如何看待产品合作中用户数据的价值

① 如何正确认识大数据的价值和效益

1、数据使用必须承担保护的责任与义务

我国数据流通与数据交易主要存在以下问题：数据源活性不够，数据中介机构还处于起步阶段；多源数据的汇集技术尤其是非结构化数据分析技术滞后；缺乏熟悉不同行业并掌握在特定领域使用数据技术的人才。

数据的价值在于融合与挖掘，数据流通、交易有利于促进数据的融合和挖掘，搞活数据从而产生效益。数据共享开放、流通交易和数据保护及数据安全对数据技术提出严峻挑战，对法律的制定及执行提出了很高要求。为此，数据使用必须承担保护的责任与义务。

② 大数据时代的商业法则

大数据时代的商业法则

法则1：解读用户的真实需求 解读用户的真实需求，就是通过数据的收集、分析挖掘出用户内心的欲望，提高企业产品推送的成功率，并将其转化为企业的订单。

大数据看似神秘莫测，其实在解读用户需求上的操作思路却极其简单，即尽可能掌握用户的个人信息和关注信息。当关注信息指向个人时，就能够相对精准地定义出用户的需求。

在这一过程中，主要的操作模式有两种：静态辐射模式和动态跟踪模式。

静态辐射模式

静态辐射模式的数据分析在一个时间节点上进行，尽量扩大分析对象，并用标签来筛选出最可能成交的用户。这是大数据应用中最典型的一种模式。由于一些大企业主动会进行用户标签的管理，需要大数据助力营销的企业就可以“借船出海”。

标签与购买的关系有两种：一类标签与购买的关系非常明显。例如，一个常常浏览经管类书籍的用户一定是这类书籍的潜在购买者。

另一类标签与购买的关系却并不十分明显。这就需要企业提前进行分析，有时还需要借助第三方专业机构的分析结果。

例如，新浪微博会根据用户平时的浏览和表达为用户贴上“标签”。但是，这些标签与有些购买行为之间的关系就并不明显。金夫人是国内婚纱摄影巨头，他们首先利用自己作为网络大客户的身份，无偿获取了网络提供的婚纱摄影客户调研分析数据，发现美食、影院等标签的用户最有可能购买婚纱摄影产品。利用这一跨数据库的结果，金夫人在新浪微博的平台上锁定了“年龄20～35左右的某地区女性”群体，加上了美食、影院等标签，精准锁定了高转化可能的用户，并购买了平台提供的“粉丝通”服务，对他们进行定向广告推送。一般来说，推送5～6万个用户大约会得到70～80个电话咨询，这种转化过来的电话咨询顾客被称“顾客资源”，从顾客资源到最后的成单，转化率优异，大约在40%。

动态跟踪模式

动态跟踪模式的数据分析在一个时间周期内进行，尽量缩小分析对象，不断通过用户的行为来为用户贴上标签，伺机发现产品推送的时点。由于这种分析针对小群体，无法由第三方机构提供统一的规模化服务，所以，对于企业来说是有高门槛的，需要企业练好内功。这种模式中，企业对于用户不断产生的新数据，要进行随时跟踪，并随时在云端进行处理。

例如，Target超市以20多种怀孕期间孕妇可能会购买的商品为基础，将所有用户的购买记录作为数据来源，通过构建模型分析购买者的行为相关性，能准确地推断出孕妇的具体临盆时间，这样Target的销售部门就可以有针对地在每个怀孕顾客的不同阶段寄送相应的产品优惠券。在一个个例中，他们居然比用户更早知道了她怀孕的信息。

又如，亚马逊基于自己对用户的了解来进行精准营销，在网站上的推荐和电子邮件对于产品的推送成为了促进成交的利器。调研公司Forrester分析师苏察瑞塔·穆尔普鲁称，根据其他电子商务网站的业绩，在某些情况下，亚马逊网站推荐的销售转化率可高达60%。这一转化率远远高于其他电子商务网站，难怪一些观察员将亚马逊的推荐系统视为“杀手级应用”。最新的消息显示，亚马逊已经注册了“未下单、先发货”的技术专利，这是更加精准的需求预判和更加直接的产品推送，他们对于大数据的应用已经是炉火纯青！

法则2：形成社会化协作的生产安排

如果能依靠大数据进行产品推送实现购买，海量需求就会从互联网汹涌而来。这意味着产品的数据增多、涉及原料增多、消费者零散下单……这一变化使得工业时代标准化的产品生产模式受到前所未有的颠覆，生产端需要基于大数据形成前所未有的柔性，来对接消费端的柔性。

