易观千帆线上直播，用数据赋能—让洞察用户更简单、高效！

当我们谈论数字应用的价值时，我们会想到数据价值的授权，而数字价值的体现侧重于业务数据和数据业务。

业务数据实现的本质是业务的信息化和网络化。只有当业务实现信息化时，业务所需的数据才会被存储。数据网络化是促进数据互联互通，实现各业务线之间的数据交叉应用，实现企业内外数据的监督。

数据业务是在企业数字化和网络化的基础上，改进、改变和颠覆业务流程、组织、效率和模式，特别是数据智能应用，实现新的业务重构，从感知、学习、决策、适应和实施整体流程重构，提高业务效率，降低成本，提供新的产品形式和服务产品。

因此，赋能数智应用价值、业务数据化和数据业务化是必不可少的。

市场营销者最爱说的一句话是：洞察力。敏锐是市场的核心。

根据一般的解释，所谓洞察力，就是通过一定的方式来了解目标消费者的需求，然后想方设法满足自己的需求。

但是，这种解释仍然过于抽象。那么，我们究竟应该怎样进行有效的洞察力？深入了解是否存在一些已经被证明有效的方法和步骤？

为了解决这一问题，我们必须采用数据思维。

使用数据，对行销人员而言，有两个好处：

1.随着支持决策的因素不断增多

数据可访问性的增加，决策者可以提出许多想法，而不需要用拍脑筋思考战略。

2.更加负责成果

要想获得准确的数据，就必须对转换的各个环节进行跟踪，最终的效果一目了然。对各环节进行优化，并根据统计数据提高效率。所以，使用数据能更有效的实现市场营销目标。

这是不是觉得当我们准备一场活动时，我们花费了能量和金钱，但是结果却没有那么好。这类事在我们的工作中时有发生。实际上，很大一部分是因为我们积极地进行自我激励的行销活动，而非从消费者的角度来看待行销的价值。

任何一种营销方式，不管是视频、图片还是事件，都是在传达我们所希望传达的信息，但是这些信息对于我们的目标受众来说有什么价值？正在处理什么问题？当她们完成时，她们的感觉如何？它们能否从内部感觉到信息带来的心理变化？这是做市场营销时应考虑的出发点，也是衡量营销方法质量的基础。 

举例来说，如果我们制作了一张广告来引起观众的转发和传播，我们必须考虑到观众在看到这些图片之后会有什么想法。什么动机导致他转发？要有个观念：没有人会用自己的社交价值去传播你的内容。促使它们传播的一个动力就是感动他。它们只是借你的照片来表达自己。

所以，从消费者的角度来看营销方案是成功的关键，要从数据中找出现象背后的真相，从源头去理解用户，洞悉用户的需求。

海量数据仅仅是一种手段，其最终目标是深入理解和洞察用户。对用户有什么看法呢？

一.了解用户的真正需要

有时，我们在分析用户需求时，总以为有一点就是用户需要的，但事实上，您认为就是这样吗？回答是不！

传统的数据获取方式是问卷调查和焦点访谈，通过技术手段对每一次跳跃和转换的路径进行跟踪，获得数据。尤其在电子商务领域，需要从多维获取数据。在电子商务公司，BI特别为业务中心采集各种数据，为业务中心的运行优化提供数据支持。

举例来说，在减肥健身行业，这是一个竞争激烈的市场，但是消费者的需求却没有得到很好的满足。在产品同质化严重的情况下，要重新认识用户的需求，发现新的需求，提供差异化服务，才能走的更远、更好。

要知道消费者对减肥的需求，我们就从他们烦恼的方向去寻找。通过两种方式对用户进行调查，一种是已有品牌用户，另一种是健身瘦身市场的主流人群。重点访谈中，问一个核心问题：当你健身的时候，你最希望得到什么帮助？现在什么是最不满意的？

这一问题可以直接导出非常重要的用户观点。

经统计学分析，我们发现，通过健身减肥并不能达到理想效果的人，并非没有时间运动，不知道减肥对他们有什么好处，而是不能控制嘴巴和腿。深层次分析缺乏行动力，难以克服心理障碍，缺乏行动力支持。

所以，从数据中发现用户的新需求需要行动支持。

在健身之前，多做5分钟的咨询，帮助他们建立积极的健身动力，健身效果会很好。

通过下一步的实验对比，我们发现有健身前咨询服务的用户坚持效果明显，进一步提高了对该品牌的信任。

正是这样的数据支撑，为用户开辟了一个新的品牌需求空间，品牌突飞猛进。

二.洞察用户未付费的原因

以前，我们先了解用户购买的原因和去向，然后判断竞争者，定下想法就是同行。如今，当我们跳出固有模式，你会发现竞争并非同行，而是跨越时空。评判竞争者的不仅仅是产品和品牌，而是要通过满足消费者的需求来评判竞争者。跟我抢过用户的人，就是我的竞争对手。例如除甲醛品牌外，其竞争者除去各种品牌的空气清新器还有可能是绿萝之类的绿植。

能满足用户需求的产品是竞争对手，我们的目标是将竞争者用户转变为自己的用户。

搜集资料，分析数据，大体上看，没有交易的用户都会购买该品牌。在我进行分析的时候，我发现用户浏览页面的时间超过80秒。用户的意图可能相当明确，但后来并未达成协议。根据云图分析，用户购买了其它品牌的产品。

有购物的理由。资料分析发现，没有交易的用户会产生犹豫，并结合这一原因重新制定营销计划。

以某一案例为例，分析某一平台的课程购买情况，发现有些用户不愿意购买课程，原因是因为他们过于理性，不愿意购买正在更新的课程。在课程更新完成后，很有可能会对完整版再次付费。根据这种观点，我们放弃了另一个平台上的推广，选择在这个平台上再推荐一次推广营销，发现效果还不错。

面临着大量的数据，不同角度的分析结果会有差异，这会给我们的决策带来困难。所以，在进行数据分析的时候，哪种数据分析是有用的，并且值得我们坚持下去？

评价资料分析是否可行的标准是能否提出明确可行的解决方案。这同样适用于数据分析。通过对用户需求的深入分析，提出了一系列可行的解决方案。告知品牌你要做什么，如何优化品牌，怎样改善产品，怎样选择渠道，内容如何走向。

为此，关于数据和用户洞察到底该如何结合，我们也特别邀请了几位业内大咖为大家深度解读不同行业下的发展趋势和方向。

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