区块链有什么优势可以如此火爆?

认知计算zhaojing 发表了文章 • 0 个评论 • 168 次浏览 • 2018-06-19 16:14 • 来自相关话题

    如果说2016年是区块链元年,那么2017年则是其破冰之年,综合相关报道可知,当前区块链已经在很多领域率先完成突破,实现了从创新科技概念到开始落地的实质性转变。
    2018年伊始,真格基金创始人徐小平在微信群一段话:
各位CEO,区块链革命已经到来。这是一场顺之者昌,逆之者亡的伟大技术革命,它对传统的颠覆,将比互联网、移动互联网来得更加迅猛、彻底.......同时徐小平以全部的智慧呼吁大家,千万不要临渊羡鱼,而是要冲到浪涛中去,迎接区块链即将给各个行业带来的冲击。
那么,区块链是什么?
    狭义来讲,区块链是一种按照时间顺序将数据区块以顺序相连的方式组合成的一种链式数据结构, 并以密码学方式保证的不可篡改和不可伪造的分布式账本。
    广义来讲,区块链技术是利用块链式数据结构来验证与存储数据、利用分布式节点共识算法来生成和更新数据、利用密码学的方式保证数据传输和访问的安全、利用由自动化脚本代码组成的智能合约来编程和操作数据的一种全新的分布式基础架构与计算范式。
区块链有些什么优势?
分布式数据储存去中心化
    区块链中每个节点和矿工都必须遵循同一记账交易规则,而这个规则是基于密码算法而不是信用,同时每笔交易需要网络内其他用户的批准,所以不需要一套第三方中介结构或信任机构背书。
    在传统的中心化网络中,对一个中心节点(比如说,支付中介第三方)实行有效攻击即可 破坏整个系统,而在一个去中心化的,比如说区块链网络中,攻击单独一个节点是无法控制或破坏整个网络的,掌握网内50%的节点只是获得控制权的开始而已。
信息透明
    系统是开放的,除了交易各方的私有信息被加密外,区块链的数据对所有人公开,任何人都可以通过公开的接口查询区块链数据和开发相关应用,因此整个系统信息高度透明。
高度自治性
    在区块链系统上有一个协商一致的规范和协议,每一个节点都要遵守。这保证了区块链上的每一个节点都只能做正确的事情,不能发生任何偏离。
数据不可篡改
    一旦信息经过验证并添加至区块链,就会永久的存储起来,除非能够同时控制住系统中超过51%(几乎不可能)的节点,否则单个节点上对数据库的修改是无效的,因此区块链的数据稳定性和可靠性极高。
可追溯
    在区块链上的每一笔交易都是可追溯的。
区块链都在哪些行业应用效果明显
金融业
    金融信用体系有待时间考验:区块链技术完全整合到现行的金融体系中需要较大成本和时间,加上我国金融环境信用成本高,社会信用环境较弱,区块链建立信用体系的技术还有待完善。
区块链技术在金融行业都有哪些应用?
1、智能合约。如以太币就自带智能合约。智能合约可以发展成为规范化的数字票据。
2、数字货币。如国外的比特币、以太币,我国目前有果仁宝等等。
3、股权众筹。建立在区块链技术上的股权众筹可以实现去中心化信任,投资者的回报也得到保证。
4、分布式记账。区块链技术本身就是一个分部式记账系统,一是可以对发生的业务进行记账,二是建立在区块链技术基础上的支付清算,如R3区块链联盟。
5、公证确权。金融行业有一些交易行为,如支付交易、发放贷款、归还贷款等等,可以通过区块链得到公证确权。
物联网
    区块链凭借主体对等、公开透明、安全通信、难以篡改和多方共识等特性,对物联网将产生重要的影响:多中心、弱中心化的特质将降低中心化架构的高额运维成本,信息加密、安全通信的特质将有助于保护隐私,身份权限管理和多方共识有助于识别非法节点,及时阻止恶意节点的接入和作恶,依托链式的结构有助于构建可证可溯的电子证据存证,分布式架构和主体对等的特点有助于打破物联网现存的多个信息孤岛桎梏,促进信息的横向流动和多方协作
医疗
    医疗行业里包括病历在内的很多病人信息都极具隐私性,并且需要进行一定的阅读权限保护,区块链可通过代码的开源和非开源结合联盟链、共有链、私有链的选择来保护病人的隐私,同时生成基于区块链的电子病历、检测报告等,对于解决医疗纠纷是很好的存证。
政务
    随着区块链技术的发展,区块链技术在政务服务也开始得到了广泛的应用。区块链在政务的应用,解决了数据开放共享所伴生的信息安全问题,消除社会大众对隐私泄露的担忧,在提高政府治理能力的同时,确保公民的个人数据不被滥用、公民的合法利益得到保障,每个人都能掌握自己的信息所有权,能够实现在发展的同时保证安全。
    区块链除了在以上行业应用的效果明显,在其他行业也开始有广泛的应用。比如艺术品、奢侈品、收藏品等的防伪;知识产权的保护;居家的管理;零售业及销售;社交网络等等。但是在未来,不管是市场的热炒,还是巨头的加持,还是跟风,都应当从一个更加深度的角度找到基于区块链技术本身的发展力量,这样区块链技术的发展才能真正探索出一条基于自身发展实际的全新发展道路。 查看全部
    如果说2016年是区块链元年,那么2017年则是其破冰之年,综合相关报道可知,当前区块链已经在很多领域率先完成突破,实现了从创新科技概念到开始落地的实质性转变。
    2018年伊始,真格基金创始人徐小平在微信群一段话:
各位CEO,区块链革命已经到来。这是一场顺之者昌,逆之者亡的伟大技术革命,它对传统的颠覆,将比互联网、移动互联网来得更加迅猛、彻底.......同时徐小平以全部的智慧呼吁大家,千万不要临渊羡鱼,而是要冲到浪涛中去,迎接区块链即将给各个行业带来的冲击。
那么,区块链是什么?
    狭义来讲,区块链是一种按照时间顺序将数据区块以顺序相连的方式组合成的一种链式数据结构, 并以密码学方式保证的不可篡改和不可伪造的分布式账本。
    广义来讲,区块链技术是利用块链式数据结构来验证与存储数据、利用分布式节点共识算法来生成和更新数据、利用密码学的方式保证数据传输和访问的安全、利用由自动化脚本代码组成的智能合约来编程和操作数据的一种全新的分布式基础架构与计算范式。
区块链有些什么优势?
分布式数据储存去中心化
    区块链中每个节点和矿工都必须遵循同一记账交易规则,而这个规则是基于密码算法而不是信用,同时每笔交易需要网络内其他用户的批准,所以不需要一套第三方中介结构或信任机构背书。
    在传统的中心化网络中,对一个中心节点(比如说,支付中介第三方)实行有效攻击即可 破坏整个系统,而在一个去中心化的,比如说区块链网络中,攻击单独一个节点是无法控制或破坏整个网络的,掌握网内50%的节点只是获得控制权的开始而已。
信息透明
    系统是开放的,除了交易各方的私有信息被加密外,区块链的数据对所有人公开,任何人都可以通过公开的接口查询区块链数据和开发相关应用,因此整个系统信息高度透明。
高度自治性
    在区块链系统上有一个协商一致的规范和协议,每一个节点都要遵守。这保证了区块链上的每一个节点都只能做正确的事情,不能发生任何偏离。
数据不可篡改
    一旦信息经过验证并添加至区块链,就会永久的存储起来,除非能够同时控制住系统中超过51%(几乎不可能)的节点,否则单个节点上对数据库的修改是无效的,因此区块链的数据稳定性和可靠性极高。
可追溯
    在区块链上的每一笔交易都是可追溯的。
区块链都在哪些行业应用效果明显
金融业
    金融信用体系有待时间考验:区块链技术完全整合到现行的金融体系中需要较大成本和时间,加上我国金融环境信用成本高,社会信用环境较弱,区块链建立信用体系的技术还有待完善。
区块链技术在金融行业都有哪些应用?
1、智能合约。如以太币就自带智能合约。智能合约可以发展成为规范化的数字票据。
2、数字货币。如国外的比特币、以太币,我国目前有果仁宝等等。
3、股权众筹。建立在区块链技术上的股权众筹可以实现去中心化信任,投资者的回报也得到保证。
4、分布式记账。区块链技术本身就是一个分部式记账系统,一是可以对发生的业务进行记账,二是建立在区块链技术基础上的支付清算,如R3区块链联盟。
5、公证确权。金融行业有一些交易行为,如支付交易、发放贷款、归还贷款等等,可以通过区块链得到公证确权。
物联网
    区块链凭借主体对等、公开透明、安全通信、难以篡改和多方共识等特性,对物联网将产生重要的影响:多中心、弱中心化的特质将降低中心化架构的高额运维成本,信息加密、安全通信的特质将有助于保护隐私,身份权限管理和多方共识有助于识别非法节点,及时阻止恶意节点的接入和作恶,依托链式的结构有助于构建可证可溯的电子证据存证,分布式架构和主体对等的特点有助于打破物联网现存的多个信息孤岛桎梏,促进信息的横向流动和多方协作
医疗
    医疗行业里包括病历在内的很多病人信息都极具隐私性,并且需要进行一定的阅读权限保护,区块链可通过代码的开源和非开源结合联盟链、共有链、私有链的选择来保护病人的隐私,同时生成基于区块链的电子病历、检测报告等,对于解决医疗纠纷是很好的存证。
政务
    随着区块链技术的发展,区块链技术在政务服务也开始得到了广泛的应用。区块链在政务的应用,解决了数据开放共享所伴生的信息安全问题,消除社会大众对隐私泄露的担忧,在提高政府治理能力的同时,确保公民的个人数据不被滥用、公民的合法利益得到保障,每个人都能掌握自己的信息所有权,能够实现在发展的同时保证安全。
    区块链除了在以上行业应用的效果明显,在其他行业也开始有广泛的应用。比如艺术品、奢侈品、收藏品等的防伪;知识产权的保护;居家的管理;零售业及销售;社交网络等等。但是在未来,不管是市场的热炒,还是巨头的加持,还是跟风,都应当从一个更加深度的角度找到基于区块链技术本身的发展力量,这样区块链技术的发展才能真正探索出一条基于自身发展实际的全新发展道路。

探码基于Web大数据8个子系统的研究方向

语法词法语义zhaojing 发表了文章 • 0 个评论 • 174 次浏览 • 2018-06-15 10:22 • 来自相关话题

    探码科技基于云计算研发的探码Web大数据采集系统——利用众多的云计算服务器协同工 作,能快速采集大量数据,避免了一台计算机硬件资源的瓶颈,另外随着行业之间对数据采集的要求越来越高,传统post采集不能解决的技术问题也逐步被解决,以探码Kapow/Dyson采集器为代表的新一代智能采集器,能模拟人的思维,模拟人的操作,从而彻底解决了ajax等技术难题。




    网页一般是设计给人浏览的,所以探码Web大数据采集系统模拟人的智能采集器的工作是非常顺利的,不论后台技术是什么,当数据始终显示在人的面前的时候,智能采集器就能开始提取。最终把计算机的能力发挥到极致,使得计算机可以替代人完成网页数据采集的工作。并且利用大数据云采集技术,把计算机的计算能力也发挥到了极致。目前这一采集技术得到了越来越广泛的应用。各行各业只要是从网络上获取一些数据或者信息,都可以使用此类技术。
    探码Web大数据采集系统分为8个子系统,分别为大数据集群系统、数据采集系统、采集数据源调研、数据爬虫系统、数据清洗系统、数据合并系统、任务调度系统、搜索引擎系统。




大数据集群系统
    本系统可以储存TB级采集到的数据,实现数据持久化。数据存储采用MongoDB集群方案,此方案在集群上有两大特点:
    分片:分片即MongoDB在服务器之间划分数据的一项技术。MongoDB能够自动在分片之间平衡数据,并且能够在不需要数据库离线的情况下增加和删除分片。
    复制:为了保证高可用性,MongoDB维护了许多数据的冗余备份,复制被嵌入于MongoDB,并且在不需要专业网络的情况下就可以在广域网内工作。
数据采集系统
    本系统配置Kapow、PhantomJS、Mechanize采集环境,运行于Docker容器中,由Rancher编排容器。
采集数据源调研
    本系统是在“数据爬虫系统”开始之前,必不可少的一个环节,经过调研,得出需要采集页面、过滤的关键字、需要提取的内容等。
数据爬虫系统
    爬虫程序都是独立的个体,结合需要的数据采集系统服务器,通过Rancher编排,自动在DigitalOcean中启动爬虫程序,根据输入参数,抓取到指定的数据,然后通过API发送回我们的大数据集群系统。
数据清洗系统
    本系统通过Ruby on Rails + Vue技术框架,实现Web前端展示,展示出爬虫程序抓取到的数据,方便我们进行清洗。数据清洗系统主要由两部分组成:
    手工清洗:通过Web前端展示出抓取到的数据,对数据进行直观分析,得出哪些条件的数据需要删除,哪些条件的数据需要修改。
    自动清洗:经过手工清洗之后,可能会得出一些清洗模式,这种模式适用于所有数据。我们把这种模式记录在程序里,将来的数据只要匹配这种模式,数据将来会被自动清洗,不再需要人工清洗。
数据合并系统
    本系统通过Ruby on Rails + Vue技术框架,实现Web前端展示,对数据进行合并。数据被清洗之后,数据合并系统会自动匹配大数据集群中的数据,通过相识度评分,关联可能相识的数据。通过Web前端展示匹配结果,可以人工或自动合并数据。
任务调度系统
    本系统通过Ruby on Rails + Vue技术框架,Sidekiq队列调度,Redis调度数据持久化,实现Web前端任务调度系统。通过任务调度系统,可以动态开启、关闭,定时启动爬虫程序。
搜索引擎系统
    本系统通过ElasticSearch集群,实现搜索引擎服务。搜索引擎是PC端检索系统能够从大数据集群中、快速地检索数据的必要工具,通过ElasticSearch集群,运行3个以上的Master角色保证群集系统的稳定性,2个以上Client角色保证查询的容错性,2个以上的Data角色保证查询、写入的时效性。通过负载均衡连接Client角色,分散数据查询压力。 查看全部
    探码科技基于云计算研发的探码Web大数据采集系统——利用众多的云计算服务器协同工 作,能快速采集大量数据,避免了一台计算机硬件资源的瓶颈,另外随着行业之间对数据采集的要求越来越高,传统post采集不能解决的技术问题也逐步被解决,以探码Kapow/Dyson采集器为代表的新一代智能采集器,能模拟人的思维,模拟人的操作,从而彻底解决了ajax等技术难题。
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    网页一般是设计给人浏览的,所以探码Web大数据采集系统模拟人的智能采集器的工作是非常顺利的,不论后台技术是什么,当数据始终显示在人的面前的时候,智能采集器就能开始提取。最终把计算机的能力发挥到极致,使得计算机可以替代人完成网页数据采集的工作。并且利用大数据云采集技术,把计算机的计算能力也发挥到了极致。目前这一采集技术得到了越来越广泛的应用。各行各业只要是从网络上获取一些数据或者信息,都可以使用此类技术。
    探码Web大数据采集系统分为8个子系统,分别为大数据集群系统、数据采集系统、采集数据源调研、数据爬虫系统、数据清洗系统、数据合并系统、任务调度系统、搜索引擎系统。
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大数据集群系统
    本系统可以储存TB级采集到的数据,实现数据持久化。数据存储采用MongoDB集群方案,此方案在集群上有两大特点:
    分片:分片即MongoDB在服务器之间划分数据的一项技术。MongoDB能够自动在分片之间平衡数据,并且能够在不需要数据库离线的情况下增加和删除分片。
    复制:为了保证高可用性,MongoDB维护了许多数据的冗余备份,复制被嵌入于MongoDB,并且在不需要专业网络的情况下就可以在广域网内工作。
数据采集系统
    本系统配置Kapow、PhantomJS、Mechanize采集环境,运行于Docker容器中,由Rancher编排容器。
采集数据源调研
    本系统是在“数据爬虫系统”开始之前,必不可少的一个环节,经过调研,得出需要采集页面、过滤的关键字、需要提取的内容等。
数据爬虫系统
    爬虫程序都是独立的个体,结合需要的数据采集系统服务器,通过Rancher编排,自动在DigitalOcean中启动爬虫程序,根据输入参数,抓取到指定的数据,然后通过API发送回我们的大数据集群系统。
数据清洗系统
    本系统通过Ruby on Rails + Vue技术框架,实现Web前端展示,展示出爬虫程序抓取到的数据,方便我们进行清洗。数据清洗系统主要由两部分组成:
    手工清洗:通过Web前端展示出抓取到的数据,对数据进行直观分析,得出哪些条件的数据需要删除,哪些条件的数据需要修改。
    自动清洗:经过手工清洗之后,可能会得出一些清洗模式,这种模式适用于所有数据。我们把这种模式记录在程序里,将来的数据只要匹配这种模式,数据将来会被自动清洗,不再需要人工清洗。
数据合并系统
    本系统通过Ruby on Rails + Vue技术框架,实现Web前端展示,对数据进行合并。数据被清洗之后,数据合并系统会自动匹配大数据集群中的数据,通过相识度评分,关联可能相识的数据。通过Web前端展示匹配结果,可以人工或自动合并数据。
任务调度系统
    本系统通过Ruby on Rails + Vue技术框架,Sidekiq队列调度,Redis调度数据持久化,实现Web前端任务调度系统。通过任务调度系统,可以动态开启、关闭,定时启动爬虫程序。
搜索引擎系统
    本系统通过ElasticSearch集群,实现搜索引擎服务。搜索引擎是PC端检索系统能够从大数据集群中、快速地检索数据的必要工具,通过ElasticSearch集群,运行3个以上的Master角色保证群集系统的稳定性,2个以上Client角色保证查询的容错性,2个以上的Data角色保证查询、写入的时效性。通过负载均衡连接Client角色,分散数据查询压力。

