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当年给抖音取名的“大师” 已经成不少公司的标配了
2023-09-20 07:44:13  出处:差评  作者:差评君 编辑:随心     评论(0)点击可以复制本篇文章的标题和链接

前段时间,差评君在网上冲浪的时候,看到抖音的名字据说是请得道高人算出来的。

当年给抖音取名的“大师” 已经成不少公司的标配了

但据差评君了解,抖音差点都不叫抖音。

当时字节跳动在内部做短视频产品,取名字的时候,确实上了点套路。

不过这个套路的名字和五行八卦、周易算法都没啥关系,它的学名叫做A/B testing ,也称为拆分测试。

1747 年詹姆斯 · 林德做了现代意义上的第一次A/B testing,找到了治疗坏血病的药方

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简单讲就是为同一个目标制定 A 、 B 两种方案,然后记录、追踪用户使用情况。

看看哪个更优,利用结果辅助做决策。

当年的抖音就经历了这么一遭,他们内部把短视频产品 demo 拿去跑了一遍 A/B 测试,看用户对产品名字的关心程度、吸引力程度、下载转化率等。

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通过这个测试,最终形成一份长长的排名榜单, “ 抖音 ” 顺利脱颖而出。

类似的,无论是取名字这种大活,还是 “ 用户界面上两个视频之间的缝隙有多宽 ” 。

 利用 A/B testing 的数据反馈优化决策,基本是大厂们的必备手法

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虽然 A/B 测试在互联网业内已经很常见了,但这几年,它不但作为单独的测试项目存在,更成为了一种新型数据驱动经验模式的一环。

而这种模式就是火山引擎打造的数据飞轮

数据飞轮其实就是 “ 以数据消费促数据生产,以数据消费助业务发展 ” 。

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 简单说,就是在业务应用层上,利用各种数字化工具,把企业数据玩出花来,帮助公司业务做大做强。

在业务不断发展的时候,又给公司不断创造各种企业数据,再利用相对应的产品工具,把这些数据 “ 炼 ” 成数据资产。

这样一来,公司业务和数据资产像一个轮子一样越转越流畅。

其实在数据飞轮出来之前,数据重要性已经成为各行各业的共同认识。

前些年最为流行的数据中台概念,也是为了强化企业数据的地位。

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但数据中台侧重于数据资产的统一性带来的资产价值,数据飞轮则是更强调数据流转与业务产生的互动关系

 那具体要说数据飞轮有啥用呢,还得结合大家实际体验来以身说法。

其中最有标志性的就是收钱吧。

 “ 收钱吧到账, 9 点 25 元 ” ,相信大家听到这句语音,总能想到半夜在楼下小卖部囤泡面的某个晚上。

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作为聚合支付业内的顶流,收钱吧背后是千千万万个 “ 小生意 ” 。

他们虽小但数量着实不少,要把这些千头万绪的数据利用起来精细化运营,没一个班的数据分析师想都别想。

 于是,收钱吧选择利用了火山引擎开发的 “ 增长分析 DataFinder+ 客户数据平台 VeCDP+ 增长营销平台 GMP ” 的产品组合。

这套组合拳涵盖了数据洞察、收集、处理、传递全流程。

在竞争激烈的行业内,及时唤醒沉睡商户促进日活月活,一直是收钱吧的日常工作之一。

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据了解,目前收钱吧有上万名 BD 员工负责商户关系维护。

按照以前的操作,收钱吧 APP 一般每个月拉一次数据复盘沉睡用户,再将整理好的数据下发给 BD 员工进行 “ 唤醒 ” 。

但一个月的周期过长,且需要经过长时间的待唤醒商户和对应 BD 匹配,流程较长、时间较久。

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这样不及时的信息传递,不利于对商户的及时唤醒,甚至有可能就此流失。

 直到用上了 “ DataFinder+VeCDP+GMP ” 三板斧。

这三板斧啥意思呢?

