據說話。

  不管是多么小型的創業公司,對于數據挖掘這塊都必須要不斷擴大、不斷深入。擁有越多的數據來源,有更多的數據可以分析,進而得出更準確完美的結論,最終才能更成功地為特定客戶群服務。

  我們公司在做自己的數據驅動工作時學到的最大教訓是——在建立產品之前先努力做好數據和情報的收集分析,并且,從第一天開始就把高度注意力放到用戶上。以下是對待數據需要注意的5個要點,或將有助于你從數據中挖掘有價值的信息。

1.先收集用戶數據

  做數據驅動前,先做好對用戶的數據收集。不斷挑戰自己的假設:用戶會是誰?你希望他們是誰?雖然可能先是簡單地對網站的訪客進行調查,例如詢問“是什么促使您來到我們的網站?”但這其中也蘊含著你很有可能忽略的重要信息。

  利用有效的工具(如實際用戶行為的錄像記錄)去分析人們從一開始到最終買單的瀏覽過程是怎么變化的,是什么讓他們訪問這個頁面,而不是其他頁面?衡量用戶在做什么,并確定哪些關鍵績效指標(KPI)需要提高。產品的迭代和用戶體驗的提升都是讓KPI往正確方向前進的因素。

  在這里也可以一提很受歡迎的A/B測試(A/B測試是一種新興的網頁優化方法,可以用于增加轉化率注冊率等網頁指標),但我并不依賴于它去做任何決定。它需要消耗大量的流量和耐心去完成統計、驗證假設。在大多數情況下,最好選擇忽略它,而是專注于KPI以及產品迭代。

2.一開始就從數據出發

  在設計產品之初,要考慮用戶群體的反饋。通過數據分析工具去分析、設計產品,多維度利用和分析這些數據,可以在以后的改造中節省很多力氣。這樣一來,初期的產品也可以讓你和用戶更近,從而觀察用戶和產品是如何相互影響的,而不是單純拿一堆調查問題覆蓋他們。

3.學會整理數據和管理客戶流量

  在我們公司,對于不同的功能我們會用不同的供應商,包括數據路徑、客戶支持和市場營銷自動化等。Mixpanel(一家數據跟蹤和分析公司)有著我們的所有原生數據,它監控用戶流量,進行留存分析,并建立了轉化渠道分析。Segment.io(為移動開發者提供便利的分析數據分發服務的公司)可識別用戶,跟蹤用戶的活動,和路由數據到合適的地址。內部通訊可觸發基于事件的消息以及處理自動化留存信息并參與到營銷當中。這讓我們可以確定用戶的喜好,比如他們是從哪里登錄的,是怎么來到這個網頁,以及他們將要去哪些網頁。我們還使用了自定義路由系統,讓數據保持干凈,這對于成千上萬的用戶產生的大量事件而言是特別重要的。

4.通過有效的策略以簡化流程

  我們一早就明白快速迭代的真理:宏大繁雜的設計并不可行。通過快速敏捷的模式,我們不但做到從系統上滿足業務的日常需求,還騰出時間和精力去思考新的選擇、探索更多的可能替代策略。

  我們不斷地衡量,檢討,改正,以及重復。按月或季度來計劃,有助于提高靈活性。我們每天都不停地關注每個部分、每個細節,去發現我們所知道的和不知道的,一步一步解決那些最困難,最重要的問題,然后迭代產品。

  在確立最適合業務發展的用戶原型時,使用智能的策略避免陷入尋找原型的怪圈中。找出誰在使用你的產品,這看起來很簡單,但它也涉及到查找原生數據以及找出相關性等問題。這些程序和數據包都存在于R和Physon(數據分析主流編程語言)中,它可以幫助你決定需要哪些以及多少用戶原型。

5.賦予員工更多的權限

  從“用戶的支持”到“用戶的成功”的轉變看似簡單微小,但對員工的態度以及用戶的滿意度會產生巨大的影響。“支持”意味著一種負擔,是你必須做的事情。而“成功”意味著分享,是你想要做的事情。“讓用戶成功”是每個員工的職責,因此他們需要被授予權利去代表客戶提出建議,被授權的員工也代表著被授權的用戶。

  在過去,我們沒有工具可以去了解我們的用戶行為。現在我們可以看到他們在點擊什么,他們是從哪里登錄進來的。這樣子我們就可以與每一位用戶接觸,不管是通過某種渠道還是為了處理個別問題。既然我們知道了誰在訪問我們的網站,那么,我們也可以通過他們來接觸更廣泛的人群。更重要的是,我們可以根據這些數據繼續調整產品、滿足用戶的需求,而不是只靠單純的假設。

  在2016年或往后的時間里,這(數據利用)將會是所有企業的一個基本能力,那些仍沉浸于靠猜測來順應發展的都將被淘汰。關注創投馬官方微信kekect,獲取更多精彩資訊。(編譯/Kimmy)

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  • 艾林絲

    艾林絲

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  • 八尋

    八尋

    不錯!!很好的干貨

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