浅析大数据时代政务网络舆情的应对策略

认知计算zhaojing 发表了文章 • 0 个评论 • 189 次浏览 • 2018-06-14 10:44 • 来自相关话题

一、网络舆情的定义与特点
    现在的论坛、微博、博客、自媒体等平台上的信息,相当多的言论已经不是满足于一些日常生活的需要,而是在试图唤起大众的注意,去改变令人不满意的现实状况。各种社会群体对自己关心或自身利益相关的热点事件或事物所表现出来的具有一定影响力并带有倾向性的认知、情绪、态度和意见。特别是对社会生活中出现的一些不正常的现象,进行了尖锐的批判和抨击。甚至出现了个别对社会不满的言论,出现了一些对政府部门执法行为的非议。
    当前网络舆情呈现以下特点:
(1)传播范围广、速度快、影响大;
(2)普遍存在易变性和不稳定性;
(3)专业的网络推手,情况变得更加复杂;
(4)网民与国家管理者、网民与网络媒体、网民与网民之间的互动性越来越强;
(5)网络舆情出现了娱乐化。
二、舆情网络的危害
    网上的开放平台让网民畅所欲言,海量的信息包含着不同态度、不同的思维方式以及不同的价值观念,不可避免的经常出现一些不良的言论。而有些言论存在着很大的迷惑和误导性,当负面的网络舆情聚集到一定的程度的时候就会爆发,有些虚假信息爆发的产生的社会影响及危害是不可估量的。
举两个2016年虚假新闻给社会带来的不良影响的例子:
    1、2016年1月4日,上海报业集团所属的澎湃新闻网发布虚假新闻“江西九江浔阳区发生6.9级地震”。经查,该新闻为中国地震台网的测试信息,澎湃新闻网未经核实进行报道,导致虚假新闻传播,造成严重的负面影响。
    2、2016年2月7日,四川《华西都市报》新浪微博发布虚假报道《女孩跟男友回农村过年,见到顿饭后想分手了》。报道称,一上海女孩跟江西男友回农村,见到顿饭后决定和男友分手并立即回上海。经查,该报道内容虚假,《华西都市报》新浪微博根据未经核实的网络信息编发报道,扩大了虚假新闻的传播,造成不良社会影响。
    以上的案例说明,虚假信息发展到一定的程度对于社会将会产生不良影响。由此可见网络舆情监测对于政府的重要意义,社会舆情环境是社会生活的意识系统和观念形态,关系到社会的稳定。




三、探码助力政务网络舆情监测
    大数据网络舆情系统,主要通过监测网络指定系列关键词的出现情况,通过搜索引擎、社交媒体、报刊杂志等各种媒体渠道对舆情信息进行收集和智能检测。
    探码网络舆情监测系统,通过监测Twitter/Facebook/Google等大用户英文流量平台,在英语环境已经得到大范围的使用。同时可以监测中文环境,如新闻、论坛、博客、微博、视频、报纸、点评、问答等中文平台,根据地域和行业划分,实时扫描网络信息,并对监测信息进行预警播报,达到一网之下,一览无余!   




    探码网络舆情监测系统采用探码科技自主研发的Dyson大数据智能平台,利用大数据智能采集、分析挖掘和搜索引擎技术,对互联网数据7*24小时自动采集、精准抽取,不但可以监测各种正文信息,还可配置系统采集获取某些主题的最新回复内容,并获取其详细信息,如查看数,回复数,回复人,回复时间等。对于采集监测到的信息,探码网络舆情监控系统能做到以下几点:
·    提供发现与“我”相关的舆情信息,“我”所关注的信息,负面信息,重大舆情等信息内容及时的预警;
·    提供定性定量的舆情研判分析,准确研判具体舆情或者某一舆情专题事件的发展变化趋势;
·    自动生成舆情报告和各种统计数据,舆情导控等创新手段,提高舆情工作的质量和效率,辅助领导决策。
探码舆情监测系统助力政务做好网络舆情监测,实现政务网络舆情监测的以下意义:
    1、有利于促进社会和谐,促进科学发展,维护长治久安;
    2、有利于政府领导体察民情,积极主动应对各种危机;
    3、有利于树立良好的口碑,增加品牌美誉度。 查看全部
一、网络舆情的定义与特点
    现在的论坛、微博、博客、自媒体等平台上的信息,相当多的言论已经不是满足于一些日常生活的需要,而是在试图唤起大众的注意,去改变令人不满意的现实状况。各种社会群体对自己关心或自身利益相关的热点事件或事物所表现出来的具有一定影响力并带有倾向性的认知、情绪、态度和意见。特别是对社会生活中出现的一些不正常的现象,进行了尖锐的批判和抨击。甚至出现了个别对社会不满的言论,出现了一些对政府部门执法行为的非议。
    当前网络舆情呈现以下特点:
(1)传播范围广、速度快、影响大;
(2)普遍存在易变性和不稳定性;
(3)专业的网络推手,情况变得更加复杂;
(4)网民与国家管理者、网民与网络媒体、网民与网民之间的互动性越来越强;
(5)网络舆情出现了娱乐化。
二、舆情网络的危害
    网上的开放平台让网民畅所欲言,海量的信息包含着不同态度、不同的思维方式以及不同的价值观念,不可避免的经常出现一些不良的言论。而有些言论存在着很大的迷惑和误导性,当负面的网络舆情聚集到一定的程度的时候就会爆发,有些虚假信息爆发的产生的社会影响及危害是不可估量的。
举两个2016年虚假新闻给社会带来的不良影响的例子:
    1、2016年1月4日,上海报业集团所属的澎湃新闻网发布虚假新闻“江西九江浔阳区发生6.9级地震”。经查,该新闻为中国地震台网的测试信息,澎湃新闻网未经核实进行报道,导致虚假新闻传播,造成严重的负面影响。
    2、2016年2月7日,四川《华西都市报》新浪微博发布虚假报道《女孩跟男友回农村过年,见到顿饭后想分手了》。报道称,一上海女孩跟江西男友回农村,见到顿饭后决定和男友分手并立即回上海。经查,该报道内容虚假,《华西都市报》新浪微博根据未经核实的网络信息编发报道,扩大了虚假新闻的传播,造成不良社会影响。
    以上的案例说明,虚假信息发展到一定的程度对于社会将会产生不良影响。由此可见网络舆情监测对于政府的重要意义,社会舆情环境是社会生活的意识系统和观念形态,关系到社会的稳定。
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三、探码助力政务网络舆情监测
    大数据网络舆情系统,主要通过监测网络指定系列关键词的出现情况,通过搜索引擎、社交媒体、报刊杂志等各种媒体渠道对舆情信息进行收集和智能检测。
    探码网络舆情监测系统,通过监测Twitter/Facebook/Google等大用户英文流量平台,在英语环境已经得到大范围的使用。同时可以监测中文环境,如新闻、论坛、博客、微博、视频、报纸、点评、问答等中文平台,根据地域和行业划分,实时扫描网络信息,并对监测信息进行预警播报,达到一网之下,一览无余!   
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    探码网络舆情监测系统采用探码科技自主研发的Dyson大数据智能平台,利用大数据智能采集、分析挖掘和搜索引擎技术,对互联网数据7*24小时自动采集、精准抽取,不但可以监测各种正文信息,还可配置系统采集获取某些主题的最新回复内容,并获取其详细信息,如查看数,回复数,回复人,回复时间等。对于采集监测到的信息,探码网络舆情监控系统能做到以下几点:
·    提供发现与“我”相关的舆情信息,“我”所关注的信息,负面信息,重大舆情等信息内容及时的预警;
·    提供定性定量的舆情研判分析,准确研判具体舆情或者某一舆情专题事件的发展变化趋势;
·    自动生成舆情报告和各种统计数据,舆情导控等创新手段,提高舆情工作的质量和效率,辅助领导决策。
探码舆情监测系统助力政务做好网络舆情监测,实现政务网络舆情监测的以下意义:
    1、有利于促进社会和谐,促进科学发展,维护长治久安;
    2、有利于政府领导体察民情,积极主动应对各种危机;
    3、有利于树立良好的口碑,增加品牌美誉度。

区块链+股权交易的应用场景

认知计算zhaojing 发表了文章 • 0 个评论 • 179 次浏览 • 2018-06-12 09:20 • 来自相关话题

    股权交易行业背景:近年来,中国股权交易行业正处于蓬勃发展期,每年投资规模已经超过1.5万亿人民币,股权基金规模暴增,但缺乏流动性、退出困难已经成为股权持有者最大的痛点。由于上市概率低、时间长,传统IPO、并购的退出方式已经完全无法满足股权持有者对于流动性的需求。无论是公司创始人,还是投资人,或是员工期权持有者都十分渴望在公司上市之前有机会能将所持股份变现流通。
    造成这种状况的主要原因是缺乏交易机制与手段,以及信息的不透明而带来的交易不可信。
    如果凭借的区块链技术特性,以上难题则迎刃而解。因为安全性高、成本节省和效率提升等方面的特点,区块链得到越来越多的推广。
    区块链定义:区块链(Blockchain)是一种分布式共享数据库(数据分布式存储和记录),是以去中心化和去信任的方式集体维护一本数据簿的可靠性的技术方案。如果把区块链理解为一个账簿,区块中包含交易的详细信息,例如买方、卖方、合约等,交易发生时会通过一串使用密码学方法相关联产生的数据块(即区块,block), 来记录交易详细信息。




    关于区块链的4个关键词:去中心化(Decentralized)、去信任(Trustless)、集体维护(Collectively maintain)、可靠数据库(Reliable Database)。
    应用场景:有了区块链的这些特性,因此区块链的应用场景方面主要适用于股权、供应链、信用、证券、银行、医疗、物联网、政务等行业领域。那么区块链与股权交易结合,又会产生怎样的效益呢?
    区块链+股权交易的应用:基于区块链,构建安全、可信、自助的股权资产管理平台。通过区块链技术完成股权信息在线登记、自助股权激励方案设计、员工期权在线签章授予、股权激励计划管理等等,助力企业股权交易顺利完成。通过构建分布式应用,建立端到端的信任体系,为投资人投资机构提供高效可信的资产流通环境,让股权(债券)从登记到执行,数据信息连续记录在区块上并形成唯一的数字凭证,保证信息真实完整性;可追溯特性能够对更新情况实时追踪。




    基于区块链的股权交易平台的技术原理:区块链根据使用范围和中心化的程度分为公有链、私有链和联盟链。由于公有链非安全性,而私有链又有强中心化特性,因此基于区块链的股权交易业务更多地是在联盟链(Consortium Blockchain)上进行。所谓联盟链是指在建立节点共识的过程当中,只受制于一部分指定节点的区块链,原则上只有一部分人可以追溯平台上的所有交易信息。联盟链的这种特点保证了弱中心化的集体维护,同时又尽最大力量维护了隐私信息的权限。 查看全部
    股权交易行业背景:近年来,中国股权交易行业正处于蓬勃发展期,每年投资规模已经超过1.5万亿人民币,股权基金规模暴增,但缺乏流动性、退出困难已经成为股权持有者最大的痛点。由于上市概率低、时间长,传统IPO、并购的退出方式已经完全无法满足股权持有者对于流动性的需求。无论是公司创始人,还是投资人,或是员工期权持有者都十分渴望在公司上市之前有机会能将所持股份变现流通。
    造成这种状况的主要原因是缺乏交易机制与手段,以及信息的不透明而带来的交易不可信。
    如果凭借的区块链技术特性,以上难题则迎刃而解。因为安全性高、成本节省和效率提升等方面的特点,区块链得到越来越多的推广。
    区块链定义:区块链(Blockchain)是一种分布式共享数据库(数据分布式存储和记录),是以去中心化和去信任的方式集体维护一本数据簿的可靠性的技术方案。如果把区块链理解为一个账簿,区块中包含交易的详细信息,例如买方、卖方、合约等,交易发生时会通过一串使用密码学方法相关联产生的数据块(即区块,block), 来记录交易详细信息。
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    关于区块链的4个关键词:去中心化(Decentralized)、去信任(Trustless)、集体维护(Collectively maintain)、可靠数据库(Reliable Database)。
    应用场景:有了区块链的这些特性,因此区块链的应用场景方面主要适用于股权、供应链、信用、证券、银行、医疗、物联网、政务等行业领域。那么区块链与股权交易结合,又会产生怎样的效益呢?
    区块链+股权交易的应用:基于区块链,构建安全、可信、自助的股权资产管理平台。通过区块链技术完成股权信息在线登记、自助股权激励方案设计、员工期权在线签章授予、股权激励计划管理等等,助力企业股权交易顺利完成。通过构建分布式应用,建立端到端的信任体系,为投资人投资机构提供高效可信的资产流通环境,让股权(债券)从登记到执行,数据信息连续记录在区块上并形成唯一的数字凭证,保证信息真实完整性;可追溯特性能够对更新情况实时追踪。
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    基于区块链的股权交易平台的技术原理:区块链根据使用范围和中心化的程度分为公有链、私有链和联盟链。由于公有链非安全性,而私有链又有强中心化特性,因此基于区块链的股权交易业务更多地是在联盟链(Consortium Blockchain)上进行。所谓联盟链是指在建立节点共识的过程当中,只受制于一部分指定节点的区块链,原则上只有一部分人可以追溯平台上的所有交易信息。联盟链的这种特点保证了弱中心化的集体维护,同时又尽最大力量维护了隐私信息的权限。

大数据计划驱动因素是种类而不是数量

语法词法语义zhaojing 发表了文章 • 0 个评论 • 191 次浏览 • 2018-06-11 10:37 • 来自相关话题

    对各大行业调查报告显示结果表明,当被问及关于大数据成功的驱动因素时,69%的企业高管称数据品种是最重要的因素,其次是数量(25%),速度(6%)落后。在企业界,整合更多资源可以找到巨大的数据,而不是更大的数额。可见处理和管理大数据量并不是决定大数据投资驱动的关键因素。相反,它是整合更多数据源的能力,例如新数据、旧数据、大数据、小数据、结构化数据、非结构化数据、社交媒体数据、行为数据和遗留数据等多样化数据类型。





