專訪 GrowingIO 創始人張溪夢,數據分析可以發現哪些「驚天秘密」

張溪夢,GrowingIO 創始人兼 CEO,曾是一位腦腫瘤外科醫生,隨後「棄醫從文」,選擇投身互聯網大潮。在美國,他曾擔任 LinkedIn(領英)美國商業分析部高級總監,曾被評為「世界前十位前沿數據科學家」。

2015年,他回國創業,建立 GrowingIO。

作為「增長黑客」理論在中國的實踐者,他試圖通過對用戶行為的精細分析,對互聯網產品進行針對性的快速迭代,從而使客戶出現指數型的增長。

專訪 GrowingIO 創始人張溪夢,數據分析可以發現哪些「驚天秘密」

【GrowingIO 創始人&CEO 張溪夢】

作為雷鋒網的專欄作者,他曾經發表過很多數據分析方面的乾貨文章。在最近舉辦的 GrowingIO 數據增長大會上,雷鋒網對張溪夢進行了專訪。

以下是訪談內容。

雷鋒網:GrowingIO 一直在強調「無埋點」的技術,也就是不用在程序代碼中預埋采集數據信息的SDK,而是通過收集用戶的點擊、操作行為來取得「行為數據」。有人認為這種數據並不準確,存在弊端,你怎麼看?

張溪夢:

數據分成幾個類別。

第一階段,就是最基礎的就是交易類型的數據,這些數據非常小,是以 M 計算的。

第二階段,就是 CRM(客戶管理系統)中的用戶數據。

第三階段,就是用戶行為。你看了什麼東西,買了什麼東西,瀏覽了什麼商品,是否加入了購物車,是否增加了社交關係。它的數據量應該是前兩類的一千到兩萬倍。

用戶數據在今天已經被很好地搜集了,而對行為數據的搜集是缺失的。我們的技術主要用來收集的正是行為數據。根據過去十年數據分析的經驗,我覺得數據本身只要反應出趨勢就足夠了。

利用這種技術對於用戶行為的收集,很多確實並不是百分百反應了用戶在網站上真正的行為,有或多或少的缺失。我覺得數據缺失是很正常的,但是數據必須要穩定。如果這次收集到 95% 的用戶行為,就要保證能夠持續地收集到95%,不是說今天 95% 明天 20% 了。

所以數據的穩定性要重於每個細節的正確性。當然,在交易型的數據裡我們要求百分之百的準確。而很多行為數據用於預測,預測本身就是一個不是特別準的事情,所以效果如何還是得看最後的用法。

雷鋒網:對於很多用戶來說,他的核心業務數據分析可能是用埋點做的。如果用戶希望埋點和無埋點的方式結合,是否存在困難?

張溪夢:

這就是我們 GrowingIO 建立的核心原因,我們從來沒想過把數據用戶的「倉庫」和內部的 BI 系統完全打破了搬到雲上去,這不是我們建造 GrowingIO 的初衷。以前我在領英的時候,核心的交易數據還是在傳統的 ERP 系統裡。電子商務公司他們有一個電子數據庫,我們再把它復制一遍是浪費大家時間。

但是用戶行為數據這是很多公司都很頭疼的。只有大型的互聯網公司,像領英、像京東,擁有幾千人的團隊才可能有人做這件事。我們可以把數據回傳給用戶,讓他們內部進一步做數據的中心化。例如點融網,他們用了 GrowingIO 的數據做反欺詐的實時風控,以前需要幾個工程師收集這些東西,現在是加一行代碼自動就產生了。

用戶行為數據,包括很多層面,例如用戶傾向,就是這個用戶想幹什麼,他是體育的粉絲,籃球粉絲?他有什麼需求?

這些數據都需要最後交給我們服務的客戶的,我們不想擁有這些數據,因為我們不做數據業務。我們是幫助客戶做精細化經營,所以原始的數據我們並不會攥在手裡,而是給到用戶。用戶可以用這些數據做進一步的個性化利用。

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【用戶的行為數據,可以做精細化的分類采集】

雷鋒網:GrowingIO 所有的分析都建立在雲端,有沒有客戶擔心數據外泄?有沒有可能建立私有的數據分析中心?