互联网商业环境对价值链提出了新的挑战：链条上的采购、生产、物流、分销、零售各环节中，除了生产之外的其他环节也需要强大的数据处理能力，各个环节的数据处理系统和数据本身必须是共享的，而且，这些系统和内容还必须向全社会开放。要达到这种要求，显然应该应用价值链接网，并用大数据来进行生产协调。

大数据的确给价值链重塑带来了机会。在工业经济时代，生产更多地通过“规模经济”来获利，大规模标准化的生产最大程度地降低了单位成本。但在互联网经济时代，生产更应该通过“范围经济、协同效应和重塑学习曲线”来获利，因为，多种类、小规模的生产需要价值链上的灵动协作。

基于互联网这样一个平台，所有的价值链环节可以实现数据共享和集中处理。另外，因为使用统一的数据构架，所以不会出现数据孤岛，浪费有价值的数据。由此，价值链各个环节之间可以无缝链接，实现最敏捷、最合理的生产。基于互联网这样一个平台，企业入围合作即可以获得充分的信息，也不再会遭遇太高的学习门槛。更厉害的是，用户参与生产也变得容易，模块化的选择题，让业余者也可以发出专业的需求信号。由此，从始端原料的生产者到终端的消费者，全部都被植入了价值链（或称为价值网），社会化协作得以真正实现。而在大数据出现以前，这几乎是不可能的！

顺应法则赢未来

独具特色的大数据商业法则，将会引发未来商业格局的变化。未来的赢家，将属于能够适应新的商业法则和新的商业逻辑的代表者。

在用大数据掘金的世界，谁掌握大数据，并能利用大数据实现上述两大商业法则的变革，谁就能赢得未来。

因此，我们可以肯定地判断出，掌握了大数据的资源整合类企业，将会成为大数据时代的企业赢家。这类企业是商业生态（价值网）中的“舵手”，通过灵敏地识别市场需求，指挥网络成员协同生产，获得组合创新优势。由于控制了整个网络，此类企业拥有网络收益的剩余索取权，往往获利最为丰厚。工业经济时代，企业是依赖品牌、声誉和社会资本实现资源整合。互联网时代，资源变得无限丰富，协作变得极度频繁，企业更需要依靠大数据来发现需求、整合资源。可以这样说，掌握了大数据，这类企业就知道“用户要什么，哪里有什么，如何用资源去满足用户需求”。

未来的资源整合企业将基于大数据来运作。维克托·迈尔·舍恩伯格等人在《大数据时代》中，将基于大数据的资源整合企业分为三种：第一种是掌握数据的企业，这类企业掌握了端口，掌握了数据的所有权；第二种是掌握算法的企业，负责处理数据，挖掘有价值的商业信息，这些企业被称为“数据武士”；第三种是掌握思维的企业，他们往往先人一步发现市场的机会，他们既不掌握数据技能，也不掌握专业技能，但正因为如此才有广阔的思维，能够最大程度串联资源，形成商业模式，他们相当于“路径寻找者（pathfinder）”。

按照各自生产要素的价值性和稀缺性，很难说哪类企业真正将在大数据的商业模式中获益，三类企业各自有各自的贡献，各自有各自的稀缺之处。

ITASoftware是美国四大机票预订系统，是一个典型的掌握数据的企业，其将数据提供给Farecast这家提供预测机票价格的企业，后者是一个典型的掌握算法和思维的企业，直接接触用户。结果，ITA Software仅仅从这种合作中分得了一小块收益。

Overture是搜索引擎付费点击模式的鼻祖，如果把谷歌看作是媒体，那么Overture则是相当于广告代理公司，通过算法细分不同的浏览用户，向广告投放企业提供目标用户的付费点击（选出他们最需要的用户）。Overture是典型掌握算法和思维的企业，雅虎、谷歌则是掌握数据的企业。事实上，谷歌的两大金矿AdWords和AdSense技术，都是借鉴了Overture的算法。但是，Overture不能直接接触到用户，没有数据，丧失了话语权，只能获得少量收益，以至于最后被雅虎收购。

