神策数据曹犟

神策 2021 数据驱动大会现场,神策数据联合创始人 & CTO 曹犟发表了关于《全域用户经营分析与营销闭环产品体系构建》的演讲。本文根据其现场演讲整理,主要内容如下:

  • 全域用户经营

  • 全链路分析

  • 全场景营销

  • 技术演进与贡献

产品的演进取决于认知的进步。在过去一段时间,神策数据在产品认知上的一个重要进步莫过于 “基于数据流的企业运营框架 SDAF ”概念的提出。

在创业之初,我们认为,数据源很重要,数据可以用于驱动业务决策和产品智能。但当我们服务了越来越多的行业、越来越多的客户,尤其是进入到大营销领域之后,我们对于数据驱动这件事情,也有了更深入的理解,并且能够运用 SDAF 闭环将这些认知做了新的阐述。基于 SDAF 闭环,我们将产品、服务以及为客户提供的价值抽象为全域用户经营、全链路分析、全场景营销组成的完整的数字化闭环解决方案。我们希望这一解决方案能够为客户的数字化转型带来独特的价值,帮助客户更好地实现数字化经营。

基于数据流的企业运营框架SDAF

数字化经营,是指企业通过数字化能力,连接更多目标用户,更好地洞察用户,及时地跟用户沟通互动,拉长用户生命周期,给用户创造更大价值。通常分为三大环节:

1、多渠道获客是为了获取最多的目标用户,我们通过对渠道、投放计划以及创意和落地页的效果归因,持续迭代和优化投放策略,以找到最精准的目标用户。

2、全链路分析是为了深入理解用户,无论用户来自线上还是线下,行为习惯有怎样不同的偏好,其停留时间是怎样的分布,其品牌忠诚度是高还是低,都可以更加科学地进行用户洞察。

3、全场景营销,通过丰富的营销触点,配合营销场景的方案沉淀,以及数据应用和策略编排能力,真正实现全域融合营销和全域用户经营,促进用户的活跃、留存和复购。

下面,我们以某潮牌电商平台的双十一活动为例,带大家进一步深入从公域到私域的多渠道投放获客的场景。

投放获客的优化本身包括周期性的战略选择层面和实时性的战术选择层面,拆解如下:

战略选择层面:在充分进行私域分析和私域用户洞察之后,该平台发现高价值用户定位是 20-30 岁的男性用户,且在渠道效果对比后发现短视频渠道的 ROI 最高,所以定向向这类用户群体和渠道进行投放。

战术策略层面:当某用户触发广告时,短视频媒体平台,会通过 API 询问广告主:“这个用户是否触发?用哪个创意和落地页?以什么样的价格?” 这里需要根据全链路分析中已经计算好的用户 LTV,来实时应答是否“买”这个用户。

在这个例子中,电商平台通过用户画像LTV 分析、渠道/创意/落地页等归因分析,来优化自己从公域到私域的投放获客。而这些战略和战术的选择,都要依托于对用户和用户行为的分析与洞察。

接下来,我们再看看全渠道、全链路经营分析与人群洞察是怎么实现以上用户洞察的。

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图上左侧是公域的多渠道,反映了用户是从哪里来的;中间是用户在自营平台和微信生态上的全链路行为路径,反映了用户与产品最细粒度的交互;右侧则是通过 ID-Mapping 对同一个用户在不同渠道的行为和业务数据进行了融合,通过消费值分段和分群,可以定位到高消费用户群体的用户画像,也就是之前所说的 20-30 岁的年轻男性,再结合 LTV 分析、归因分析等能力指导投放策略调整。

当然,全渠道、全链路经营分析与人群洞察除了可以指导投放策略外,还能够广泛用于私域营销中。

我们依然以这个潮牌电商为例。在完成了对用户的分析、标签、画像和最终的洞察之后,针对不同偏好的细分客户群体,就可以进行多渠道的营销触达。而同时,用户在营销后的业务行为中的实际动作又会带来下一波营销动作转化,如此循环往复,才能让营销效益最大化,让每一个用户在平台里都能得到最大价值的转化。而支撑这样复杂的营销流程,需要一个能力强大的营销系统,包含各种各样的能力模型和策略编排方式。

从这个潮牌电商的案例中,我们可以看到,通过全域数据采集、接入、打通,通过全链路分析和人群洞察,一方面基于效果归因分析,可以构建基于数据分析和多渠道广告投放的闭环,另一方面基于营销触达闭环,也可以构建基于数据分析和全场景个性化私域触达的闭环,整体上实现数字化双闭环。