大数据的实践是整合多样化数据源
    对于大型企业来说,当许多高管想到大数据时,通常会想到大量的数据,这导致了一个普遍存在的观点,在数据和分析方面,数据量越大越好,而往往忽略了数据结构的多样化。这就促成了大数据的神话,大数据等同于大量的数据。一个企业大数据应该是是汇集了各种数据所有的信息来源:
· 客户群体信息来源
· 客户地域信息来源
· 客户年龄信息来源
· 竞争对手信息来源
· 客户性别信息来源
    我们以电商购物平台为例,客户在线购买一件商品,我们可以追踪到客户的在线的任何数据。并且可以生成大量的结构化和非结构化数据。例如人口统计:年龄,性别,地理区域,收入。心理数据:偏好,价值观,推动购买的动机等多种类型的数据源。
    对这些多样化的数据源进行分析和汇总我们可以得出一些结论,对于用户来说我们可以完善用户的购物体验,吸引更多潜在客户。对于企业来说可以分析市场竞争情况,优化产品类别,了解竞争对手动态,提升企业在市场上的竞争力。
多样化的数据帮助各行业实现精准数据分析
    我们用探码科技智能选址平台为例,如果是创业开店,要实现精准选址分析模型,那么数据所覆盖的范围主要包括住宅数据、商圈数据、客流数据以及商业体数据等多样化的数据体系,这样才能够实现智能选址,快速准确的分析出什么类型的店开店在什么地方可以挖掘最大的用户群体。





 
智能选址应用于各大行业所体系的数据结果也不同:
· 信息发布类:房产中介、广告服务商、业主,创业服务类公司
· 户外广告:广告牌出租、购买分析
· 实体开店:餐饮、服装、美容、建材、酒店等
· 超市便利:店铺选址、销售、竞品分析、经营分析
· 教育:创业指导、学生网络行为分析
· 商业地产:商铺招租、招商指引、主题规划、广告投放
多样化的数据源增强各行业人工智能化的大数据行为分析能力
    从企业的角度出发,企业通过多样化的数据源将数据管理工作集中在开发更强大的数据和分析上。
捕获旧数据源
    以电商平台为例,利用大数据技术捕获企业传统的遗留数据源,包含客户信息、客户购买产品、客户地域分布、年龄段等等数据,采集分析挖掘现有数据源,然后再在转向新的数据源,并把传统的数据源和现有数据源相结合最终融合成为企业新的数据源,增强电商购物在行业当中的竞争力,赢取更高的市场份额。
集成非结构化数据
    从企业角度出发我们把结构化数据被假定为时间序列的形式,该时间序列对特定时期内的企业绩效的某些方面进行编码,如每月或每周的销售数据或股票价格等。非结构化数据可以从消息源,消费者的内部储存库反馈,博客和讨论论坛,也可以从微博,微信等社交媒体获得。
    越来越多的公司(29%)现在专注于整合这些非结构化数据,用于从客户情绪分析到监管文件分析到保险索赔裁决。整合非结构化数据的能力正在扩大传统分析,将定量指标与定性内容相结合。其目的是生成新的数据形式,可用于未来推导预测模型或执行因果分析,或帮助企业进行风险评估。
添加社交媒体和行为数据源
    虽然大数据早期的大部分兴趣来自于eBay和Facebook等公司捕捉社交媒体和行为活动,但这些应用程序在“财富”1,000强中相对较早,仅有14%的人将此列为优先事项。随着公司在大数据方面的努力取得进展,他们很可能会将注意力转向关注社交数据在诸如患者坚持和基于消费者购买行为和偏好的移动设备建议等领域提供的未开发机会。及时的建议可以立即产生结果。
  要符合纳入社交媒体分析类别的资格,产品必须有多样化的数据源组合:
· 创建可用数据指标衡量的业务目标
· 提供跟踪和共享数据
· 评估受众规模,参与度和受众特征
· 提供情绪分析
· 综合社交媒体统计
· 比较来自单个广告系列,帖子或网页的数据
    无论是从电商平台在线购物体验、还是到智能选址、再到企业数据的抓取、及社交媒体行业行为分析等,从这当不难看出企业执行大数据策略并不是通过数量,而是多样化的数据源的一个集合体。
    正如探码科技自主研发的DYSON智能分析系统,是在历经8年的技术沉淀,遵循大数据的技术生命周期,把机器学习系统充分融入到大数据体系中去,实现用户多样化的数据信息抓取及分析,让大小数据可视化,并且可以实时导出数据分析报告,让企业的数据与业务可实时追踪。 查看全部
    对各大行业调查报告显示结果表明,当被问及关于大数据成功的驱动因素时,69%的企业高管称数据品种是最重要的因素,其次是数量(25%),速度(6%)落后。在企业界,整合更多资源可以找到巨大的数据,而不是更大的数额。可见处理和管理大数据量并不是决定大数据投资驱动的关键因素。相反,它是整合更多数据源的能力,例如新数据、旧数据、大数据、小数据、结构化数据、非结构化数据、社交媒体数据、行为数据和遗留数据等多样化数据类型。

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大数据的实践是整合多样化数据源
    对于大型企业来说,当许多高管想到大数据时,通常会想到大量的数据,这导致了一个普遍存在的观点,在数据和分析方面,数据量越大越好,而往往忽略了数据结构的多样化。这就促成了大数据的神话,大数据等同于大量的数据。一个企业大数据应该是是汇集了各种数据所有的信息来源:
· 客户群体信息来源
· 客户地域信息来源
· 客户年龄信息来源
· 竞争对手信息来源
· 客户性别信息来源
    我们以电商购物平台为例,客户在线购买一件商品,我们可以追踪到客户的在线的任何数据。并且可以生成大量的结构化和非结构化数据。例如人口统计:年龄,性别,地理区域,收入。心理数据:偏好,价值观,推动购买的动机等多种类型的数据源。
    对这些多样化的数据源进行分析和汇总我们可以得出一些结论,对于用户来说我们可以完善用户的购物体验,吸引更多潜在客户。对于企业来说可以分析市场竞争情况,优化产品类别,了解竞争对手动态,提升企业在市场上的竞争力。
多样化的数据帮助各行业实现精准数据分析
    我们用探码科技智能选址平台为例,如果是创业开店,要实现精准选址分析模型,那么数据所覆盖的范围主要包括住宅数据、商圈数据、客流数据以及商业体数据等多样化的数据体系,这样才能够实现智能选址,快速准确的分析出什么类型的店开店在什么地方可以挖掘最大的用户群体。

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智能选址应用于各大行业所体系的数据结果也不同:
· 信息发布类:房产中介、广告服务商、业主,创业服务类公司
· 户外广告:广告牌出租、购买分析
· 实体开店:餐饮、服装、美容、建材、酒店等
· 超市便利:店铺选址、销售、竞品分析、经营分析
· 教育:创业指导、学生网络行为分析
· 商业地产:商铺招租、招商指引、主题规划、广告投放
多样化的数据源增强各行业人工智能化的大数据行为分析能力
    从企业的角度出发,企业通过多样化的数据源将数据管理工作集中在开发更强大的数据和分析上。
捕获旧数据源
    以电商平台为例,利用大数据技术捕获企业传统的遗留数据源,包含客户信息、客户购买产品、客户地域分布、年龄段等等数据,采集分析挖掘现有数据源,然后再在转向新的数据源,并把传统的数据源和现有数据源相结合最终融合成为企业新的数据源,增强电商购物在行业当中的竞争力,赢取更高的市场份额。
集成非结构化数据
    从企业角度出发我们把结构化数据被假定为时间序列的形式,该时间序列对特定时期内的企业绩效的某些方面进行编码,如每月或每周的销售数据或股票价格等。非结构化数据可以从消息源,消费者的内部储存库反馈,博客和讨论论坛,也可以从微博,微信等社交媒体获得。
    越来越多的公司(29%)现在专注于整合这些非结构化数据,用于从客户情绪分析到监管文件分析到保险索赔裁决。整合非结构化数据的能力正在扩大传统分析,将定量指标与定性内容相结合。其目的是生成新的数据形式,可用于未来推导预测模型或执行因果分析,或帮助企业进行风险评估。
添加社交媒体和行为数据源
    虽然大数据早期的大部分兴趣来自于eBay和Facebook等公司捕捉社交媒体和行为活动,但这些应用程序在“财富”1,000强中相对较早,仅有14%的人将此列为优先事项。随着公司在大数据方面的努力取得进展,他们很可能会将注意力转向关注社交数据在诸如患者坚持和基于消费者购买行为和偏好的移动设备建议等领域提供的未开发机会。及时的建议可以立即产生结果。
  要符合纳入社交媒体分析类别的资格,产品必须有多样化的数据源组合:
· 创建可用数据指标衡量的业务目标
· 提供跟踪和共享数据
· 评估受众规模,参与度和受众特征
· 提供情绪分析
· 综合社交媒体统计
· 比较来自单个广告系列,帖子或网页的数据
    无论是从电商平台在线购物体验、还是到智能选址、再到企业数据的抓取、及社交媒体行业行为分析等,从这当不难看出企业执行大数据策略并不是通过数量,而是多样化的数据源的一个集合体。
    正如探码科技自主研发的DYSON智能分析系统,是在历经8年的技术沉淀,遵循大数据的技术生命周期,把机器学习系统充分融入到大数据体系中去,实现用户多样化的数据信息抓取及分析,让大小数据可视化,并且可以实时导出数据分析报告,让企业的数据与业务可实时追踪。

盘点2017年度大数据行业十大热词都有哪些?

