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当年给抖音取名的“大师”,已经成不少公司的标配了虞书欣早期比基尼照片曝光!网友:她性感火辣不止眼睛大

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前段时间,差评君在网上冲浪的时候,看到抖音的名字据说是请得道高人算出来的。

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广告胆小者勿入!五四三二一…恐怖的躲猫猫游戏现在开始!×但据差评君了解,抖音差点都不叫抖音当时字节跳动在内部做短视频产品,取名字的时候,确实上了点套路不过这个套路的名字和五行八卦、周易算法都没啥关系,它的学名叫做。

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A/B testing ,也称为拆分测试。1747 年詹姆斯 · 林德做了现代意义上的第一次 A/B testing,找到了治疗坏血病的药方

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简单讲就是为同一个目标制定 A 、 B 两种方案,然后记录、追踪用户使用情况看看哪个更优,利用结果辅助做决策当年的抖音就经历了这么一遭,他们内部把短视频产品 demo 拿去跑了一遍 A/B 测试,看用户对产品名字的关心程度、吸引力程度、下载转化率等。

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广告从秘书起步,十年内无人超越,以一己之力力挽狂澜成就一段传奇×通过这个测试,最终形成一份长长的排名榜单, “ 抖音 ” 顺利脱颖而出类似的,无论是取名字这种大活,还是 “ 用户界面上两个视频之间的缝隙有多宽 ” 。

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利用 A/B testing 的数据反馈优化决策,基本是大厂们的必备手法。

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虽然 A/B 测试在互联网业内已经很常见了,但这几年,它不但作为单独的测试项目存在,更成为了一种新型数据驱动经验模式的一环而这种模式就是火山引擎打造的数据飞轮数据飞轮其实就是 “ 以数据消费促数据生产,以数据消费助业务发展 ” 。

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简单说,就是在业务应用层上,利用各种数字化工具,把企业数据玩出花来,帮助公司业务做大做强在业务不断发展的时候,又给公司不断创造各种企业数据,再利用相对应的产品工具,把这些数据 “ 炼 ” 成数据资产这样一来,

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公司业务和数据资产像一个轮子一样越转越流畅。其实在数据飞轮出来之前,数据重要性已经成为各行各业的共同认识。前些年最为流行的数据中台概念,也是为了强化企业数据的地位。

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但数据中台侧重于数据资产的统一性带来的资产价值,数据飞轮则是更强调数据流转与业务产生的互动关系那具体要说数据飞轮有啥用呢,还得结合大家实际体验来以身说法其中最有标志性的就是收钱吧“ 收钱吧到账, 9 点 25 元 ” ,相信大家听到这句语音,总能想到半夜在楼下小卖部囤泡面的某个晚上。

作为聚合支付业内的顶流,收钱吧背后是千千万万个 “ 小生意 ” 他们虽小但数量着实不少,要把这些千头万绪的数据利用起来精细化运营,没一个班的数据分析师想都别想于是,收钱吧选择利用了火山引擎开发的 “ 增长分析 DataFinder+ 客户数据平台 VeCDP+ 增长营销平台 GMP

” 的产品组合。这套组合拳涵盖了数据洞察、收集、处理、传递全流程。在竞争激烈的行业内,及时唤醒沉睡商户促进日活月活,一直是收钱吧的日常工作之一。

据了解,目前收钱吧有上万名 BD 员工负责商户关系维护按照以前的操作,收钱吧 APP 一般每个月拉一次数据复盘沉睡用户,再将整理好的数据下发给 BD 员工进行 “ 唤醒 ” 但一个月的周期过长,且需要经过长时间的待唤醒商户和对应 BD 匹配,流程较长、时间较久。

这样不及时的信息传递,不利于对商户的及时唤醒,甚至有可能就此流失直到用上了 “ DataFinder+VeCDP+GMP ” 三板斧这三板斧啥意思呢?一板斧,利用 DataFinder ( 增长分析平台,数据洞察、分析 APP 内用户活跃情况的小助手,然后能够根据内置的十几种数据分析模型,帮助分析 APP 用户情况 )。

