英國的奧運獎牌大豐收,您可以從他們的數據分析戰略學到哪些

分類:科技 時間:2016-10-06

英國做了些什么:英國依靠優勢領域,而不是期待在從未收獲的領域獲得成功。英國專業領域包括自行車、賽艇和部分田徑比賽。只有連續的成功才能贏得后續的資金支持。在冷門項目中獲勝當然精彩,但讀者比較關注有效贏得新客戶。誰都不會認可將寶貴的資金打水漂的道理是一樣的。

在最近的里約奧運會,英國在奧運獎牌榜上贏得第二名的位置,67 枚奧運獎牌數量讓人難以置信——這比他們在 2012 年倫敦奧運會上獲得的獎牌數還多出兩枚,而 27 枚金牌數也令人矚目。除了自 2012 年倫敦奧運會前的國家大力投資,英國成功的另一個關鍵因素是通過堅持不懈地聚焦數據分析提高運動員的表現水平。本文介紹該戰略可用于數據分析的各個方面,是業務分析系列的第二篇。若要閱讀第一篇文章,請訪問( http://zhuanlan.51cto.com/art/201607/514770.htm )。

相比之下,中國隊未能實現預期目標,排名位于英國之后,贏得 26 枚金牌。中國奧委會主席劉鵬先生對中國在里約的經歷總結:“在里約奧運會中,我們沒有獲得很多獎牌…在最近幾年,國際體育競技水平大幅提高,競爭變得越來越激烈”。中國隊很明顯對激烈的競爭感到驚訝。中國應用開發者也熟悉這種情緒,因為國內應用市場面臨著類似的“照樣學樣”競爭。

盡管人口僅為 6400 萬,英國還是在奧運會上取得了巨大的成功。本文介紹英國策略可用于數據分析的亮點,尤其讓我感到震驚的是,英國體育似乎采用的是假設-演繹法(參見下圖),這項分析在向英國學習的經驗時很有用。

學習要點:

英國自 2008 年奧運會后 2012 年倫敦奧運會前就開始增加奧運會的資金投入,每次奧運會至少投入 2 億英鎊(來源:UK 體育 – http://www.uksport.gov.uk/our-work/investing-in-sport/historical-funding-figures )。資金的投入起著一定的作用,我將強調英國數據分析策略以顯示開發者的相關學習要點。

1. 聚焦:

英國做了些什么 :英國依靠優勢領域,而不是期待在從未收獲的領域獲得成功。英國專業領域包括自行車、賽艇和部分田徑比賽。只有連續的成功才能贏得后續的資金支持。在冷門項目中獲勝當然精彩,但讀者比較關注有效贏得新客戶。誰都不會認可將寶貴的資金打水漂的道理是一樣的。

學習要點 :從戰略上講,判斷您的團隊所擅長的領域并堅持這些領域非常重要。多數公司都成功地將兩個應用合并為一個。比如Musical.ly 將衛星直播與音樂應用合并,因此在配置資源來設計產品和用戶體驗時,這是需要記住的一條實用指南。這個“制作自己的音樂視頻 (make-your-own-music-video)”應用在上海有辦事處,卻瞄準美國用戶。( http://nooga.com/173717/garyvee-why-millions-of-tweens-are-using-musically-and-why-it-matters/ )。Musical.ly 創始人 Alex Zhu 指出,美國市場更具吸引力,因為美國青少年比中國同齡人有更多的自由時間。這是因為中國青少年大部分時間都是在學校或強化班度過。目前,他的戰略已奏效,已有大約 1000 萬人每天都會使用該應用,每天都會制作同等數量級的視頻。這是通過深入了解所選縱向市場而成為業界最佳的例子。

2. 測評:

英國做了些什么 :自 1984 年起,英國的賽艇隊在每一屆奧運會上至少獲得一枚金牌。在赫赫戰功的幕后,團隊不斷擴展數據分析,只關注一個問題,“哪些因素能夠促使賽艇劃得更快?”

對運動員在訓練(從水上訓練到健身房)和比賽的臨場發揮都可采集。從這完整的數據基礎,團隊可以挖掘實際表現的因素。根據英國團隊,兩個最重要的宏觀使用案例是人才識別和跟蹤。盡管人才跟蹤更重要,但兩者聯系緊密。思路是通過收集關于進入培訓計劃的所有運動員的完整數據,將新進入計劃的運動員數據與先進入計劃的運動員數據進行比較,從而判斷最有可能使每個運動員問鼎冠軍。

學習要點 :人才識別和跟蹤類似于高價值用戶的識別和跟蹤。數據分析也同樣需要根據主要目標逐步進行。讓我們來重點看下 ATamp;T,ATamp;T是美國第二大移動電話服務提供商。ATamp;T 使用 Countly 跟蹤其自助服務應用 (myATamp;T) 。安裝和 DAU 指標自身沒有意義,因為myATamp;T 不涉及應用內采購的指標,即優化在線支付體驗、管理忠誠度計劃,引導客戶到其商店交叉銷售其他產品。ATamp;T 采用與奧運會運動員類似的方法來跟蹤其用戶,回答其研究性問題: “我最有價值的用戶都有哪些相似行為?”

