中云網(wǎng)消息 8月29日-30日，以“數(shù)據(jù)重構(gòu)未來”為主題的D-Future七牛數(shù)據(jù)時(shí)代峰會(huì)在上海舉行。七牛攜百名創(chuàng)業(yè)明星，技術(shù)大咖匯聚國(guó)際時(shí)尚中心，共話數(shù)據(jù)發(fā)展，探討行業(yè)未來!
Growingio.com CEO，員Linkedin大數(shù)據(jù)專家張溪夢(mèng)出席大會(huì)，并做主題演講《客戶分析讓商業(yè)精益運(yùn)營(yíng)不再閉門造車 》，以下為演講實(shí)錄：
張溪夢(mèng)：我在今年三月份離職。今年前年一直在linkedin,過去五年從我一個(gè)人成長(zhǎng)為90人的團(tuán)隊(duì)。包括業(yè)務(wù)決策業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)，以及產(chǎn)品運(yùn)維風(fēng)控。是在易貝在petco學(xué)到的經(jīng)驗(yàn)，在愛普森學(xué)到的經(jīng)驗(yàn)。
我今天跟大家分享一下我們過去這幾年對(duì)于數(shù)據(jù)最基本的理解。首先一個(gè)什么是數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)非常簡(jiǎn)單，大概在三十年以前，還在小學(xué)生的時(shí)候，我們?cè)趯W(xué)習(xí)。它就是連接了時(shí)間、地點(diǎn)、人物、內(nèi)容。通過數(shù)據(jù)的方式展現(xiàn)出來。然后我們?cè)倏匆豢?，過去若干年里面發(fā)現(xiàn)了什么，首先數(shù)據(jù)在以幾何倍數(shù)的增長(zhǎng)。第一點(diǎn)人與人產(chǎn)生了大量的連接，這一點(diǎn)在社交網(wǎng)絡(luò)上得到了完美的體現(xiàn)。比如linkedin過去五年里面產(chǎn)生了3.5億用戶，但是它產(chǎn)生了150億以上的社交連接。再看一看，很多的設(shè)備之間也產(chǎn)生了連接，比如我們今天用的手機(jī)、無(wú)人機(jī)、各種智能硬件、手表、白色家電變成智能家電，產(chǎn)生更多的數(shù)據(jù)。大家再看一看，軟件與軟件之間也產(chǎn)生很多數(shù)據(jù)，大家能不能想象，過去一年里面，美國(guó)有將近兩千家的企業(yè)服務(wù)商提供與數(shù)據(jù)有關(guān)系的產(chǎn)品與服務(wù)。我們?cè)倏匆幌陆Y(jié)果，2020年，也就是從現(xiàn)在到五年后，世界上會(huì)有40億人通過各種手段產(chǎn)生各種的數(shù)據(jù)，會(huì)有一個(gè)4萬(wàn)億美元的市場(chǎng)產(chǎn)生出來，與數(shù)據(jù)有關(guān)系。與250億的設(shè)備，接入到數(shù)據(jù)云里面去。這不是互聯(lián)網(wǎng)，只是產(chǎn)生一個(gè)數(shù)據(jù)云。下面一點(diǎn)的話，就是我們會(huì)產(chǎn)生500億GB的數(shù)據(jù)，500億GB是什么概念呢？linkedin每天產(chǎn)生10T.也就是下面五年會(huì)產(chǎn)生一億家linkedin這樣的企業(yè)的數(shù)據(jù)量。
今天我們所說的大數(shù)據(jù)，慢慢的在接近全量數(shù)據(jù)，為什么大數(shù)據(jù)有價(jià)值，就是從這些全量的數(shù)據(jù)里面慢慢的可以摸索出來，以前無(wú)法的描繪的人的情緒，各種各樣的有商業(yè)機(jī)會(huì)的亮點(diǎn)和行動(dòng)。實(shí)際上過去幾十年已經(jīng)沉淀了幾十年，我認(rèn)為美國(guó)實(shí)際上從二戰(zhàn)之后變成了它的數(shù)據(jù)、科學(xué)、文化、商業(yè)以及各種運(yùn)營(yíng)方面滲透進(jìn)去。它總結(jié)出來一個(gè)非常系統(tǒng)性的方法論，這個(gè)方法論，我個(gè)人認(rèn)為是普適的，跨行業(yè)的跨部門的，跨產(chǎn)業(yè)鏈的，首先第一點(diǎn)，我們要有正確數(shù)據(jù)搜集的方法，必須要對(duì)人、數(shù)據(jù)、行為，必須要進(jìn)行有系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集，再往上走是整個(gè)大數(shù)據(jù)的框架，這里面包括數(shù)據(jù)的整合、聚合、傳輸以及轉(zhuǎn)化，還有就是各種數(shù)據(jù)的平臺(tái)，比如說今天稱之為MPP,就是以前稱之為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的變種。