进行实时数据洞察, APP 运营人员直接能在后台看到用户的活跃情况,并按照业务需求进行分类两板斧,把前面洞察到的数据在 VeCDP ( 客户数据平台,快速分析用户、分类用户 )中与对接的 BD 数据融合匹配,识别同一标签下的多个非活跃商户。

三板斧,最后将这些商户信息通过 GMP ( 增长营销平台,可以实现智能化营销触达 )一键发给各地的商务 BD 们,他们就能迅速针对性地开展唤醒工作。

这样一来,收集、分析、下发数据的操作全都简易化、实时化了。包括 APP 后台运营、商务 BD 在内的不同岗位员工,都能实时利用企业的数据资源,才真正做到了精细化运营。而类似的场景在乐刻也在不断上演。

在传统健身馆不断爆雷、行业一片鱼龙混杂的市场里,乐刻可以说是国内最独特的存在他们身上的互联网基因、数字化水平,是他们能活下去的重要原因但在乐刻不断发展的过程中,也遇到了企业大厂化的普遍毛病:试错成本太高。

。于是他们引入了火山引擎的 A/B 测试产品:DataTester 。

乐刻在加入内容个性化推荐业务时,内部拿不准多少比例的商品关联内容能够达到最高转化率因为广告跳出率关系着转化率,但广告出现太多,又会让大家受不了弃坑,直接把用户数给干崩了所以,在这些比例里找到一个合适的数字非常关键。

最后还是靠 DataTester 确定了 30% 的策略,成功在保持住用户数的情况下,将转化率提升了一截逻辑思维团队创办的得到 App 更是数据飞轮的忠实拥趸他们不仅和收钱吧、乐刻类似,构建出面向业务应用层的数据飞轮,帮助销售人员触达目标人群,提升了营销效率,还在。

数据资产层也实现了数据飞轮各环节的全链路覆盖。

他们通过引入火山引擎的大数据研发治理套件 DataLeap ,并邀请火山引擎专家团队入场进行具体问题调整最终成功补足了得到的数据基建能力在数据研发方面, DataLeap 提供数据集成、数据开发、智慧运维等功能,替代了之前的一些开源架构。

在数据治理方面, DataLeap 包括了数据地图、数据质量、 SLA 保障等一系列,在字节数据平台被验证过的功能,大大解放了得到在治理系统自研上的资源投入另外,再搭上火山引擎湖仓一体分析服务 LAS ,帮助得到进一步优化了存储成本。

一波操作下来,大大节省了得到在繁多的开源组件和系统自研上,投入的研发资源和人力,提升了至少 3 年的数据治理水平。以前,不少人觉得数据消费是件很困难的事,费时费力费人。

“ 我不会统计学怎么搞数据 ”“ 我不会敲代码怎么弄数据门户 ”“ 不会 SQL ,怎么做分析图表 ” 但在火山引擎数据飞轮背后,大量技术产品、应用( 虽然名字看起来还是很费劲 ),做的就是 0 门槛玩数据的活。

比如这次火山引擎 V-Tech 数据驱动科技峰会上,他们发布的 “ DataLeap- 找数助手 ” ,可以直接进行拟人化查询。

利用 “ DataLeap- 开发助手 ” ,只用文字描述或者数据模型,就能生成 SQL 代码,或者修复 bug ,进行优化解释等等利用 “ DataWind- 分析助手 ” ,只通过自然语言,就能实现表达式的生成。

所以无论你是开发、运营、产品、设计、销售……只要你想,甚至是保安大哥,在权限与安全允许的情况下,在自己职责范围内也可以成为企业数据(如到访人数、巡查次数等)的使用者,真正让每个员工都能尽享数据飞轮带来的数据普惠。

如今,身处在大数据时代,无论是企业的发展,还是大家的衣食住行,无一不是和数据紧密相连如果不能高效地利用数据,不仅是企业的损失,无疑也会极大增加大家日常工作、生活中的繁琐,造成无谓的精神消耗但过去的企业,既没有注意到或者足够重视让数据消费起来的重要性,也缺乏合适的产品进行系统化的数据处理。

直到数据飞轮的出现,既能唤醒对数据消费的需求,也能极大地降低大家的上手难度。或许将来某天,当大家在生活中都能利用数智化产品玩数据飞轮的时候,一个真正的数据驱动的社会,或许又能向前跨了一大步。

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