数字化双闭环

接下来,围绕着双闭环的各个环节,我将会具体介绍每个环节中,神策数据在过去一段时间所做的产品技术相关的工作。

一、全域用户经营

更全、更强、更快的全域、全渠道、全流程管控的数据采集与接入,是全域用户经营的基石。

“更全”,是提供覆盖公域私域、线上线下各种异构数据源接入的解决方案,产品化实现第三方、主流数据库、各种文件等的导入。

“更强”,是通过打通数据规范、进度、测试、资产化、服务化的全链路,实现全流程数据管控,通过持续的质量建设和安全支撑,为企业提供全链路、无死角的数据保障。

“更快”,一方面是通过自助式的数据导入,为客户降本提效;同时通过持续演进的技术架构,强劲的批流一体处理引擎,性能不断跃升。

技术探索与创新的精神早已融入神策军的血液,神策数据每一年都会在全埋点方面取得新的进展和不断的突破。新一代可视化全埋点方面,神策数据在行业内面向全平台提供自定义属性采集的产品化能力。用户无需关心代码,通过可视化的界面点选即可轻松实现自定义埋点;现已支持 App、Web、App 内嵌 H5、mPass、React Native 等框架,全面赋能客户,满足多方位需求。

全域数据接入后的关联打通,是全域用户经营的关键一环。

神策数据推出了新一代的用户识别与关联体系——新一代的 ID-Mapping,打破匿名 ID 和登录 ID 的定义限制及无法解绑的问题,实现任意语义的 ID 两两关联及关联后的解绑。多语义 ID 识别、自由关联与解绑、平台化的 ID-Mapping 解决方案,让企业实现公域私域联动运营、精准触达用户。

新一代的 ID-Mapping

整体来说,全域、全渠道、全流程的数据采集和用户关联,都是为了全链路分析而服务的,而全链路的分析,以及由此带来的用户理解与洞察,则是后续全场景营销的基础。

二、全链路分析

全链路分析的第一步,是要打通从公域获客到私域之间的数据分析。

在公域侧,神策数据全面对接了头部媒体 Marketing API,回收媒体侧曝光点击监测数据,通过神策数据的广告效果归因模型,建立完整的用户生命周期全旅程,为广告主提供丰富的人群洞察及媒体洞察,支持投放媒体、计划、创意、素材等多维度的 ROI 及更深层转化效果分析。

在私域侧,通过用户价值分层分析,支持自动的用户深度转化事件回传至媒体,结合媒体侧广告投放模型优化,为广告主提供更加精准的获客能力。

公域到私域的广告效果归因

这里提到的私域用户行为分析,是神策数据的老本行。这么多年以来,我们在行为分析领域一直走在前列,这种能力也同时内化在了我们的分析模型上。截止目前,神策数据积累了 12 大分析模型,这是我们对用户行为分析的高度抽象,以事件为颗粒度,逐渐覆盖了行为分析的点线面,让客户的各种分析场景都能够在其中进行适配。除了新增分析模型外,我们对于这些分析模型的细节也在持续打磨中,并且这些抽象的分析模型在各个行业都表现出了非常高的通用性。

“指标”是我们过去一段时间内在分析方面最重要的工作。在数据模型、分析模型这两层抽象之上,我们新提出了指标层,把很多专业的基础概念(比如事件、属性)包含在了指标中,并衍生出场景商店、指标管理、智能预警分析三大模块。

在多年服务客户的过程中,神策数据积累沉淀了丰富的各行业分析经验及指标体系。在场景商店中,这些沉淀可以通过配置直接生成概览、指标,为客户持续输出价值。指标管理是把各种查询的范式进行了抽象和保存,除了统一指标口径,还通过封装复杂概念,降低了分析的门槛,扩展了用户边界,让更多用户能够进行灵活的分析。基于指标,神策数据研发了智能预警分析这一功能,帮助我们的客户更有效率地关注指标,避免指标异常带来的业务损失——在指标异常时通过企业群、邮件等多种方式提醒用户;同时,还可以智能分析导致此次指标异常的异常维度和风险用户,帮助使用者更快速地定位异常原因。

去年,神策数据推出了重磅产品 A/B Testing。在越来越注重用户精细化运营的今天,A/B Testing 的能力给了我们深耕用户体验、精细化运营、千人千面营销的可能性。目前,已经有越来越多的客户通过神策 A/B Testing 实现了业务场景优化。

