漂浮在互联网海洋中的大数据 如何把他们点石成金

发布时间：2019-03-08 15:08:34 来源：中国软件网 作者：于宗恩
[摘要]用户是一家公司最为宝贵的资源之一，全球移动营销公司 Liftoff 和移动监测和防作弊服务提供商 Adjust 合作发布了《日本移动应用交互报告—
用户是一家公司最为宝贵的资源之一，全球移动营销公司 Liftoff 和移动监测和防作弊服务提供商 Adjust 合作发布了《日本移动应用交互报告——2018 用户获取趋势与基准》，报告显示：
娱乐类应用，安装和注册成本非常便宜，单次安装仅需 2.14 美元，单次注册仅需 2.84 美元，也就是说在安装了应用的用户中，有 75.4% 最终注册了相应的服务。
购物应用，单次用户安装成本仅为 3.01 美元，但得到梦寐以求的首次购买则需要花费 38.65 美元，最终的安装到购买比率为 7.8%。
游戏类应用，获取一个安装用户的成本是 6.07 美元，获取一次应用内购买的成本是 84.23 美元。其安装到应用内购买比率为 7.2% 。
日本移动应用交互报告（图片来自百度）
从以上数据我们发现在当下这个时代，获客成本非常之高，而对于企业来说不仅要面对获客成本居高不下的境遇，还要随时面临对手的疯狂竞争。
 
这个时候就离不开数据分析统计工具，通过数据的可视化显示，企业不仅能分明的看到包括（回头客、页面停留时间、跳出率）等数据，还可以通过这些数据改善访问者的体验，从而提高投资回报率、增加转换、而从网上获得更多的收益。
 
AARRR模型转化漏斗模型
 
 
大部分互联网产品用户增长模型都是AARRR模型。
也就是获取（Acquisition）、激活（Activation）、留存（Retention）、收入（Revenue）、传播（Referral）这五条路径。

AARRR模型（图片来自百度）
 
为了完善这个条路径，出现了一个新兴职业——增长黑客，这个名字对于中国的企业来说并不陌生，从2015传递到国内以来已经发展了四年，
增长黑客历史上第一个著名的实践例子就是在线邮箱服务提供商Hotmail，在其创始之初采取传统的铺设广告做法，但是并没有取得很好的效果，面对30万美元的资金日渐减少的尴尬境地，他们想出了一个精妙的做法，那就是在向用户发送的邮件中原本的：“您可以免费使用Hotmail邮箱”这句话变成：“附言：我爱你，您可以免费使用Hotmail邮箱”。
结果非常惊人，用户数以每天3000人的速度剧增，仅仅六个月后用户数就突破了100万人，一年半在出售给微软之时，Hotmail的全球用户已经超过了1200万。当时全球的网民数仅仅为7000万人。
 
 
总的来说增长黑客要做的就是在这条路径中通过改进网站不断提高效率，不断的减少损耗并且激活用户的参与活跃度、提升留存率，为了更好的工作，增长黑客离不开数据分析工具。
 
用户行为分析工具
 
国际上有几款非常知名的用户行为分析工具，比如美国谷歌的Google Analytics，它的优点有很多，不仅工具极为强大并且还可以免费使用，但是却和谷歌一样在中国无法使用，虽然收集数的Javascript代码并没有被屏蔽，数据可以正常收集，但是没有办法打开报告界面。
 
还有一款是同样是来自美国的Omniture，它曾是最早采用页面布码方式进行监测的工具之一，功能极其强大，但是他同样有很多缺点，它需要强大的本地客户支持，如果没有官方的帮助，很难配置。
 
当然中国国内也有一些不错的用户行为分析公司，易观公司推出的易观方舟可以支持私有云及公有云部署，还可以在亚马逊AMI和阿里云云市场等平台实现一键部署。相比于国内其它免费的用户行为分析工具，易观方舟Argo在功能上不仅提供灵活自定义用户行为分析，还增加了用户分群、用户触达等闭环运营模块，更契合使用者在不同应用场景对用户分析及精细运营的深层需求。
 
用户行为数据分析可以解决的十个问题：
 
  1. 检测广告的世纪效果
  2. 通过漏斗（也就是AARRR模型）摸型推测哪一个过程流失用户过多
  3. 监测目标达成结果
  4. 找到最多流量的媒介来源
  5. 了解用户使用的设备和浏览器
  6. 发现最有价值的用户的地域
  7. 发现活动是否有效
  8. 了解用户喜欢在网站上做什么
  9. 了解付费用户在做什么
  10. A/B对比从而改进展示方式
A/B 测试本质上是个分离式组间实验。通过建立一个测试页面,这个页面可能在标题、字体、背景颜色、措辞等方面与原有页面有所不同。然后将这两个页面以随机的方式同时推送给所有浏览用户。接下来分别统计两个页面的用户转化率,即可清晰的了解到两种设计/创意的优劣。
　以前进行A/B测试的技术成本和资源成本相对较高,但现在一系列可视化工具的出现,如:Optimizely、Leanplum、Taplytics等,使A/B测试逐渐成为运营策略优化的常用方法。
 
 
 
数据可视化带给我们什么？
上文提到了A/B测试时我们说到了可视化工具，数据可视化到底有多大的能量呢？
 
 
大数据给人的感觉是神秘而不可捉摸，虽然蕴含无限大的能量但是却没有一个释放的途径，而数据可视化就是就是释放这巨大能量的钥匙，通过把数据变成人们可以理解的图像，将帮助人们对未来做出更好的预测。
 
像Tableau这样的工具可以就可以帮助人们快速分析并且把信息可视化，可以把数据运算和美观的图片结合，方便人们用人眼的感知能力对数据进行清晰的观察。
Tableau事例（图片来自百度）
随着大数据时代的日益临近，海量的数据充斥在整个互联网上，里面蕴含的无限价值急待开发，在未来数据的整理收集与分析可视化将成为所有企业必备的发展工具。




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