基于大数据的资源整合类企业，它们的生态链又将遵循两个法则。

法则一：接触用户的企业总是能够获得最多的收益，这和价值链上的分配原则是高度一致的。终端价格和原料供应之间的差价全部是由售卖终端产品的企业获取的。

法则二：掌握数据的企业具有这个商业生态内最大的议价能力，最终最有可能成为赢家。算法可以攻克，也可以购买，事实上，挤入这个行业的企业并不在少数。而思维则存在一种肯尼斯·阿罗所说的“信息悖论”，即信息在被他人知晓前都价值极高，但却无法被证实。一旦公开证实它，又因所有人都知道而失去了价值。所以，不管思维和算法企业走得多快，只要数据企业随时可以封锁数据源，就依然把握着“杀手锏”。甚至，有的数据企业在看不清楚商业模式时，将数据释放让思维和算法企业进行试错，而一旦试错成功，则收回数据所有权，模仿其商业模式。

BAT的数据帝国

因此，我们可以说，在大数据时代，资源整合企业的竞争，将会决定未来商业世界的版图。

在很多人还没有弄清楚大数据时代的商业法则时，国内互联网三巨头BAT（网络、阿里、腾讯）已经在迅速地构建自己的“数据帝国”。

在互联网的大世界中，用户有诸多的入口，可以通过不同的APP上传数据。BAT的原则是，有关吃穿用住行的一切服务商，只要能够增加他们的数据种类和质量，他们通通拿下。这里，体现出一种典型的“数据累积的边际收益递增效应”，即每多增加一个单位的数据，可挖掘的价值就有一个加速的增长，每增加一个种类的数据，可挖掘的价值就有一个加速的增长。某些时候，BAT甚至根本不考虑数据在现阶段能否变现为收益，仅仅是纳入麾下，等待未来的开发。

现实的情况是，经过了几轮的收购之后，BAT基本上覆盖了吃、穿、用、住、行、社交等各个领域的数据入口，加之其原来的庞大数据入口，在数据规模上的优势已经无与伦比。短时间内，任何企业想要超越他们，几乎都是不可能的。

BAT不仅是在做掌握数据的企业，也是在做掌握算法和思维的企业。一方面，拥有庞大的商业用户群和拥有用户群消费偏好的大数据，只要具有相应的内容，就可以形成成交、获取收益。另一方面，他们甚至可以开放应用程序接口（APIs）把自己掌握的数据授权给别人使用，这样数据就能够重复产生价值。这方面，阿里巴巴的百川计划就是一个典型。简单来说，他们向其他厂商的APP免费开放数据，但他们不收费，仅仅需要他们回馈数据作为代价。这个计划实施以后，所有的APP都会是他们的入口。

可以说，BAT的帝国是基于数据建立的。甚至有人预言，数据作为“表外资产”一定会在某个时候被会计准则纳入。因为，相对于无形资产，这种资产的价值更大。

值得一提的是，传统工业经济思维的人根本看不懂大数据时代的商业逻辑。某学者曾对阿里巴巴的收购（零售、文化、金融等）提出过质疑，他列举苹果和谷歌收购的案例，认为他们都是在进行专业领域的收购，这是有利于增强竞争力的，但阿里进行的都是多元化收购，是不利于增强竞争力的。

实际上，这是没有看懂阿里巴巴商业模式的表现。互联网时代的大多数商业模式，早就脱离了行业的限制，而在某种程度上走向了“大一统”，即“导入流量+大数据分析变现流量”。这种模式里数据就是通用的逻辑，难怪在大数据出现时，维克托·迈尔·舍恩伯格等人就断言，行业专家和技术专家的光芒会被数据专家掩盖住，因为后者不受旧观念的影响，能够聆听数据发出的声音。

尽管BAT强悍如斯，但在他们的夹缝中，仍然有一些商机，企业也可以搭建入口、解读需求、安排生产。如果说大数据改造商业的神奇已经毋庸置疑，那为何众多企业依然拿不起放在眼前的这把金钥匙？很大程度上是因为这些企业缺乏数据基因。

大数据和互联网经济的来袭，使得企业只能“被动接网”。面对海量的潜在需求，不仅无法解读，也无法调动生产进行对接。这就出现了大量企业被互联网的海量需求“反噬”，并导致供应链失控的案例。

在大数据时代，企业规模、资金、生产技术不再重要，品牌也不再拥有神力。获取数据、分析处理数据、挖掘数据价值的能力成为企业的立身之本。目前我国大部分企业还没有意识到我们已经进入大数据时代，就像我们大多数消费者没有意识到我们的消费行为随时在被计算一样。在这样的一个时代，只有建立在数据之上的企业、按照大数据时代的商业法则运营的企业才能更好地生存。

以上是小编为大家分享的关于大数据时代的商业法则的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

③ 如何用商业思维分析用户行为数据

如何用商业思维分析用户行为数据

数据这么多，各类数据的表达不一样，具体应该如何处理?有人说：“产品初期，活动为辅，处理数据在于稳定。”有人说：“产品中期，活动为主，处理数据在于调控。”有人说：“产品末期，活动为核，处理数据在于激励。”还有人说：“处理产品数据要先四步走!”

