2015年7月30-31日，第五届大数据世界论坛（BDWF2015）在北京环球贸易中心成功召开。来自全国各地及港台地区、新加坡、俄罗斯、美国等地的千余嘉宾汇聚北京，共同交流大数据领域前沿技术与发展趋势，探讨如何有效选择大数据与分析技术与解决方案，规划大数据战略，以促进业务升级，发掘商业价值，驱动产业变革。

    易观智库产品中心总经理朱江应邀发表演讲，阐述用户大数据能够为企业带来的实际价值，而“数字用户资产管理”也是继易观智库在2012年提出“互联网+”之后再次呼吁各大企业需要关注的又一重磅。

    演讲全文如下：

    大家好，我是易观智库的产品中心的朱江，很高兴跟大家在这儿分享一下关于用户大数据，过去易观智库在大数据方面的研究和产品化的经历，我今天演讲的题目是：企业精细化运营不可获缺的血液—谈用户数据资产管理。

    易观智库在服务企业的过程中。发现无论是互联网企业，还是传统企业，摆在他们的问题就是如何发现并获取前端的用户，如何转化，如何提高价值，如何去做产品营销，以及对他的忠诚度和延长它的生命周期。

    那么到了现在这个大数据的时代，我们有更好的武器去解决这些问题。我们可以把用户和企业接触的生命周期划分为若干个阶段，在这些阶段里面，当用户发生激活和购买行为之前，我们可以认为它是一个潜在的用户。发生了购买和激活这个行为之后，我们认为它是企业的既得用户。

    企业所处的市场不同，企业可能对不同的用户阶段策略也是不一样，比如像汽车行业，像耐用消费品行业，它由于消费周期比较长，所以企业会更注重对潜在用户的挖掘。而对于快消品，对于服务行业，对于互联网行业，对于金融企业，他们会更关注后期既得用户整个的维护。

    企业如果处于的市场格局是一个比较明确的，品牌的市场保有率比较高的情况下，大家也会把精力放在后面既得用户的维护。而在新兴的市场，或者品牌占有率空间非常大的地方，那么这种企业也会更多的精力放在潜在用户的挖掘，策略以抢占市场为主。

    很多在互联网的一些新兴领域里面的企业，都会是侧重在前端用户的挖掘。无论是出于哪一个阶段，无非都是逃不脱三件事情。

    第一个是在如何去找到目标人群用户的特征，针对这个人群特征去做这种广告创意、营销内容的策划，提高营销的精准度，提高ROI。

    第二个在用户成熟期的过程中，通过用户各种维度的价值划分，把用户人群去做精细化的切分，对不同的人群采取不同的营销策略，不同的沟通策略，以及不同的关怀策略，从而把用户的价值最大可能的提升。

    第三个方面就是在整个用户生命周期的过程中，如何发现用户的需求，提高用户的体验，然后把用户跟企业产品和服务的黏性提高，也包括忠诚度的提高。这个不管是互联网企业，还是传统品牌的企业，都会聚焦在这三个方向。

    如果要实现全生命周期的管理，易观智库认为企业需要建立自己的数据资产管理平台。这个平台呢，需要把外部渠道的数据，不管是PC端的，还是移动端，还是线下的数据，都导入在这个平台中。在这个数据平台中去做数据的加工和处理、清洗、标签化，在这个平台中对数据进行建模、分析、挖掘，并且像企业内部的应用，包括CRM的应用，包括一些营销工具，包括用户接触的一些触点上面的系统，以及400呼叫中心的系统，去做数据支撑的对接。反过来，也需要把这些系统反馈回来一些用户反馈数据，再接回到平台上面来，对平台进行持续的更新，保证数据的新鲜度。总而言之，渠道数据的整合也是企业建立用户数据资产管理平台的第一步。

    第二步就是标签化，要建立起自己的一个标签化系统，把数据，把用户的数据进行一个标准化的标签，进行统一的管理。有了这些数据以后，企业就应该去建立自己，适用于自己业务场景的标签体系。我们把获取来的数据，通过各种各样模型，比如说价值划分的模型，社会周期的模型，去把用户区分去做细分，不同的人群打上不同的标记，打上不同的标签。最终在使用过程中，我们可能用不同人群去投放广告，去做营销，也许我们去做一些客户关怀。最后这个使用效果，我们还需要把它拿过来，进行效果评估。评估的过程中，也就是我们模型算法的一个修整过程，也是标签更正的过程，这个也比较重要。