張溪夢:

我們的客戶大部分人都對數據的保密性、安全性有顧慮,特別是早期去年2015年的時候。現在所有的上雲的客戶都有這個顧慮。

但是我覺得從本質來說,我們希望能夠在一秒鐘內把數據處理完交給客戶,具體這個數據在哪個雲裡哪個系統裡不重要。只不過我們今天採用的方案有一個巨大的好處:

我們今天處理的數據量是領英的5倍到10倍,整套框架大概有一千億用戶,但我們的投入的成本可能是領英的百分之一。如果用戶建造私有的分析系統,成本可能是使用雲的一百倍。

比如說我想吃日本料理,我沒有必要蓋一個日本的廚房請一個廚師。

我們想把用戶分析成品化,這樣可以降低成本。它能把節省的工程師資源用在開發核心產品和功能上面,這是我們放在雲端核心的原因。

我們至今都沒有做內部的版本。因為內部的版本涉及到服務集群,還需要內部有運維的團隊,還要有分析師。未來信息產生的速度非常非常快,這種就要求產品迭代非常快,如果我們(在內部系統)安裝完了軟體之後,有可能迭代都會產生問題。

所以雲端的方式,在長遠上講,無論在性價比、性能、最終的管理上還是 IO 上都是最好的。對於有顧慮的廠商我們也做了一些工作,例如對數據進行加密,去掉敏感信息,用戶可以自己配置不采集他認為敏感的信息。

雷鋒網:GrowingIO 系統需要很大比重的分析師人工服務輔助嗎?

張溪夢:

任何企業服務的公司,都一定是產品和人的相對結合的過程。

可能產品在發展的初期,人的成分會更多一些,現在真正服務客戶企業的,很多都是我們的分析師給他們輸入。不是說我們的產品不能做東西,而是他們(客戶)自己缺乏分析的思路、經驗和框架。

未來我們想做的產品,是把分析師的思路相對統一地做到產品裡去,用產品的人就自然而然具備了這種思路。就不用分析師教給他:你先觀測、找原因、分析道理,核心的造成衰減和增長的原因,怎麼樣改變和執行。

這套模型應該變成自動的,但是自動化的過程,是人和機器學習的過程。比如說:

一個產品現在不是百分之百自動滿足客戶的需求,但是有人教客戶;

之前是人在收集客戶反饋,以後產品就會慢慢收集人的行為。

我們的產品就變得越來越智能,人的成分就越來越低。其實不是想替換人類,是因為好的分析師、增長黑客太稀缺了,只能用產品彌補人員的缺失。

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雷鋒網:未來數據分析服務會是怎樣的形態?

張溪夢:

以後產品是這樣的形態,用戶只需要告訴我們他關注什麼,比如說關注我的註冊。他選擇這個結果以後,產品應該自動幫他分析出來有關「註冊」哪裡有問題,例如是針對人群的問題還是產品設計的問題。

如果是產品功能的問題,你需要如何改進;

如果好似投放給了錯誤的人群,應該如何更換管道。

我們希望未來第一步是做到能夠判斷用戶需要解決什麼問題,然後由我們的產品告訴他。要做到這樣,早期應該只針對特定的幾個行業,這幾個行業如果做的好的話,這種模型可以復制到其他行業。

雷鋒網:數據分析、增長黑客在未來應該會有很大的市場,你是否擔心大公司砸重金進入這個市場呢?

張溪夢:

我從來沒有擔心過,好多人問我你擔心IBM進來嗎,我完全不擔心。因為我們做的東西根本沒有在這個世界上出現過,他只能砸錢。但是幾十萬億資本砸進來,做出來是什麼東西呢?

一個產品本身是有性格的,是有人的本性,有 DNA 的,而 DNA 是無法復制的。數據分析的關鍵在於分析,是非常個人化的。換句話說,我們要做的產品是要反映我們這些人的靈魂的。而你很難復制一個人的靈魂。

巨頭砸錢,說明市場需要教育。這個過程中參與的人越多越好。

BAT 他們都有很強的分析能力,我覺得大部分廠商也願意開放這些能力。但對數據本身的理解,每個人都有自己的版本,這種世界觀會反應在產品以後的形態裡,會非常不一樣,各有特點。

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問:GrowingIO 有一個重要的功能「熱力圖」,可以科普一下其中的原理嗎?