语法词法语义zhaojing 发表了文章 • 0 个评论 • 179 次浏览 • 2018-06-08 11:39 • 来自相关话题

   2017年12月13日,由中国科学院云计算中心、数创汇主办,国家信息产业公共服务平台、国家软件公共服务平台协办,信通创展承办的2017第二届中国大数据大会暨大数据年度盛典在京隆重举办。国家信息中心、中科院、中国移动、中国联通研究院、阿里云等近400位嘉宾出席本次大会,对大数据产业发展的前沿技术和创新实践展开了深入分享和探讨。
    峰会现场,2017年度大数据行业十大热词由赛迪网重磅发布,热词综合产业发展趋势、媒体曝光率、搜索指数、企业推荐等多个维度得出,IOT物联网、移动支付、区块链、新零售、政务云、共享经济、5G、工业大数据、人工智能、数字化转型入选。
1、IOT物联网
    物联网是新一代信息技术的重要组成部分,也是“信息化”时代的重要发展阶段。其英文名称是:“Internet of things(IoT)”。物联网通过智能感知、识别技术与普适计算等通信感知技术,广泛应用于网络的融合中,也因此被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。物联网是互联网的应用拓展,与其说物联网是网络,不如说物联网是业务和应用。因此,应用创新是物联网发展的核心,以用户体验为核心的创新2.0是物联网发展的灵魂。
2、移动支付
    移动支付也称为手机支付,就是允许用户使用其移动终端(通常是手机)对所消费的商品或服务进行账务支付的一种服务方式。单位或个人通过移动设备、互联网或者近距离传感直接或间接向银行金融机构发送支付指令产生货币支付与资金转移行为,从而实现移动支付功能。移动支付将终端设备、互联网、应用提供商以及金融机构相融合,为用户提供货币支付、缴费等金融业务。
    2016年移动支付用户规模达到4.7亿人,与2015年的3.6亿人,增长30.6%。随着用户支付习惯逐步从PC端向移动端迁移,第三方移动支付迅速崛起,预计2017年用户规模将进一步增长,将达到6亿人,增长率为27.7%。
3、区块链
    区块链(Blockchain)是比特币的一个重要概念,《2014—2016全球比特币发展研究报告》提到区块链是比特币的底层技术和基础架构。本质上是一个去中心化的数据库,同时作为比特币的底层技术。区块链是一串使用密码学方法相关联产生的数据块,每一个数据块中包含了一次比特币网络交易的信息,用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。
    在过去的几年中,区块链因其巨大的应用前景而引发了世界性的关注。区块链甚至被预言将引领人类互联网进入第三次巨变。
    区块链引发了世界性的关注,并成为一场全球参与竞逐的 “军备” 大赛,包括美国、英国、日本都认识到区块链技术巨大的应用前景,开始从国家层面设计区块链的发展道路。
    2017 年,区块链及相关行业加速发展,全球正在跑步进入“区块链经济时代”,更多成熟应用在加速落地。
4、新零售
    新零售即企业以互联网为依托,通过运用大数据、人工智能等先进技术手段,对商品的生产、流通与销售过程进行升级改造,进而重塑业态结构与生态圈,并对线上服务、线下体验以及现代物流进行深度融合的零售新模式。
    2016杭州·云栖大会上阿里巴巴集团董事局主席马云说:“纯电商时代很快会结束,未来的十年、二十年将没有电子商务这一说法,只有新零售这一说法,线下的企业必须走到线上去,线上的企业必须走到线下来,线上、线下加上现代物流合在一起,才能真正创造出新的零售形态。”
    阿里巴巴集团CEO张勇:利用互联网的思想和技术去全面改革和升级现有的约30万亿社会零售商品总量,使得中国消费者日益升级的消费需求可以得到有效的满足,使得整个商品生产、流通、服务的过程因为互联网、大数据的广泛运用变得更加高效。
5、政务云
    政务云(Government Cloud)是指运用云计算技术,统筹利用已有的机房、计算、存储、网络、安全、应用支撑、信息资源等,发挥云计算虚拟化、高可靠性、高通用性、高可扩展性及快速、按需、弹性服务等特征,为政府行业提供基础设施、支撑软件、应用系统、信息资源、运行保障和信息安全等综合服务平台。
6、共享经济
    共享经济,一般是指以获得一定报酬为主要目的,基于陌生人且存在物品使用权暂时转移的一种新的经济模式。其本质是整合线下的闲散物品、劳动力、教育医疗资源。有的也说共享经济是人们公平享有社会资源,各自以不同的方式付出和受益,共同获得经济红利。此种共享更多的是通过互联网作为媒介来实现的。
    共享经济作为一种新兴的经济模式,正在推动着微就业。在共享经济发展的过程中,每个人都可以成为一个微型的企业家,伴随着移动互联网的发展,这种模式将逐渐被大家所认可,并将越来越普遍。虽然有缺点,如监督方面的缺陷,但共享经济带来的低成本、低消耗等特点,成为扩大共享经济规模的必要条件。因此,共享经济必将成为未来发展的主流趋势
7、5G
    第五代移动电话行动通信标准,也称第五代移动通信技术,外语缩写:5G。
    5G再2017年的发展历程:
2017年2月9日,国际通信标准组织3GPP宣布了“5G”的官方 Logo。
2017年11月15日,工信部发布《关于第五代移动通信系统使用3300-3600MHz和4800-5000MHz频段相关事宜的通知》,确定5G中频频谱,能够兼顾系统覆盖和大容量的基本需求。
2017年11月下旬中国工信部发布通知,正式启动5G技术研发试验第三阶段工作,并力争于2018年年底前实现第三阶段试验基本目标。
2017年12月21日,在国际电信标准组织3GPP RAN第78次全体会议上,5G NR首发版本正式冻结并发布。
8、工业大数据
    工业大数据是未来工业在全球市场竞争中发挥优势的关键。无论是德国工业4.0、美国工业互联网还是《中国制造2025》,各国制造业创新战略的实施基础都是工业大数据的搜集和特征分析,及以此为未来制造系统搭建的无忧环境。本书基于工业4.0的时代背景,通过深入剖析未来工业的商业模式和智能服务体系的创新技术变革,论述如何通过工业大数据的分析和应用去预测需求、预测制造,整合产业链和价值链,发现用户的价值缺口,发现和管理不可见的问题,实现为用户提供定制化的产品和服务。
    随着云计算、大数据、物联网等新一代信息技术与制造业的深度融合,智能化应用产生的数据量呈现了爆炸性增长的趋势,工业大数据时代已经到来。
    工业大数据挖掘和分析的结果可广泛应用于企业研发设计、复杂生产过程、产品需求预测、工业供应链优化和工业绿色发展等各个环节,帮助企业有效提高生产效率,降低生产成本,提高产品质量等。
    中国工业大数据创新发展联盟发布的《2017中国工业大数据产业发展概要》显示,2016年中国工业大数据市场规模已达150亿元,今年这一规模有望达到212亿元,2020年这一数字预计将达到822亿元,在行业应用中,预计到2020年工业大数据的占比将达到6.64%。
9、人工智能
    人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
    2017这一年,我们看到了一个巨大的深度学习AI平台和应用程序。今年,Facebook发布了他们的Tensorflow竞争对手PyTorch。Gluon, Alex, AlphaGo等等成果不断。 机器学习从特征工程和逻辑回归发展到阅读论文,实现神经网络,优化训练效果。市场和比特币飙升的时候,人工智能一直是一场沉默的革命,零售业的启示激起人们认为人工智能将颠覆行业。公司都想要进行自我变革。我们非常感兴趣进行AI指导,包括技术层面和战略层面。
    2018年必将成为全球“AI first”经济的突破之年。全球需求都在持续增长。人工智能将实现大规模的效率,传统行业(如制造业,医疗保健和金融)将从中受益。人工智能创业公司将把新产品推向市场并全面提高投资回报率。而从机器人到自动驾驶汽车的新技术将会带来惊人的进步。
对于创新而言,2018年将是伟大的一年。
10、数字化转型
    数字化转型是指通过利用现代技术和通信手段,改变企业为客户创造价值的方式。如今,数字技术正被融入到产品,服务与流程当中,用以转变客户的业务成果及商业与公共服务的交付方式。这就是数字化转型。
    数字化转型应用最多的就是在零售行业,全渠道的方式在维持业务健康发展方面变得至关重要。零售商必须整合来自不同渠道的信息,例如采购记录、在线与社交媒体等,从而更好地理解每一个客户,并为其提供最佳体验。
数字化转型应用到的技术:
云平台:基于硬件的服务,提供计算、网络和存储能力。
移动化:在现代移动通信技术、移动互联网技术构成的综合通信平台基础上,通过应用、服务及网络三个层面,实现管理和服务的移动化、电子化和网络化,向社会提供高效优质、规范透明、适时可得、电子互动的全方位管理与服务。
物联网:通过智能感知、识别技术与普适计算、泛在网络的融合应用,实现智能化识别和管理。
人工智能:通过普通电脑实现的智能化。
网络分析:依据网络拓扑关系(结点与弧段拓. 扑、弧段的连通性),通过考察网络元素的空间及. 属性数据,以数学理论模型为基础,对网络的性能特征进行多方面分析。
互联网安全:使网络系统的硬件、软件及其系统中的数据受到保护
云计算:通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的服务。
SDCI(软件定义互联基础架构):增强数据中心虚拟化的收益,提高资源灵活性和利用率。 查看全部
   2017年12月13日,由中国科学院云计算中心、数创汇主办,国家信息产业公共服务平台、国家软件公共服务平台协办,信通创展承办的2017第二届中国大数据大会暨大数据年度盛典在京隆重举办。国家信息中心、中科院、中国移动、中国联通研究院、阿里云等近400位嘉宾出席本次大会,对大数据产业发展的前沿技术和创新实践展开了深入分享和探讨。
    峰会现场,2017年度大数据行业十大热词由赛迪网重磅发布,热词综合产业发展趋势、媒体曝光率、搜索指数、企业推荐等多个维度得出,IOT物联网、移动支付、区块链、新零售、政务云、共享经济、5G、工业大数据、人工智能、数字化转型入选。
1、IOT物联网
    物联网是新一代信息技术的重要组成部分,也是“信息化”时代的重要发展阶段。其英文名称是:“Internet of things(IoT)”。物联网通过智能感知、识别技术与普适计算等通信感知技术,广泛应用于网络的融合中,也因此被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。物联网是互联网的应用拓展,与其说物联网是网络,不如说物联网是业务和应用。因此,应用创新是物联网发展的核心,以用户体验为核心的创新2.0是物联网发展的灵魂。
2、移动支付
    移动支付也称为手机支付,就是允许用户使用其移动终端(通常是手机)对所消费的商品或服务进行账务支付的一种服务方式。单位或个人通过移动设备、互联网或者近距离传感直接或间接向银行金融机构发送支付指令产生货币支付与资金转移行为,从而实现移动支付功能。移动支付将终端设备、互联网、应用提供商以及金融机构相融合,为用户提供货币支付、缴费等金融业务。
    2016年移动支付用户规模达到4.7亿人,与2015年的3.6亿人,增长30.6%。随着用户支付习惯逐步从PC端向移动端迁移,第三方移动支付迅速崛起,预计2017年用户规模将进一步增长,将达到6亿人,增长率为27.7%。
3、区块链
    区块链(Blockchain)是比特币的一个重要概念,《2014—2016全球比特币发展研究报告》提到区块链是比特币的底层技术和基础架构。本质上是一个去中心化的数据库,同时作为比特币的底层技术。区块链是一串使用密码学方法相关联产生的数据块,每一个数据块中包含了一次比特币网络交易的信息,用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。
    在过去的几年中,区块链因其巨大的应用前景而引发了世界性的关注。区块链甚至被预言将引领人类互联网进入第三次巨变。
    区块链引发了世界性的关注,并成为一场全球参与竞逐的 “军备” 大赛,包括美国、英国、日本都认识到区块链技术巨大的应用前景,开始从国家层面设计区块链的发展道路。
    2017 年,区块链及相关行业加速发展,全球正在跑步进入“区块链经济时代”,更多成熟应用在加速落地。
4、新零售
    新零售即企业以互联网为依托,通过运用大数据、人工智能等先进技术手段,对商品的生产、流通与销售过程进行升级改造,进而重塑业态结构与生态圈,并对线上服务、线下体验以及现代物流进行深度融合的零售新模式。
    2016杭州·云栖大会上阿里巴巴集团董事局主席马云说:“纯电商时代很快会结束,未来的十年、二十年将没有电子商务这一说法,只有新零售这一说法,线下的企业必须走到线上去,线上的企业必须走到线下来,线上、线下加上现代物流合在一起,才能真正创造出新的零售形态。”
    阿里巴巴集团CEO张勇:利用互联网的思想和技术去全面改革和升级现有的约30万亿社会零售商品总量,使得中国消费者日益升级的消费需求可以得到有效的满足,使得整个商品生产、流通、服务的过程因为互联网、大数据的广泛运用变得更加高效。
5、政务云
    政务云(Government Cloud)是指运用云计算技术,统筹利用已有的机房、计算、存储、网络、安全、应用支撑、信息资源等,发挥云计算虚拟化、高可靠性、高通用性、高可扩展性及快速、按需、弹性服务等特征,为政府行业提供基础设施、支撑软件、应用系统、信息资源、运行保障和信息安全等综合服务平台。
6、共享经济
    共享经济,一般是指以获得一定报酬为主要目的,基于陌生人且存在物品使用权暂时转移的一种新的经济模式。其本质是整合线下的闲散物品、劳动力、教育医疗资源。有的也说共享经济是人们公平享有社会资源,各自以不同的方式付出和受益,共同获得经济红利。此种共享更多的是通过互联网作为媒介来实现的。
    共享经济作为一种新兴的经济模式,正在推动着微就业。在共享经济发展的过程中,每个人都可以成为一个微型的企业家,伴随着移动互联网的发展,这种模式将逐渐被大家所认可,并将越来越普遍。虽然有缺点,如监督方面的缺陷,但共享经济带来的低成本、低消耗等特点,成为扩大共享经济规模的必要条件。因此,共享经济必将成为未来发展的主流趋势
7、5G
    第五代移动电话行动通信标准,也称第五代移动通信技术,外语缩写:5G。
    5G再2017年的发展历程:
2017年2月9日,国际通信标准组织3GPP宣布了“5G”的官方 Logo。
2017年11月15日,工信部发布《关于第五代移动通信系统使用3300-3600MHz和4800-5000MHz频段相关事宜的通知》,确定5G中频频谱,能够兼顾系统覆盖和大容量的基本需求。
2017年11月下旬中国工信部发布通知,正式启动5G技术研发试验第三阶段工作,并力争于2018年年底前实现第三阶段试验基本目标。
2017年12月21日,在国际电信标准组织3GPP RAN第78次全体会议上,5G NR首发版本正式冻结并发布。
8、工业大数据
    工业大数据是未来工业在全球市场竞争中发挥优势的关键。无论是德国工业4.0、美国工业互联网还是《中国制造2025》,各国制造业创新战略的实施基础都是工业大数据的搜集和特征分析,及以此为未来制造系统搭建的无忧环境。本书基于工业4.0的时代背景,通过深入剖析未来工业的商业模式和智能服务体系的创新技术变革,论述如何通过工业大数据的分析和应用去预测需求、预测制造,整合产业链和价值链,发现用户的价值缺口,发现和管理不可见的问题,实现为用户提供定制化的产品和服务。
    随着云计算、大数据、物联网等新一代信息技术与制造业的深度融合,智能化应用产生的数据量呈现了爆炸性增长的趋势,工业大数据时代已经到来。
    工业大数据挖掘和分析的结果可广泛应用于企业研发设计、复杂生产过程、产品需求预测、工业供应链优化和工业绿色发展等各个环节,帮助企业有效提高生产效率,降低生产成本,提高产品质量等。
    中国工业大数据创新发展联盟发布的《2017中国工业大数据产业发展概要》显示,2016年中国工业大数据市场规模已达150亿元,今年这一规模有望达到212亿元,2020年这一数字预计将达到822亿元,在行业应用中,预计到2020年工业大数据的占比将达到6.64%。
9、人工智能
    人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
    2017这一年,我们看到了一个巨大的深度学习AI平台和应用程序。今年,Facebook发布了他们的Tensorflow竞争对手PyTorch。Gluon, Alex, AlphaGo等等成果不断。 机器学习从特征工程和逻辑回归发展到阅读论文,实现神经网络,优化训练效果。市场和比特币飙升的时候,人工智能一直是一场沉默的革命,零售业的启示激起人们认为人工智能将颠覆行业。公司都想要进行自我变革。我们非常感兴趣进行AI指导,包括技术层面和战略层面。
    2018年必将成为全球“AI first”经济的突破之年。全球需求都在持续增长。人工智能将实现大规模的效率,传统行业(如制造业,医疗保健和金融)将从中受益。人工智能创业公司将把新产品推向市场并全面提高投资回报率。而从机器人到自动驾驶汽车的新技术将会带来惊人的进步。
对于创新而言,2018年将是伟大的一年。
10、数字化转型
    数字化转型是指通过利用现代技术和通信手段,改变企业为客户创造价值的方式。如今,数字技术正被融入到产品,服务与流程当中,用以转变客户的业务成果及商业与公共服务的交付方式。这就是数字化转型。
    数字化转型应用最多的就是在零售行业,全渠道的方式在维持业务健康发展方面变得至关重要。零售商必须整合来自不同渠道的信息,例如采购记录、在线与社交媒体等,从而更好地理解每一个客户,并为其提供最佳体验。
数字化转型应用到的技术:
云平台:基于硬件的服务,提供计算、网络和存储能力。
移动化:在现代移动通信技术、移动互联网技术构成的综合通信平台基础上,通过应用、服务及网络三个层面,实现管理和服务的移动化、电子化和网络化,向社会提供高效优质、规范透明、适时可得、电子互动的全方位管理与服务。
物联网:通过智能感知、识别技术与普适计算、泛在网络的融合应用,实现智能化识别和管理。
人工智能:通过普通电脑实现的智能化。
网络分析:依据网络拓扑关系(结点与弧段拓. 扑、弧段的连通性),通过考察网络元素的空间及. 属性数据,以数学理论模型为基础,对网络的性能特征进行多方面分析。
互联网安全:使网络系统的硬件、软件及其系统中的数据受到保护
云计算:通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的服务。
SDCI(软件定义互联基础架构):增强数据中心虚拟化的收益,提高资源灵活性和利用率。

移动互联网应用数据分析基础体系

文本挖掘分析zhaojing 发表了文章 • 0 个评论 • 166 次浏览 • 2018-06-06 11:03 • 来自相关话题

   在2012年及2013年诸多大型互联网公司其移动端的流量已经超越PC端的流量,很多大型互联网企业PC业务用户往移动端迁移,呈现出PC业务增长放缓,移动业务增长迅速的态势。从第三方数据机构统计的数据来看,网民中使用手机上网的人群占比进一步提升,由2013年12月的81.0%提升至2015年6月的88.9%,即中国网民中,接近9成的用户在使用手机上网,达到接近6亿的规模。如果一个互联网企业没有在移动端的拳头产品,将很快被移动互联网的浪潮颠覆。在未来的两三年内,得移动互联网得天下。






