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對於(yu) 移動互聯網企業(ye) 而言，一套完善的大數據解決(jue) 方案，不僅(jin) 能幫助其提升運營等方麵的能力，更是能幫助其從(cong) 用戶留存、用戶活躍、收入變現等方麵實現全麵的增長。

大數據分析和應用漸成趨勢

根據波士頓公司《2018年全球最具創新力企業(ye) 》報告，自2014年以來，越來越多的公司正在把大數據分析應用在新產(chan) 品的功能實現和數字營銷上，大數據分析的重要性也從(cong) 第8位上升至第3位。超過一半的受訪者表示，他們(men) 的公司使用數據分析來實現與(yu) 創新有關(guan) 的各種目的，包括識別新領域、為(wei) 構思創意提供投入、揭示市場趨勢、為(wei) 創新投資決(jue) 策提供信息以及設定投資組合優(you) 先事項等等。

企業(ye) 應用大數據關(guan) 鍵在於(yu) 識別優(you) 先應用場景

貝恩谘詢認為(wei) 企業(ye) 應用大數據，除了發現數據的獨特價(jia) 值和明確創造價(jia) 值外，識別優(you) 先應用場景至關(guan) 重要。這些優(you) 先應用場景包括用戶畫像，精細運營，以及建立從(cong) 數據-分析-洞察-決(jue) 策的產(chan) 品化和常態化趨勢。

在優(you) 先應用場景方麵，用戶畫像是一切產(chan) 品、運營決(jue) 策的基礎。如果你不了解用戶，就沒辦法製定相應的用戶運營策略，就不能實現精細化運營。而企業(ye) 在數據-分析-洞察-決(jue) 策這條鏈路上麵，數據環節的實現需要做數據技術方麵的投入和數據合作，分析和洞察則需要數據產(chan) 品和人力的投入，決(jue) 策則需要人工+智能的方式去推動數據分析成效真正落地應用。

企業(ye) 自建數據分析係統的局限性

過去幾年，企業(ye) 紛紛投入基礎數據技術建設，有研究數據顯示，在中國市場上，目前有59%的企業(ye) 已經成立了數據分析相關(guan) 部門，27%的企業(ye) 正在計劃成立數據部門。同時，35%的企業(ye) 已經應用了大數據，23%的企業(ye) 計劃在未來一年內(nei) 應用大數據。但是，真正被利用的大數據數量僅(jin) 僅(jin) 為(wei) 1%。如何讓數據充分釋放商業(ye) 價(jia) 值，是很多企業(ye) 始終在思考的問題。企業(ye) 應用大數據麵臨(lin) 挑戰的根本原因在於(yu) 企業(ye) 自有數據體(ti) 量小、數據場景單一、數據處理和應用能力不強等，具體(ti) 表現為(wei) ：

一是缺乏了解用戶的數據維度和場景，不少企業(ye) 由於(yu) 其業(ye) 務場景和產(chan) 品較為(wei) 單一，因而對用戶的了解比較局限，比如僅(jin) 能了解用戶性別、年齡、職業(ye) 等基礎情況，缺少多維度的數據及多元化的場景來做補充，全麵的了解用戶。

二是缺乏大數據統計和挖掘工具，很多公司仍然停留在開發人員或者數據分析人員，通過數據倉(cang) 庫底層采用數據開發工具取數的階段，產(chan) 品和運營較難直觀可視化地獲取數據，難免有時會(hui) 導致產(chan) 品和運營對數據理解出現偏差，而且也時常會(hui) 出現數據分析不及時無法即時滿足外部市場變化需求的情況。

三是缺少基於(yu) 數據分析之上的常態化數據運營手段。以日常的用戶運營消息推送為(wei) 例，多數企業(ye) 會(hui) 由產(chan) 品運營人員先定義(yi) 用戶範圍，再讓開發人員提取數據，製定有限的用戶推送策略。整個(ge) 流程缺乏係統化的產(chan) 品方案，對大數據的應用也相對較弱。

企業(ye) 需要怎樣的大數據產(chan) 品和解決(jue) 方案

現階段企業(ye) 迫切需要相應數據產(chan) 品和解決(jue) 方案來彌補這些數據應用的缺口。企業(ye) 不僅(jin) 應該投入數據技術，還應該投入數據產(chan) 品建設，隻有這樣才能將數據的價(jia) 值發揮到最大。

