用户行为比你想象的更有价值！

诸葛io数据教练

“数据本身而言是无含义的，除非你知道如何使用它。”

互联网人口红利的天花板让整个市场进入存量竞争阶段。如何实现快速高效获客，保持与用户互动使其留存，各环节的体验及转化的提升是每个行业都需要首要考虑的问题。

对于许多产品运营从业者人员可能会浅显的认为用户行为数据分析处于“高不成低不就”的窘境。然而，这是一种十分陈旧的刻板印象，大多数人已经无法想象目前的行为数据分析已经强大到何种程度，下面我们会详细展开。

01.

行为数据的认知变迁与应用趋势

用户行为数据是如何被从业者一步步接纳的呢？我们先来梳理下用户行为数据的认知接纳历程，这一历程被高科技营销魔法之父杰弗里·摩尔总结在他的《跨越鸿沟》一书中。

这本书非常清晰的给我们这样的新技术做了一个定位，事实也证明整个行业都如同作者杰弗里摩尔提出的技术采用生命周期的模型那样，呈现出了一个明显的阶段划分，我也真切的感受到国内一条进入市场爆发期之前的那个巨大的鸿沟。

刚才我们提到技术采用生命周期，其实是将消费者采用新技术的过程，分为五个阶段和人群，我们分别称之为技术狂热者，产品尝鲜者、早期大众以及还有这个图里没有画出来的后期大众和落后者。

曲线的高度代表新技术的消费者数量

任何新技术从诞生到被市场接纳都会经历从技术狂热者的探索发现，到产品尝鲜者的大胆体验，再到早期大众的分享，最后可能受到全民追捧，在技术采用生命周期中每一个裂缝都代表了一个企业的营销力量可能失去前进势头的机会。

这样一来，企业就不能顺利过渡到下一个消费群体，从而无法到达“钟形”曲线中间这个“梦想的国度”，也就更无法获得遥遥领先于其他竞争者的边际利润率，在这一跨越鸿沟的过程中，企业需要深入洞察不同角色用户的需求差异，让产品尝鲜者尽快感受到产品核心价值，更主动的分享传播（口碑传播），让早期大众获得更优质的产品体验，培养使用产品的习惯并持续贡献价值。

回到数据驱动增长这个大话题上，用户行为分析平台现在已经是一个践行数据驱动实践实现增长的一个必备工具。

随着人口红利的结束，技术成本的降低，流量统计分析已无法满足企业提升留存的需求，企业不再只关心结果数据，也开始关心用户的行为过程，这是用户行为数据需求萌芽的阶段。

在企业意识到用户行为数据的重要性之后，更多的企业希望将行为数据可视化，在降低采集成本的同时，进一步探索行为数据的使用场景，以统计的思路运用数据。

基于成熟的技术采集海量数据的同时，也让很多企业趋于理性，渐渐地意识到数据的质量高于一切，因此，对数据的采集提出了更高的要求，企业希望采集到可支持跨平台打通的用户行为数据，可分析用户使用场景和动机的用户行为数据，高质量的采集行为及业务数据。

总之，企业从一开始的无数据可分析，到漫无目的的全量+海量采集，再到现在逐渐回归到数据价值，渐渐地思考如何释放出数据价值。

“

“大数据并不是海量数据，而是能指导业务增长的数据”，这一观点已达成广泛共识，企业的数据团队将专注提升效能，实现以数据为中心的智能营销。

像滴滴打车、阿里巴巴这样的公司清楚地表明，技术算法和数据衡量会颠覆整个行业。但是，这种改变才刚刚开始，未来十年将有可能看到所有行业都受到技术和数据的影响。不能变成数据公司的公司未来都会成为长不大的“武大郎”，增长没有边界，学会运营最重要。

“

在这个机会里面，如果你没有数据，你就是一个非常有边界化公司，如果有数据，会延伸出你想象不到的附加价值。

数据本身而言是无含义的，数据本身并没有做任何事情，除非你知道如何使用它。

可以想想以下的场景：

• 在零售领域，推荐引擎利用算法，根据顾客过去的购买记录、浏览等行为数据来精准推荐商品；

• 在医疗领域，医生利用诊断算法和患者药物过敏史来支持疾病诊疗，为病人提供第二诊疗意见；

• 在交通物流领域，算法分析数据，应用与零配件管理及采购系统以确保在工程故障检测之前，所需配件准备已经就绪。

以上种种，我们可以看到，技术算法降低了业务创新的壁垒，数据衡量实现了产品迭代的快速衡量和策略的验证解读，通过数据洞察和技术算法，帮助业务人员能够更快做出更明智的决策，并且降低了风险。

02.

思维升级-浪潮下的产品&运营

背景和趋势说的差不多了，不知道现在作为产品和运营的同学会不会有一些危机感。但是我依旧认为产品和运营这一类行业专家会随着大数据浪潮站在更高的位置。他们去思考业务和用户会为再结合上数据会为增长带来更具创造性的一些价值。未来企业想要保持持续的增长，我觉得从核心能力的角度可以拆分出三个：

• 第一就是业务设计能力。

  这包括商业模式的构建，业务架构的设计，产品的设计，运营的策略等等，这是增长的一个载体。

  而这个能力是本质上是我们产品运营专家最引以为傲的能力。围绕用户需求为用户带来更大的价值和体验，这种创造力是企业源源不断内在的价值和动力。

• 第二就是数据驱动数据衡量的能力。

  众所周知，对业务进行客观的衡量，涉及从数据采集到指标监控以及分析展示整个的数据驾驭能力，从数据管理和释放数据价值的角度来说，这一点非常重要，而且也有一定难度。

• 第三就是最硬的实力部分——算法技术。

  虽然大家都说技术是没有壁垒的，但事实是如果你的业务场景预见的越多，你的数据越全面，那你的技术的深度和广度就会成为你的核心竞争力。它与数据业务结合得好，就能够为产品带来创新乃至构建出壁垒。比如说在一些营销场景、召回场景上都会有非常大效率的提升。

基于这三点，我们可以看到未来对产品和运营的需求是作为最了解业务，也最了解设计初衷的人，他们应该能够灵活的运用数据，正确的分析和解读数据背后的业务价值。不断的调优业务设计的方向，这是对产品运营的要求，而对现在的分析师或者说数据部门来说，需要的是能从整体上，理解业务，并且将各业务模块的数据进行关联打通，从全局上做一些商业分析，以及通过一些算法来解决一些实际的效率问题。

所以作为浪潮之巅的这些产品和运营想要驾驭增长，主要会围绕业务设计、数据衡量这两个能力的交叉地带，也就是说业务设计、数据衡量、验证解读这三个关键点展开。后续会跟大家一点一点地聊这块儿，感兴趣的可以关注我们的视频号，后面都会更新在里面。

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