为什么你用了N多数据分析工具,还运营不好你的产品?

目前市场上大数据分析工具层出不穷,但多数都没有真正解决客户的问题和痛点。有些大数据企业喜欢刻意强调其技术能力,技术能力固然有其价值,但是否能直接帮助业务,能够行之有效地解决企业运营工作中的具体问题才是关键。

为什么你用了N多数据分析工具,还运营不好你的产品?企业在数据驱动的过程中经常会面临三大痛点:

痛点1:完成数据分析后,还需更多工具才能完成整个运营闭环

通过花费了大力气、大资源、长时间采集到数据并分析出结果,但实际的运营动作还得需要在其他几个工具间频繁转换,工作十分麻烦且容易出人工错误。

易观解决方案:工具化实现运营闭环。不解决业务问题的数据分析工具就是耍流氓,数据分析工具想上一个台阶,就需要升级为精细化运营工具,需要工具本身就能完成“收数>>存数>>算数>>看数>>用数”的服务闭环。通过自定义用户分群为基础,实现用户触达功能,并监测用户触达的效果,完成用数闭环。


精细化运营工具数据服务闭环

易观方舟作为一款精细化运营工具,可以为您的企业构建用户生命周期管理闭环,实现数据分析结果到运营工作的落地。

用户生命周期管理闭环

痛点2:用户画像不准,数据驱动决策反而不如拍脑袋

在互联网下半场的关键是争夺用户注意力。基于用户使用单款产品的片刻时间所产生的数据,总结出的行为规律来勾勒用户画像,以此辅助运营决策的工作方式,其弊端已经日益凸显。因为,相比用户全天在全网的行为而言,这部分数据还是太少,绘制的用户画像十分模糊。如同近视的人,忘了戴眼镜,什么都看不清楚。基于模糊的用户画像,给出的结论决策实在令人难以信服

而在目前市场上很多大数据产品并不拥有强大的外部数据资源。

易观解决方案:通过外部数据增补,绘制全景用户画像。易观通过数以亿计的大量外部数据进行增补,绘制出用户全网全天候行为习惯的全景用户画像。通过对全景用户画像的分群,进行分析推动运营升级,让人底气十足。

易观方舟有庞大的外部数据资源,截止2018年3月31日,易观数据已经覆盖22.9亿智能终端,5.8亿移动端月活用户。

易观数据资源

基于全景用户画像(比如,通过人口特征和领域偏好来判定用户是爱好摄影还是旅游达人)实现对用户进行分群。

易观方舟用户分群

判断用户使用APP的偏好,不仅仅是触达用户,甚至是触动用户。

APP使用偏好

痛点3:数据散落在企业各个业务系统中,零散无法创造更多价值

一潭死水无生灵,一眼活泉育众生。大数据就是水,只有不断流动才能产生无穷尽的价值。

数据孤岛

易观解决方案:PaaS便捷扩展平台,满足复杂业务场景。易观精细化运营工具通过将客户端、服务端、线上线下、业务系统打通,并接入历史数据。通过去ETL秒算引擎,结合各种分析模型,在各种变现场景中高效处理数据,并让其通过可视化方式呈现。

易观方舟作为新一代便捷扩展PaaS平台,可以满足复杂的业务场景。整合企业数据,打破数据孤岛,创造数据流动性,为企业通过数据分析驱动业务全面升级赋能。

易观方舟PaaS平台工作方式说明

易观方舟通过构建用户生命周期管理闭环、外部数据增补全景用户画像和便捷扩展的PaaS平台,帮助企业实现增收、节支、提效、避险。

欢迎试用易观方舟

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 212,080评论 6 493
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 90,422评论 3 385
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 157,630评论 0 348
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 56,554评论 1 284
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 65,662评论 6 386
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 49,856评论 1 290
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 39,014评论 3 408
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 37,752评论 0 268
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 44,212评论 1 303
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 36,541评论 2 327
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 38,687评论 1 341
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 34,347评论 4 331
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 39,973评论 3 315
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 30,777评论 0 21
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,006评论 1 266
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 46,406评论 2 360
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 43,576评论 2 349

推荐阅读更多精彩内容