您可能希望解決的其他關鍵用戶和產品問題:

  • 如何綁定不同產品?
  • 哪些用戶最有可能離開?
  • 用戶接下來將買哪些產品?
  • 用戶在談論什么?
  • 哪些用戶群最有價值?
  • 如何提升市場活動響應?
  • 哪些用戶最有可能升級?

為此,ATamp;T 收集了它最有價值用戶的行為模式,比如在計劃升級和先導指標之前,用戶查看了哪些頁面,比如郵箱地址的更改。ATamp;T 能夠判斷潛力最大的用戶群,力求在正確的環境下提供有效的終結陳述。這會涉及大量記錄,因為先導指標可能需要幾個月的時間才能具體化,比如各個月份的費用上升趨勢。通過Countly,ATamp;T 能夠每個月規模化收集超過 10 億個數據點。

3. 分析:

英國做了些什么 :英國的賽艇隊第一步是收集數據,第二步就是將收集到的數據綜合在一起,結合比賽數據,從而為訓練提供信息并幫助提升運動表現。數據模型提供的信息,允許教練和管理人員做出更好的決策。這包括識別有可能問鼎冠軍的、有前途的年輕賽艇運動員,以及協調不同賽艇組合中的賽艇運動員,從而最優化每只賽艇的表現。

學習要點 :大多數時候,切實可行的見解只會在您通過交叉分析了解用戶群,使見解形象化后才會出現。這就是Countly 通過先進的取鉆和漏斗工具所帶給客戶的價值。對于MyATamp;T,它的管理團隊意識到若不將數據置于場景中考慮,可能會導致數據量足夠,但是用處不大,或者至少對常見情況有用,分析人員將 50% 到 80% 的時間花在準備數據上,而不是得出有用的商業見解。ATamp;T 尤其被 Countly 的事件鍵所吸引,事件鍵可以記錄無限數量的市場細分鍵值。這可用于記錄 MyATamp;T 內常用的搜索詞,有助于向有價值的用戶進行有針對性的推銷。

此外,Countly 為客戶提供靈活性,能夠無縫下載 JSON 數據到任何選中的統計軟件,如SAP 或 R,可用于統計分析,比如假設檢驗和客戶終身價值(LTV)回歸模型。

4. 解釋:

英國做了些什么 :通過更好地利用數據,英國賽艇隊知道了如何做來提高自己的決策效果。但令人興奮的是可能會出現的金礦或者“未知的未知”——那些事情我們甚至在開始分析數據之前都無法預測,因此我們可以發現更多會影響運動員表現的因素和因素組合。

學習要點 :與很多其他企業一樣,ATamp;T 采用 RFM(recency, frequency, monetary最近一次消費、消費頻率和消費金額)分析方法來量化確定哪些用戶具有價值,通過調查他們最近一次消費、消費頻率和消費金額來確定。

根據 RFM 分析,ATamp;T 將客戶基礎分為不同的群體:

  • 簡單總結用戶目前所處的事態
  • 準確瞄準市場并增加營銷業績
  • 為不同的用戶群定制推薦產品
  • 最后增加用戶的期限和購買額

為了獲取更好地采用 RFM 方法分析您的離線(比如 ATamp;T 從其驗證注冊流程中獲得的人口數據詳情)和在線行為數據(用戶在過去一個月中是否檢查其他計劃)的逐步指南,您可以參考施羅德集團首席數據科學家 Kamil Bartocha 的演講PPT ( http://pt.slideshare.net/WhiteRavenPL/rfm-segmentation/6 )。

結論

在信息超載的年代,重點關注創造價值的數據。簡言之:

  • 這些信息是否能夠讓您作出更好的決策?
  • 這些信息是否明確指出實現業務成果需要做些什么?

聚焦、測評、分析和解釋是幫助您判斷有用數據的步驟。通過這些步驟,Countly幫您結合背景和根據用戶特性劃分用戶群。這樣,您就可以提高滿足用戶需要和期待的能力。

作者介紹:陳俊勛是 Countly 的中國與亞太區的市場經理。Countly 代表一種新類型的互動協作技術,從而為技術型和非技術型利益相關者提供一條求知和創新之路。Countly建立了一個開放源的Web和移動解決方案,允許公司掌握自己的數據,回答復雜問題。我們為有需求和理想的公司服務,提供完整的用戶行為數據,而且可輕松完整導出。我們認為您能極好地定位并分析自己的用戶數據,因為沒有人比自己更了解自己的戰略。因此,Countly 的格言相當簡單,“Customize to Win” 。如果你有意向分享自己公司在數據分析的不平凡之路,歡迎隨時聯系 Countly([email protected])。

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Tags: 數據分析

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