第1步：看整体数据，主要看整体数据有何异常，以及哪些数据的趋势较好(例如，整体数据，游戏人数稳定，月收入对比极端)

第2步：看细分数据(例如，细分数据，游戏新增用户和流失活跃付费用户成正比，新增用户不付费，大R流失严重)

第3步：结合数据分析(例如，分析数据，付费玩家为什么流失?没有付费竞争?还是付费后达到游戏金字塔顶端失去乐趣?)

第4步：根据数据行动(例如，更新版本，开展玩家召回活动，换量….)

估计这样的知识各位同学早已经倒背如流。在这篇文章中，作者将和运营童鞋们一起深入发掘数据价值以及互联网中的商业思维。笔者认为：数据≠数学!如果你用函数思维看游戏，那只能说你数学不错;在互联网行业，必须将用户行为数据与商业思维相结合，才能创造互联网价值。

最近看了某工作室高层频繁辞职，项目组陆续被裁，各大猎头忙着抢人的新闻，最近又和HR交谈，得知现在某网的简历已经涨到15块钱一份;初步看来，没什么关联，细细品味，关联又很大，如果将思维转换，则又是另一种景象……

以智联为例，网站主要看注册量，及硬广/守株待兔的套路，HR买简历去智联，不一定能拿到中意的简历;而猎头可谓是闻风而动，往往主动行动，掌握了大部分的高质量简历，不仅省了钱，也拿到了好的资源;把握市场动向，培养商业敏感性，将此原则代入到游戏中不难发现，若一款MMO游戏的用户大量流失(因为托?关服?其他…)而作为另一款MMO产品运营的你能提前敏感的嗅到这缕商业气息吗?如果不能，则用户重返渠道(其他游戏)，那你无疑只能继续守株待兔，恳求渠道施舍流量，这无疑是失败的。

当然，我们无法从别人后台调取数据，那么一般从哪里看其他游戏的数据走向呢?看竞品论坛，游戏更新力度，看论坛用户活跃度，都能看出一丝端倪，然后深入接触用户，一切自然水落石出，至于如何拉拢用户，自然是因人而异。

2. 培养数据的衍生敏感性

如果市场上的牙刷销量增加了，你能感觉到牙膏的销量也会增加吗?如果放在互联网市场，不难看出一个很悲观的事实，牙刷销量增加，一夜之间，白玉牙刷，象牙牙刷，卡通牙刷，玛瑙牙刷等等产品一夜崛起，最后通货膨胀，大家都没得做。

对于这种情况，是开发者的心态问题，所以笔者无法说什么;本段主要说的是数据的衍生敏感性，例如一件稀有装备从100元涨到200元，那么产出稀有装备的副本/特殊地图的进场道具也会从10元涨到20元;道具上涨，玩家的充值力度就得加大;玩家充值力度加大，ARPU值随之提升，如何最大化的提升arpu值;从产品层面来说，加大充值活动力度，调整装备产出概率，抓住用户需求，投其所好，实现利益最大化;而不是装备增值，便增加多种装备，这样只会适得其反。

3. 换位思考看数据

有些CP选渠道，会很重视流量这个东西，无论产品怎样，只要渠道流量好，便一个劲地上渠道，铺推广，搞营销….

流量这东西，讲究的是适不适合，渠道流量再多，那也不是你的，即使是你的，那也不是你一个人的，换个角度思考;从渠道的角度看产品，渠道看产品，看转化，看付费，看留存;知根知底，数据这东西是双向的，只不过彼此看的角度不同，你若真想要量，至少得用产品数据交换渠道数据。

换个角度来说，若产品的各类数据较高;最好摸清楚用户是从那个渠道来的，主要贡献的用户群体是谁?这样一来，产品设计可以更倾向用户喜好，这样投其所好的行为是提升转换率的一种好方法。(以MMO混服为例，区分用户可给包打上渠道标识，简单易懂)

