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CIO 資訊

豐農控股CIO王軼梟:神策數據助力大豐收筑就數據驅動核心競爭力
作者:   來源:ups科技網   日期:2019-12-13

 

    大豐收農資商城作為豐農控股旗下農資電商平臺,圍繞農民種植所需的農資產品、技術、服務等需求,根據不同區域特點及作物生長需求,提供作物全程解決方案與農資商品服務。以深入村鎮的品牌運營為核心,在線下布局物流中心及最后一公里智慧倉儲,大豐收真正實現了“正品農資觸手可得”。在平臺可銷售輻射范圍基本實現全國覆蓋的同時,核心區域的農戶更是可以享受到“12h當天達”的便利。

    順應大數據的時代趨勢,大豐收也面臨著數據價值挖掘的瓶頸與訴求,力求打造數據驅動核心競爭力,在現代化農業服務中,更好地服務于廣大種植戶。

    一、驅動基礎:精準+高效,數據是“眼睛”,強大的數據分析平臺是“探測器”

    豐農控股CIO王軼梟介紹道,為保證數據價值的有效挖掘和應用,尋求第三方數據分析平臺的需求變得尤為迫切,以解決如下問題:

    1、產品迭代無據可依

    在產品迭代過程中,傳統的技術平臺無法精準掌控頁面路徑與交互設計的效果,導致產品迭代往往全憑猜想,如無法支持從用戶行為和頁面跳轉點擊的角度進行深入分析,繼而導致在用戶體驗提升方面的設計改進較盲目。

    2、業務場景與用戶行為分析割裂

    業務人員無法結合用戶行為過程,對業務結果進行交叉分析,導致無法找到各種促銷功能、平臺留存和活躍類欄目的運營改進明確方向,如無法定位用戶流失數據不理想的原因是曝光不充分還是場景及路徑設計問題導致。

    3、用戶偏好無從得知

    業務人員對用戶的選購偏好、瀏覽偏好等無從得知,如更多人愿意用搜索找商品還是分類頁找商品;在商品詳情頁,大多數用戶會瀏覽到第幾屏;在賣場頁,用戶的瀏覽動線如何等。

    4、市場投放無據可依

    市場投放時,不知該選擇怎樣的投放對象,投放什么樣的內容更精準,更有效。

    5、多維探索式分析無法支持

    在工作中欲結合用戶行為數據和業務結果數據,進行探索式分析,以發現某些被忽視的關鍵影響因素的訴求無法支持,導致分析往往停留在表面和猜想中。

    基于以上訴求,大豐收亟需選型一個集數據采集與分析于一體的多維深度分析平臺,在選型過程中,豐農控股CIO王軼梟對此有著高標準的考量。其聚焦農業互聯網的數據驅動價值,圍繞產品功能匹配性、服務專業性、企業口碑與可靠性等方面分享選型經驗,觀點深入淺出,具有一定的參考價值,如下。

    1、授權與費用

    大豐收從事件量、用戶數、事件數、自定義屬性數量、用戶分群、增購應用、增購事件量、預約等維度結合自身企業實際需求,綜合對比多家數據分析工具提供商的匹配度,最終神策數據的產品科學性授權方案突出,如同時支持企業事件數與自定義屬性數量的無限制使用,彈性應用增購方式等。

    王軼梟分享道:“企業選型時,應聚焦核心剛需,不被冗多功能迷惑,而需秉持針對剛需優勢功能的選型原則。”

    2、服務與功能

    大豐收從服務團隊、項目實施、售后服務、技術支持、產品研發、功能、亮點功能、性能等維度綜合進行服務和產品專業性的甄選評估。

    最終,大豐收的選型人發現在項目實施方面,神策數據的項目交付方法論極其成熟,顯著優于其他競品;在售后服務方面,神策數據團隊的齊備性、專業性突出,且服務態度極好,響應高效及時;在技術支持方面,從開發能力、指導文檔和對SDK的先進性與成熟度來看,神策數據位列前列;在產品研發方面,神策數據有較好的產品規劃與研發管理,與其他偏銷售驅動的廠商相比,技術驅動力極強;從功能來看,神策數據的系統用戶使用靈活度最高,使用說明全面明了,且對各種語言和應用端的支持十分全面且性能俱佳。

    3、公司情況

    一個企業的創始團隊、發展、融資、規模、客戶等情況也是綜合實力的體現,大豐收選型時,考慮到神策數據的發展速度及資本支持度均顯著突出,現已融資4億元人民幣,且公司規模成高速良性增長趨勢,其團隊成員構成優質,核心來源于百度大數據平臺團隊,此外,神策數據的案例與知名客戶較多,在其官網上,線下活動、客戶案例、產品博客均更新頻繁且優質,從整體的專業性上明顯優于其余競品。