再上面還有數(shù)據(jù)平臺(tái)。在這個(gè)之上才產(chǎn)生各種分析的方法。比如說最簡(jiǎn)單的，我們稱之為一些基礎(chǔ)性的。展示解釋性的分析。再下面的話，我們有BI,報(bào)表，重復(fù)性的衡量一個(gè)業(yè)務(wù)的標(biāo)準(zhǔn)和衡量指針。再下面美國(guó)有一種叫診斷型的分析，診斷型的分析實(shí)際上透過對(duì)歷史的簡(jiǎn)單回顧，邁向了對(duì)于未來的簡(jiǎn)單的預(yù)測(cè)。比如作為一個(gè)醫(yī)生，他通過對(duì)于一個(gè)病人的血液報(bào)告，X光，你的血壓，來預(yù)測(cè)這個(gè)病人得了某種疾病。實(shí)際上作為一個(gè)分析師，我們可以通過數(shù)據(jù)判斷這個(gè)業(yè)務(wù)是否健康，是否有活力，是否有增長(zhǎng)空間。再往下，還有積分卡和看點(diǎn)。我易貝第一天入職的時(shí)候，我當(dāng)時(shí)的老板的老板，他比我還年輕兩三歲，他有七個(gè)顯示器，他對(duì)于易貝的大概核心的150個(gè)指針每天進(jìn)行追蹤，當(dāng)時(shí)他的工作職能是業(yè)務(wù)總監(jiān)。我們今天要想一下，我們是否要建立這樣一條體系?；蛘咭灰⒁粭l更加智能的體系，讓計(jì)算機(jī)幫我們來監(jiān)控。下面這個(gè)，為什么今天的位置已經(jīng)不在金字塔的最高點(diǎn)呢？就是大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)。讓我們用高級(jí)的及方法，把數(shù)據(jù)拿出來。這個(gè)在美國(guó)還處在平臺(tái)期。他們做了很多的概念，比如麥肯錫的模型、波士頓的矩陣，直到今天還運(yùn)用在各個(gè)領(lǐng)域里。
再往下走一下，就是剛剛各位高管和領(lǐng)導(dǎo)們，他們分享的統(tǒng)計(jì)學(xué)模型以及新技術(shù)產(chǎn)生的流派。美國(guó)有一個(gè)流派，其實(shí)已經(jīng)誕生了很多年，（英文），舉個(gè)例子uber在他們企業(yè)內(nèi)部召了很多人。他們這個(gè)部門對(duì)于所有機(jī)器學(xué)習(xí)的模型，進(jìn)行進(jìn)一步的優(yōu)化。這也就是我們打出來的時(shí)候，能在幾秒鐘一分鐘之內(nèi)能找到最合適的匹配。
他們說今天數(shù)據(jù)分析出來第四個(gè)象限，我不講前三個(gè)象限是什么。第四個(gè)象限是數(shù)據(jù)分析的絕對(duì)自動(dòng)化?？梢园颜麄€(gè)的流程縮小成一個(gè)點(diǎn)，讓人用最快的方法得到數(shù)據(jù)信息的能力。
在這個(gè)領(lǐng)域里面，新興的公司里面。剛剛哈瑞也介紹過了，有一個(gè)公司叫帕倫泰爾（音），能在網(wǎng)絡(luò)里面檢查到一個(gè)網(wǎng)絡(luò)恐怖分子。這個(gè)速度是毫秒級(jí)的。
我再講一下數(shù)據(jù)分析如何為客戶產(chǎn)生價(jià)格。過去個(gè)很多年，我親眼看到了數(shù)據(jù)確實(shí)為很多公司帶來價(jià)值。用這些用戶的行為數(shù)據(jù)我們能做什么呢？做最基本的就是四件事，第一點(diǎn)，我們能通過數(shù)據(jù)分析我們的用戶是從哪個(gè)渠道來了。我如何能投放我的廣告產(chǎn)品。我如何做到最高的IA.每一個(gè)電子郵件里面。下一步用戶來的話，要盡量的降低摩擦，提高轉(zhuǎn)化率。第三點(diǎn)，銷售的分析，當(dāng)用戶進(jìn)入網(wǎng)站了，準(zhǔn)備購(gòu)買了，我們是否能把他變成一個(gè)更高價(jià)值的客戶。第四點(diǎn)的話，就是用戶的購(gòu)物程度和存量，買了一次的油壺，我們能不能把他變成第一次復(fù)購(gòu)的用戶，復(fù)購(gòu)的用戶能不能變成第三次第四次第五次，這些所有的都可以進(jìn)行優(yōu)化。
由于時(shí)間關(guān)系，我往前跳一點(diǎn)。比如從數(shù)據(jù)提高市場(chǎng)營(yíng)銷效率和推廣效率。從哪個(gè)渠道獲取新客戶，社交網(wǎng)絡(luò)等渠道的效率，各個(gè)渠道的客戶購(gòu)買清香，客戶區(qū)隔，定制營(yíng)銷方案，提供ROI度量工具，幫助優(yōu)化時(shí)間。再下面講產(chǎn)品。
