近日,悦跑圈签约神策数据,未来神策数据将以第三方大数据分析兼用户行为分析平台的形式助力悦跑圈进一步加快运动领域产品和服务与大数据的融合创新,加速运动行业的突破发展。 悦跑圈是一款主打“跑步+社交”的 APP,于 2014 年 2 月正式上线。经历 5 年的积淀,现用户规模已超过 8000 万,注册跑团达到 29000 个,覆盖全世界 2100 个城市。在获得用户的极大认可之外,还赢得了众多知名资本的青睐。

之所以能赢得如此高调的市场成绩,源于悦跑圈低调的稳扎稳打。据悉,悦跑圈极其重视“数据驱动”的力量,在众多企业用“虚假数据”为好看的市场成绩“买单”时,悦跑圈逆流而上,开发检测线下反作弊系统,让虚假数据“出局”。对此,悦跑圈联合创始人兼 CEO 梁峰表示:“悦跑圈的每一个用户不是冷冰冰的 ID 数据,而是真正热爱运动,愿意为体育付出努力和汗水的人。” 如今,在数据驱动道路上“忤逆”行业潜规则的悦跑圈已形成了以“数据线”贯穿“工具-内容-服务”的“三点一线”业务模式,同时沉淀了系统化的数据驱动企业创新探索的方法论,其副总裁陈湛翀向笔者分享一二,如下:

一、根基:切实落地数据驱动,需成熟完备的大数据平台助攻

悦跑圈数据量的激增和多样化的深度数据分析需求对所需的大数据平台建设提出了极高要求,在签约神策数据之前已使用某数据分析平台,但其时效性、性能、功能、平台开放性等均难以满足悦跑圈不断增长和深入的数据驱动需求。

陈湛翀表示:“在一个成熟的大数据平台助攻下,才能‘用数据说话’助力业务筑牢根基,为高速且长远的发展赋能。”

而一个成熟完备的数据分析平台要保证海量数据采集的全面性和准确性、调取多端数据的实时性,同时还要保证自定义数据分析模型的下钻深度和灵活性,数据可视化展示的直观性,数据概览的丰富性,以及权限管理、及时预警、数据接入、平台开发等功能模块的完备性等。 现在悦跑圈与神策数据合作后,其员工深感神策分析的功能强大,逐渐将神策分析作为工作的“左膀右臂”,引发了阵阵好评,如下:

前端研发部负责人:“神策数据的 SQL Query 特别强大,非常适合技术人员使用。”

产品总监:“神策分析的数据分类、追踪、可视化功能可以极大的提高工作效果和效率,同时 SQL Query 功能也非常强大,产品使用绰绰有余。”

运营总监:“便于追踪活动效果,分析用户留存路径,提供有效数据支持,仿佛一个强大的‘智能助手’强化运营能力、拓宽运营边界。”

二、实操:分析模型是“顶级装备”,实操落地成就“王者”

具备强大的数据根基后盾后,悦跑圈开始深化数据驱动的实操落地。在这个过程中,神策数据的丰富的用户行为分析能力(如神策分析共设有十大分析模型)给予了悦跑圈强大的驱动力。目前,悦跑圈已经通过神策分析实现诸多实践,举例如下:

1、全方位效果监控和对比,优化产品改版

改版是互联网产品的“家常便饭”,但综合效果达到 80 分以上的改版并不多,原因之一是很多产品经理因为没有详细的数据基于“难评估、难对比、难总结”的“三难原则”在“盲改”。

而作为数据驱动前沿应用的企业悦跑圈,现已使用神策分析实现对 APP 改版的综合效果分析,如通过查新增、活跃、留存进行整体效果的评估;对 APP 改版的功能效果分析,如通过每个功能的引流规模、渗透率、留存率进行各个改版功能的对比分析。下面以渗透率进行简单介绍:

日活渗透率是最常用的,简单来说,每天有 1 万人登录,其中 10% 的人做了哪些操作就创造了这 10% 的业务价值,当渗透率提升到 30%,意味着价值也提升了 3 倍。举个例子,在改版中思考各个入口设计成何种样式,才能让入口展示变得更具吸引力,就是提升渗透率的常用方式。