首先，企業(ye) 需要能夠完善用戶標簽的用戶畫像產(chan) 品服務。如上文所說，如果你不能充分了解你的用戶，“千人千麵”的用戶運營無從(cong) 談起。對於(yu) 大部分中小型企業(ye) ，與(yu) 提供用戶畫像服務的數據服務商合作已經勢在必然，因為(wei) 這類企業(ye) 並不具備完善自己用戶標簽的用戶場景和技術能力。即便對於(yu) BAT這類大型企業(ye) ，雖然有海量的用戶和大量的產(chan) 品場景，可以自己完成用戶部分畫像，但也麵臨(lin) 無法全景覆蓋用戶的困難。比如騰訊就無法知道用戶的電商畫像，阿裏巴巴則缺乏用戶的社交畫像。他們(men) 同樣也需要與(yu) 第三方大數據服務商合作。

第三方用戶畫像服務往往基於(yu) 強大的大數據能力，能夠為(wei) APP開發者提供豐(feng) 富的用戶畫像數據以及實時的場景識別能力。以個(ge) 推的用戶畫像產(chan) 品“個(ge) 像”為(wei) 例，其根據用戶畫像數據的實時程度提供冷畫像，溫數據，熱畫像，定製化標簽服務。冷畫像指包括性別、年齡層、常駐地等相對穩定的數據畫像，溫數據是體(ti) 現近期線上行為(wei) 特征、近期活躍場景等具有一定時效性的情況;熱畫像則基於(yu) 地理圍欄技術了解反應場景化明顯的，稍縱即逝的時效性情況;此外“個(ge) 像”還能夠結合三方數據，共同建模得出顯著價(jia) 值和特征標簽，從(cong) 而滿足客戶的定製化需求。

其次，企業(ye) 需要好用的應用統計分析產(chan) 品。盡管市麵上針對應用統計分析產(chan) 品已經有不少，但現實中，能完全滿足產(chan) 品和運營需求的產(chan) 品依舊較少。很多產(chan) 品不是過於(yu) 簡單就是過於(yu) 繁瑣。簡單的應用統計產(chan) 品隻能了解安裝、日活、留存等基礎統計，數據維度有限，不能滿足企業(ye) 分析洞察用戶的需要。繁瑣的產(chan) 品則配置過於(yu) 複雜。好用的應用統計分析產(chan) 品應該是剛剛好，一方麵要能夠簡單快速提供產(chan) 品和運營所關(guan) 心的用戶維度和數據指標，同時也要符合企業(ye) 的使用，能省時省力。

個(ge) 推最近推出的“個(ge) 數”，就是站在前人實踐基礎上結合實際需求創新而來的統計分析產(chan) 品。它既實現了傳(chuan) 統應用統計工具提供的實時多維度數據，多渠道用戶畫像，還納入了企業(ye) 關(guan) 心的用戶增長渠道數量和質量統計功能，並同時提供了事件、卸載和行業(ye) 洞察功能，可以幫助企業(ye) 快速掌握APP的全貌。

第三，企業(ye) 需要有常態化的數據運營和應用工具。要解決(jue) 目前數據提取，數據分析，數據應用割裂的場景，企業(ye) 需要打通內(nei) 外部數據流和用戶流，才能實現全景化，全鏈路的數據化運營。比如企業(ye) 應該有一套自己的用戶增長係統，這些係統都基於(yu) 大數據分析，並能夠直接應用於(yu) 產(chan) 品和運營策略，去驅動產(chan) 品進化和用戶增長。

有實力的企業(ye) 可以選擇自己開發，大多數企業(ye) 最優(you) 的方案仍然是選擇市場上成熟的解決(jue) 方案。如深耕大數據服務領域多年的個(ge) 推，針對移動互聯網領域的發展痛點，一方麵將消息推送(“個(ge) 推”)、用戶畫像(“個(ge) 像”)、數據統計(“個(ge) 數”)結合起來形成數據運營閉環，構建數據智能和場景驅動的精細化運營服務體(ti) 係，通過大數據分析深挖用戶特征並指導運營策略的調整，另一方麵又聚焦發展新用戶、提高用戶活躍度等關(guan) 鍵問題，為(wei) App新用戶拓展(“雲(yun) 發”)、老用戶激活(“個(ge) 啟”)等提供有效的用戶增長解決(jue) 方案。

對於(yu) 移動互聯網企業(ye) 而言，一套完善的大數據解決(jue) 方案，不僅(jin) 能幫助其提升運營等方麵的能力，更是能幫助其從(cong) 用戶留存、用戶活躍、收入變現等方麵實現全麵的增長。

毫無疑問，在大數據時代，企業(ye) 麵對的已經不隻是數據技術能力的投資，而是如何應用這些數據產(chan) 品，快速高效地去挖掘數據化運營的價(jia) 值，從(cong) 而切實推動業(ye) 務快速增長。