神策A/B测试工具

今年,我们的 A/B Testing 进行了一系列高速迭代:覆盖全端试验的同时,发挥神策数据传统的人群圈选优势,利用统计学帮助客户做决策;同时通过强大的技术能力,保证试验的安全性和业务流程畅通,驱动决策更科学,洞察更深入。

在过去一年,我们已逐步实现了由宏观到微观的全域用户洞察。 通过宏观视图能力,企业可以查看用户资产全貌,了解潜客、存量客户的趋势及用户跨端分布构成;通过用户价值分层能力,企业可以锁定核心目标客户,进行经营策略调整;通过群画像分析能力,逐层拆解进行群画像特征挖掘,多群组间对比进行差异化特征分析;通过特征标签组合,快速进行人群细分构建,并制定精细化运营策略。

通过微观视图,查看用户 360 度全景视图,多维度查看单体用户特征画像及行为明细;标签、画像及细分人群输出,支持各业务场景的用户画像洞察及目标人群包的推送。

通过宏观到微观的用户画像及特征洞察,并进行用户细分,全域用户资产管理为精细化业务经营赋能。

在基于洞察对用户特征进行加工方面,我们沉淀并构建了行业化标签体系,能够通过界面规则、SQL、导入匹配属性、计算结果保存等方式完成相关标签的创建及维护。

同时,我们增加了智能模型标签的创建方式,抽象了常规的相似度及行为预测场景,构建了相应的智能模型,自动进行预测相关行为标签值的计算,以实现目标转化人员的圈选并进行针对性运营动作实施。

随着神策产品体系的日益完善,针对业务经营场景越来越复杂的可视化呈现需求,我们提供了神策产品体系统一的可视化出口。无论是公域到私域的广告效果归因分析的结果、私域的用户行为分析和人群画像洞察的结果,还是全场景个性化营销和效果分析的结果,都可以在神策的可视化报表产品上,完成复杂报表的编辑及分发,并支持多个不同类型终端的自动识别及适配,支持业务系统的嵌入及调用。

三、全场景营销

分析与洞察的一个重要目标,是为了最终的用户营销。

认知的变化带来产品能力的全方位演进,神策已经明确了营销云是一个业务系统,我们也正是在这个认知上,打造了覆盖全场景的营销业务系统。

在传统意义上,企业线上营销的全流程和场景一般都是由产研团队通过迭代开发进行推进的,成本高,灵活性差,很多大型的营销活动难以沉淀复用。神策数据在经过多年数据营销领域的深耕后,站在全行业的视角,将纷繁复杂的营销业务场景抽象成了三大系统方向:营销动作系统、营销编排系统、营销内容系统,同时底层由营销策略引擎来整体驱动。未来我们希望能够进一步探索真正的营销自动化、营销智能化,和千万企业一起,基于多维度营销策略编排的理念,探索“营销”这个老问题的新答案。

首先,在营销动作系统方面,神策数据以新一代 ID-Mapping 为基础,将公域、私域、App 等生态的营销触点进行串联,在神策营销云系统中,真正实现多场景用户统一,用户走到哪里都能做到唯一标识。

同时,为了支持丰富的营销场景,神策营销云在本身支持多样化营销组件的基础上,搭建营销组件的开放生态,我们也诚邀业界优秀的供应商来一起打造我们的营销组件生态。

今年,神策数据在营销编排系统方向上,打造了重磅能力——画布策略引擎,我们称为 Express。

营销编排系统-画布策略引擎

流程画布其实是国内外的营销服务提供商都在重点投入的产品,而此次我们革新升级的产品设计理念是深度整合用户旅程编排与营销工作流两大经典方法论,打造的更实时、更灵活、更强大、更直观的流程画布。

在这里,我重点介绍下 Express 的两个核心能力:分身能力与母子画布。传统的画布,基于用户旅程的定义,用户在进入画布后,只能在单个节点进行判定,而 Express 支持同一用户同时多次进入画布;复杂的营销流程设计以往可能需要设计多个画布才能完成,而用 Express 只需要一个画布就能搞定。

分身能力与母子画布

对于像双十一这种流程很长,营销场景复杂的大型活动,通过 Express 的母子画布能力也能够实现多场景的覆盖和联动,让营销运营人员无需借助开发也可完成复杂营销场景和策略的构建。我们也相信神策营销云的使用者们,能够根据我们流程画布强大的编排能力,创造出更多有新意的营销玩法。