4. 用商业思维看行为数据

行为数据，即用户行为占有率，例如活跃度，留存率，付费率…

商业思维，即利益分析，例如用户周期价值，用户可挖掘价值的探索性…

例如，两个公会冲突，游戏内打得火热，公会成员拼活跃，比等级;公会会长拼装备，比充值，两方打得火热，不死不休，无论是在线还是充值都达到了一个可观的水平;作为运营，你怎么办?如果你什么也不做，在那里偷偷乐呵，并且沾沾自喜;笔者读过一本书，书里说过一句话：“坐着就是为了等死!”如果你不信，次月两个公会和好，或者一个公会被赶出游戏，后悔也晚了。

“你想坐着等死吗?”如果不想，就得学会用商业思维看待行为数据;例如，这两个帮会的竞争平台有哪些?论坛?贴吧?哪些人在活跃，哪些人在付费?影响他们的人是谁?他们是否还有可继续发掘价值?

如何平衡这种关系?皮球效应很重要，压得越狠，弹得越高，什么都不管，只会越弹越低，归于平静;目前游戏较为常见的就是托这种催化剂;的确，托是起到了一定作用，但是治标不治本;如果用商业思维去思考，以天涯贴吧为例，话题已经存在，真实的用户已经存在，那么口碑营销是很容易实现的，通过原有用户的话题，吸引潜在用户，带来更多的商业利益;通过对用户习惯(例如：爱凑热闹)和人性弱点(例如：地位越高，越好面子)的把控，制造一场营销，此类营销效果显著，最重要的是不要钱!

很简单的一次用户行为，很常见的用户行为数据，换个角度分析，或许就是一场商业营销!

5. 通过数据看用户与产品关系

很多人对固定的数据很看重，arpu等核心数据形成了一套标榜，无数人逐条核对，衡量自己的产品好坏，无数运营以此核对，衡量运营的成功与否，如果你仅仅是为了KPI，那你是成功的，如果你还想做的更高，那这是远远不够的。

用户与产品关系，多数同学还定义在用户定位、产品定位上;再深入进去，就是一套的核心数据考核，运营流程….

笔者认为，数据、用户、产品;三者形成一种三角关系，可以探索的方面太多太多，例如：一个用户在线5分钟，一个用户在线10分钟，他们有什么不同?如果将10分钟定义为活跃用户，5分钟用户和10分钟用户的在线目标在哪?什么等级段的用户在什么时间段留存多少时间?这些很杂，也很容易被忽略。

再举个例子，同一时间内，若某用户一次性购买两个宝石，他是算一次性购买?还是重复购买?不要小看此类数据，用户单次购买和分次购买直接决定用户的需求量，同样的数量面前，区间价值很大!

最后换个行业思考，编剧行业对剧本有一个定义，剧本只有5分钟!这个5分钟说的不是电影周期，而是你只有5分钟去打动你的用户，若五分钟不行，用户便会失去耐性;游戏也是一样，回到开头所说，一个用户在线5分钟，一个用户在线10分钟，他们的区别不仅仅在于时间的差别，更在于产品的时间粘性，以此为例，若开场动画很精美，进入游戏画面也很赞，用户用10分钟去沉迷于此，是很容易的情况，若开场的新手引导繁琐拖拉，则引导5分钟也无法支持。

终上所述，通过数据看用户与产品关系，通过数据发现问题，通过用户整理问题，通过产品解决问题，这不仅仅涉及到运营，更涉及到策划，美术等各个部门，毕竟产品不是上线就交给运营了，一个团队，团结合作才是重点!

数据很多，也很杂，他们彼此形成一张关系网，触一发而动全身;至于具体如何理解，不同的人有不同的领悟，只能说一句：“数据很重要!重要的不是他的算法多么准确，而是接地气!他告诉我们，接下来，该怎么做!”

以上是小编为大家分享的关于如何用商业思维分析用户行为数据的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

④ 大数据营销会给企业和用户带来什么价值

随着大数据应用的普及，企业越来越重视从大数据中挖掘潜在的商业价值，大数据在企业管理中的应用主要在于提高企业整体分析研究能力、市场快速反应能力，建立以知识管理为核心的“竞争情报数据仓库”，提高核心竞争力 。

在大数据时代，企业将是完全以数据分析驱动的企业，利用大数据分析，能够转化成洞察的能力，充分释放企业潜能，实现转型与进化，本文重在分析大数据在企业当中所起到的作用。

瑶贝网路是基于移动互联门户基于用户细分的大数据整合服务平台，用数据说话，我们更在行。公司面向社会化用户开展精细化服务，打造线上精品商城，给老百姓提供更多便利、产生更大价值。