你饿了吗？已售出！
06-18
你知道吗？评价一个人是否NB有一个独特但客观的方法，那就是用一个人的微博数据来计算。
一个人的微博账号、关注者的级别、访问设备、关注者的身份都是一个人的身份参数。
这些参数与一个人的消费能力和品味密切相关，与现实生活中的社会地位高度一致。
这就是数据的力量。
这个微博数据挖掘系统是孔淼在创新工场时开发的功能。
在当时公司内部的“身份测试”中，这种模式每次都获得成功。
孔淼相信数据的力量，这是他创立诸葛IO的重要原因之一。
【孔淼、诸葛IO、创始人】数据=真相 对于一个应用来说，最重要的是“讨人喜欢”。
攻城狮辛辛苦苦开发了某个功能，结果发现点击这个功能的用户都是刚刚注册的新用户。
这是什么意思？意味着所有使用过该功能的用户都不愿意再次点击进去。
简而言之，这个新功能毫无用处。
同样，在页面布局中，用户单击按钮一次后，他们将不再对此感兴趣。
这意味着您的页面布局有问题。
相反，如果某个功能被用户第二次、第三次使用，则说明该功能还有很多“回头客”。
所有支持企业改进其应用服务的都是真实的数据。
说实话，获取单个数据本身并不困难。
困难的是如何计算多个数据之间的关系。
大家都知道，不同的优惠政策会影响用户的付费意愿。
然而，能给予多少粒度的折扣，就能获得多少“铁粉”；将活动入口放在一级菜单还是二级菜单是否可以增加用户的“留存”？什么样的广告渠道才能带来最忠实的客户。
所有这些问题的答案并不直观。
相信自己直觉的首席执行官只不过是巫师。
【用地球人来比较一个产品的用户生命周期/图来自诸葛IO】当然，很多人已经意识到数据的重要性。
但数据本身海量，如何找到“刀片数据”才是人们关心的。
孔淼告诉雷锋网：传统企业数据分析一般使用以下数据：订单量、BAU（日活跃用户）、UV（独立访客）、PV（点击）、留存率等。
但这些数据很难提供具体的行为指导。
用户查看这些数据却找不到数据量增加或减少的原因，只能担心。
孔淼表示，诸葛IO想要提供的是细粒度的数据，包括但不限于：用户的来源、用户使用的设备、用户每次点击的详细信息、用户的浏览路径、以及用户的重复支付。
情况、文章的阅读量、文章的受欢迎程度等，以及这些数据经过复杂计算后所呈现的模式。
他认为这些数据甚至可以指导产品、市场、营销、技术等不同部门的工作改进。
在产品开发中，有GodenPass（黄金通道）的概念。
它是产品设计师想象的用户应该遵循什么顺序、首先注意什么以及接下来点击什么的完整路径。
但在实际使用过程中，用户常常会误入歧途。
经常被“不相关”的事情分散注意力。
这时候就需要对“产品到了用户手里会发生什么事情”有一个完全的掌控。
【用户往往不会按照产品设计者的意图行事】这就是孔淼所说的“将黑盒分析变成白盒分析”。
因为在传统的数据分析服务中，很多因素混合在一起形成一个数据结果，你根本无法判断是哪个数据变化导致了最终的结果。
成为“白盒子”后，企业可以站在上帝的角度，清楚地看到用户手中的应用程序发生了什么。
这就像为你打开一扇门。
一旦你看到了一个全新的世界，你就再也回不去了。
他说。
计算，从数据传送到答案。
诸葛IO对数据的分析大致可以分为以下几个阶段。
点“埋藏”在应用程序或服务的代码中，也就是说，单个用户执行的每个操作都会被检测到。
虽然埋点很关键，但技术上并不难。
孔淼表示，对于一个客户来说，整理埋葬方案需要半天时间，而客户用半天时间来实施，所以基本上一两天就可以完成。
这个过程很大程度上是基于经验和积累。
因为不同的行业需要检测的数据会有很大的不同，而一旦你积累了足够多的行业和案例的埋藏方案，一切就变得容易了。
您只需要不断修改和进化模板即可。
【精准统计数据/诸葛IO提供的不同行为图片】真正的困难在于如何分析数据，从而预测未来。
让我们想象一下。
对于一个动作点，需要记录其时间、设备、源参数。
在一个服务中，往往有很多操作点，包括点击ABCD按钮和选择ABCD服务。
作为数据记录器，您还必须存储这些操作发生之前和之后的事件。
详细信息，例如顺序和时间跨度。
这些数据可以准确还原用户使用该应用程序的方式。
但想要画出规律，就需要对这些“全量数据”进行“交叉计算”。
随着数据量的增加，这种计算的复杂性呈指数级增加。
任意两组数据之间的关系的计算都需要巨大的计算量，更何况我们还允许任意维度的组合计算，并且需要实时给出计算结果。
如果我们一次性进行计算，往往会超出我们服务器的计算瓶颈。
当算法做不到的时候，我们就必须改变它。
简单来说，之前的计算就像一个单项式，但是如果我把这个单项式拆成很多多项式，用分布式计算，计算就变得可能了。
孔淼说道。
如何改进算法，正是孔淼及其团队所擅长的。
至于算法的改进，还有一个重要的内容。
鉴于计算量巨大，我们采取了一种做法，即将常用的分析模型做成预计算模块，提前计算结果。