    “基于以上緣由,我們選擇神策數據作為合作伙伴,在接入神策分析后,我們的業務均處于超預期的優化迭代中,從實際的各項數據來看,轉化率明顯提升”,王軼梟表示,大豐收目前的產品、運營、市場等多業務線已實現數據驅動的升級,并仍在持續升級中。

    二、產品:精準定位問題,及時針對性干預,轉化率提升30%

    在用戶為王時代,社交裂變為流量再擴張的重要形式之一。大豐收計劃在老帶新方向針對性發力,基于已成交的忠實用戶做二次傳播。

    為此,大豐收的產品人員新增用戶下單后領券的功能,但在剛開始傳播時,其回流量徘徊在較低水平。后續,產品人員基于神策數據的分析模型進行拆解,將用戶下單、優惠券發放、新用戶領取優惠券的轉化流程抽象出來,并建立轉化漏斗分析各交互路徑上所有的頁面點擊、跳轉及自定義事件,在此基礎上,產品人員很快精準定位到關鍵流失環節,并采取相應的驗證性優化措施,最終優化結果顯示使轉化率提升高達30%。

    三、運營:多維深度分析,實時定位優化點,轉化率持續提升

    運營是拼時間亦拼細致的工種,大豐收的運營人員基于神策數據的深度多維下鉆分析功能,分別對首頁商品樓層瀏覽、分類頁瀏覽、搜索后瀏覽三條選購路徑進行深度多維下鉆分析,從中發現起始于首頁和分類頁的購物路徑,不管是入口人數規模還是轉化率都很可觀,以此,其運營人員相應的做了首頁商品瀑布流及分類頁導航置頂的設計,有效地實現了轉化率再提升。

    此外,運營人員還使用神策數據的留存分析模型結合頁面路徑和注冊事件進行了深入分析,有效篩選出入口人數多、注冊轉化率高的平臺模塊,并對其采取針對性的優化措施進行及時干預,最終使轉化率有效提升。

    四、市場:基于數據驅動的問題洞察,助力降本增效

    市場部門最重視的是ROI,理想的ROI基于對用戶的精準洞察。大豐收的市場人員深諳此道,其使用神策數據的用戶分群功能,深入分析用戶的商品瀏覽、下單等事件的行為數據,精準洞察用戶特征與偏好,以此為依據,針對特定人群的真實偏好設計出聚焦性的落地頁設計,并實施個性化精準推送,最終不僅使推送費用大幅降低,還實現短信打開率、鏈接打開率、頁面轉化率等的顯著提升。

    在SEO方面,市場人員基于神策數據的頁面瀏覽事件分析,定位到首次訪客的主要入口頁面,并發現眾多新用戶是因為對專業的農技內容的需求而找到大豐收。因此,市場人員對內容板塊做了SEO方面的精準優化,并對進入入口頁后的轉化場景做了針對性迭代,最終使首次訪客數量和注冊轉化率均取得明顯提升。

    在渠道效果方面,在大豐收的渠道統計和神策數據的渠道追蹤打通后,從一段時間的外部渠道數據觀察分析,發現有22%的用戶來自于歷史鏈接引流,這證明有大量的用戶可能收藏了大豐收的推文/落地頁/模板消息/短信等內容。

    對此,王軼梟表示:“這與過去的認知,僅有個別用戶會偏好使用收藏相反,從真實的數據來看,存在可觀數量的用戶傾向于使用收藏功能,甚至短信也保存下來。這些行為數據背后的價值,我們過去是忽略的,如通過用戶在真實場景下收藏的文章/頁面的數據,可準確分析出當時打動用戶的切入點,并可將成功經驗用到下次的策略中。舉個例子,如果落地頁是賣場主題的頁面,業務人員需考慮回流用戶從收藏的頁面,進入前后的動機,并針對性考慮‘老’頁面的回流用戶的引導場景優化。”

    事實上,在大豐收的不斷探索和迭代過程中,以上只是數據驅動的多元化應用和實踐的冰山一角,與神策數據簽約至今,王軼梟表示:

    “大豐收在做一件偉大的事,加速農業互聯網的編織,筑就易用好用的農資電商平臺,其中加強農業服務對終端需求的精準把控與滿足及服務的綜合性,均離不開數據這個關鍵變量,神策數據完善的數據采集理念與強大靈活多樣的數據分析模型,在實際的應用中的價值呈現不斷增長的趨勢。其技術、產品、服務的成熟,也是構建數據驅動農業互聯網的有效保障。未來,與神策數據一起,相信還能開辟出更多新的戰場。”


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