一板斧,利用 DataFinder ( 增长分析平台,数据洞察、分析 APP 内用户活跃情况的小助手,然后能够根据内置的十几种数据分析模型,帮助分析 APP 用户情况 )进行实时数据洞察, APP 运营人员直接能在后台看到用户的活跃情况,并按照业务需求进行分类。

两板斧,把前面洞察到的数据在 VeCDP ( 客户数据平台,快速分析用户、分类用户 )中与对接的 BD 数据融合匹配,识别同一标签下的多个非活跃商户。

三板斧,最后将这些商户信息通过 GMP ( 增长营销平台,可以实现智能化营销触达 )一键发给各地的商务 BD 们,他们就能迅速针对性地开展唤醒工作。

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这样一来,收集、分析、下发数据的操作全都简易化、实时化了。

 包括 APP 后台运营、商务 BD 在内的不同岗位员工,都能实时利用企业的数据资源,才真正做到了精细化运营。

而类似的场景在乐刻也在不断上演。

在传统健身馆不断爆雷、行业一片鱼龙混杂的市场里,乐刻可以说是国内最独特的存在。

他们身上的互联网基因、数字化水平,是他们能活下去的重要原因。

但在乐刻不断发展的过程中,也遇到了企业大厂化的普遍毛病:试错成本太高。

于是他们引入了火山引擎的 A/B 测试产品:DataTester 。

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乐刻在加入内容个性化推荐业务时,内部拿不准多少比例的商品关联内容能够达到最高转化率。

因为广告跳出率关系着转化率,但广告出现太多,又会让大家受不了弃坑,直接把用户数给干崩了。

所以,在这些比例里找到一个合适的数字非常关键。

 最后还是靠 DataTester 确定了 30% 的策略,成功在保持住用户数的情况下,将转化率提升了一截。

逻辑思维团队创办的得到 App 更是数据飞轮的忠实拥趸。

他们不仅和收钱吧、乐刻类似,构建出面向业务应用层的数据飞轮,帮助销售人员触达目标人群,提升了营销效率,还在数据资产层也实现了数据飞轮各环节的全链路覆盖

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他们通过引入火山引擎的大数据研发治理套件 DataLeap ,并邀请火山引擎专家团队入场进行具体问题调整。

 最终成功补足了得到的数据基建能力

在数据研发方面, DataLeap 提供数据集成、数据开发、智慧运维等功能,替代了之前的一些开源架构。

在数据治理方面, DataLeap 包括了数据地图、数据质量、 SLA 保障等一系列,在字节数据平台被验证过的功能,大大解放了得到在治理系统自研上的资源投入。

另外,再搭上火山引擎湖仓一体分析服务 LAS ,帮助得到进一步优化了存储成本。

一波操作下来,大大节省了得到在繁多的开源组件和系统自研上,投入的研发资源和人力,提升了至少 3 年的数据治理水平

以前,不少人觉得数据消费是件很困难的事,费时费力费人。

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 “ 我不会统计学怎么搞数据 ”“ 我不会敲代码怎么弄数据门户 ”“ 不会 SQL ,怎么做分析图表 ” 。。。

但在火山引擎数据飞轮背后,大量技术产品、应用( 虽然名字看起来还是很费劲 ),做的就是 0 门槛玩数据的活。

比如这次火山引擎 V-Tech 数据驱动科技峰会上,他们发布的 “ DataLeap- 找数助手 ” ,可以直接进行拟人化查询。

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利用 “ DataLeap- 开发助手 ” ,只用文字描述或者数据模型,就能生成 SQL 代码,或者修复 bug ,进行优化解释等等。

利用 “ DataWind- 分析助手 ” ,只通过自然语言,就能实现表达式的生成。

所以无论你是开发、运营、产品、设计、销售……

 只要你想,甚至是保安大哥,在权限与安全允许的情况下,在自己职责范围内也可以成为企业数据(如到访人数、巡查次数等)的使用者,真正让每个员工都能尽享数据飞轮带来的数据普惠。

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如今,身处在大数据时代,无论是企业的发展,还是大家的衣食住行,无一不是和数据紧密相连。

如果不能高效地利用数据,不仅是企业的损失,无疑也会极大增加大家日常工作、生活中的繁琐,造成无谓的精神消耗。

但过去的企业,既没有注意到或者足够重视让数据消费起来的重要性,也缺乏合适的产品进行系统化的数据处理。

直到数据飞轮的出现,既能唤醒对数据消费的需求,也能极大地降低大家的上手难度。

或许将来某天,当大家在生活中都能利用数智化产品玩数据飞轮的时候,一个真正的数据驱动的社会,或许又能向前跨了一大步。

图片、资料来源:

Wired :The A/B Test : Inside the Technology That's Changing the Rules of Business

深响:数据之力如何驱动公司持续成长|对话乐刻 CTO 澄识

字节跳动数据平台:案例|得到数据治理实践:从夯实基建到精细化运营

首席品牌官:超级品牌,都在打造数据飞轮

责任编辑:随心

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