    从数据看出,移动互联网是互联网发展最重要的方向,因此,对于拥抱互联网的企业来说,设计和运营好移动互联网应用(下文称APP)成为移动互联网时代最重要的任务。而在移动互联网的设计和运营过程中,数据分析起到很基础但也很重要的作用。在互联网企业,任何一个APP都要事先规划好数据体系,才允许上线运营,有了数据才可以更好的科学运营。因此本文将为大家介绍APP的基础数据指标体系。
一、用户规模和质量
    用户规模和质量的分析包括活跃用户、新增用户、用户构成、用户留存率、每个用户总活跃天数五个常见指标。用户规模和质量是APP分析最重要的维度,其指标也是相对其他维度最多,产品负责人要重点关注这个维度的指标。
1、活跃用户指标
    活跃用户指在某统计周期内启动过应用(APP)的用户。活跃用户数一般按照设备维度统计,即统计一段周期内启动过的设备(如手机、平板电脑)数量。
    活跃用户是衡量应用用户规模的指标。通常,一个产品是否成功,如果只看一个指标,那么这个指标一定是活跃用户数。很多互联网企业对产品负责人的KPI考核指标都以活跃用户数作为考核指标。活跃用户数根据不同统计周期可以分为日活跃数(DAU)、周活跃数(WAU)、月活跃数(MAU)。
    大多数希望用户每天都打开的应用如新闻APP、社交APP、音乐APP等,其产品的KPI考核指标均为日活跃用户数(DAU)。
    为什么?如果这些APP考核的指标是月活跃用户数,那么会出现什么状况?月活跃用户只要求用户在一个月内启动应用一次既可以计算为月活跃用户。所以,一个本应该每天都要启动的应用,如果用月活跃用户数作为KPI来考核,那么会出现产品运营负责人“偷懒”的情况,产品运营人员只需要每月想办法让用户启动一次即可,也许向用户推送两三个活动就可以实现,这样的考核会导致产品不够吸引力甚至是不健康。如果用日活跃用户来作为KPI来考核这个产品,那么产品运营负责人一定会设计让用户每天都想用的功能或者更新每天用户都想看的内容来吸引用户来使用。
2、新增用户指标
    新增用户是指安装应用后,首次启动应用的用户。按照统计时间跨度不同分为日、周、月新增用户。新增用户量指标主要是衡量营销推广渠道效果的最基础指标;另一方面,新增用户占活跃用户的比例也可以用来用于衡量产品健康度。如果某产品新用户占比过高,那说明该产品的活跃是靠推广得来,这种情况非常值得关注,尤其是关注用户的留存率情况。
3、用户构成指标
    用户构成是对周活跃用户或者月活跃用户的构成进行分析,有助于通过新老用户结构了解活跃用户健康度。以周活跃用户为例,周活跃用户包括以下几类用户,包括本周回流用户、连续活跃n周用户、忠诚用户、连续活跃用户。本周回流用户是指上周未启动过应用,本周启动应用的用户;连续活跃n周用户是指连续n周,每周至少启动过一次应用的活跃用户;忠诚用户是指连续活跃5周及以上的用户;连续活跃用户是指连续活跃2周及以上的用户;近期流失用户是指连续n周(大约等于1周,但小于等于4周)没有启动过应用但用户。
4、用户留存率指标
    用户留存率是指在某一统计时段内的新增用户数中再经过一段时间后仍启动该应用的用户比例。用户留存率可重点关注次日、7日、14日以及30日留存率。次日留存率即某一统计时段(如今天)新增用户在第二天(如明天)再次启动应用的比例;7 日留存率即某一统计时段(如今天)新增用户数在第 7 天再次启动该应用的比例;14日和30日留存率以此类推。用户留存率是验证产品用户吸引力很重要的指标。通常,我们可以利用用户留存率对比同一类别应用中不同应用的用户吸引力。如果对于某一个应用,在相对成熟的版本情况下,如果用户留存率有明显变化,则说明用户质量有明显变化,很可能是因为推广渠道质量的变化所引起的。
5、每个用户总活跃天数指标
    每个用户的总活跃天数指标(TAD,Total Active Days per User)是在统计周期内,平均每个用户在应用的活跃天数。如果统计周期比较长,如统计周期一年以上,那么,每个用户的总活跃天数基本可以反映用户在流失之前在APP上耗费的天数,这是反映用户质量尤其是用户活跃度很重要的指标。
二、参与度分析
    参与度分析的常见分析包括启动次数分析、使用时长分析、访问页面分析和使用时间间隔分析。参与度分析主要是分析用户的活跃度。
1、启动次数指标
    启动次数是指在某一统计周期内用户启动应用的次数。在进行数据分析时,一方面要关注启动次数的总量走势,另一方面,则需要关注人均启动次数,即同一统计周期的启动次数与活跃用户数的比值,如人均日启动次数,则为日启动次数与日活跃用户数的比值,反映的是每天每用户平均启动次数。通常,人均启动次数和人均使用时长可以结合一起分析。
2、使用时长
    使用总时长是指在某一统计统计周期内所有从APP启动到结束使用的总计时长。使用时长还可以从人均使用时长、单次使用时长等角度进行分析。人均使用时长是同一统计周期内的使用总时长和活跃用户数的比值;单次使用时长是同一统计周期内使用总时长和启动次数的比值。使用时长相关的指标也是衡量产品活跃度、产品质量的重要指标,道理很简单,用户每天的时间是有限的且宝贵的,如果用户愿意在你的产品投入更多的时间,证明你的应用对用户很重要。启动次数和使用时长可以结合一起分析,如果用户启动次数高,使用时长高,该APP则为用户质量非常高,用户粘性好的应用,比如现在很流行的社交应用。
3、访问页面
    访问页面数指用户一次启动访问的页面数。我们通常要分析访问页面数分布,即统计一定周期内(如1天、7天或30天)应用的访问页面数的活跃用户数分布,如访问1-2页的活跃用户数、3-5页的活跃用户数、6-9页的活跃用户数、10-29页的活跃用户数、30-50页的活跃用户数,以及50页以上的活跃用户数。同时,我们可以通过不同统计周期(但统计跨度相同,如都为7天)的访问页面分布的差异,以便于发现用户体验的问题。
4、使用时间间隔
    使用时间间隔是指同一用户相邻两次启动的时间间隔。我们通常要分析使用时间间隔分布,一般统计一个月内应用的用户使用时间间隔的活跃用户数分布,如使用时间间隔在1一天内、1天、2天……7天、8-14天、15-30天的活跃用户数分布。同时,我们可以通过不同统计周期(但统计跨度相同,如都为30天)的使用时间间隔分布的差异,以便于发现用户体验的问题。
三、渠道分析
    渠道分析主要是分析个渠道在相关的渠道质量的变化和趋势,以科学评估渠道质量,优化渠道推广策略。渠道分析需要渠道推广负责人重点关注,尤其是目前移动应用市场渠道作弊较为盛行的情况下,渠道推广的分析尤其是要重点关注渠道作弊的分析。
    渠道分析包括新增用户、活跃用户、启动次数、单次使用时长和留存率等指标。这些指标均在上文阐述过,在此就不在赘述。以上提到的只是渠道质量评估的初步维度,如果还需要进一步研究渠道,尤其是研究到渠道防作弊层面,指标还需要更多,包括:判断用户使用行为是否正常的指标,如关键操作活跃量占总活跃的占比,用户激活APP的时间是否正常;判断用户设备是否真实,如机型、操作系统等集中度的分析。
    总之,如果要深入研究渠道作弊,算法的核心思想是研究推广渠道所带来的用户是否是真的“人”在用,从这个方向去设计相关的评估指标和算法,如某渠道带来的用户大部分集中在凌晨2点使用APP,我们就认为这种渠道所带来的用户很可能不是正常人在使用,甚至是机器在作弊。
四、功能分析
    功能分析主要分析功能活跃情况、页面访问路径以及转化率。这些指标需要功能运营的产品经理重点关注。
1、功能活跃指标
    功能活跃指标主要关注某功能的活跃人数、某功能新增用户数、某功能用户构成、某功能用户留存。这些指标的定义与本文第一部分的“用户规模与质量”的指标类似。只是,本部分只关注某一功能模块,而不是APP整体。
2、页面访问路径分析
    APP页面访问路径统计用户从打开应用到离开应用整个过程钟每一步的页面访问和跳转情况。页面访问路径分析的目的是在达到APP商业目标之下帮助APP用户在使用APP的不同阶段完成任务,并且提高任务完成的效率。APP页面访问路径分析需要考虑以下三方面问题:(a)APP用户身份的多样性,用户可能是你的会员或者潜在会员,有可能是你的同事或者竞争对手等;(b)APP用户目的多样性,不同用户使用APP的目的有所不同;(c)APP用户访问路径的多样性,即时是身份类似、使用目的类似,但访问路径也很可能不同。因此,我们在做APP页面访问路径分析的时候,需要对APP用户做细分,然后再进行APP页面访问路径分析。最常用的细分方法是按照APP的使用目的来进行用户分类,如汽车APP的用户便可以细分为关注型、意向型、购买型用户,并对每类用户进行基于不同访问任务的进行路径分析,比如意向型的用户,他们进行不同车型的比较都有哪些路径,存在什么问题。还有一种方法是利用算法,基于用户所有访问路径进行聚类分析,基于访问路径的相似性对用户进行分类,再对每类用户进行分析。
3、漏斗模型
    漏斗模型是用于分析产品中关键路径的转化率,以确定产品流程的设计是否合理,分析用户体验问题。转化率是指进入下一页面的人数(或页面浏览量)与当前页面的人数(或页面浏览量)的比值。用户从刚进入到完成产品使用的某关键任务时(如购物),不同步骤之间的转换会发生损耗。如用户进入某电商网站,到浏览商品,到把商品放入购物车,最后到支付,每一个环节都有很多的用户流失损耗。
    通过分析转化率,我们可以比较快定位用户使用产品的不同路径中,那一路径是否存在问题。当然,对于产品经理,其实不用每天都看转化率报表,我们可以对每天的转化率进行连续性的监控,一旦转化率出现较大的波动,便发告警邮件给到相应的产品负责人,以及时发现产品问题。






五、用户属性分析
    用户属性分析主要从用户使用的设备终端、网络及运营商分析和用户画像角度进行分析。
1、设备终端分析
    设备终端的分析维度包括机型分析、分辨率分析和操作系统系统分析,在分析的时候,主要针对这些对象进行活跃用户、新增用户数、启动次数的分析。即分析不同机型的活跃用户数、新增用户数和启动次数,分析不同分辨率设备的活跃用户数、新增用户数和启动次数,分析不同操作系统设备的活跃用户数、新增用户数和启动次数。
2、网络及运营商分析
    网络及运营商主要分析用户联网方式和使用的电信运营商,主要针对这些对象进行活跃用户、新增用户数、启动次数的分析。即分析联网方式(包括wifi、2G、3G、4G)的活跃用户数、新增用户数和启动次数,分析不同运营商(中国移动、中国电信、中国联通等)的活跃用户数、新增用户数和启动次数。
3、地域分析
    主要分析不同区域,包括不同省市和国家的活跃用户数、新增用户数和启动次数。
4、用户画像分析
    用户画像分析包括人口统计学特征分析、用户个人兴趣分析、用户商业兴趣分析。人口统计学特征包括性别、年龄、学历、收入、支出、职业、行业等;用户个人兴趣指个人生活兴趣爱好的分析,如听音乐、看电影、健身、养宠物等;用户商业兴趣指房产、汽车、金融等消费领域的兴趣分析。用户画像这部分的数据需要进行相相关的画像数据采集,才可以支撑比较详细的画像分析。
    本文主要介绍了APP基础的数据分析体系,还有更多的指标体系需要根据APP的特性进行特殊设计。比如,搜索APP需要关注与其特性相关的指标如搜索关键词数、人均搜索关键词数等。另外,还有一个非常值得关注的是,很多产品经理或者运营人员认为本文提到的很多指标,产品上线后便自然可以看到,这是一个非常常见的误区。因为,本文提到的大多数指标,如果不进行数据打点上报,并进行相关的数据开发统计,就不能看不到相关的数据报表。
    所以,产品经理在产品上线前一定要规划好自己所负责的产品的数据体系,驱动开发进行相关的数据采集上报,并在运营过程中,动态优化和丰富数据体系。 查看全部
   在2012年及2013年诸多大型互联网公司其移动端的流量已经超越PC端的流量,很多大型互联网企业PC业务用户往移动端迁移,呈现出PC业务增长放缓,移动业务增长迅速的态势。从第三方数据机构统计的数据来看,网民中使用手机上网的人群占比进一步提升,由2013年12月的81.0%提升至2015年6月的88.9%,即中国网民中,接近9成的用户在使用手机上网,达到接近6亿的规模。如果一个互联网企业没有在移动端的拳头产品,将很快被移动互联网的浪潮颠覆。在未来的两三年内,得移动互联网得天下。

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    从数据看出,移动互联网是互联网发展最重要的方向,因此,对于拥抱互联网的企业来说,设计和运营好移动互联网应用(下文称APP)成为移动互联网时代最重要的任务。而在移动互联网的设计和运营过程中,数据分析起到很基础但也很重要的作用。在互联网企业,任何一个APP都要事先规划好数据体系,才允许上线运营,有了数据才可以更好的科学运营。因此本文将为大家介绍APP的基础数据指标体系。
一、用户规模和质量
    用户规模和质量的分析包括活跃用户、新增用户、用户构成、用户留存率、每个用户总活跃天数五个常见指标。用户规模和质量是APP分析最重要的维度,其指标也是相对其他维度最多,产品负责人要重点关注这个维度的指标。
1、活跃用户指标
    活跃用户指在某统计周期内启动过应用(APP)的用户。活跃用户数一般按照设备维度统计,即统计一段周期内启动过的设备(如手机、平板电脑)数量。
    活跃用户是衡量应用用户规模的指标。通常,一个产品是否成功,如果只看一个指标,那么这个指标一定是活跃用户数。很多互联网企业对产品负责人的KPI考核指标都以活跃用户数作为考核指标。活跃用户数根据不同统计周期可以分为日活跃数(DAU)、周活跃数(WAU)、月活跃数(MAU)。
    大多数希望用户每天都打开的应用如新闻APP、社交APP、音乐APP等,其产品的KPI考核指标均为日活跃用户数(DAU)。
    为什么?如果这些APP考核的指标是月活跃用户数,那么会出现什么状况?月活跃用户只要求用户在一个月内启动应用一次既可以计算为月活跃用户。所以,一个本应该每天都要启动的应用,如果用月活跃用户数作为KPI来考核,那么会出现产品运营负责人“偷懒”的情况,产品运营人员只需要每月想办法让用户启动一次即可,也许向用户推送两三个活动就可以实现,这样的考核会导致产品不够吸引力甚至是不健康。如果用日活跃用户来作为KPI来考核这个产品,那么产品运营负责人一定会设计让用户每天都想用的功能或者更新每天用户都想看的内容来吸引用户来使用。
2、新增用户指标
    新增用户是指安装应用后,首次启动应用的用户。按照统计时间跨度不同分为日、周、月新增用户。新增用户量指标主要是衡量营销推广渠道效果的最基础指标;另一方面,新增用户占活跃用户的比例也可以用来用于衡量产品健康度。如果某产品新用户占比过高,那说明该产品的活跃是靠推广得来,这种情况非常值得关注,尤其是关注用户的留存率情况。
3、用户构成指标
    用户构成是对周活跃用户或者月活跃用户的构成进行分析,有助于通过新老用户结构了解活跃用户健康度。以周活跃用户为例,周活跃用户包括以下几类用户,包括本周回流用户、连续活跃n周用户、忠诚用户、连续活跃用户。本周回流用户是指上周未启动过应用,本周启动应用的用户;连续活跃n周用户是指连续n周,每周至少启动过一次应用的活跃用户;忠诚用户是指连续活跃5周及以上的用户;连续活跃用户是指连续活跃2周及以上的用户;近期流失用户是指连续n周(大约等于1周,但小于等于4周)没有启动过应用但用户。
4、用户留存率指标
    用户留存率是指在某一统计时段内的新增用户数中再经过一段时间后仍启动该应用的用户比例。用户留存率可重点关注次日、7日、14日以及30日留存率。次日留存率即某一统计时段(如今天)新增用户在第二天(如明天)再次启动应用的比例;7 日留存率即某一统计时段(如今天)新增用户数在第 7 天再次启动该应用的比例;14日和30日留存率以此类推。用户留存率是验证产品用户吸引力很重要的指标。通常,我们可以利用用户留存率对比同一类别应用中不同应用的用户吸引力。如果对于某一个应用,在相对成熟的版本情况下,如果用户留存率有明显变化,则说明用户质量有明显变化,很可能是因为推广渠道质量的变化所引起的。
5、每个用户总活跃天数指标
    每个用户的总活跃天数指标(TAD,Total Active Days per User)是在统计周期内,平均每个用户在应用的活跃天数。如果统计周期比较长,如统计周期一年以上,那么,每个用户的总活跃天数基本可以反映用户在流失之前在APP上耗费的天数,这是反映用户质量尤其是用户活跃度很重要的指标。
二、参与度分析
    参与度分析的常见分析包括启动次数分析、使用时长分析、访问页面分析和使用时间间隔分析。参与度分析主要是分析用户的活跃度。
1、启动次数指标
    启动次数是指在某一统计周期内用户启动应用的次数。在进行数据分析时,一方面要关注启动次数的总量走势,另一方面,则需要关注人均启动次数,即同一统计周期的启动次数与活跃用户数的比值,如人均日启动次数,则为日启动次数与日活跃用户数的比值,反映的是每天每用户平均启动次数。通常,人均启动次数和人均使用时长可以结合一起分析。
2、使用时长
    使用总时长是指在某一统计统计周期内所有从APP启动到结束使用的总计时长。使用时长还可以从人均使用时长、单次使用时长等角度进行分析。人均使用时长是同一统计周期内的使用总时长和活跃用户数的比值;单次使用时长是同一统计周期内使用总时长和启动次数的比值。使用时长相关的指标也是衡量产品活跃度、产品质量的重要指标,道理很简单,用户每天的时间是有限的且宝贵的,如果用户愿意在你的产品投入更多的时间,证明你的应用对用户很重要。启动次数和使用时长可以结合一起分析,如果用户启动次数高,使用时长高,该APP则为用户质量非常高,用户粘性好的应用,比如现在很流行的社交应用。
3、访问页面
    访问页面数指用户一次启动访问的页面数。我们通常要分析访问页面数分布,即统计一定周期内(如1天、7天或30天)应用的访问页面数的活跃用户数分布,如访问1-2页的活跃用户数、3-5页的活跃用户数、6-9页的活跃用户数、10-29页的活跃用户数、30-50页的活跃用户数,以及50页以上的活跃用户数。同时,我们可以通过不同统计周期(但统计跨度相同,如都为7天)的访问页面分布的差异,以便于发现用户体验的问题。
4、使用时间间隔
    使用时间间隔是指同一用户相邻两次启动的时间间隔。我们通常要分析使用时间间隔分布,一般统计一个月内应用的用户使用时间间隔的活跃用户数分布,如使用时间间隔在1一天内、1天、2天……7天、8-14天、15-30天的活跃用户数分布。同时,我们可以通过不同统计周期(但统计跨度相同,如都为30天)的使用时间间隔分布的差异,以便于发现用户体验的问题。
三、渠道分析
    渠道分析主要是分析个渠道在相关的渠道质量的变化和趋势,以科学评估渠道质量,优化渠道推广策略。渠道分析需要渠道推广负责人重点关注,尤其是目前移动应用市场渠道作弊较为盛行的情况下,渠道推广的分析尤其是要重点关注渠道作弊的分析。
    渠道分析包括新增用户、活跃用户、启动次数、单次使用时长和留存率等指标。这些指标均在上文阐述过,在此就不在赘述。以上提到的只是渠道质量评估的初步维度,如果还需要进一步研究渠道,尤其是研究到渠道防作弊层面,指标还需要更多,包括:判断用户使用行为是否正常的指标,如关键操作活跃量占总活跃的占比,用户激活APP的时间是否正常;判断用户设备是否真实,如机型、操作系统等集中度的分析。
    总之,如果要深入研究渠道作弊,算法的核心思想是研究推广渠道所带来的用户是否是真的“人”在用,从这个方向去设计相关的评估指标和算法,如某渠道带来的用户大部分集中在凌晨2点使用APP,我们就认为这种渠道所带来的用户很可能不是正常人在使用,甚至是机器在作弊。
四、功能分析
    功能分析主要分析功能活跃情况、页面访问路径以及转化率。这些指标需要功能运营的产品经理重点关注。
1、功能活跃指标
    功能活跃指标主要关注某功能的活跃人数、某功能新增用户数、某功能用户构成、某功能用户留存。这些指标的定义与本文第一部分的“用户规模与质量”的指标类似。只是,本部分只关注某一功能模块,而不是APP整体。
2、页面访问路径分析
    APP页面访问路径统计用户从打开应用到离开应用整个过程钟每一步的页面访问和跳转情况。页面访问路径分析的目的是在达到APP商业目标之下帮助APP用户在使用APP的不同阶段完成任务,并且提高任务完成的效率。APP页面访问路径分析需要考虑以下三方面问题:(a)APP用户身份的多样性,用户可能是你的会员或者潜在会员,有可能是你的同事或者竞争对手等;(b)APP用户目的多样性,不同用户使用APP的目的有所不同;(c)APP用户访问路径的多样性,即时是身份类似、使用目的类似,但访问路径也很可能不同。因此,我们在做APP页面访问路径分析的时候,需要对APP用户做细分,然后再进行APP页面访问路径分析。最常用的细分方法是按照APP的使用目的来进行用户分类,如汽车APP的用户便可以细分为关注型、意向型、购买型用户,并对每类用户进行基于不同访问任务的进行路径分析,比如意向型的用户,他们进行不同车型的比较都有哪些路径,存在什么问题。还有一种方法是利用算法,基于用户所有访问路径进行聚类分析,基于访问路径的相似性对用户进行分类,再对每类用户进行分析。
3、漏斗模型
    漏斗模型是用于分析产品中关键路径的转化率,以确定产品流程的设计是否合理,分析用户体验问题。转化率是指进入下一页面的人数(或页面浏览量)与当前页面的人数(或页面浏览量)的比值。用户从刚进入到完成产品使用的某关键任务时(如购物),不同步骤之间的转换会发生损耗。如用户进入某电商网站,到浏览商品,到把商品放入购物车,最后到支付,每一个环节都有很多的用户流失损耗。
    通过分析转化率,我们可以比较快定位用户使用产品的不同路径中,那一路径是否存在问题。当然,对于产品经理,其实不用每天都看转化率报表,我们可以对每天的转化率进行连续性的监控,一旦转化率出现较大的波动,便发告警邮件给到相应的产品负责人,以及时发现产品问题。

