數據中臺:從0-1,智能數據服務平臺(DMP)實踐

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導語:看過很多關于如何構建用戶畫像的文章,大多聚焦于用戶畫像對精準營銷、精細化運營的價值、如何建設標簽體系的某一或某幾個點,本文主要從數據中臺思想出發,更全面地分享如何從0-1規劃和實施一款智能數據服務平臺。

一、 為什么做?

1.1 行業背景

互聯網下半場人口紅利過后,互聯網行業新客獲取成本變得非常高,從早期的幾十塊一個有效新客變成上百元每人,用戶運營從過去粗放式的廣撒網,向精細化運營、精準營銷轉變。
新的流量洼地越來越少,企業一方面要做到精準獲客,另一方面也要使出渾身解數提升用戶留存,最大化挖掘用戶價值。

1.2 需求場景

用戶特征分析:了解產品或營銷活動用戶群體特征,產品設計或營銷投放充分考慮目標用戶的特點,設計出更符合貼合用戶的產品功能,或投放更精準的用戶群。

用戶實時觸達:用戶在瀏覽或使用產品的過程,針對滿足特定條件的用戶實時觸達,如用戶在瀏覽多個商品都沒有下單,給用戶彈出優惠券派發彈窗或其他刺激下單的影響手段,或針對進入頁面的新客派發新客禮包等,在用戶行為路徑中,增加觸點交互,提升用戶交互體驗,并促進用戶轉化。

用戶召回:對于生命周期處于預流失、已流失等階段的用戶,進行短信推送、App Push等,通過紅包激勵手段,召回流失用戶

精準分流:產品功能迭代AB或營銷活動投放,基于用戶地域、性別等標簽屬性,進行流量的精準分層運營’

客戶關懷:生日關懷、會員福利、服務受損用戶關懷,通過用戶標簽圈選目標用戶后,進行站內觸達或短信推送。你身份證生日當天,是不是也收到了各家銀行或航空公司的祝福短信了呢?

產品智能:基于不同群體屬性或興趣偏好的用戶,差異化展現產品形態,比如對于學生、務工、商務、出游等不同用戶群體,提供差更符合對應用戶習慣的產品風格或服務。

1.3 業務痛點

用戶分層能力弱:標簽迭代速度跟不上業務發展速度,用戶畫像偏基礎通用標簽,對特定業務場景的個性化需求支撐能力不夠,例如:要對近期參與裂變分享的用戶進行激勵,已有標簽體系很難覆蓋該需求

標簽生產周期長:新增標簽需求需要業務提需求給數據PM,數據PM轉化后提交數據開發(離線、實時),開發按照業務邏輯清洗好數據后,導入平臺,若沒有做標簽上線流程的配置化,此時還需要前端開發介入,整個流程耗時長,平均需求產生到上線耗時一周左右。

標簽口徑不一致:用戶畫像、精準營銷平臺人群圈選、算法特征都會涉及到用戶或商品標簽,各個系統存在標簽同義不同值、同值不同義的問題,導致標簽復用度低、重復建設帶來的成名和資源浪費,這也是中臺要重點解決的問題。

數據服務出口多:對于數據部門會提供各種各樣的用戶或訂單維度的API、Kafka、Hive表等數據服務,服務出口多,這些服務的業務價值、接口調用情況監管困難,上游數據及下游業務應用的血緣鏈路缺失,帶來服務下線、異常管理困難,經常會出現一個接口不知道誰在調用,也一直不敢下線,最后成為僵尸接口。

業務運營靠經驗:一般精準營銷平臺強調基于標簽圈人的能力,什么樣的用戶適合推什么樣的產品,提供什么樣的服務,靠運營同學人工操作,基于經驗或數據分析,確定特定場景下的人群標簽條件,圈選后進行后續營銷動作。

1.4 產品目標

  1. 提供數據源接入及管理功能,將數據開發線下對接開發流程線上化、自動化
  2. 建立完善的用戶、商品標簽體系,提供人群圈選、場景配置能力,標簽生產流程配置化,業務自助配置取代數據開發、前端開發
  3. 標簽、人群服務輸出,以API或數據推送方式為用戶營銷、產品運營提供服務
  4. 管理應用注冊及調用信息,構建完整的數據鏈路血緣
  5. 融入算法推薦能力,實現人貨場精準匹配
  6. 用戶群體:產品、運營

二、 怎么做?

2.1 需求調研分析

B端產品需求調研方法的核心原則就是找到典型用戶了解其業務背景及工作流程,挖掘和創造需求。很多PM往往會停留在僅是找到用戶,問一下“你當前做這個工作哪里不方便,有什么痛點問題我們可以幫你解決啊,然后就等著業務提需求了”。

舉個例子,用戶運營需要對訪問App首頁、處于流失預警期的用戶,觸發紅包彈屏,涉及哪些環節和工種呢?這個時候就需要搬個小板凳,在各個工種之間,讓他們把工作的環節去演示一遍,發現卡點和問題。

針對用戶運營需要了解的問題:

