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深入解讀神策分析云兩大閉環,助力企業全面數字化轉型應用

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深入解讀神策分析云兩大閉環,助力企業全面數字化轉型應用

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隨著市場的發展、客戶的深度使用以及全新的產品認知,神策希望能夠幫助企業客戶構建擁有正向反饋、持續提升、優化經營效率的數據應用閉環 。本次,神策在用戶行為分析的基礎上,對分析云的整體產品架構進行全面升級,不僅包括公私域流量的打通,還包括用戶分析能力的深化,涉及經營分析、指標平臺、科學實驗等模塊的升級 。所有升級均圍繞“一個平臺、兩大閉環”(指標平臺、可視化應用閉環和經營分析閉環)的理念構筑 。本文將圍繞兩大閉環詳細介紹 。
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一、可視化應用閉環:做數、看數和管數
【深入解讀神策分析云兩大閉環,助力企業全面數字化轉型應用】所謂“文不如表,表不如圖”,高效的可視化應用閉環能夠幫助決策者及時抓取到關鍵數據和重要細節,同時提高團隊的信息整合能力 。作為業務數據化后的展現形式,可視化應用在幫助企業進行業務洞察、業務決策、業務量化等方向發揮核心作用 。所以越來越多的企業開始關注可視化能力的業務價值 。
如何提升可視化閉環的業務覆蓋和閉環效率?業務覆蓋是指將更多數據驅動的有效信息下放給一線同學,而非僅僅集中在管理層,即從中心化管理到分布式經營決策于一體;效率是指幫助企業實現決策過程的正向、敏捷循環 。
在企業內部,可視化應用閉環落地涉及多部門多角色,對應角色的操作流程各不相同 。舉例來說,一線業務人員或者負責盯盤的業務同學通常希望通過可視化面板了解業務現狀,監控數據異常;而核心角色如分析師、資深業務同學會在此基礎上進一步挖掘,去探索幫助企業規避風險的方式以及業務增長的機會;數據專家、研發同學等則會負責業務模型構建,讓合適的數據呈現給合適的角色 。
同時,由于數據處理鏈路較長,也容易在落地過程中造成效率低下、口徑模糊、質量參差不齊等問題 。從數據采集到數據加工、指標定義、應用數據表構建再到可視化看板的構建,整個鏈路中任何環節的差錯都會消耗大量的定位成本、溝通時間、人力及算力資源 。
抽象來說,可視化應用閉環主要涉及三個動作:第一,做數,即數據采集和模型構建,核心解決效率問題;第二,分析看數,幫助一線人員在各自數據權限范圍之內自助完成上卷、下鉆、切換可視化形式等多維分析動作,不依賴其他角色實現自助數據驅動;第三,業務應用層的數據呈現與分發,讓數據盡可能發揮更大的價值 。
另外,從可視化應用落地結果上看,很多企業面臨業務口徑不統一、資源消耗膨脹、數據孤島、無法靈活下鉆、開發周期長等問題,導致決策點滯后 。那么神策分析云是如何幫助企業解決這些痛點的呢?
