4 月 11 日，神策數據聯合創始人 & CTO 曹犟在神策數據 C 輪發布會上回顧了產品發展過程，并對神策分析的行業延展及未來發展方向進行了介紹。以下根據演講內容改編而成。

產品核心理念——構建數據驅動閉環

神策數據自創業之初，就堅持了一個產品核心理念——構建數據驅動閉環。

閉環分為采集、建模、分析、反饋四個環節：

采集：神策分析可以采集線上線下不同數據源的數據，支持客戶多種業務。

建模：建模包含數據存儲、數據建模、數據處理等內容。

分析：針對具體數據進行分析，也基于?PaaS?平臺進一步做挖掘算法。

反饋：數據分析、數據挖掘的結果反饋于決策與產品，并在反饋后再次采集數據。

神策數據的研發團隊從三個方面打磨產品：

技術架構：技術架構的本質是提供穩定有效率的服務，神策數據的客戶以私有化部署為主，能夠適用于不同客戶環境，是私有化部署的前提。

分析特性：針對多角色分析需求設計分析功能。

應用場景：匹配不同行業場景需求。

產品性能提升——解決海量數據難題

過去一年，為了實現分鐘級部署，秒級導入和查詢，我們針對開源組件做出優化改進，并打造全自動的運維系統以保證客戶使用的穩定性。除此之外我們將部署時間從兩小時優化到?30?分鐘一鍵部署無人值守，同時復雜查詢條件下的性能也有很大提升。

值得關注的是過去一年，針對身份識別，神策數據通過架構演進，在如何將?IOT?設備采集的數據與線上數據打通方面做了很多工作。

產品功能進化——易用、精細、美觀

神策數據創業初期，一群工程師做了一款產品，被客戶評價為“功能非常強大，界面慘不忍睹”。

為了優化客戶體驗，提升產品易用性及美觀程度，神策分析新版本對數據報表頁面整體重構。不僅視覺效果更加美觀，數據報表類型也得到了豐富。未來我們將就產品可視化及易用性投入更多資源。

用戶行為分析的重要價值是通過數據將用戶劃分，對于自動化營銷、精細化運營都能從中受益。所以對用戶行為分析的精細化不言而喻，神策數據技術團隊重構了用戶分群功能，提升分群功能整體表述能力、存儲能力、計算能力，我們不僅可以管理神策分析計算的用戶分群，還可以同步客戶已有標簽，構建標簽體系。

神策分析移動版進入開發階段，被定位為移動數據中心。

神策分析移動端曾被客戶呼吁已久，但是我們希望移動版有其獨特定位，而非網頁功能的簡單重復，所以最終移動端功能有以下特性：

第一，手機端接收數據訂閱、報表預警等信息。

第二，挖掘異常維度，自動推送異常數據。

第三，提供自然語言、語音的交互能力，幫助使用者更好地觸達數據。

第四，手機獲取周、日報，及時掌握用戶情況做出決策。

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行業應用場景——將發布兩大新產品

企業服務

神策數據作為企業服務公司，服務于數十個企業服務行業的客戶，我們通過親身使用神策分析，解決了許多問題。但同時我們也體會到神策分析標準化產品暫時無法滿足的四大痛點：

現狀未知，管理層無法全景掌控現有客戶的具體狀況，只能了解簡單信息。

變化未知，使用者無法了解客戶狀態的遷移，使用產品頻率、深度、行為的變化。

被動服務，服務被動響應，無法主動了解客戶的真實訴求，是否遇到難題。

客戶流失，無法預知客戶流失的風險，只能滯后挽救。

神策數據推出新產品——客戶生命周期管理。

該產品主要解決三個階段的問題：

構建：根據客戶的不同行為，通過調用神策分析查詢?API，將客戶構建在不同生命狀態。

認知和分析：通過對客戶狀態的記錄與分析，對客戶的使用情況有了深度全景了解。

洞察和行動：產品將基于使用者創建的規則和策略提供警示，使用者可依照狀態演變及警示內容做出決策。

我們通過這樣的產品，解決客戶生命周期管理的需求，該產品已經初步應用于部分行業合作伙伴，未來神策數據將會針對所有客戶推廣，并進一步優化產品。

零售行業

神策數據服務于很多零售標桿企業，這個過程中我們也發現了零售行業的數據特點，零售行業的用戶行為分為兩部分，線上行為，包括使用?APP、小程序、公眾號等；線下行為，如門店瀏覽貨架的數據等。針對線上線下數據打通的難題，神策數據為零售行業提供了數據采集方案。?

線上數據部分，我們幫助零售行業客戶提供完整的標簽體系，并且進行標簽的輸出，通過“采集——分析——洞察”的用戶行為分析流程，幫助企業實現自動化運營、精準營銷。

線下數據采集則將企業現有?IT?系統采集到的數據導入，如結算系統、第三方支付系統等，需要針對線下特定場景進行分析。

針對線上線下數據打通，我們有一項專利，通過線上線下以及IT系統中同一個人的具體行為數據，將用戶的線上?ID?與交易系統?ID?做有機的匹配，勾勒用戶完整行為軌跡。對用戶的認知越精準，越有利于企業提供個性化服務。

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金融行業

我們有很多金融行業的客戶，金融行業企業的共同點是內部有非常多?IT?系統，所以企業有一個一個非常重要的訴求，將我們的?PaaS?平臺與已有的系統做深度的融合，圖示是一個典型客戶的使用情況。

這家金融企業的產品運營和營銷團隊會使用神策分析的可視化分析界面指導決策，DI系統從我們系統調用指標，呈現給高層可視化的報表；同時大數據平臺也會獲得完整的用戶行為數據，進行風控反作弊等方面的工作，這是金融行業里面很多客戶都在深度嘗試的場景。

神策數據一直強調一個理念：數據如果只用來做分析、統計和可視化，則只發揮?20%?的價值。為了更好的發揮?80 %的價值，神策數據自創業初期就把自己定位為一個?PaaS?平臺。我們更希望通過數據平臺解決數據采集、存儲、建模的問題，提供特定的數據查詢和數據存儲能力，幫助客戶通過二次開發實現數據智能、用戶智能、產品智能。

為了幫助企業更進一步解決問題，神策數據推出一款推薦引擎，無縫適配神策分析。

推薦引擎產品的價值在于最大程度復用平臺數據分析成果，神策分析提供的優質數據源及良好的計算和存儲能力，讓使用者只需關注業務本身。推薦引擎在文娛內容方面得到了很好的應用。

從標準化到對外輸出

過去一年，神策數據在產品性能、產品功能、移動端觸達方面做了很多探索，并與很多頭部客戶深度合作，對外推出行業解決方案。

2018?年我們會發布一系列新的行業解決方案，敬請期待！

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的神策数据产品演进及行业延展实践的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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