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五、用户属性分析
    用户属性分析主要从用户使用的设备终端、网络及运营商分析和用户画像角度进行分析。
1、设备终端分析
    设备终端的分析维度包括机型分析、分辨率分析和操作系统系统分析,在分析的时候,主要针对这些对象进行活跃用户、新增用户数、启动次数的分析。即分析不同机型的活跃用户数、新增用户数和启动次数,分析不同分辨率设备的活跃用户数、新增用户数和启动次数,分析不同操作系统设备的活跃用户数、新增用户数和启动次数。
2、网络及运营商分析
    网络及运营商主要分析用户联网方式和使用的电信运营商,主要针对这些对象进行活跃用户、新增用户数、启动次数的分析。即分析联网方式(包括wifi、2G、3G、4G)的活跃用户数、新增用户数和启动次数,分析不同运营商(中国移动、中国电信、中国联通等)的活跃用户数、新增用户数和启动次数。
3、地域分析
    主要分析不同区域,包括不同省市和国家的活跃用户数、新增用户数和启动次数。
4、用户画像分析
    用户画像分析包括人口统计学特征分析、用户个人兴趣分析、用户商业兴趣分析。人口统计学特征包括性别、年龄、学历、收入、支出、职业、行业等;用户个人兴趣指个人生活兴趣爱好的分析,如听音乐、看电影、健身、养宠物等;用户商业兴趣指房产、汽车、金融等消费领域的兴趣分析。用户画像这部分的数据需要进行相相关的画像数据采集,才可以支撑比较详细的画像分析。
    本文主要介绍了APP基础的数据分析体系,还有更多的指标体系需要根据APP的特性进行特殊设计。比如,搜索APP需要关注与其特性相关的指标如搜索关键词数、人均搜索关键词数等。另外,还有一个非常值得关注的是,很多产品经理或者运营人员认为本文提到的很多指标,产品上线后便自然可以看到,这是一个非常常见的误区。因为,本文提到的大多数指标,如果不进行数据打点上报,并进行相关的数据开发统计,就不能看不到相关的数据报表。
    所以,产品经理在产品上线前一定要规划好自己所负责的产品的数据体系,驱动开发进行相关的数据采集上报,并在运营过程中,动态优化和丰富数据体系。

过快、过量、过度:三类数据驱动型决策中的常见问题

文本挖掘分析zhaojing 发表了文章 • 0 个评论 • 242 次浏览 • 2018-06-05 17:38 • 来自相关话题

   在大数据的时代,很多公司通过采用数据驱动方式进行决策。在本文中我想谈一下我们在数据分析过程中三种常见失误:过快–急于求成、过量–图囵吞枣、过度–信息过载。
过快:急于求成
还没找到实际问题就提出解决方案
    不要担心在定位问题上花费太多时间。关于越早开始行动,越能提前完成项目的理论不一定正确,如果未能充分理解关键问题可能会浪费更多时间。无论你是在思考一个新的产品特性,对公司未来发展方向的战略决策,建立机器学习模型,还是给你的同事写邮件,都要确保你有花时间去了解项目的真正需求,而不是浪费了大量时间和精力后才发现方向错了。
    别忘了,你所要解决问题的类型决定了对应的解决办法。比如在数据科学领域,建立模型前必须要了解该模型是为了加强调用(你的模型在多大程度上可以反馈特定数据),还是加强准确性(在所有正向预测中,有多少是准确的)。从最初开始定位项目目标有助于增强模型的准确性,降低漏报(针对调用)及报错(针对准确性)发生的可能性。
    《哈佛商业评论》一篇相关文章推荐了以下方法帮助你解决真正问题:Are You Solving the Right Problem?
第一步:设定解决方案的需求
第二步:调整该需求
第三步:将问题情境化处理
第四步:写下问题陈述
    另一个著名方法是MBA项目教授的“五问法”:MBA项目教授的“五问法” 一种由丰田集团开发的问题解决技巧,有助于通过重复拷问“为什么”来触及问题的根源。
过量:图囵吞枣
对于重要的和无关紧要的指标不做区分
    生活在大数据时代,我们能通过大量工具追踪各类用户活动,拥有各种指标来定义每一个用户的行动。然而有多少指标是真正有用的?你能够通过观测这些指标来得出可行的方案么?
    重要的是质量而非数量。比起追踪全部的数据,不如试着找出那些真正能够衡量产品健康程度并加以改善的关键绩效指标(KPI)。根据商业模式,公司目标和产品生命周期,决定哪些KPI是你需要关注的重点。
我推荐大家了解下Dave McClure的演讲,他将项目开发的指标分成了五类:
用户获取
用户激活
用户留存
用户推荐
收益增加
    另一个知名的极简方法是《精益数据分析》(Lean Analytics)中提到找到“第一关键指标”:Video: Lean Analytics: One Metric That Matters (OMTM)
过度:信息过载
试图发现根本不存在的模式
    因为我们的直觉并不总是对的,而数据有时令人惊讶,尽管我们一直在寻求通过数据驱动进行决策,应用常识也很重要。要记住,模型世界并不是世界本身。你的模型存在假设和局限性,有时这些会将你引入歧途。不管模型告诉你什么,无论是肯定了你的预测还是告诉你特殊结果,你都要用自己的判断力,思考预测正确的概率以及信号的强烈程度。
    有时候被发现的并不是“真相”。我们可能没有意识到,自己自己有时在无意识的寻找不存在的信号。通过了解行业的更多方面,竞争格局,宏观经济因素,周期性影响和其他因素有助于更准确的设定增长目标并依据数据得出科学的结论。例如,某些参与指标的下降不一定是消极型号,可能只是周期性影响,客户投诉的增加可以是一个健康增长的迹象,因为它体现了用户基数的上升。
    “相关性不一定是因果关系”在统计学中,这用来强调两个变量之间的相关性并不意味着一个因素会影响另一个。有时人们阅读博客是为了优化他们的数据驱动决策,有时事情就这么发生了。 查看全部
   在大数据的时代,很多公司通过采用数据驱动方式进行决策。在本文中我想谈一下我们在数据分析过程中三种常见失误:过快–急于求成、过量–图囵吞枣、过度–信息过载。
过快:急于求成
还没找到实际问题就提出解决方案
    不要担心在定位问题上花费太多时间。关于越早开始行动,越能提前完成项目的理论不一定正确,如果未能充分理解关键问题可能会浪费更多时间。无论你是在思考一个新的产品特性,对公司未来发展方向的战略决策,建立机器学习模型,还是给你的同事写邮件,都要确保你有花时间去了解项目的真正需求,而不是浪费了大量时间和精力后才发现方向错了。
    别忘了,你所要解决问题的类型决定了对应的解决办法。比如在数据科学领域,建立模型前必须要了解该模型是为了加强调用(你的模型在多大程度上可以反馈特定数据),还是加强准确性(在所有正向预测中,有多少是准确的)。从最初开始定位项目目标有助于增强模型的准确性,降低漏报(针对调用)及报错(针对准确性)发生的可能性。
    《哈佛商业评论》一篇相关文章推荐了以下方法帮助你解决真正问题:Are You Solving the Right Problem?
第一步:设定解决方案的需求
第二步:调整该需求
第三步:将问题情境化处理
第四步:写下问题陈述
    另一个著名方法是MBA项目教授的“五问法”:MBA项目教授的“五问法” 一种由丰田集团开发的问题解决技巧,有助于通过重复拷问“为什么”来触及问题的根源。
过量:图囵吞枣
对于重要的和无关紧要的指标不做区分
    生活在大数据时代,我们能通过大量工具追踪各类用户活动,拥有各种指标来定义每一个用户的行动。然而有多少指标是真正有用的?你能够通过观测这些指标来得出可行的方案么?
    重要的是质量而非数量。比起追踪全部的数据,不如试着找出那些真正能够衡量产品健康程度并加以改善的关键绩效指标(KPI)。根据商业模式,公司目标和产品生命周期,决定哪些KPI是你需要关注的重点。
我推荐大家了解下Dave McClure的演讲,他将项目开发的指标分成了五类:
用户获取
用户激活
用户留存
用户推荐
收益增加
    另一个知名的极简方法是《精益数据分析》(Lean Analytics)中提到找到“第一关键指标”:Video: Lean Analytics: One Metric That Matters (OMTM)
过度:信息过载
试图发现根本不存在的模式
    因为我们的直觉并不总是对的,而数据有时令人惊讶,尽管我们一直在寻求通过数据驱动进行决策,应用常识也很重要。要记住,模型世界并不是世界本身。你的模型存在假设和局限性,有时这些会将你引入歧途。不管模型告诉你什么,无论是肯定了你的预测还是告诉你特殊结果,你都要用自己的判断力,思考预测正确的概率以及信号的强烈程度。
    有时候被发现的并不是“真相”。我们可能没有意识到,自己自己有时在无意识的寻找不存在的信号。通过了解行业的更多方面,竞争格局,宏观经济因素,周期性影响和其他因素有助于更准确的设定增长目标并依据数据得出科学的结论。例如,某些参与指标的下降不一定是消极型号,可能只是周期性影响,客户投诉的增加可以是一个健康增长的迹象,因为它体现了用户基数的上升。
    “相关性不一定是因果关系”在统计学中,这用来强调两个变量之间的相关性并不意味着一个因素会影响另一个。有时人们阅读博客是为了优化他们的数据驱动决策,有时事情就这么发生了。

互金公司言必称大数据风控,到底有几分成色?

