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GrowingIO|蛮牛健康选择 GrowingIO，数据打造直连用户的大健康平台

_原题为 蛮牛健康选择 GrowingIO ， 数据打造直连用户的大健康平台
GrowingIO|蛮牛健康选择 GrowingIO，数据打造直连用户的大健康平台
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当你走入万达信息位于上海的总部 ， 一定会注意到放在办公楼里的数据大屏 ， 它让每一个人都能随时关注业务数据的动态 。
与此同时 ， 位于湖北省郧西县顺利沟村卫生室的“蛮牛健康小屋”内 ， 村民通过万达信息旗下 “蛮牛健康”的 AI 分析能力 ， 在家门口就能享受到便捷、高效、优质的健康管理服务 。
GrowingIO|蛮牛健康选择 GrowingIO，数据打造直连用户的大健康平台
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蛮牛数据大屏（左）和蛮牛健康小屋（右）
保险遇上数据 ， 打造健康管理服务独角兽 蛮牛健康平台 ， 是中国人寿入主万达信息以后打造的第一个核心板块独角兽 ， 定位于全民、全流程、全生命周期的健康管理服务平台 。
蛮牛健康平台的正式推出 ， 将会助力中国人寿以互联网医疗为切入点 ， 完善直连保险用户能力 。 让中国人寿掌握第一手用户健康数据 ， 积累用户数据资产 ， 打造私域数据银行的同时也将私域流量管理起来 。
想要更高效地采集、处理和应用第一手用户数据 ， 搭建企业客户数据平台（CDP）是绕不过的话题 。
为此 ， 蛮牛健康平台在 2020 年与 GrowingIO 达成合作 ， 共同搭建蛮牛健康数据增长平台 。 整合多数据源 ， 重构数据驱动业务流程 ， 为精细化运营奠定基础 。
整合多种数据源 ， 建立“私域数据银行” 蛮牛健康平台具备健康筛查、医疗服务等六大模块 ， 功能非常强大；同时 ， 后续万达信息将会逐步搭建起“蛮牛伙伴”“蛮牛员福”“蛮牛健康”“蛮牛医生”四端联动 ， 以科技赋能保险销售；加上原有的公司内部订单数据、CRM 数据等相互独立的数据源 ， 想要搭建起全面的数据监控、分析体系充满了挑战 。
为此 ， 蛮牛健康团队也曾考虑自建埋点系统以及客户数据平台 ， 但是考虑到技术研发所需的时间、技术成本以及风险等因素 ， 最终选择采购成熟可靠的第三方供应商 。
蛮牛健康项目经理谈到最终选择 GrowingIO 的原因时表示：“GrowingIO 不仅在技术和项目交付能力上足够专业 ， 能够满足我们的需求；同时具备行业领先的方法论体系 ， 在产品上线和迭代过程中 ， 能够赋能业务团队实现数据驱动增长 。 ”
蛮牛健康平台部署 GrowingIO CDP 后 ， 实现了对用户行为数据的全面采集 ， 企业内部数据系统对接 ， 以及业务数据、保单数据、客户数据等历史数据导入 ， 完成了对 App 、H5、小程序以及内部系统等多数据源的有效整合 。
同时 ， 蛮牛健康团队采用 GrowingIO 独创的 OSM +UJM 模型搭建数据指标体系 ， 用于体系化管理核心数据、剔除无效数据 。
还凭借 GrowingIO 提供的数据接口 ， 将采集、整合后的数据对接到 BI 系统、运营系统等内部系统 ， 供业务团队查看、分析和调用数据 。
重构业务流程 ， 让产品设计实现数据驱动 蛮牛健康平台将会承担起直连用户、满足用户健康管理需求的重要任务 。
然而在上线初期 ， 产品体验和业务路径设计只能通过团队经验和业务数据进行优化 ， 整个流程缺乏数据支撑 ， 也很难通过数据发现增长机会 。
在 GrowingIO 增长平台部署之后 ， 蛮牛健康团队有了完善的指标体系和用户行为数据+业务结果数据双模型 。 依据数据进行决策成为了团队工作的标准流程 ， 这不仅帮助蛮牛健康团队大幅度提升了产品体验 ， 还发掘了许多增长机会 。
例如：经过一定时间的数据积累 ， 产品团队发现原本位于二级菜单的「健康筛查」功能用户转化率非常高 。
产品团队在多次产品优化实验之后 ， 确定了将入口迁移至首页的方案 ， 在转化率基本不变的情况下 ， 流量增加 400% 。 将产品功能和用户需求精准匹配 ， 增强了用户粘性 。
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在转化率基本不变的情况下 ， 「健康筛查」功能流量提升 400%
构建标签体系 ， 奠定精细化运营基础 对于蛮牛健康而言 ， 庞大的用户群体和丰富的功能设计 ， 运营团队需要大量的精细化运营手段才能帮助用户需求和产品功能精准匹配 。
以前业务团队要进行特定用户群体的运营 ， 只能通过数据部门和 BI 部门获取用户数据和交易数据 。 因为涉及到多个部门 ， 即使数据量较小也需要半天到一天 ， 数据量较大的话甚至需要 2-3天 。
部署 GrowingIO 之后 ， 蛮牛健康采用 GrowingIO 独创的 OSM+UJM 模型重构了数据指标体系 ， 并在此基础上搭建标签系统 。
数据源涵盖了用户基础数据、用户行为数据、业务数据等 。 一期项目累计设计了近百个埋点事件、500+ 事件变量 ， 以及大量用户标签 ， 初步满足了业务部门对用户的精细化分层需求 。
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