2、洞察用户操作偏好,优化产品布局

每个人的行为偏好都不一样,一个产品往往受限于产品经理的行为偏好感知,而通过用户行为分析能很好地打破这个限制。如悦跑圈会通过用户的操作行为偏好来优化产品布局。

举个例子,企业可以通过神策数据的热力分析,查看所有用户在 APP 界面的点击行为,从而通过数据分析区分哪些模块是“热门点击区”或“冷门无人区”,来指导产品布局的优化。

3、定位用户“卡点”,优化用户体验

产品体验是每个产品的“灵魂”,悦跑圈深知这一点,也不断尝试用数据来监测、识别、优化产品体验。如悦跑圈会通过数据来定位新增注册环节停滞点、登录跑步环节的停滞点等,来明确用户体验的“卡点”,再通过数据分析用户为什么卡?如何让用户不卡?等问题来优化用户体验。

4、科学量化数据指标,活动评估有据可依

对于悦跑圈每年举办大量的线上线下活动来说,活动质量的评估尤其重要,只有在明确每场活动的优劣才有可操作的优化空间,而不陷于重复的泥沼中不能自拔。下面以拉新为例进行简单讲述:

拉新一直是众多活动运营的目标。拉新活动方式有很多,包括“以老带新”客户口碑式的拉新、锁定目标式的地推拉新、宣传合作的线上渠道拉新、线上线下的联动拉新等。而企业常常陷入拉新人数的“美丽数值”,忽略“转化”这个终极目标。

在数据分析领域,“总注册数”、“新增注册数”指标均具有虚荣指标属性,这些指标随着活动力度、形式等呈现短期暴增,但企业只能从中窥视活动影响了多少“新用户”,而不能评估这些用户的价值,更不能评估活动的整体价值。因此,企业需要结合新用户的留存、转化等情况综合考量。这些也是现在悦跑圈做活动效果评估的标准。

5、数据驱动产品改进,A/B 测试不可少

数据驱动产品改进主要贯穿于三个阶段,同时也是三个切入点: 第一个阶段是探寻,数据可以帮助产品同学找到改版方向,找到产品业务重点和痛点,对症下药,不再为了做功能而做功能。 第二个阶段是测试,使用如 A/B test 等测试方法,寻找最适合自己产品特征的指标,比较不同方案的监控数据,测评投入产出状况、目标数据提升百分比等数据。 第三个阶段是验证,主要验证产品改进后大规模投放使用的效果。 其中测试起着承上启下的作用,是数据驱动产品改进极其关键的一步,A/B test 是悦跑圈常用的测试产品最佳优化点的方式,通过神策数据的用户分群,悦跑圈可实现精准且快速的 A/B test,将探寻结果付诸实践,再通过实践后的多维整体验证以确保将产品优化用于大范围投入时是有效的。

6、基于科学归因分析模型,量化目标贡献占比

用户的行为路径复杂难测,企业迫切需要进行广告位或运营位的价值判断,从而优化广告资源组合与分配。但由于互联网产品运营位和广告位的高度交互性、消费者复杂的行为路径,孤立地衡量任何一个位置的贡献度都会导致结果的偏误,此时归因分析成为极其关键的一环。

悦跑圈可以通过神策分析每天、每周、每月生成归因报告,用以阶段性评估产品的流量质量、流量引导效果,以及页面布局优化。下面以首页坑位的归因分析为例:

首先,运营人员通过神策分析的归因分析模型,以“支付订单”为“目标转化事件”,以“广场活动”“社区 banner”“社区话题”“广场悦货”“专栏”“鞋库”为“待归因事件”。

图 悦跑圈 App 广场界面 在神策分析进行参数设置后,各坑位的运营情况一目了然,不同坑位的贡献度尽收眼底。同时,结合各坑位的总点击数和有效转化的点击率等数据,会识别出当初的“拍脑袋误差”从而定位优化点。 此外,还可针对不同的优化点进行深度下钻分析,查看每一个优化点对应的细分表现等多维分析,以了解每个用户如何来、来了做什么、做什么会容易转化等更体系化的原因分析,而不是局限于自有经验的“拍脑袋分析”。

图 归因分析界面(非悦跑圈数据,为神策模拟数据)