  1. 過去半年主要做過哪些運營活動,場景的清單可以提供下嗎?(歷史需求分析)
  2. 當前運營主要KPI以及未來業務重點是什么?(業務方向了解,潛在需求挖掘)
  3. 當前工作流程是什么樣的,耗時多久,最影響效率的是哪個環節?
  4. 如果有一個工具可以幫你更快、更好的達成KPI,你希望是什么?
  5. 日常運營工作中,最常用的用戶、商品標簽有哪些(先了解基礎需求,再做分類、擴展)

針對數據開發:

  1. 實時、離線標簽處理流程是什么,用到哪些平臺和工具?
  2. 當前開發耗時最多的是哪個環節?
  3. 哪些步驟是可以通過平臺實現

2.2 產品功能設計

基于業務場景調研結果和行業競品分析(騰訊廣點通、阿里達摩盤等),可以初步梳理平臺架構如下:

(1)數據管理

目標:提供數據源接入及管理流程,為標簽配置化生產提供數據源支持

功能要點:實時數據源、離線數據源,包括數據源管理列表(增、刪、改、查、權限申請)、新增數據源流程、數據質量監控、下游標簽應用統計

(2)標簽管理

目標:提供標簽生產及使用流程,新增標簽無需開發介入,產品或運營可自助完成

功能要點:標簽列表(增、刪、改、查、權限申請),基于標簽體系的層級展示和標簽統計邏輯查詢;標簽新增流程(基于數據源及業務邏輯,可視化配置標簽);權限申請流程;生命周期管理;數據預覽;服務輸出。

標簽體系建設過程要充分結合業務過程和運營場景需求,以電商行業為例,用戶標簽體系可以分為基礎屬性、行為屬性、消費屬性、營銷屬性、服務屬性、風控屬性等幾個一級分類,詳細示例見下表:

(3)人群管理

目標:提供基于標簽圈人的能力,精準圈定目標人群進行分析或數據輸出

功能要點:人群列表,新增人群流程(圈選、excel等自定義上傳、SQL語句)、人群畫像、人群輸出(接口或場景配置)

(4)場景管理

目標:對接營銷、產品推薦、產品智能,實現“人貨場”精準匹配

功能要點:場景列表(場景增刪改查)、新增場景流程、數據監控、服務輸出(API拉取、Kafka、推送、HDFS文件、excel輸出等),多人群場景;實時/離線/延遲;這個過程數據部門要和業務側緊密溝通,因為很多公司的營銷通道或用戶觸達資源是掌握在業務開發手中,需要溝通確定雙方職責邊界,并形成決議,減少重復造輪子。

除支持單一人群營銷外,可以基于業務場景以流程化的方式進行精細化運營,例如某OTA業務需要對站內流量做交叉引流,給購買了機票、火車票等出行服務的用戶推薦酒店產品和優惠券,這個業務過程涉及到多個人群,場景模塊的產品設計要能比拆分多個單人群更高效。

此外,從服務性能方面,多人群場景只需要請求一次接口,而傳統單人群場景也要每個場景都進行一次接口調用,會影響產品頁面的加載性能。多場景配置是基于人群、判斷節點、過濾節點、營銷策略等不同組件構建一個流程圖,覆蓋訪問用戶的各種精細化分群目標,流程產品設計參考下圖:

(5)效果分析

目標:基于埋點規則、AB系統統計目標場景用戶轉化效果,實現目標選擇、營銷觸達、效果分析的閉環,不斷優化運營策略。

功能要點:對接彈屏、App Push、紅包、短信、產品推薦等不同位點,需要和業務側定義好埋點規則,轉化效果統計規則,如認為觸達用戶后,用戶在X時間內產生了訂單轉化,記為有效轉化。

(6)服務管理

目標:統一管理數據服務輸出下游,監控調用流量,及時下線無效調用

功能要點:API 使用Token申請&審批流程,API應用流量監控、服務熔斷/降級策略

(7)系統功能

目標:提供用戶權限管理及審計能力,保障數據安全

功能要點:用戶權限管理、審計日志、消息中心、幫助中心、產品首頁、工單審批流程等平臺公用能力。若公司已有相應組件,可接入復用

三、做的怎么樣?

經過項目推進后平臺順利上線投產使用,那該如何評價產品是否成功?智能數據服務平臺本質是平臺+智能,平臺主要從應用價值,營銷成本降低和頻次的增高,智能方面,更多評價算法和運營經驗之間的AB效果對比??梢詤⒖嫉闹笜巳缦拢?/p>

四、小結

DMP是一個比較大的數據管理與服務平臺,要完整細致地介紹需要很大篇幅,本次主要從需求背景、產品實施流程、產品功能設計等偏宏觀的角度系統化的介紹,其中項目管理、用戶畫像標簽設計、產品運營等環節涉及不多,后期文章中會逐步整理分享給大家。

 

作者:千冰儀,微信號公眾號:數據干飯人,同程旅行數據產品專家,負責數據中臺產品體系建設,包括:開發套件、數據資產、BI應用、精準營銷平臺、機器學習平臺等。

本文由@數據干飯人 原創發布于人人都是產品經理,未經作者許可,禁止轉載。

題圖來自Unsplash,基于CC0協議

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  1. 神策的智能運營產品

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  2. 內容配不起這個標題…

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    1. +1

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  3. 感謝分享

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    1. 數據應用在業務實踐過程的總結,歡迎一起交流

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