張溪夢:

熱力圖分為三種層次:

第一種是非常粗糙的,是收集人眼看被吸引到螢幕的哪個位置。但人被吸引注意力取決於三個東西:大小、形狀、顏色。所以會有多種因素引導視覺。這是神經學的科技分析,我們今天做的不是這塊。

第二種是記錄用戶在螢幕上像素點的點擊。比如說一個螢幕的分辨率是 800×600,包含48000個像素點。熱力圖會記錄用戶在哪裡點擊。

第三種熱力圖同樣是記錄點擊,但是點擊的數據不是跟著螢幕,是是跟著內容走的。例如一條新聞,它會記錄用戶在長長的新聞中,在各個具體位置的點擊行為。

我們做的是第三種。用戶點擊操作的界面,熱力圖的核心在內容上。這樣的話我們能幫用戶不單分析界面,同時還分析內容。之前我們發布的產品是針對PC端的網站,這次我們發布了移動端的產品。可以記錄用戶在手機上點擊的「熱力圖」。

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雷鋒網:增長黑客的成功案例是 Uber、亞馬遜。但是 Uber 在中國敗給了滴滴,亞馬遜在中國敗給了淘寶京東,問題出在哪裡?

張溪夢:

第一,之所以今天Facebook、亞馬遜等公司變得非常知名,是因為他們公司在早期、中期持續地在做這件事。

他們持續增長的原因有三個:

一是有商業模式,

二是經營非常系統化,

另外就是「增長黑客」體系的幫助。

中國的很多企業以前並沒有關注增長體系,這種情況下還能打贏,我覺得有以下的原因:

首先,是中國用戶基礎大,什麼 App 一做就有幾百萬用戶上來,因為中國有十幾億人。這個情況在美國2000年的時候有可能,現在想做到這樣的已經很難了,所以他們需要做「Growth Hack」。

其次,中國資本紅利在衰退,大家更理性了,沒有人盲目投資。不盲目投資的情況下我們就更需要關注效率。這就是為什麼很多大型企業在迅速地吸納「增長黑客」這套方法論的知識和建團隊的原因。

「增長黑客」的核心理念是:你要把以前的市場行銷預算變成工程和產品的預算。

以前市場行銷有很多預算,但這些預算都被無效地花出去了。如果把這些預算拿出來很少一部分變成工程師和產品經理的預算,效果可能大不一樣。中國以後也會把燒錢、燒流量、大投放的方法慢慢轉化成非常聰明的用工程產品的內升的自然生長的方法來解決問題。亞馬遜這樣公司的經營效力不能說到極致了,但是接近極致了。

雷鋒網:是否可以舉一個例子,曾經「燒錢」的客戶怎樣通過「增長黑客」提升用戶數量?

張溪夢:

有一位互聯網金融的客戶,他們的獲客成本成本在過去兩年半裡,增加了幾百倍。

使用這種方法,他們找到了很多核心原因。

第一,在中國有一個有趣的現象是「薅羊毛」。很多人簡單做一些註冊動作,就把利潤拿走,並不會成為客戶來購買他們的理財產品。

第二, 他們發現不同獲客管道之間的差異竟然是巨大的。有些管道的效力非常低,但他們在分析數據之前根本不知道。

第三,他們解決了時間問題。以前做一個活動,需要等兩三個星期才能知道效果。現在基本當天或者隔天就可以知道結果。

這是他原話是:如果兩年前他使用 GrowingIO 的話,今天的互聯網金融格局應該是不一樣的。

很多用戶需要的不止是一個數據,他需要一下子就能看到其中的問題,然後趕快修改。對於創業企業,資本投放都是次要的,關鍵的是時間。因為一個創業公司真正想生存下去,取決於單位時間內你能跑多快跑多遠。不可以一個星期一個星期地浪費。

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【訪問用戶實時走勢/圖片由 GrowingIO 提供】

雷鋒網:「增長黑客」技術未來會有怎樣的趨勢?

張溪夢:

美國的那套增長系統,比我闡述的複雜一百倍。我認為它在理念上沒必要再進化了,關鍵是怎麼落地。怎麼樣把經營的小環都閉合了。像一個小齒輪就是增長的一個小環節,當很多種齒輪在一起就組成了一個引擎,這個引擎連接的是產品研發、市場行銷、工程做到、銷售、客戶服務和客戶支持、風控各個部門,還有財務。這套體系是下面幾年裡中國的公司需要去批判接納的,就是一定要適合中國企業形式和發展的速度。它是科學化管理體系,只要有了正確的方法、正確的人和正確的流程,不斷地踐行就一定能看到效果。

國內三大紅利結束以後,各個企業應該做「增長黑客」這件事,這是專業化的表現。



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