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数据驱动增长 Ping++ Growth Workshop上海开讲

时间:2017-07-12 14:05:30    来源:中国网科学频道    浏览次数:    我来说两句() 字号:TT

  GMV 增长缓慢,到底是哪个环节出了问题?为什么大量的营销预算砸进去,效果却微乎其微?交易数据、行为数据、流量数据……数据那么多,应该关注哪一个?

  本月初,素有数据运营第一课之称的 Ping++ Growth Workshop 来到上海。据悉,这次公开课是 Ping++ 联合神策数据、蜻蜓 FM 及木七七游戏共同举办。这也是今年以来, Ping++ 举办的第三场数据分析公开课。

  什么样的数据才能称之为大数据?

  开场没多久,神策数据创始人兼 CEO 桑文锋就对大数据的定义做了解析。在他看来,所谓的大数据,至少得具备大、全、细、时等四个特征。

  桑文锋认为,大数据分析分为四个关键环节:数据采集、数据建模、数据分析以及指标。“要想做好数据分析,一定要有自底向上的理念。很多公司的数据分析自顶向下推动,用业务分析指标来决定收集什么数据,这是需求驱动工程师的模式,不利于公司长久的数据采集。而一个健康的自底向上模式,可以帮助公司真正建立符合自己业务的数据流和数据分析体系。”

  在数据驱动增长这一核心篇章,来自 Ping++ 的增长智能系统产品总监夏苏敏,分享了众多干货内容,“交易数据是一个非常重要的数据指标,它通过最终的收入、用户生命周期价值、交易转化、复购率去展开,是大家在运营过程中最关键的结果指标。”

  夏苏敏谈到,“通过交易数据,企业可以给用户进行画像,这个画像可以把用户的兴趣从想买,过渡到会买的阶段。 Ping++ 的数据分析维度,至少分成四大主要体系。首先是 GMV 相关的指标体系,包含订单数、客单价、交易转化率还有月增长、环比同比等一些情况,这些是衡量企业收入情况和发展趋势的;其次是人群相关指标,即完成交易的人群,比如首单用户、活跃用户、以及最近有过交易的用户最新现状及增长情况;然后复购率相关指标,这是衡量用户粘性和粘性形成的关键点;最后则是LTV,用户生命周期价值。”

  复购魔法数字阐述了一个用户在完成多少次的支付之后会对平台形成忠诚,该魔法数字的商业意义在于为平台提供了非常重要的市场营销思路;而 LTV 曲线(用户生命周期)则从支付的角度更精准地为企业描绘出平台的生存状态,这些为企业进行精细化运作的想法提供了可能。

  据了解, Ping++ 推出的增长智能系统,是业内首个基于交易数据的大数据分析产品。 Ping++ 也成为最早从事数据驱动营收增长实践的科技公司之一。

  谈到大数据产品的应用,蜻蜓 FM 技术总监杨晶生则分享得非常细致,他认为内容平台已进入互联网下半场,平台的流量增效才是竞争的根本,“以前只谈内容收听现在要谈内容的价值转换。当内容付费引入了内容平台之后,比较有感触的是以前不是特别看的数据,反而成为更重要的指标”。

  木七七游戏创始人兼 CEO 陆家贤,则认为数据驱动可以告诉用户创新的方向是否正确。

  此次 Ping++ Growth Workshop 上海开讲,有来自沪上各行业 150 多位市场运营负责人、产品经理等参加。事实上,探讨企业如何基于数据建立有效的运营和产品设计体系,从而借助数据来驱动营收增长是一个需要不断学习与持续推进的过程。未来,Ping++ Growth Workshop 还将继续。


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