首先所有的在線的分析，我個(gè)人認(rèn)為都是對(duì)于轉(zhuǎn)化漏斗的分析。在電商網(wǎng)站里面，我們要精益華的運(yùn)營(yíng)各種漏斗。第二點(diǎn)我需要知道用戶在我們這里的使用流暢度。我們是否應(yīng)該重新設(shè)計(jì)，減少用戶的摩擦，再下面通過用戶的行為，完善客戶的用戶畫像，為下一次產(chǎn)品升級(jí)和迭代做準(zhǔn)備。另外易貝最終150個(gè)KPI的問題。核心的KPI要反復(fù)的持續(xù)的追蹤和衡量。迅速增加產(chǎn)品的效能。
最后我講一下linkedin,它的企業(yè)部分的服務(wù)站80%的營(yíng)業(yè)額。我們就需要用linkedin在網(wǎng)站上的這些行為數(shù)據(jù)來逆推linkedin的銷售，要把他們的產(chǎn)品銷售給哪家公司。第二點(diǎn)，我們linkedin內(nèi)部銷售人員，誰(shuí)應(yīng)該管理哪家客戶。第三點(diǎn)通過社交關(guān)系，理解哪個(gè)社交人員與公司的決策層有什么關(guān)系。然后找到這個(gè)銷售又找到這個(gè)銷售的客戶的決策者，他們之間的關(guān)系。再下面用數(shù)據(jù)講一個(gè)故事，確定這個(gè)用戶來購(gòu)買。下面一點(diǎn)是客戶留存，客戶如何留存的，每天客戶用我們的產(chǎn)品，每一個(gè)細(xì)節(jié)，每一個(gè)點(diǎn)擊，他們都會(huì)在我們的網(wǎng)站和app上留下蛛絲馬跡，就能在很早的時(shí)間預(yù)測(cè)到未來他購(gòu)買的可能性，流失的可能性，復(fù)購(gòu)的可能性，還有對(duì)于產(chǎn)品抱怨的可能性，這樣我們能增進(jìn)各種用戶的容損。
我跳過這個(gè)頁(yè)面了，咱們?cè)僦v一講，今天是怎么樣的，今天是這樣子，第一產(chǎn)品經(jīng)理提出需求，需要找工程師布點(diǎn)，工程師布完點(diǎn)之后，需要找IT經(jīng)理把數(shù)據(jù)傳上去，然后開發(fā)人員需要寫代碼，把數(shù)據(jù)抄出來，然后數(shù)據(jù)科學(xué)家和統(tǒng)計(jì)學(xué)家進(jìn)一步做某性分析。然后平均四周，業(yè)務(wù)人員才會(huì)得到分析答案，大家看一看下面這張圖，很形象的展現(xiàn)出來業(yè)務(wù)分析的整個(gè)的流程。大家可以看一看，如果我告訴大家，這張并不是數(shù)據(jù)分析的圖，這個(gè)是美國(guó)污水處理廠處理污水的圖大家會(huì)怎么看？大家再看一看這張圖，這張圖是不是比污水處理廠的圖更加復(fù)雜？如果我說這個(gè)是哈杜普（音）的框架。大家怎么看？管理一個(gè)好的流程是非常漫長(zhǎng)、復(fù)雜的過程。這個(gè)過程里面需要很多專家在那里孜孜不倦的工作才能產(chǎn)生。
然后我們?cè)倏唇裉烀绹?guó)基本數(shù)據(jù)分析的框架。我不想講很多，只有一點(diǎn)，整個(gè)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備的節(jié)，要消耗大概85%-95%的工作人員包括工程師的時(shí)間。是一個(gè)非常低效冗余的過程。今天如何做改變呢？我改變很簡(jiǎn)單，我們需要大數(shù)據(jù)，讓每一個(gè)專業(yè)人士，來做決策，數(shù)據(jù)就會(huì)產(chǎn)生價(jià)值。咱們做到呢？把金字塔底部消滅掉，這種消滅是需要經(jīng)驗(yàn)、科學(xué)各個(gè)角度的結(jié)合。最后要聚焦在業(yè)務(wù)上，只有在業(yè)務(wù)上才能產(chǎn)生很多的價(jià)值。這也是我們今天為什么要出來創(chuàng)業(yè)的原因。我們想做一種產(chǎn)品，用一種簡(jiǎn)單的方法把前面所有的工作做掉。比如數(shù)據(jù)采集、整合、報(bào)表、投機(jī)模型，完全用技術(shù)的方法把它無(wú)縫化，然后讓我們的企業(yè)，特別是互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，把他們的精力產(chǎn)生在價(jià)值最大化的地方。這就是我們企業(yè)的使命，我們希望我們的企業(yè)能幫助很多企業(yè)增加營(yíng)收，我希望我們我們的工作能幫助企業(yè)里面的人員他們的職業(yè)生源變得更成功更有效率，謝謝大家。