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美团点评数据产品专家冷戈:如何利用数据提高用户体验

来源:http://www.hgfx0088.com编辑:漫展网_互联网资讯_科技资讯 人气: 发布时间:2019-07-22
摘要:冷戈,从事多年TOB产品及数据服务产品研发工作。现就职美团点评-小象事业部,负责零售用户数据治理、用户基础数据建设、用户画像及特征挖掘等工作。 1、业务理解和自己产品的了解度:熟知自身业务产品,是基本前提,无防止决策误判的保底能力。熟知包括: 熟

  冷戈,从事多年TOB产品及数据服务产品研发工作。现就职美团点评-小象事业部,负责零售用户数据治理、用户基础数据建设、用户画像及特征挖掘等工作。

  1、业务理解和自己产品的了解度:熟知自身业务产品,是基本前提,无防止决策误判的保底能力。熟知包括:

  熟悉自己业务所在领域的用户的基本特点,如自身业务为TOC的快销品类电商交易服务产品,其用户受众会具备一些基本的通用型用户特征,年龄群体在N-M岁之间占比较高,男性用户占比小于女性用户占比,用户具备较高的优惠/价格敏感度等。

  了解自己业务所在领域的业务流程的基本特点,如商品流转链条上各个节点的作用、基本任务。销售节点上各个环节的基本特征,业务场景是什么等等。

  了解自身业务的主要竞对的业务流程与特点,并不断跟踪行业动态,关注竞对的业务动态等,通过对竞对的动态监测,明确别人在做什么,并深入思考他们这么做的动机与期望解决的问题。

  2、数据分析能力:可以通过对用户数据统计、挖掘发现用户特征。包括各类数据工具的使用,如exlspsstableaurpython等,选择一个或多个适合自己业务场景的分析工具并熟练掌握,但切记,工具和分析的目的是为了提高获取结论的效率与精准度,是手段而不是目标。

  3、良好的归纳总结能力:可以对数据分析后用户的特征行为做关键性的总结,提出适合业务,可落地执行的策略建议。如亚马逊分析师中经典的6页纸陈诉方式,良好的总结性陈诉沟通是确保决策建议可以快速为他人感知与确立认同感,从而保证策略落地。

  数据采集有非常多的方式,常见的会分为用户端数据采集、服务端/后端数据采集,第三方数据,以及其他通道。

  最常见的就是用户行为数据,也就俗称的流量数据,多是通过客户端(线上)代码内集成的数据埋点或者采集数据API实现,常见的工具如Google Analytics、百度统计、growingio等,此类工具需要开发人员在客户端内按照规范植入相关的代码后,获得用户数据,然后通过相关服务提供的配套工具做加工展示或者自己导入后自己处理。客户端数据最大的特点就是误差率偏高、数据价值密度低、采集结果质量与埋点质量强相关。

  服务端或后端数据多为用户的历史档案记录或者各类操作的结果日志,如用户注册资料,历史订单信息,物流信息、客诉服务记录等。服务端此类数据大多是在业务逻辑下,且已经制定好相关数据结构,数据质量较好且对安全性敏感,数据的分析使用需要从服务端中同步到数仓后做进一步加工处理。

  如公共数据API(数据获取或者二次加工辅助),公开数据结果灯,可以通过第三方获取的开放数据。百度、腾讯、高德等大型互联网企业、各大咨询公司、统计企业,都有相关服务提供。

  数据本身是非常依赖业务逻辑去解读,脱离业务的数字是毫无意义,所以在制定一套采集和使用用户或产品数据的方案前,必须要明确如下的几个要素

  为了解决此业务问题,采集处理后的数据需要在什么场景下为这个解决方案服务?

  通过以上的3个问题,通过确认数据的使用场景和结果目标,才能确保数据方案最终是可用的方案。

  3、根据每个指标的计算方式与维度要求,确认数据来源构成,并最终确认采集方式,已订单量这个指标举例

  数据本身只是用于提高业务/用户决策的效率的一种方式,认可并重视数据决策结果,是一个企业确认以数据驱动,提高运营与生产效率的关键,在实际应用中,需要关注以下几点:

  在确定相关的数据需求后,数据团队需要针对自身的业务发展速度、数据采集数量、质量、来源渠道做相关的规划,确保数据服务的硬件能力可以略微领先于业务的发展速度即可。

  1、业务探索期,用户量为1-10W,主要为快速发展阶段,存在较多的业务探索和变动,沉醉的近义词但是每个模块数据量较小,

  此时适合搭建数仓的快速加工和迭代能力,在技术上更多的选择一些轻量化架构,但是考虑到远期业务的愿景与发展能力,在基础架构上需要适度兼容未来的大型数据集和加工集群的能力。此时可以先通过MR搭建自身的ETL基础,配合基础的SLA、DQC策略,初步具备大数据加工能力,

  2、业务稳定增长期,业务模式基本固定,用户量开始大量增加,沉醉的近义词此时的难度主要是数据处理压力的与日俱增,加工效率、成本、稳定性是技术的主要挑战。如在Lambda架构基础上,通过spark+flink构筑相关的批、流处理方案等。

  3、业务成熟期,主流业务趋于稳定并出现瓶颈,业务上需要做新的模式、方向探索并且与旧有业务互相支持。此时1、2的技术挑战间距,沉醉的近义词即需要灵活高效的处理方式,且需要兼容大型数据加工稳定性与加工能力。

  数据的基本流程如图所示,如同一个工业产品的加工生产,基本都是按照采集-加工处理-落仓-应用输出这4个环节来完成的

  数据生产就如同一个工业产品的加工生产,每一步的质量与管理出现了问题,都会导致最终交付的结果出现错误,这里分别简单介绍下每一步环节的关键质量管理点

  1、业务团队需要信任数据团队的决策结果,并结合自身思考把决策的迭代建议及时反馈给数据团队。

  2、数据团队需要明确数据是服务的理念,自身需要与业务团队高效沟通,沉醉的近义词明确数据使用场景。制定最合理的数据方案,同时确保可以在日常高效响应业务人员的碎片化数据提取需求。返回搜狐,查看更多

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