1、做數場景
神策指標平臺聚焦于指標口徑和數據模型的構建,一站式解決指標口徑不統一、指標應用效率低、用戶行為數據和業務數據孤立的問題 。功能涵蓋了指標構建與管理、維度定義管理、關聯關系建模等 。同時,神策提供分析模型結果一鍵保存為指標的能力,并打通用戶標簽數據 。
通過上述能力,企業可以在指標平臺應用標簽中臺、用戶行為數據、業務經營數據,幫助業務運營團隊、指標管理分析師團隊、數據研發團隊更加高效地開展工作 。
區別于傳統指標平臺,神策指標平臺能夠直接將分析模型封裝為指標,把行為分析領域的沉淀囊括到指標平臺中,并且配以靈活的多維配置能力,極大地提高指標構建效率,縮短數據到指標的生產鏈路,同時還保證了指標維度口徑的統一與規范,讓數據口徑和加工邏輯清晰透明 。
比如,當業務負責人需要地域維度的“用戶付費能力”指標時,運營同學無需經過“標簽”和“指標”兩個提需的冗長流程,只需要通過神策指標平臺完成多維度計算,即可實現從天到分鐘的開發成本綜合提效,自助完成指標構建 。
在具體應用過程中,神策指標平臺同時升級了精細化權限和協同管理能力,幫助企業解決資源消耗的問題,更高效地落地數字化運營策略 。
2、看數場景
在看數場景下,神策指標平臺為企業提供了基于統一口徑的指標沉淀和連接功能 。能力貫穿數據底層到數據看板等可視化應用,充分利用現有業務數據積累,在各應用場景中提供清晰的口徑,讓看數場景中每個指標的含義、限定約束和底層邏輯清晰可追溯;并使用靈活的自助多維分析能力為企業決策、目標跟蹤提供拆解分析工具,釋放指標的潛在價值,滿足不同角色、場景下的需要 。
此外,企業可以利用神策分析的數據集市實現資源復用,不同角色根據自己的業務特點和偏好,通過豐富的可視化能力持續挖掘數據規律、洞察數據價值;同時借助智能預警分析等能力及時發現關鍵業務變化,提高業務團隊的數據整合能力 。
3、管數場景
在全面提升數字化運營能力、落地數據驅動的實踐中,企業需要在有限的預算和資源下讓數據價值輻射到更多角色和場景 。神策從產品和技術兩個維度為企業提供強有力的抓手:
資源歸檔:業務化的模型構建實現數據資產的分門別類
資產調度的生命周期管理:避免過期資產造成的算力浪費
查詢監控:為大型任務提供高敏感響應,避免任務阻塞
應用統計:追溯應用層依賴,定期清理無效調度
資源消耗:為資源分配調優提供抓手
優先級隊列:保證系統級重點任務暢通無阻
智能緩存:查詢引擎提效,看數場景提速
二、經營分析閉環:分析,從用戶到經營
用戶行為數據和企業經營數據在業務決策中融合打通,實現 1+1>2 的效果,是實現企業業務增長的關鍵 。在公司戰略制定、產品的設計/研發/生產、客戶的引流、營銷渠道的建立、供應鏈管理再到盈余資金投資的整個經營環節中,業務數據需要融入更多的客戶洞察視角,才能讓數據的價值最大化 。如何讓產品、營銷、交易、資金和財務數據與用戶數據打通是傳統數據分析工作中的一個難點 。
舉例如下 。
某餐飲企業通過門店導購邀請顧客加入會員,并在日常運營過程中及時把總部的營銷活動推送給會員 。此時,總部想知道通過某個導購帶來了多少會員量?此次營銷活動消耗優惠券的整體 ROI 是多少?每個顧客為企業帶來的收益是正的還是負的……
某金融公司推出了新的理財產品,希望通過線上推送和線下邀約陪訪相結合的方式激發用戶購買興趣 。執行完關鍵動作后,客戶購買情況如何?客戶在哪個時間點、哪個關鍵動作后轉化效率最高?
在過去很長一段時間里,上述這些問題解決效率不高無法復用,造成決策滯后:用戶在多個場景的行為數據歸屬不同的管理系統,數據源分散且開發成本高,需要大量的 ETL 及數倉開發工作;每次需求不同復用度低,針對不同活動或評估需求需要定制化開發,ROI 粒度粗……
對此,神策通過四個步驟可以幫助企業完成數據打通和數據應用閉環:
第一,底層數據構建關聯 。通過交互式關聯關系建模及維度建模,從數據基底打通行為和經營數據,完成全域數據關聯,從而在底層打破信息孤島 。
第二,定義業務層的邏輯數據視圖,抽象數據模型;構建支撐多種業務類型、業務粒度的邏輯圖譜,賦能業務人員自主下鉆探索,成為業務洞察載體 。
第三,持續維護迭代與管理業務視圖,適應靈活多變的復雜業務場景;幫助產品、運營自助構建日常業務數據應用的同時,幫助專業分析師完成高階洞察 。
第四,基于業務模型和視圖,通過預聚合模式和靈活的權限分發,助力企業各個單元自助完成決策,讓一線人員“用起來”,實現數據價值最大化 。
綜上所述,可視化應用閉環可以幫助企業高效實現數據上通下達,用一張地圖作戰;經營分析閉環則能夠提升企業經營決策的顆粒度和效率,讓每一筆花費都能看到用戶粒度的反饋 。兩個閉環在企業內部的有效落地,可以促進數據驅動成為企業決策的條件反射,成為數字化企業業務拓展的基礎 。
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