经验教程|酷开网络大屏指数研究院赵磊：增长无处不在，OTT 领航家庭经济数字化转型( 三 )
3.3 优术：分析引擎体系建设 ， 提升转化率
第三 ， 优术 ， 指的是分析引擎的建设 。
最开始建设分析引擎的时候 ， 我们考虑过两种方法：第一种 ， 直接在业务中沉淀分析引擎；第二种 ， 先规划好分析引擎再去做 。
以前我们认为 ， 分析引擎体系可以在实践中不断迭代；但是在具体实践中 ， 得到的结果改变了我们原先的认知 。 建设分析引擎 ， 应该是先规划 ， 再去实践 。 因为一旦规划和引入策略框架后 ， 我们的业务也会随之调整 。
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因此在这里建议大家 ， 建设分析引擎时一定要先基于模型、分析引擎的概念进行宏观设计 ， 再进一步指导微观业务 。
目前酷开网络建立了用户模型、营收模型、行为模型和产品模型等等 ， 这些体系为我们后期分析提供非常大的帮助 。 而且你有了模型 ， 未来的增长试验要沉淀什么、要分成几个步骤 ， 都有据可循 。
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这是我们的分析引擎 ， 总体而言 ， 酷开网络的分析引擎经历了六大阶段 。 从一开始的纯报表分析、精细化分析、数据模型分析 ， 再到增长策略分析、多因子增长策略分析 ， 再到第六代的趋势分析与预测 。
我非常赞同 GrowingIO CEO Simon （张溪梦）的举例 ， 数据分析其实就是解魔方的过程 。 一开始就是一阶魔方 ， 就是一个骰子；二阶魔方 ， 一面有4个块；三阶魔方 ， 一面有9个块 。
我们不停增加维度去把它拆解下来 。 我们基于人的主观判断 ， 一般人就玩到三阶魔方 ， 厉害的人可以到四阶魔方 。 再往下更高阶的就很难了 ， 所以说未来一定是基于模型的方式来驱动整个分析体系的建议 ， 因为它的整个决策都是非常可观的 。
进一步 ， 我们将智能推荐与增长框架相融合 ， 一方面通过引擎快速找到用户 ， 另一方面基于增长框架进行推荐效果与参数的调优 ， 为用户提供智能化推荐服务 ， 最终形成增长闭环 。
举个例子 ， 过去我们在做交叉推荐模型的时候 ， 往往在模型处理与策略调优这一环节停下 。 但实际上 ， 我们是可以往下做的 ， 即借助模型实现自动化策略的下发与沉淀 。 在这里我也建议智能化做得不错的企业 ， 可以把后面的环节衔接起来 ， 这样能产生更好的效果 。
同时 ， 我们可以拆解一整套分析模型 ， 单独赋能独立业务 。 我们拆了付费潜力、产品包、价格敏感、营收四个模型 ， 进行产品价格投放的全自动化运营 。 经过酷开网络实测 ， 机器能够产生比人更好的效果 。
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有了分析引擎 ， 我会把它和我们的智能化衔接 ， 比如以前我们的智能推荐 。 现在和我们的增长框架先融合 ，一方面通过我们的“先知引擎”快速找到我们的用户并进行推荐 。 那么推荐的效果、推荐的参数怎么调整 ， 那就基于我们整个增长框架不断调优 ， 这就形成了一个闭环 。
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给大家举一个我们做的交叉推荐模型的案例 。 我们从用户的行为特征 ， 包括用户特征、影片特征、上下文特征等出发 ， 抽象模型进行推荐 。
以前我们做到中间这部分就停止了 ， 但是现在我们继续往下走 ， 增加了下面策略下发和沉淀的环节 。如果智能化做的还不错的朋友 ， 可以尝试把后面的部分接起来 ， 效果还挺好的 。
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而且这个过程中还有很多单独的分析模型可以拆解出来 ， 赋能独立的业务 。 我们拆了 4 个模型 ， 从产品包、价格敏感度等等 ， 拆出来它就可以实现产品投放的全自动化运营 。 而且我们实际测试了 ， 机器的效果会比人好很多 。
3.4 践行：关注用户全生命周期 ， 用增长实验实现流量再生
第四 ， 践行 ， 如何切实执行我们的增长试验 ， 让流量再生 。
我把增长实践分为两大部分 。 一部分是我们通过什么工具进行增长实验；另一部分是如何进行组织体系建设 。
相比之下 ， 我认为建设企业组织体系更为重要 。 只有建设与数字化增长范式相匹配的组织架构 ， 才能保障增长这件事顺利落地 ， 并持续为业务赋能 。
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当组织体系足够敏捷时 ， 便形成了企业级敏捷 ， 就像上面这张图各个小团队融合在了一起 。 团队间的弹性、适应性以边界也会变得更强 ， 小步快跑的增长实验也拥有了更多的空间 。
弹性组织为企业未来一切的发展方向提供可能 ， 这也是增长的价值 。 这是我认为最重要的部分 ， 建设一个企业级的敏捷的组织体系来保障增长的落地 。
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