模式识别zhaojing 发表了文章 • 0 个评论 • 188 次浏览 • 2018-06-04 14:10 • 来自相关话题

    大数据风控是目前Fintech领域的主要应用,也是资本关注的焦点。很多互金公司都开发了大数据风控模型,业界也涌现了很多专门做大数据风控技术然后向业界输出技术能力的技术型公司。然而,大数据风控有很强的技术壁垒,并非每家公司都能做好,不排除一些企业利用大数据风控的概念进行炒作。对于不懂技术的普通人而言,大数据风控的概念也是云里雾里。
    那么,到底大数据风控是怎样的,价值在哪里,又面临哪些发展中的问题?
大数据风控已是互金公司的核心竞争力
    大数据风控的价值已经不用再多介绍了。这已经成为互金公司的核心竞争力,也是互金区别于传统金融的重要特征。互金公司能够为传统金融机构所不能服务的人群提供普惠金融服务,基于大数据的风控手段功不可没。通过全方位收集用户的各项数据信息,并进行有效的建模、迭代,对用户信用状况进行评价,可以决定是否放贷以及放贷额度、贷款利率 。
    相比于传统金融的风控模式,大数据风控可以通过机器的大规模数据运算,完成大量用户的贷款申请审核工作,提升工作效率。传统金融的审核由人工完成,效率会相对有限;大数据风控可以针对业务运行中出现的新情况、新数据进行快速迭代,增强模型的有效性;机器和软件可以“24*365”模式工作,摆脱工作时间的限制。
互金公司发力大数据风控
    目前很多互金公司都在做大数据风控,虎嗅之前的文章对BAT在消费金融业务进行盘点时总结了BAT在大数据风控方面的技术。京东也有相关的布局。
BATJ的大数据风控技术
    除了BATJ这样的大公司,近年来新兴起的已经具备一定规模的互金公司也大力布局大数据风控,以网贷公司和贷款搜索平台为主,大多推出了相关的大数据风控技术体系。
国内部分网贷公司与金融搜索公司的大数据风控技术
    除此之外,还涌现了不少做大数据风控技术的金融科技公司,开发大数据反欺诈模型和信用评估模型,向资金端或资产端有资源的金融企业输出技术。这类企业也不断获得资本青睐。统计显示,近四个月内,至少有8家做大数据风控技术输出的公司获得融资,其中九次方大数据、51信用卡、用钱宝都已融到B轮以上。
大数据风控技术领域投融资情况(按融资时间排序)
    从以上几个表格可以看出,从BAT这样的大公司,到互金领域的创业公司,都在着力研发大数据风控技术。大数据风控的价值可见一斑。
大数据风控具体是怎样的?
    大数据风控模型的构建,包含了明确模型目标、定义目标变量、确定样本、确定分析技术、构建模型、模型初步验证、数据处理、模型迭代等环节。我们专访了用钱宝CEO焦可等业内人士后发现,核心工作包括三方面,即获取数据、建立模型、模型在实践中优化、迭代。
数据的来源
对于大数据风控业务而言,数据来源主要包括几部分:
    一是用户申请时提交的数据信息,如年龄、性别、籍贯、收入状况等,这些数据可以了解用户的基本情况,验证用户的身份;
    二是用户在使用过程中产生的行为数据,包括资料的更改、选填资料的顺序、申请中使用的设备等,可以通过用户的行为来进行特征挖掘;
    三是用户在平台上累积的交易数据,如果公司运营比较久的话,可以累积比较多的用户借款相关数据,这类数据对于判断用户信用会有很高的价值;
    四是第三方数据,包括来自政府、公用事业、银行等机构的数据,以及用户在电商、社交网络、网络新闻等互联网应用上留存的数据。这类数据可以从多角度展示用户的特征,利用这些数据进行建模分析,可以找出不同特征与信用水平之间的相关性。
数据的建模
    数据是基础,下一步要做的是构建模型,对数据进行分析利用。数据本身没有价值,数据中蕴含的信息有很大价值,这些信息可以逐步归纳为用户的特征向量,这些特征可以分为强特征和弱特征,强特征是大而广之的特征,如性别、年龄、籍贯、学历、收入档次等,弱特征可以认为是比较细微、小众的特征,如喜欢晚上喝咖啡、经常在早上打电话、半夜发朋友圈等,不同的特征与用户的违约概率有或强或若的关系。
    风控即风险控制,评估用户可能的违约情况,主要包括反欺诈和信用评价两部分。反欺诈是辨别那些一开始就想违约,进而弄虚作假的用户,信用评价是对用户的资信状况进行评价,判断其在借款到期后是否会因为无力还款而违约。这两部分还可以继续细分,如身份验证、预付能力、还款意愿评估、还款能力评估、稳定性评估等。
    大数据风控模型构建的两个必要步骤:一是发现不同特征与违约之间是否有相关性;二是为不同的特征赋予权重或违约概率,以确定拥有多项特征的用户的信用状况,决定是否提供金融服务、具体的额度以及利率水平。
    建模的技术主要包括logistic回归、决策树、普通线性回归、分层分析、聚类分析、时间序列等机器学习算法,随着人工智能技术的进步,神经网络、强化学习等前沿的算法也已经运用到大数据建模过程中。
模型的应用与迭代
    模型开发出来后,应用到具体的信贷等金融活动中,等若干个放款周期结束后,会有结果数据出来,这时候需要依据这些运营数据对模型进行修正,经过一次次的迭代,模型的有效性、实用性会逐步提升。
    例如,一家企业完成了100万单的信贷记录,这就意味着在贷款陆续到期后,其大数据风控体系将收获100万的数据样本,这些数据样本与用户信用高度相关,具有很高的价值,使用这些数据对风控模型进行进一步的优化,可以提升风控的有效性。由此可见,大数据风控需要与具体业务紧密结合,不断“学习”,才能够稳定、可持续的升级,对业务有进一步的指导意义。
    总体来说,目前大数据风控还在发展初期,未来行业一个可能的演化路径是:一些拥有数据资源和技术算法优势的企业在市场规模上具备了一定优势后,拥有更多的数据资源来支持模型的优化迭代,强化其技术优势,从而可以在控制风险的基础上提高贷款申请的通过率,使自己技术支持下的交易规模越做越大。在不考虑黑天鹅事件的前提下,行业可能出现强者恒强的马太效应。
如何判断大数据风控的成色
    几乎所有的互金公司都在宣传自己的大数据风控,这样可以让用户更加放心,也给投资机构讲一个技术含量高的故事,但并非每个公司都有相应的能力。就算确实在开发大数据技术,能力也有高下之分。如何判断一家互金公司的大数据风控技术的成色?
    首先看团队实力,团队是否有足够的技术人员,是否有相应的开发经验和履历。技术团队的规模与构成是衡量其大数据能力的重要指标,这一点比较直观。
    其次,看公司的业务特征是否有使用的数据技术的必要。用钱宝CEO焦可认为,企业如果服务于足够海量的用户群体,交易频次也足够高频,则有通过大数据技术提升运营能力的需要,也会有越来越大的数据支撑模型的迭代。
    如果一家企业只是服务于有限的客户,使用传统的线下风控模式就可以,没有使用大数据技术的必要,而且过程中无法产生大量的数据,也就无法为模型提供数据支持,所以也就没有使用大数据风控的可能性。例如,在P2P行业,如果借款人都是机构,且都是大额融资标的,则大数据风控没有用武之地,也没有使用的必要。
    另外,还要看经营的时间长短。陆金所董事长计葵生曾表示,验证一个大数据风控模型的有效性,至少需要5万笔贷款进行验证。如果业务经营没有多长时间,不会累积足够的历史数据,也就无法对模型进行技术进行及时的迭代更新,其有效性也就面临很大考验。
  大数据风控面临哪些问题?
    发展大数据风控无疑是行业必经趋势,但其发展道路肯定也不是一帆风顺,还是面临很多障碍和困境。
    首先是数据源的问题。数据量需要进一步扩大,为模型提供训练数据方面的支撑。对于一些缺乏信用数据的群体而言,目前很多线下行为都还没有数据化,线上数据也比较有限,对于这类群体,各种行为线上化、数据化进而将数据结构化,需要有一个过程。近些年来随着智能手机与社交网络应用的普及,很多缺乏信用数据的群体在线上有了一些数据,但数据量还需要进一步增加。未来物联网的发展可能带来更丰富的数据信息,辅助进行风控决策。
    其次是面对的欺诈行为层出不穷,不断考验模型的有效性。总会有想要骗贷的群体对反欺诈模型进行研究,寻找漏洞以骗取资金,各种伪造技术也助长其欺诈行为。一个模型出来以后,刚开始可能比较有效,但面对新出现的欺诈行为可能又缺乏辨别能力,导致模型精准度下降。这就需要大数据风控模型在试错中不断迭代,加入更多复杂特征和更多维度的特征。这对于大数据风控公司的技术能力是持续的考验。
    另外,大数据风控的发展要避免场景、行业、授信人群的集中化。企业做大数据风控,往往会选择一个场景、垂直行业或细分人群进行切入,这样可以将一个场景做深做透,深度分析、利用该领域的数据,但从金融的规律看,信贷过于集中于某个领域可能带来风险。读秒CEO周静表示,在做资产的时候,包括人群区域性、资产类别尽可能得做分散。零售信贷行业很多风险事件是因为行业对某一个群体人的过度的授信,导致风险延伸到整个经济。如果集中在某个场景或者某一类人群,风险可能越来越大,最终对行业市场有一个很大的冲击。 查看全部
    大数据风控是目前Fintech领域的主要应用,也是资本关注的焦点。很多互金公司都开发了大数据风控模型,业界也涌现了很多专门做大数据风控技术然后向业界输出技术能力的技术型公司。然而,大数据风控有很强的技术壁垒,并非每家公司都能做好,不排除一些企业利用大数据风控的概念进行炒作。对于不懂技术的普通人而言,大数据风控的概念也是云里雾里。
    那么,到底大数据风控是怎样的,价值在哪里,又面临哪些发展中的问题?
大数据风控已是互金公司的核心竞争力
    大数据风控的价值已经不用再多介绍了。这已经成为互金公司的核心竞争力,也是互金区别于传统金融的重要特征。互金公司能够为传统金融机构所不能服务的人群提供普惠金融服务,基于大数据的风控手段功不可没。通过全方位收集用户的各项数据信息,并进行有效的建模、迭代,对用户信用状况进行评价,可以决定是否放贷以及放贷额度、贷款利率 。
    相比于传统金融的风控模式,大数据风控可以通过机器的大规模数据运算,完成大量用户的贷款申请审核工作,提升工作效率。传统金融的审核由人工完成,效率会相对有限;大数据风控可以针对业务运行中出现的新情况、新数据进行快速迭代,增强模型的有效性;机器和软件可以“24*365”模式工作,摆脱工作时间的限制。
互金公司发力大数据风控
    目前很多互金公司都在做大数据风控,虎嗅之前的文章对BAT在消费金融业务进行盘点时总结了BAT在大数据风控方面的技术。京东也有相关的布局。
BATJ的大数据风控技术
    除了BATJ这样的大公司,近年来新兴起的已经具备一定规模的互金公司也大力布局大数据风控,以网贷公司和贷款搜索平台为主,大多推出了相关的大数据风控技术体系。
国内部分网贷公司与金融搜索公司的大数据风控技术
    除此之外,还涌现了不少做大数据风控技术的金融科技公司,开发大数据反欺诈模型和信用评估模型,向资金端或资产端有资源的金融企业输出技术。这类企业也不断获得资本青睐。统计显示,近四个月内,至少有8家做大数据风控技术输出的公司获得融资,其中九次方大数据、51信用卡、用钱宝都已融到B轮以上。
大数据风控技术领域投融资情况(按融资时间排序)
    从以上几个表格可以看出,从BAT这样的大公司,到互金领域的创业公司,都在着力研发大数据风控技术。大数据风控的价值可见一斑。
大数据风控具体是怎样的?
    大数据风控模型的构建,包含了明确模型目标、定义目标变量、确定样本、确定分析技术、构建模型、模型初步验证、数据处理、模型迭代等环节。我们专访了用钱宝CEO焦可等业内人士后发现,核心工作包括三方面,即获取数据、建立模型、模型在实践中优化、迭代。
数据的来源
对于大数据风控业务而言,数据来源主要包括几部分:
    一是用户申请时提交的数据信息,如年龄、性别、籍贯、收入状况等,这些数据可以了解用户的基本情况,验证用户的身份;
    二是用户在使用过程中产生的行为数据,包括资料的更改、选填资料的顺序、申请中使用的设备等,可以通过用户的行为来进行特征挖掘;
    三是用户在平台上累积的交易数据,如果公司运营比较久的话,可以累积比较多的用户借款相关数据,这类数据对于判断用户信用会有很高的价值;
    四是第三方数据,包括来自政府、公用事业、银行等机构的数据,以及用户在电商、社交网络、网络新闻等互联网应用上留存的数据。这类数据可以从多角度展示用户的特征,利用这些数据进行建模分析,可以找出不同特征与信用水平之间的相关性。
数据的建模
    数据是基础,下一步要做的是构建模型,对数据进行分析利用。数据本身没有价值,数据中蕴含的信息有很大价值,这些信息可以逐步归纳为用户的特征向量,这些特征可以分为强特征和弱特征,强特征是大而广之的特征,如性别、年龄、籍贯、学历、收入档次等,弱特征可以认为是比较细微、小众的特征,如喜欢晚上喝咖啡、经常在早上打电话、半夜发朋友圈等,不同的特征与用户的违约概率有或强或若的关系。
    风控即风险控制,评估用户可能的违约情况,主要包括反欺诈和信用评价两部分。反欺诈是辨别那些一开始就想违约,进而弄虚作假的用户,信用评价是对用户的资信状况进行评价,判断其在借款到期后是否会因为无力还款而违约。这两部分还可以继续细分,如身份验证、预付能力、还款意愿评估、还款能力评估、稳定性评估等。
    大数据风控模型构建的两个必要步骤:一是发现不同特征与违约之间是否有相关性;二是为不同的特征赋予权重或违约概率,以确定拥有多项特征的用户的信用状况,决定是否提供金融服务、具体的额度以及利率水平。
    建模的技术主要包括logistic回归、决策树、普通线性回归、分层分析、聚类分析、时间序列等机器学习算法,随着人工智能技术的进步,神经网络、强化学习等前沿的算法也已经运用到大数据建模过程中。
模型的应用与迭代
    模型开发出来后,应用到具体的信贷等金融活动中,等若干个放款周期结束后,会有结果数据出来,这时候需要依据这些运营数据对模型进行修正,经过一次次的迭代,模型的有效性、实用性会逐步提升。
    例如,一家企业完成了100万单的信贷记录,这就意味着在贷款陆续到期后,其大数据风控体系将收获100万的数据样本,这些数据样本与用户信用高度相关,具有很高的价值,使用这些数据对风控模型进行进一步的优化,可以提升风控的有效性。由此可见,大数据风控需要与具体业务紧密结合,不断“学习”,才能够稳定、可持续的升级,对业务有进一步的指导意义。
    总体来说,目前大数据风控还在发展初期,未来行业一个可能的演化路径是:一些拥有数据资源和技术算法优势的企业在市场规模上具备了一定优势后,拥有更多的数据资源来支持模型的优化迭代,强化其技术优势,从而可以在控制风险的基础上提高贷款申请的通过率,使自己技术支持下的交易规模越做越大。在不考虑黑天鹅事件的前提下,行业可能出现强者恒强的马太效应。
如何判断大数据风控的成色
    几乎所有的互金公司都在宣传自己的大数据风控,这样可以让用户更加放心,也给投资机构讲一个技术含量高的故事,但并非每个公司都有相应的能力。就算确实在开发大数据技术,能力也有高下之分。如何判断一家互金公司的大数据风控技术的成色?
    首先看团队实力,团队是否有足够的技术人员,是否有相应的开发经验和履历。技术团队的规模与构成是衡量其大数据能力的重要指标,这一点比较直观。
    其次,看公司的业务特征是否有使用的数据技术的必要。用钱宝CEO焦可认为,企业如果服务于足够海量的用户群体,交易频次也足够高频,则有通过大数据技术提升运营能力的需要,也会有越来越大的数据支撑模型的迭代。
    如果一家企业只是服务于有限的客户,使用传统的线下风控模式就可以,没有使用大数据技术的必要,而且过程中无法产生大量的数据,也就无法为模型提供数据支持,所以也就没有使用大数据风控的可能性。例如,在P2P行业,如果借款人都是机构,且都是大额融资标的,则大数据风控没有用武之地,也没有使用的必要。
    另外,还要看经营的时间长短。陆金所董事长计葵生曾表示,验证一个大数据风控模型的有效性,至少需要5万笔贷款进行验证。如果业务经营没有多长时间,不会累积足够的历史数据,也就无法对模型进行技术进行及时的迭代更新,其有效性也就面临很大考验。
  大数据风控面临哪些问题?
    发展大数据风控无疑是行业必经趋势,但其发展道路肯定也不是一帆风顺,还是面临很多障碍和困境。
    首先是数据源的问题。数据量需要进一步扩大,为模型提供训练数据方面的支撑。对于一些缺乏信用数据的群体而言,目前很多线下行为都还没有数据化,线上数据也比较有限,对于这类群体,各种行为线上化、数据化进而将数据结构化,需要有一个过程。近些年来随着智能手机与社交网络应用的普及,很多缺乏信用数据的群体在线上有了一些数据,但数据量还需要进一步增加。未来物联网的发展可能带来更丰富的数据信息,辅助进行风控决策。
    其次是面对的欺诈行为层出不穷,不断考验模型的有效性。总会有想要骗贷的群体对反欺诈模型进行研究,寻找漏洞以骗取资金,各种伪造技术也助长其欺诈行为。一个模型出来以后,刚开始可能比较有效,但面对新出现的欺诈行为可能又缺乏辨别能力,导致模型精准度下降。这就需要大数据风控模型在试错中不断迭代,加入更多复杂特征和更多维度的特征。这对于大数据风控公司的技术能力是持续的考验。
    另外,大数据风控的发展要避免场景、行业、授信人群的集中化。企业做大数据风控,往往会选择一个场景、垂直行业或细分人群进行切入,这样可以将一个场景做深做透,深度分析、利用该领域的数据,但从金融的规律看,信贷过于集中于某个领域可能带来风险。读秒CEO周静表示,在做资产的时候,包括人群区域性、资产类别尽可能得做分散。零售信贷行业很多风险事件是因为行业对某一个群体人的过度的授信,导致风险延伸到整个经济。如果集中在某个场景或者某一类人群,风险可能越来越大,最终对行业市场有一个很大的冲击。

大数据真的能帮助你了解消费者购买意图吗?

