数据驱动到底能做什么？数据驱动的使用方法实践说明

数据驱动能做什么？我们认为主要包含驱动决策、驱动产品智能两方面的价值。本文分享以下内容：

1、数据驱动价值：驱动决策、驱动产品智能

2、数据驱动闭环：数据采集—数据建模—数据分析—数据反馈

3、数据驱动各环节方法与实践

本文根据神策数据联合创始人& CTO 曹犟在发表题为《数据驱动从方法到实践》演讲整理所得，请您欣赏！

这个是我之前一个产品同事发给我的，他说这些是产品关心的指标。

因为我是工程师出身，我根本不懂这些东西，但是我知道怎么改进产品：我们把这些指标全部算出来，进行监控，一旦发现某一个指标异常，立刻分析原因，并解决这些原因。

如果指标没有异常，可以和别人家进行对比，你的转化率是多少，我的转化率是多少，看我们有多少提升空间，来提升指标。

所以，整个逻辑很简单，先设置关心的问题，实际算出来，并关注是否异常，找到异常原因，分析解决异常，看数据有没有真正得到上升。

场景 1：内容产品的“Aha Moment”

通过用户行为将用户群体划分成四类：路人、打酱油、参与（点赞、转发）、深度参与，如何提升这四类人的用户留存？

很简单，首先我观察四类人的留存率，很明显，行为深度越深，用户留存肯定越高。

那该怎么操作？

扩大“参与行为”使用者面积，门槛太高，落地性较差；扩大“围观行为”使用者面积？这个方法更可行，在产品信息流页露出“热评”，可以提升留存，来验证新增“热评”之后效果如何。

场景 2：电商，收藏按钮位置改版

某电商的首页存在两个“收藏”，一开始设置有点问题，一个点击率极高，一个点击率极低。显而易见，浪费了非常重要的位置。后来将点击率低的收藏按钮位置换成了“服务”的按钮，经过验证，点击进入量没有明显下降，同时“服务”点击量提升。

经过 SA 中的数据对比发现，BEST 分类的点击流量并没有预想中高，甚至跟 MEN 分类的访问量差不多。猜想可能用户不习惯往左滑动页面，习惯往右滑动界面。

同时，该电商还进行了首页 BEST 分类按钮位置调整，将 BEST 类目放到 FUN 类目右边。效果：经过调整后，50% 以上的首页用户会进入 BEST 类目，比原来调整之前相对提高了 78% 。

场景 3：小程序的产品迭代案例

这是一个纯女性短视频社区案例，他们一直致力将数据分析融入到运营乃至产品迭代的最细节处。这是他们的工作方式。

该企业的小程序更新发版很快。用户分享之后裂变，有一个完整的看板让大家来评估的自己的影响。日裂变作为关键指标，某版本上线后发现裂变指数（uv 数 x 内部调整因子）迅速下跌。

图 18 某版本上线后发现裂变指数迅速下跌

通过回溯过去 7 日的分析看到：“分享”按钮的点击数据出现连续下滑，“下载”按钮的数据在出现大幅度提升。

图 19 回溯 7 日数据快速筛查可能原因

通过用户实际回访，确认“保存按钮”其实弱化了“分享意愿”，造成分享减少。次日晨完成新版本上线后，指标变得正常。

（4）运营

除了数据驱动产品迭代，下一个案例是用数据驱动运营，数据驱动运营同样是发现问题，分析原因，来验证效果。

图 20 基于数据的驱动闭环，驱动业务决策

六、反馈

最后给大家介绍几个重要闭环。

1. 用户运营的闭环反馈

我们推出了自动化运营的新产品，我们发现大家对产品运营自动化越来越高。

神策自动化运营是基于分群标签的全流程运营闭环分析系统，通过用户精准分群、灵活创建并管理营销活动计划，比如知道用户数据、业务数据，最终精准的刻画了用户画像。基于用户画像采用不同的触达方式，比如优惠券等。

做完之后，我可以分析衡量触达效果怎么样，从而评价营销效果。有了第一次营销效果之后，可以针对性的改进，做第二次营销效果。真正形成自动化、精细化的运营闭环。

图 21 用户运营闭环反馈

2. 产品智能闭环反馈

这是个性化推荐的全流程，包括采集各种不同的数据，构建相应的兴趣模型，特定的场景推荐下做推荐，不同纬度、不同指标做测量。

图 22 产品智能闭环反馈

东方明珠是神策数据的客户（东方明珠：融媒时代的大数据转型之路打造），以百视通 IPTV 某驻地为例，日活数百万用户通过 IPTV 机顶盒付费观看授权内容，部分精品内容需额外充值观看;在接入神策推荐之前，主要依赖人工推荐，以热门、付费和内容相关性为主要推荐参考。

为提升用户的观影体验、提高用户留存以及充值付费营收，东方明珠利用神策推荐解决方案，完成采集点击日志、展示日志、播放日志等所需用户行为数据，基于行为数据构建深度学习召回算法策略，采用 GBDT+LR 排序模型训练数据。

推荐算法上线两周后，神策推荐的效果，对比人工推荐，仅 CTR 一个指标即提升了 6 倍，对推荐内容的人均浏览次数提升了 1.9 倍。

责任编辑 LK