    刚才提到的第三方外部数据的重要性，为什么说我们外部数据非常重要呢？因为企业和用户接触的信息，获得的这些用户的数据，其实只是用户在跟企业，这一个点，一个切面上的行为描述。哪怕它有偏好等等，这些数据都有，但它只是这个用户在某一个情景下一个切面的数据。如果要描述这个用户更全景360度的用户信息，需要了解他更多其他场景下的一些行为。比如说搜索引擎的数据，对社交大媒体上的一些行为。电商的，包括移动互联网上，甚至线下的行为。我们了解到这些信息，尽可能地补全这个用户在不同场景下，不同环境下整个的一个360度的用户视图，从而更了解这个用户。

    第三步是利用各种各样的挖掘工具，进行对这个数据的深度挖掘和分析。其中非常重要的一个应用方向就是进行用户画像。我们可以把用户人群的标签、行为导出分析的因子，做分析，最后可以把企业特定的人群划分得很详细，他的生活形态是什么样子的，哪些是最主要的用户。从而，我们就可以基于这个用户人群去做整个用户的画像，基于这个用户分群、分组，去做每个人群的画像。

    我们提出的这种画像的方法，一般是分为两个维度，一个是做生活形态的画像，主要是面向于营销的方向。描述这类人群会出现在什么样的一些触点上，是出现在哪些媒体上，是出现在什么时间，什么空间，以及它的一些行为特征是什么样子的？这个适用于做获客。

    后面一个用户行为的画像，主要是分析竞争的。那么我们可以看到是说用户一些移动的规律是什么样子的，迁移的规律是什么样子，以及他对产品的体验是什么样的感觉，从而我们可以预测到这些用户的一些流失，围绕这些方面的画像。

    易观智库的大数据产品叫用户雷达（www.analysys.cn），里面提供的用户画像的功能，就可以把人群进行详细的一个描述。只要把一个人群的ID导进来的话，可以把用户群体在移动端的行为特征进行画像。可以分析了包括用户迁移的习惯，来一个APP之前，他是从哪儿来的，又到哪里去了。关于这两个APP之间路径的关联强度到底有多大，这是基于我们对移动端用户监测的行为数据分析出来的。

    另外可以按照分时段的维度，去对一天24小时所有这些用户对不同领域，也就是不同类型的APP关注程度到底是什么样子的，我们可以看到，我们的用户对于哪些类型的APP，它是最关注的。

    包括也可以详细地看到，对于应用使用的一些特征情况，也可以是分时段的详细去描述。还可以看到，我们应用和外部的其他应用的一些重合用户，他们在使用黏性上面的一些特征，包括打开次数、使用时长这些维度上面，从而也可以在这个里面去发现潜在的一些竞争对手和潜在的合作伙伴都在哪里？ 所有这些人群，我们都可以用一个标签化的方式去对它的行为特征进行一个描述。

    第四步，这些分析的目的其实是向我们的应用系统去提供数据支撑，所以需要在这个平台上开放一些数据接口，去提供外部应用的数据。

    第五步，可能是一个未来远景的规划，数据开放和数据交易其实是未来我们可见的一个趋势。企业资产是未来企业核心的价值之一。但对于这个数据交易、数据开放的程度，最终我们可能是通过标签的方式去在平台化做这种交换。所以我觉得第五步，虽然我们觉得可能是未来的一件事情，但是我相信这个未来也不会太远了。

    最后，我再总结一下，现在企业或多或少都会有不少的用户的数据，拥有了这个数据，并不代表我们有了数据全部的价值，因为现在移动互联网时代，包括用户的需求变更，行为变更实在是太快了，我们如果不对这个用户的行为持续地去监测的话，那么可能这个数据就失去了它的时效性，所以需要对数据进行持续的监测和更新。再有这种数据需要模型持续地对用户行为变化进行洞悉，分析这个变化之后导致的一些结果。

    最后我们希望的是在整个分析的过程中，能够不断地完善分析挖掘的模型，最终实现的是对用户行为的预测，能够精准的在用户产生这个行为之前，我们就抓到这个用户的一些变化趋势。

    如果说在过去的时间里面，这个企业拥有用户的大数据作为指导是一种奢侈品的话，我们认为用户数据资产在未来，将会是整个企业运营的血液，是不可获缺的。

    易观智库长期致力于移动互联网用户数据挖掘和分析，本次演讲内容的精华和实际案例也将在8月5日易观智库大数据探讨群“管住你的用户”进行语音分享，关注易观智库微信公众号（enfodesk）回复公司名称及职位信息等即可进群，开启与大数据的亲密接触。

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