这样，当客户想要进行计算时，我们只需在后台处理预先计算的结果即可，这样会节省大量的时间和计算能力。
他说。
“这需要对用户业务的充分了解和经验的积累。
”由此可以得出有用的结论，例如：在滴滴打车中，谁抢了红包但没有消费，属于哪一类？什么样的人群？抢了五个红包，随后打车十次以上的人有什么特征？经常浏览《专家》却从不预约专家的人是什么心态？ “部分回答”中，王思聪推荐并完成过一次窃听的用户是哪一类？根据不同条件定义的模型，可以筛选出某些特定行为与高付费、高留存之间的关系。
根据这一规则，服务提供商可以“集中照顾”下一个符合该条件的用户，从而提高整体运营和盈利能力。
数据的“魔力” 在数据分析中，一个重要的方法就是“漏斗分析”。
这是一个非常形象的比喻。
如果你是一名电商老板，而你恰好拥有看到用户屏幕的“超能力”，你会看到用户使用你的应用搜索商品，然后仔细挑选、比较，然后添加到购物车，然后将手放在付款按钮上。
。
。
用户每向前迈出一步，你都会暗暗好受，希望他能顺利“前进”到支付阶段。
你最害怕的是，当用户到达某个部分时，他突然感到犹豫和困惑。
想了想，他直接点击了取消。
你站在屏幕后面捶胸顿足，发誓一定要找出理由来改进这个页面的内容，让用户下次不再“半途而废”。
漏斗分析的作用就是将这些流程叠加起来，然后计算随着流程的进行，每一步流失了多少用户。
当你看到通过步骤“X”的人数突然减少时，你可以确定问题一定出在这一步。
【漏斗模型图】孔淼将漏斗分析分为两大类： 循序渐进：是一个连贯的一二三四步骤的过程，比如秀美图、拍照、点击滤镜编辑图片、分享。
在哪一步用户损失最大，从漏洞分析中就可以明显看出。
Stateful：这是一个不连贯的步骤，但逻辑上是相关的。
例如，您在应用程序上选择旅行产品。
您可以选择先阅读指南，然后关闭App；几天后，您再次进入App选择旅游产品，但没有下单；几天后，你再次进入App，终于下单了。
一次免费旅行。
【漏斗模型下，转化率和流失率统计/诸葛IO提供的图片】通过数据分析，用户可以判断哪个步骤的客户“放弃”率最高，然后拼命研究这一步发生了什么。
问题。
以美图秀秀为例。
如果用户在选择滤镜时放弃最多，很可能是你的滤镜吸引力不够，甚至你的某些滤镜隐藏太深，根本不被用户使用。
发现。
以壁纸应用程序为例。
如果用户在搜索“蓝瘦蘑菇”后放弃率很高，很可能是因为你的壁纸没有好看的“蓝瘦蘑菇”，需要赶紧“囤货”。
以优信二手车为例。
如果分析发现某个地方搜索“特斯拉”的用户比例一直很高，那么根据数据来看，特斯拉在该地区的备货量必然会相应增加。
只有到那时，那些冰冷的数据才变成了可观的利润。
孔淼举了两个令他印象深刻的例子：暴走漫画App改版前，首页显示的是“暴走漫画”、“趣图”等内容类别。
使用诸葛IO进行分析后发现，用户倾向于测试随机点击某个类别名称，但如果在该类别中没有找到自己感兴趣的内容，则退出的概率非常高（不像王尼玛意料之中，返回上层菜单重新选择类别。
）于是，宝满团队对App进行了改进，将用户可能喜欢的内容以瀑布流的形式展示在首页。
这样，一旦用户在滚动过程中发现自己喜欢的内容，就会对App产生“印象”，产生更大的好感。
增加。
事实上，通过这一改进，暴走漫画的留存率提升了惊人的68%。
很多人不知道它是一个流行的在线知识共享平台。
“再行”诞生了（再行：线上预约专家、线下预约的知识共享平台）。
通过诸葛io的转化漏斗，再行团队发现他们想要提高专家和用户之间知识共享的成功率。
还有其他模型可以并行使用吗？于是，基于诸葛io数据分析平台，团队开始做一些尝试，筛选样本用户，构建互动模型。
灰度开启了“吱吱”功能，终于把数据传了过去。
结果发现该模型是可行的。
在数据的支持下，以一天两个H5版本的速度迭代，最终独立推出了分答APP，引爆了整个市场。
【改版后，横冲直撞漫画首页呈现瀑布流】尾声数据的核心其实是每一个用户、每一个背后的人。
对用户数据的分析可以勾画出每个人在互联网世界中的形象。
每个人思想的量化计算，成为我们认识世界的另一个维度。
孔淼将每个互联网产品的用户流量比作桶里的水。
此前，由于经济形势的好转，中国互联网正处于爆发式增长阶段。
这些产品只需要疯狂增长，而不用关心数据分析的细节。
桶有漏水，但周围有很多水。
此时理性的决定恐怕是优先利用周围的水源来续桶。
但现在经济稳定，水源稀缺，流量越来越贵，漏洞的危害就凸显出来了。
例如，某旅游产品的平均获客成本现在达到了人民币/人。
这个巨大的成本似乎已经超过了数据分析的成本。
这也是他看好未来数据分析市场的原因。
直觉是一种野性，数据是一种秩序。
当世界告别野蛮，秩序的力量开始显现。
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