模式识别zhaojing 发表了文章 • 0 个评论 • 236 次浏览 • 2018-06-01 15:30 • 来自相关话题

    如今,大多数营销人员都说,他们的挑战不是缺少数据,而是数据太多,无法有效地加以利用或者辨别哪些是真正重要的数据。
    营销人员非常希望知道消费者何时想要购物。要是能准确地知道每位消费者在任何指定时间处于购买历程的哪个阶段,那就更好了。
    那么,大数据真的能帮助你预测消费者的购买意图吗?是的,它能。但如果你不知道哪些数据最为重要,以及如何利用数据改善业务,试图弄清楚如何利用数据预测购买意图,从一开始就是事倍功半。
数据如何提供帮助?
    你肯定可以通过数据确定消费者处于购买历程的哪个阶段,前提是你知道如何获得正确的数据。事实上,如今有很多公司都在用自己的数据解答这个问题。
    例如,有些公司会在自己的(第一方)网站上追踪访客,如果发现访客在公司网站上浏览了某些特定的页面,或者查找了某些特定信息,尤其是那些重复访客,公司就会对这种购物活动作出适当的反应。他们也能利用电话交谈期间收集的数据点来改善消费者的购物体验。
    只要善用软件解决方案,就可以很轻松地部署这些战术。问题在于,跳出你所拥有的网络资源和品牌直接互动范畴后,对于外界所发生的所有动向,你毫无了解。现在,大家一定都从各方信源(包括经常被引用的Sirius Decisions)听说了一个惊人的数字:消费者的购买决策过程有67%都是在网上进行的。实际上,消费者在作出购买决定之前,不仅会搜索你的品牌官网,还会搜索竞争对手的网站和第三方的资源,以便多方了解信息。
    例如,销售数据分析公司Jornaya的研究显示,在抵押贷款行业,平均而言,最后转化为贷款客户的消费者在提交申请之前有四个行业接触点,其中三个是访问不同的网站,这说明抵押贷款客户在填写申请表之前查看了多家网站。




    另外,我们的研究显示,只看抵押贷款相关的第三方网站,在最后转化为客户的消费者中,超过半数(60%)的人在填写申请表之前,至少访问第三方网站两次,30%的人访问四次以上。




获取更广泛的数据来了解整个购买历程
    很多营销人员没有想到这一点的一个原因,就是他们根本不知道自己对购买历程的视野是可以扩大的。他们从未获取过品牌自身视角之外的数据。而现在,依靠新的技术,越来越多的公司开始深入了解整个购买历程。第三方的购买意图数据将一个全新的世界呈现在营销人员眼前。如果不利用这些可获得的数据,企业可能会面临业务损失。
    让我们来看一个真实的例子。最近我想买一辆汽车,在作出购买决定之前,总共花了大概四个月时间选车。我先是仔细查看了Kelly Blue Book和Cars.com等几家不同的网站,最后决定买一辆讴歌。直到我的网上调查阶段快要结束时,我才访问了本地讴歌经销商的网站,看看我想买的车型有哪些颜色和座椅面料可选。此时我提交了一份网络表格,向本地讴歌经销商询问有关信息。经销商给我发了一封邮件,告诉我这款车型有哪些颜色。第二天,我在二手车交易网站Carsense上购买了一辆别人用过的讴歌。
    从本地讴歌经销商的视角来看,我只是问了一下,没有表现出强烈的购买意图。也许他们本可以猜到,我之所以想知道可选颜色,是因为我处于购买历程的决定阶段,但仅仅根据来自于他们第一方网站的有限信息来判断,这一点并不那么明显。
    如果经销商获取了所有的可用数据,了解了我的整个购买历程,他们就会知道,我是经过几个月的挑选后,才在他们的网站上查看可选颜色的。如果讴歌经销商知道我在提交网络表格当时的前一周,每天都泡在第三方网站上选车,结局说不定就大不一样了
    如果他们对我的购买历程有更多了解,看到了购买意图的所有确切信号,就能够以大为不同的方式对待我的询问。他们本可以给我打电话,通过可观的折扣、很低的车贷利率或者其他方法来赢得我这位客户。
    另外,从讴歌有限的第一方视角来看,他们只知道我对讴歌感兴趣。但实际上,在购买历程的头几个月,我只是想买“一辆车”,并不是专门奔着讴歌而去。我花了几个月时间,才把选择范围缩小到讴歌。如果一个品牌只通过第一方视角去了解消费者,就称不上是真正地专注于满足消费者的需求(即挑选合适的车型),而是专注于满足与自家公司有关的消费者需求(即挑选合适的讴歌车型)。




    从上图可以看出,讴歌经销商只看到了我购买历程中的第八步。如果讴歌经销商能够看到我的整个购买历程,他们就能更早地接触我,帮助我更快地锁定讴歌,并在此过程中培养与我的关系,这样一来,当我到了最后的决定时刻时,我更可能到他们那里去购买二手的讴歌。
    另外,由于我是从Carsense网站购买,因此讴歌经销商误以为我最后没有买(因为他们无从知道我在Carsense网站上的购买)。这会导致心怀好意但耳目闭塞的营销人员对我作出错误结论。
想要了解购买意图,哪些数据至关重要?
了解消费者购买历程的三个最重要的参数是:
时效性:消费者是否在近期表现出购买兴趣?
频率:消费者多久表现一次购买兴趣?
参与度:消费者自己做的调查有多深入?
    只要掌握了这三个参数,就能基本定位每位消费者当前所处的购买历程阶段——是处于注意(大体知道)、兴趣(调查众多选项)、决定(缩小选择范围)还是行动(做出购买行为)阶段。
如何利用购买意图
    确定了消费者处于哪个阶段后,便可以决定采取何种策略和技巧,比如向处于决定阶段的消费者提供诱人的特别优惠。
    消费者购买意图的理念在于,如何在与消费者进行互动或者有机会与他们互动时加以判断。如果你能确定他们在购买历程中的位置,那么你可以开展更加合理的对话,以便得到你想要的结果。
    例如,如果是你抵押贷款机构,正在跟一位处于购买历程早期阶段的潜在客户互动,数据可能揭示这位消费者处于买房过程的初期,他正在关注贷款利率,但还没有看过任何房源。如果你有了这些数据,你就可以对这位消费者采取非常具有针对性和说服力的营销方法,比如向他提供相关知识的下载链接和对刚刚启动购买历程的人来说有帮助的其他内容,以此培养与他的关系。你知道不能经常给他打电话强行推销,因为信号明确显示他只是在寻找初步信息。
    另一方面,如果你有一位潜在客户已经签订了购房合同,那么你可能需要全力以赴地进行强行推销,让他相信你比竞争对手更好,甚至可能给他提供特别优惠。
把购买意图数据应用于你的现有客户群
    任何向消费者提供产品的公司都知道,就像购买历程会分为几个阶段一样,消费者转化为客户的过程也会分为几个阶段,通常为:
首先,消费者完全不知道某个品牌
其次,他知道了这个品牌,但还没有进行过互动
然后,他进行了互动并成为了客户
最后,该公司要努力维系他这位客户
与维系阶段同时存在的,是该公司试图进行追加销售和交叉销售,向他推销其他的产品或服务
    想要做一名成功的营销人员,你必须明白失去客户的代价,所以你才要不断地优化和充分利用客户数据,使他们成为你的忠实客户。
    对于识别成熟的交叉销售机会来说,购买意图数据是非常宝贵的资源。比如你是保险公司,有一群房屋保险客户。购买意图数据能够让你知道,其中有些客户想买一辆新车。如果你知道这些客户想买新车,你就会知道这是向他们销售汽车保险、提供复合保险折扣等等的良机。这不仅是一个交叉销售的机会,也是一种维系客户的策略,因为与其他保险公司合作的汽车经销商可能试图把你的竞争对手推荐给他们,为竞争对手挖走你的现有客户打开方便之门。
    说到客户维系,让我们来看看另一个例子:如果你是电信公司,有一群客户将在明年搬家,你怎么保证到时候他们会继续考虑使用你的服务?如果购买意图数据显示这些客户打算搬家,那么你可以向他们提供一些特别优惠,好让他们在搬家后继续使用你的服务。
总结
    当你了解了消费者的整个购物历程并充分利用了你获得的数据时,你就对消费者有了最深刻的认识。但想要对消费者有最深刻的认识,唯一方法是不再局限于狭隘的第一方视角。一旦加深了对消费者的认识,你就能作出更加明智的决定,采取更加恰当的措施,从而得到更好的结果。 查看全部
    如今,大多数营销人员都说,他们的挑战不是缺少数据,而是数据太多,无法有效地加以利用或者辨别哪些是真正重要的数据。
    营销人员非常希望知道消费者何时想要购物。要是能准确地知道每位消费者在任何指定时间处于购买历程的哪个阶段,那就更好了。
    那么,大数据真的能帮助你预测消费者的购买意图吗?是的,它能。但如果你不知道哪些数据最为重要,以及如何利用数据改善业务,试图弄清楚如何利用数据预测购买意图,从一开始就是事倍功半。
数据如何提供帮助?
    你肯定可以通过数据确定消费者处于购买历程的哪个阶段,前提是你知道如何获得正确的数据。事实上,如今有很多公司都在用自己的数据解答这个问题。
    例如,有些公司会在自己的(第一方)网站上追踪访客,如果发现访客在公司网站上浏览了某些特定的页面,或者查找了某些特定信息,尤其是那些重复访客,公司就会对这种购物活动作出适当的反应。他们也能利用电话交谈期间收集的数据点来改善消费者的购物体验。
    只要善用软件解决方案,就可以很轻松地部署这些战术。问题在于,跳出你所拥有的网络资源和品牌直接互动范畴后,对于外界所发生的所有动向,你毫无了解。现在,大家一定都从各方信源(包括经常被引用的Sirius Decisions)听说了一个惊人的数字:消费者的购买决策过程有67%都是在网上进行的。实际上,消费者在作出购买决定之前,不仅会搜索你的品牌官网,还会搜索竞争对手的网站和第三方的资源,以便多方了解信息。
    例如,销售数据分析公司Jornaya的研究显示,在抵押贷款行业,平均而言,最后转化为贷款客户的消费者在提交申请之前有四个行业接触点,其中三个是访问不同的网站,这说明抵押贷款客户在填写申请表之前查看了多家网站。
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    另外,我们的研究显示,只看抵押贷款相关的第三方网站,在最后转化为客户的消费者中,超过半数(60%)的人在填写申请表之前,至少访问第三方网站两次,30%的人访问四次以上。
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获取更广泛的数据来了解整个购买历程
    很多营销人员没有想到这一点的一个原因,就是他们根本不知道自己对购买历程的视野是可以扩大的。他们从未获取过品牌自身视角之外的数据。而现在,依靠新的技术,越来越多的公司开始深入了解整个购买历程。第三方的购买意图数据将一个全新的世界呈现在营销人员眼前。如果不利用这些可获得的数据,企业可能会面临业务损失。
    让我们来看一个真实的例子。最近我想买一辆汽车,在作出购买决定之前,总共花了大概四个月时间选车。我先是仔细查看了Kelly Blue Book和Cars.com等几家不同的网站,最后决定买一辆讴歌。直到我的网上调查阶段快要结束时,我才访问了本地讴歌经销商的网站,看看我想买的车型有哪些颜色和座椅面料可选。此时我提交了一份网络表格,向本地讴歌经销商询问有关信息。经销商给我发了一封邮件,告诉我这款车型有哪些颜色。第二天,我在二手车交易网站Carsense上购买了一辆别人用过的讴歌。
    从本地讴歌经销商的视角来看,我只是问了一下,没有表现出强烈的购买意图。也许他们本可以猜到,我之所以想知道可选颜色,是因为我处于购买历程的决定阶段,但仅仅根据来自于他们第一方网站的有限信息来判断,这一点并不那么明显。
    如果经销商获取了所有的可用数据,了解了我的整个购买历程,他们就会知道,我是经过几个月的挑选后,才在他们的网站上查看可选颜色的。如果讴歌经销商知道我在提交网络表格当时的前一周,每天都泡在第三方网站上选车,结局说不定就大不一样了
    如果他们对我的购买历程有更多了解,看到了购买意图的所有确切信号,就能够以大为不同的方式对待我的询问。他们本可以给我打电话,通过可观的折扣、很低的车贷利率或者其他方法来赢得我这位客户。
    另外,从讴歌有限的第一方视角来看,他们只知道我对讴歌感兴趣。但实际上,在购买历程的头几个月,我只是想买“一辆车”,并不是专门奔着讴歌而去。我花了几个月时间,才把选择范围缩小到讴歌。如果一个品牌只通过第一方视角去了解消费者,就称不上是真正地专注于满足消费者的需求(即挑选合适的车型),而是专注于满足与自家公司有关的消费者需求(即挑选合适的讴歌车型)。
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    从上图可以看出,讴歌经销商只看到了我购买历程中的第八步。如果讴歌经销商能够看到我的整个购买历程,他们就能更早地接触我,帮助我更快地锁定讴歌,并在此过程中培养与我的关系,这样一来,当我到了最后的决定时刻时,我更可能到他们那里去购买二手的讴歌。
    另外,由于我是从Carsense网站购买,因此讴歌经销商误以为我最后没有买(因为他们无从知道我在Carsense网站上的购买)。这会导致心怀好意但耳目闭塞的营销人员对我作出错误结论。
想要了解购买意图,哪些数据至关重要?
了解消费者购买历程的三个最重要的参数是:
时效性:消费者是否在近期表现出购买兴趣?
频率:消费者多久表现一次购买兴趣?
参与度:消费者自己做的调查有多深入?
    只要掌握了这三个参数,就能基本定位每位消费者当前所处的购买历程阶段——是处于注意(大体知道)、兴趣(调查众多选项)、决定(缩小选择范围)还是行动(做出购买行为)阶段。
如何利用购买意图
    确定了消费者处于哪个阶段后,便可以决定采取何种策略和技巧,比如向处于决定阶段的消费者提供诱人的特别优惠。
    消费者购买意图的理念在于,如何在与消费者进行互动或者有机会与他们互动时加以判断。如果你能确定他们在购买历程中的位置,那么你可以开展更加合理的对话,以便得到你想要的结果。
    例如,如果是你抵押贷款机构,正在跟一位处于购买历程早期阶段的潜在客户互动,数据可能揭示这位消费者处于买房过程的初期,他正在关注贷款利率,但还没有看过任何房源。如果你有了这些数据,你就可以对这位消费者采取非常具有针对性和说服力的营销方法,比如向他提供相关知识的下载链接和对刚刚启动购买历程的人来说有帮助的其他内容,以此培养与他的关系。你知道不能经常给他打电话强行推销,因为信号明确显示他只是在寻找初步信息。
    另一方面,如果你有一位潜在客户已经签订了购房合同,那么你可能需要全力以赴地进行强行推销,让他相信你比竞争对手更好,甚至可能给他提供特别优惠。
把购买意图数据应用于你的现有客户群
    任何向消费者提供产品的公司都知道,就像购买历程会分为几个阶段一样,消费者转化为客户的过程也会分为几个阶段,通常为:
首先,消费者完全不知道某个品牌
其次,他知道了这个品牌,但还没有进行过互动
然后,他进行了互动并成为了客户
最后,该公司要努力维系他这位客户
与维系阶段同时存在的,是该公司试图进行追加销售和交叉销售,向他推销其他的产品或服务
    想要做一名成功的营销人员,你必须明白失去客户的代价,所以你才要不断地优化和充分利用客户数据,使他们成为你的忠实客户。
    对于识别成熟的交叉销售机会来说,购买意图数据是非常宝贵的资源。比如你是保险公司,有一群房屋保险客户。购买意图数据能够让你知道,其中有些客户想买一辆新车。如果你知道这些客户想买新车,你就会知道这是向他们销售汽车保险、提供复合保险折扣等等的良机。这不仅是一个交叉销售的机会,也是一种维系客户的策略,因为与其他保险公司合作的汽车经销商可能试图把你的竞争对手推荐给他们,为竞争对手挖走你的现有客户打开方便之门。
    说到客户维系,让我们来看看另一个例子:如果你是电信公司,有一群客户将在明年搬家,你怎么保证到时候他们会继续考虑使用你的服务?如果购买意图数据显示这些客户打算搬家,那么你可以向他们提供一些特别优惠,好让他们在搬家后继续使用你的服务。
总结
    当你了解了消费者的整个购物历程并充分利用了你获得的数据时,你就对消费者有了最深刻的认识。但想要对消费者有最深刻的认识,唯一方法是不再局限于狭隘的第一方视角。一旦加深了对消费者的认识,你就能作出更加明智的决定,采取更加恰当的措施,从而得到更好的结果。