易观于扬:从咨询报告到大数据,易观要推动大数据平民化

可欣@超人学院 · 2019-01-22
数据智能要与业务紧密结合

是的,你了解的那个易观早已升级了。

易观最早成立于 2000 年,为人熟知的是咨询业务和研究报告,,2012年,易观大数据公司成立,将此前用做研究分析的数据挖掘、分析拿出来相继推出了“ECDC数据平台”,“易观万像”、“方舟”、“千帆”等一系列产品。

如何将行业分析和技术服务并行?36氪最近易观创始人与于扬聊了聊易观的升级和产出。内容整理如下:

36氪:为什么转型做 SaaS?

其实易观最早做的也是数据咨询相关的行业,做了这个行业后发现几个问题,第一个,项目周期很长,十天半个月才能出来,第二个,项目的颗粒度决定了不能像产品一样去操作,第三个是客户没办法自主查询,因为这样谈的客户非常多,这样的话就决定了我们去回应客户的需求。

在2012年的时候易观大数据公司成立,并逐步开放分析师培养体系,推出用户雷达产品试水。但直到2015年才推出第一款大数据分析产品易观千帆,期间三年时间主要对数据储备、算法训练、测试调优。

经过客户购买后再次的提出需求、改善、磨合之后。易观在在2016年后续开发了数据中台易观方舟。

36氪:那么我们现在主要定位什么样的客户画像呢?

以行业来划分,易观已经深度覆盖了金融、零售、教育等领域。具体在行业内的客户画像,需要有两个基本条件:首先企业要有数字化产品;其次从企业发展轨迹来看,希望是各赛道上的腰部客户。

为什么需要有数字化产品?

这意味着此类客户自身拥有大量的数据源,这些数据有进一步分析、运营、资产化的需求。包括app上、小程序上,还有网站,都是潜在的数据源。如果在线下的话,比如门店内会布置摄像头、wifi探针、POS机也是线下数据源。

其次从行业内部来看,主要腰部客户需求更紧迫,已经安装易观产品从效果反馈上来说都比较好。

36氪:如何交付服务?

在交付上我们公有云和私有云都做,如果碰到数据迁移时间太久,我们尽量在不影响公司原本业务的基础上,一边迁移一边分析,前期通过数据采集先把数据跑起来。 

至于服务的收费标准,我们目前是公有云和私有云交付上都可以。公有云的收费标准基本上是按照DAU,比如你的DAU有多少,不到一万我们就是51800元起,然后随着DAU规模的增加,我们会有一个定价准则。如果是私有云呢,则要看你需要几台服务器,同时我们的平台还分高性能版和普通版。

36氪:如何做到数据和咨询业务并行?

形象一些说,我们看到客户们尤其是传统行业客户,不仅需要数据服务,还需要业务咨询,他们需要建一个业务和这个数据平台之间的和谐。我们的解决方案会配备“分析师+数据平台+数据产品”形式。并且分析师这块是之前易观对不同行业有多年经验的资深分析人才,有很深的业务的理解。

对了,易观自己也在使用方舟这款产品管理公司内部的数据资产运营,以客户的角色去分析数据管理的痛点和需求。

36氪:不同来源的数据怎么做统一,如何做到更加精准的千人千面?

从数据收集层面普遍的现象是这样的,今天用户在app上收集到了年龄,可能在网站上收集到了行为数据。针对数据的广泛性,易观在后台会通过多次比对去吧用户群体做精准分类。

举例来说,有个小A的用户首次手机浏览网页行为被捕捉后,他有一个在易观后台对应的用户ID(A0),围绕着这个ID,易观会观察他的行为。当易观发现在购物网站上有类似小A的用户,我们会把他标注为A1。同理,通过无限近似的原理,我们在其他场景下发现疑似小A的用户,不断的做标签,在之后可能累计了10个场景下的疑似用户后。我们就把A1到A10过去的六个动作,每六个月到九个月在顾客的场景中再取一份。经历了两个周期后,你会发现A1到A10消失了,变成了A1到A3,这个时候我们机器可能就认为他就是小A。

我们不会去触碰用户的隐私,并且最后通过无限近似方法算出来的小A代表着一个精准的用户群体,对商家来说是非常好的数据补充,精准到个人的数据维度反而不如到人群的效果好。

36氪:如何看待市场竞争?

市面上已有不少竞争对手,此外巨头们也都开始布局。对于易观来说,首先巨头们入场对于整个行业是好事,说明行业在慢慢成熟,市场已经开始被教育好了。第二区别于,易观专注在数据业务多年,与巨头相比,作为第三方的数据服务商公司,更为亲和,不会和客户有任何的业务冲突。与市面上其他竞争对手相比,易观有数据分析的基础上有之前积累的业务咨询能力,二者并重,从而建立核心优势。

以及,易观至今已经有了18年的数据沉淀,跟踪了中国互联网风起云涌的一个年代,目前已经累积覆盖了23.8亿移动终端,产品精细化展现了45个领域、314个行业内的数万个App。在用户方面,易观已经实现月覆盖6.04亿用户(MAU),日覆盖8606万(DAU),建立了超8000个用户标签。

36氪:易观未来的愿景和计划是什么呢?

长远来看易观希望推动“数据能力平民化”。如何解释呢?有三个公司我觉得创造了非常大的平民化价值。

第一个,打字员曾经是一个岗位,好多人应聘去打字,但现在运用办公软件人人都可以打字,所以微软把文字处理能力平民化。

第二个,曾经存在修图师这个职业,最开始他是服务广告公司和设计师,但是后来Adobe推出的Photoshop可以让每个人都可以学会PS,所以就把图形设计能力平民化了。

第三个,有一个公司叫Autonomy,在欧洲,是一个付费的商务搜索引擎,但谷歌的出现把搜索平民化。

所以易观今天的使命就是尝试将大数据和算法能力平民化,未来计划将这部分能力开放给所有人,让每一位有需求的人能用到开源的数据产品。

第二点是在真正让数据智能与业务结合。举例来说,假如你是产品使用者,想把用户留存提高10%,只需要在系统内设定目标,然后系统就会跳出来说你要作哪些步骤1、2、3、4、5,你的成功概率达到80%多,我们会做一个智能推荐。

这个智能推荐就来自于营销闭环给出来的策略,我们记忆所有的用户在转化的时候采用的战术,然后集中产生一个最佳算法,所以当你输入目标值的时候,系统推荐的是已经成功过的步骤。

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