kpi|数据驱动增长之四步进阶法智能汽车|瞰瞰智能科技|解决方

编辑导语：用户红利消失，获客成本也在逐步攀升，用户数据成为企业增长的新方向。如何用数据驱动增长，助力企业用户增长？作者总结了建设数据分析平台的意义以及如何用数据驱动增长的四步进阶法，一起来看看。

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一、现状背景：

用户红利消失，获客成本攀升
用户数据资产成为企业增长的新方向
企业与用户的交互终端日益多样化

问题：
随着公司的发展，用户量越来越大，每个月花出去营销的费用惊人，却无法准确的评估效果如何。结合网约车案例列举出大概以下问题：

用户注册来了平台为什么不下单？下单转化率低。
消息推送效率极低，无法精准推送，消息应该发送给谁，ws目前的推送往往是全部推送或者分城市、部分手机号推送消息，采用这种推送方式的弊端是不确定用户是否对消息感兴趣点击阅读消息，不知道有多少用户点击消息了，又有多少用户通过消息推送参与了后续的动作，对用户一连串的操作行为无法追踪，从而判断消息推送的效果如何。
对用户的价值、偏好、属性、打车习惯、历史打车痕迹、消费频次等一无所知，更谈不上对用户做用户画像、用户分层、用户会员等级、用户分类、数字化营销。
平台用户量虽大，但用户活跃度极低，沉默用户量巨大。
用户参加活动，中途跳出应用不玩了，司机注册账号后不完善资料等种种环节跳出率非常高。
在活动策划的过程中很难界定要发放多大面值的优惠券，应该发给哪些群体的用户。

目标：
构建用户数据分析平台，助力企业用户增长。
二、建设数据分析平台的意义对于公司来说每一笔的费用都是有预算且有限的，通过数据分析希望花出去的每一分钱都是能够看得见的效果，每一个进来平台的用户都能留下来，且长期活跃，而且能够反复为平台创造收益，付费转化的。
三、构建数据驱动四步进阶法从业务的角度上讲，数据分析从理念到落地主要分为四个阶段，分别是有数据、看数据、分析数据、应用数据。

有数据：企业数据的多寡、类型等与它可实现的价值存在巨大的弹性发挥空间,需要结合业务实际情况综合考量。
看数据：所谓会看数据,是可以看出数据与业务的关联,并为释放价值铺路。
分析数据：企业通过分析数据来定位问题点机会点,并在该过程中找到解决方案的启示和方向。
应用数据：该阶段的数据分析与业务紧密结合,如个性化推荐、精准营销、产品迭代等。

1. 有数据：要什么数据？怎么采集数据?数据基础建设不可忽视。数据基础是数据应用的底盘,如果底盘不稳，其上面的建筑根本无法搭建。
（1）采集的数据类型及优先级
不同量级以及类型的数据所蕴含的价值释放空间千差万别，企业需要结合实际业务需求评估数据采集的优先级与内在逻辑。

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结合用户行为分析的逻辑，在第一步会聚焦d -Mapping-的打通；第二步进行端内的通用数据和主流程数据采集，收集核心关联的用户数据；第三步采集细粒度及更丰富维度的业务数据，最终使行为数据、业务数据、用户数据形成一个可运转的机制，扩大数据本身的协同效应，如下图，为不同类型数据的价值划分。

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2. 看数据：看什么？怎么看?本质上，看数据可以拆分为两个关键问题：第一，看什么数据？第二，怎么看数据?