四、技术演进与贡献

从成立第一天起,神策便致力于打破数据采集的黑盒现象,通过贡献开源社区,与业界伙伴携手共进。

神策开源社区SDK贡献

自 2015 年 11 月,神策已陆续开源了各种类型的 50 多款 SDK。

作为行业中开源数据采集 SDK 先行者,我们投入了超 60 人的团队,对这 50 多款 SDK、超 30 万行代码进行持续的维护与迭代;我们开源的项目,有超千人参与社群讨论,超 2000 人关注代码更新。目前,有数千家企业正在使用神策开源的 SDK。今后,我们也将继续为打造用户行为数据采集 SDK 标准体系贡献力量。

特别值得一提的是,除了 SDK,我们也为 Pegasus、Kudu、Impala 等社区,贡献了自己的力量。

另外,在过去一年,神策的底层技术能力实现了全新突破,完成了数据模型方面的演进。随着全域用户经营的业务场景和需求持续演进,我们开始重新思考和审视下一代数据模型应当具备怎样的能力,才能强有力地支撑全域用户经营的新生态:通过重新定义与设计,构建 Event-User-Fact-Item 通用数据模型,支持多层次用户主体及其关系、复杂数据类型;结合企服、零售、证券等不同行业专有需求,衍生出行业化数据模型,助力 “深水区” 业务探索。

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计算与存储技术的不断演进,一直是我们追求的方向。过去一年,我们在弹性计算与存储、为客户节省成本并兼顾效率与体验方面做了很多工作。

从神策服务 2000 多家客户的经验来看,多数客户都存在查询的高峰与低谷:上午上班,分析师开始工作,各类分析查询涌入系统;到了下午,业务已经拿到相关数据,系统查询显著减少;而到了半夜凌晨,概览分群标签集中计算以满足白天看数的需求。弹性计算正是为了满足潮汐计算需要而设计:当用户需要额外的计算能力支撑其业务时,系统会自动向公共计算池申请额外的计算节点,当计算完成之后,额外的计算节点会被自动回收,节省算力和成本。

随着客户数据的日益积累,数据规模会变得越来越大。而历史久远的数据,访问频次极低,如果把它和近期经常访问的数据都存放在一起是极其不划算的事情。因此,我们专门设计了归档数据层来解决存储成本的问题,把冷数据放在更加便宜的空间里,按需付费,自动动态扩缩容的对象存储上,不仅节省存储成本,还降低运维代价。这些数据也是可以直接访问的,我们通过损耗少量查询性能换来了极大的成本节省。

我们知道,大家对神策数据的一个重要认知标签是私有化部署,私有化部署相关的能力,或者说神策云平台,也一直是我们的核心竞争力,我们一直在这方面有着持续不断的投入。神策云平台依托于神策云操作系统,全面拥抱云原生潮流,同时兼容传统部署环境及容器化、K8s 等方式。应用的开发者无需关心自己的部署环境。云平台使得我们的标准产品系统既可以在私有环境又可以在 SaaS 环境部署,且能以安全高效的方式将不同部署环境无缝衔接。

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认知的改变,决定了产品的演进。神策的两云一平台产品矩阵,以及在此之上的业务和技术咨询服务,最终都是为了给客户提供覆盖全域用户的经营能力,在此基础之上,实现对用户的全链路分析,并据此实现全场景营销。

关于神策数据

神策数据(Sensors Data),全称神策网络科技(北京)有限公司,是国内专业的大数据分析和营销科技服务提供商,为企业提供神策营销云神策分析云神策数据根基平台三大产品方案,通过全渠道的数据采集与全域用户 ID 打通,全场景多维度数据分析,全通道的精准用户触达,帮助企业实现数字化经营。

神策数据立足大数据及用户行为分析的技术与实践前沿,提出基于数据流的企业运营框架——SDAF,即 Sense(感知)、Decision(决策)、Action(行动)、Feedback(反馈)的数据闭环,并致力为客户打造基于 SDAF 运营框架的数据闭环。业务现已覆盖以互联网、品牌零售、金融、融合媒体、企业服务、高科技、汽车、互联网+ 等为代表的 30 多个主要行业,并可支持企业多个职能部门,目前已服务付费客户 1500 余家。公司总部在北京,并在上海、深圳、合肥、武汉、成都、中国台北等地均拥有本地化的服务团队,覆盖全国及东南亚市场,同时,公司拥有专业的服务团队,为客户提供与营销和大数据相关的咨询、解决方案和专业服务。

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