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企业|数字化转型浪潮下 数据分析服务提供商机会何在？( 二 )


对于面向客户的变化 ， 张溪梦向采访人员介绍：“互联网企业变化太快 ， 我们做SaaS的希望服务客户的业务能够持续发展 ， 最近几年资本对互联网公司的投入在波动期内 ， 因为很多互联网企业都是靠资本在驱动的 ， 当资本的情况不是特别好的时候 ， 它们的数量和业务都是持平或收缩的 。 还有一点 ， 互联网类的企业认为数据能力是他们的基础能力 ， 研发要自己做 ， 我们之间的关系就变成了竞争关系 。 我们不想跟客户竞争 ， 是想给人帮忙 。 所以 ， 传统企业更需要我们 。 ”
预测和模拟阶段
GrowingIO的发展过程经历了一开始推出单独的Sass上的产品 ， 到一系列产品矩阵 ， 再到如今的产品矩阵+服务 。
GrowingIO在过去的五年里一直在做用户行为分析 。 所谓用户行为分析就是对互联网、APP、网站、小程序等地方的用户是从哪儿来的 ， 如何获客 ， 用户在企业的数字化的产品里是怎么转化的或者激活的 ， 以及用户是如何社交裂变推荐商品和服务给自己的朋友的 ， 还有用户是如何变现的 ， 对这些行为进行分析 。 主要帮助企业中市场运营、市场营销的产品经理以及工程师更好地理解数据 ， 并进行数据可视化 ， 然后他们自己来做决策进行调整 。 且集中帮助企业收集大量的用户线上行为 。
张溪梦介绍 ， 下一阶段 ， GrowingIO在产品上进入下一个时期 ， 进入预测和模拟阶段 ， 就是要通过所收集的用户细节的行为数据等 ， 帮助企业更好地预测谁会买 ， 谁会流失 ， 用户倾向于什么样的服务 ， 逐渐向预测、优化、模拟发展 ， 并帮助企业打通线上线下用户数据 。 最终希望有一天能把很多的智能变成全自动化的 ， 向无监督的系统进化 。
对于机器学习和预测的自动化程度 ， 张溪梦称还在探索阶段 ， 仅实现了一部分 。 “我们未来希望对于用户的分析要尽量自动化 。 因为这是比较专业的知识 ， 我以前当分析师的时候 ， 分析师大部分是给机器打工的人 ， 比如数据分析得手动拖拉拽至少1000次才能看到各种各样的情况 ， 我们希望在未来机器帮我们看数据 ， 而不是人看数据 ， 机器看完数据 ， 把重要的东西拿出来以后再让人去看 。 ”
他举例道 ， 比如有一个分析的项目 ， 有260个因素 ， 机器看完了之后 ， 将其中10个有用的因素拿出来 ， 人再对这10个进行判断 ， 效率因此提高很多 。
现阶段数据分析的专家人才仍然有一定缺口 。 他表示：“以前需要找非常好的专家做模型做预测起码得1～3个月 ， 接下来的目标我们希望这个时间可以缩短到1个小时 。 机器帮助解放一部分的脑力劳动 ， 我们不需要找专家来做这些工作 ， 找业务运营的人就能做这个工作 ， 未来普通的运营人就能做这个工作 ， 这是我们的目标 ， 现在正在做 。 ”
此外 ， 张溪梦表示 ， 做精细化运营的市场现在的规模在几十亿元 ， 但是未来市场将在千亿元规模 。
（编辑：张靖超校对：颜京宁）
（责任编辑：季丽亚 HN003）


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