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GrowingIO|GrowingIO 张溪梦：数据智能——业务增长新引擎

_原题为 GrowingIO 张溪梦：数据智能——业务增长新引擎
【GrowingIO|GrowingIO 张溪梦：数据智能——业务增长新引擎】GrowingIO|GrowingIO 张溪梦：数据智能——业务增长新引擎
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来源/ 2020 非凡大赏
作者/ GrowingIO 创始人兼 CEO 张溪梦
各位嘉宾好 ， 我是张溪梦 。 首先非常感谢非凡资本组织今天这场活动！
去年很荣幸参与了第一届非凡大赏 ， 今天听完上半场以后 ， 我有一个非常深刻的感触——今年 MarTech 的发展又迈上了一个新台阶 ， 中国本土的数据、智能、AI 发展大有超过美国的趋势 。
而 GrowingIO 这家公司 ， 正是致力于帮助中国企业提高增长效率 ， 用数据、智能、AI 驱动业务增长 。
GrowingIO|GrowingIO 张溪梦：数据智能——业务增长新引擎
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今天我分享的内容 ， 是如何通过数据智能来构建企业新的增长引擎 。
过去 ， GrowingIO 一直在做驱动运营、驱动增长的业务 ， 偏技术向来讲 ， 这是一套数据驱动的金字塔逻辑 ， 在底层有各种用户触点 ， 我们通过这些触点去收集用户数据 ， 通过上一层的引擎完成数据采集的流程 。
随着数据规模不断扩大 ， 数据储存从 ETL 做到了 EDW ， 用户行为数据必须采用更新的方式来抽象和总结 。
在这之上有数据仓库、数据平台 ， 再上层有分析引擎、预测和优化模型进行模拟、洞察、决策 。 决策后 ， 无论是营销、运营、还是产品优化 ， 都会据此进行调整与执行 。
从整个流程中大家可以看到 ， 这是一个慢慢抽象出人的决策过程 。 在我过去的工作经历里 ， 看到大部分企业（基本 80%）都将重心放在底层 ， 但忽视了决策带来的巨大价值 ， 而这正是 GrowingIO 过去四五年一直在构建的——通过搭建坚实的金字塔底座 ， 让决策过程变得更有效率 ， 得出更有价值的洞察 。
GrowingIO|GrowingIO 张溪梦：数据智能——业务增长新引擎
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现在给大家展示的是战略屋 ， 左边是数据 ， 右边是我们的业务战略 ， 数据和业务战略通过金字塔的内容对齐 。
对齐的过程依靠灵活便利的数据采集 ， 只有细致、全面的数据采集 ， 才能精准地针对用户的触点完成运营动作 。 比如我们的业务包一定要通过洞察 ， 对决策舍九取一 ， 做最重要的事情 ， 通过整个数据画像、用户画像和特征提取 ， 最终更精准地找到用户、触达用户、转化用户 ， 产生 GMV 。
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给大家简单介绍一个 GrowingIO 客户的真实案例 。
这个客户是母婴产品电商 ， 每天有一百万活跃用户 ， 他们自己有大数据团队 ， 但仍然有可提升的空间 。 其中一个很重要的问题是 ， 他们每次活动都需要手动生成标签 ， 导致从活动策划到上线、数据复盘的整个闭环时间过长：短则需要七天 ， 长则两三周 ， 这种决策机制的效率很低 。
GrowingIO 帮助客户持续监测小程序、App 和网站 ， 与客户内部交易仓库打通融合 ， 迅速形成一套用户画像体系 ， 有效激活用户（包括首购用户、复购用户、潜在流失用户） 。
同时 ， 提供一套以商品偏好为核心的标签体系 ， 通过获取用户的交易频次、过往交易偏好、产品间的购物关联性等 ， 对用户进行精准营销 ， 同时使闭环快速运转起来 ， 实现螺旋式的增长 。
精准营销一般会有比较复杂的 A/B 测试 ， 其中包含大量数据 ， 交易本身就会产生 270 个不同用户行为 ， 仅靠人力是难以识别的 。 GrowingIO 通过机器学习算法 ， 快速扫描 270 个事件 ， 找到核心影响因子 ， 并对此复权打分 。
根据分数 ， 对影响因子进行分类 ， 如潜客质量、内容偏好、渠道效率及末次登录活跃度等 。 结合内部的属性标签 ， 借助 GrowingIO 数据模型进行归类转化 ， 明确分类标准并完成分类 ， 最终将底层用户数据 ， 形成精准、易读、可执行的用户画像 。
GrowingIO 也可以对线下导购进行赋能 ， 如果只是打分 ， 或者做计算模型 ， 数据的价值就没有很好的体现 。 体系的核心是自下而上的执行流 ， 比如用户访问三次但未购买 ， 通过自动化引擎 ， 推送优惠券（无论是短信还是小程序触达） ， 并根据数据效果及时调整策略 ， 从而大幅提升运营效率 ， 实现精细化运营 。
今天 ， 每家企业已经拥有海量的数据 ， 而建立基于用户的行为数据湖、企业级数据仓库 ， 是放大数据价值、帮助企业快速增长的不二法门 。
这就是我今天分享的内容 ， 谢谢大家！


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