三、系统:靠直觉分析只是在“赌博”,数据驱动系统才是“常青树”

悦跑圈数据中心接入神策分析后,在数据驱动增长方面取得了跨越式的发展,有效强化了业务部门,如运营、产品、市场等的系统化赋能。下面以一个优化产品体验的数据驱动增长的简单场景为例,进行介绍:

背景:悦跑圈要通过数据分析诊断产品的注册流程的功能转化情况。 目的:检查注册流程是否正常,或是否存在功能转化停滞点。 数据分析:近三成的 iOS 用户的注册停滞点在“验证码“环节,而且用户注册形式单一,只有手机验证登录。 结论:悦跑圈需要优化验证码环节,让用户验证码环节更加方便。 方案建议:悦跑圈新增”第三方一键登录“,降低注册门槛。

企业需要将影响产品、运营、市场等部门核心指标的业务模块或功能进行抽象,并通过背景调查、目标设定、数据分析、总结结论、方案建议以及实操反馈等步骤进行系统化的数据驱动模型搭建,促进企业的数据驱动引擎的高速运转,毕竟“一时高效”肯定比不上“永久高效”,数据驱动系统的搭建是企业数据驱动“厚积薄发”的源泉。

四、持续:一时的激情无法持久,“入骨”的文化才能永恒

科学的数据分析可以无限逼近客户真实意愿,数据分析可以指导各业务人员了解现状、发现问题、定位问题、解决问题、进行优化。

对此,陈湛翀谦虚地表示:“目前悦跑圈的数据驱动还没做到极致,仍需要通过一次次数据驱动实践向所有员工证明‘用数据分析代替直觉’的价值,来督促业务人员数据驱动思维的提高,和促进悦跑圈数据驱动文化的渗透。”

当笔者问道如何判定悦跑圈的数据驱动趋近极致时,陈湛翀表示:“直到所有人做每一次决策和做每一次操作时都是数据优先,比如想做一个活动,要考虑之前有没有做过类似活动的数据,若有,需思考活动的 ROI 如何?值不值得做?有改进空间吗?等;若无,需思考有必要尝试这种新方式吗?如果做需要设定哪些数据指标来衡量活动的整体效果?达到什么指标说明活动效果好?等。”

此外,陈湛翀还分享了数据驱动企业发展的三个建议:

(1)企业需设置“非一次性”且展示用户参与度的数据指标 虚荣指标唯一的作用就是让人膨胀,称之为“一次性指标”也不为过,如点击量、PV、UV 、网站访问时长等单调增长指标。精益数据分析时代应该关注具有比较性、可操作性强可展示用户参与度的指标,如留存率、转化率等指标。

(2)除了观察“数”,还要思考“为什么”、“如何做” 每看到一个指标都应该问:这些数据是好是坏,为什么?下一步如何优化?这要求所有人都要锻炼数据驱动思维。

(3)每一次数据分析,都要回归用户和产品层面思考总结 任何事物都有底层逻辑,而互联网企业的底层逻辑的两个关键就是用户爱什么?产品如何被用户喜爱?而每一次数据分析都能为这两个问题探索出答案的一角,通过不断累积会不断接近企业的终极答案并指导制定有效的优化策略。

在悦跑圈的不断探索和迭代过程中,悦跑圈数据驱动的多元化应用和实践数不胜数,仍在不断探索着边界,而与神策数据签约至今,陈湛翀表示:

“神策数据是一款快速、准确、安全且符合企业增长战略的优秀数据平台。从神策分析平台的快速部署到神策数据业务的快速落地,接触到的神策工作人员均体现了较高的专业素养和优秀的售后服务,神策产品让人满意和放心。同时神策数据平台的加入,在大幅度减少数据人员 BI 方面的工作量基础上,极大的加速了企业的数据建设和数据增长成果的发现,进一步提升企业数据增长的探索效率,保障了企业增长的快速发展。”

如今,在神策数据的助力下,悦跑圈已将数据中心作为公司组织架构中最核心的一个环节。未来,神策数据也将持续助力悦跑圈将大数据切实融入赛事、服装、康复、体育旅游等于一体的服务链条,引领大数据赋能运动领域的产品服务创新,加速体育服务产业布局。