非传统的“易观”,和他的技术驱动之路

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易观大数据
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发布于: 2020 年 09 月 02 日



成立于2012年的易观(大数据),传承了母公司20年的品牌和数据分析能力,并正在成为一家以产品和技术驱动的数据智能公司。

 

2012年,易观大数据成立后,通过产品和技术驱动,通过一站式数据驱动解决方案,帮助用户解决市场跟踪、用户营销和用户运营等问题,并与分析师服务相结合,共同进行产品及用户洞察分析,帮助企业发现问题、量化问题和解决问题。



完善产品线布局,构建企业用户运营闭环



2017年,易观推出了易观方舟数据平台,用易观创始人于揚的话来说,“易观方舟始于用户行为数据分析,但未来会更宽广。”今天,越来越多的企业通过用数据工具,深度分析用户行为,辅助运营决策,多通道触达用户,进一步实现用户营销和用户运营闭环。同时,基于易观已有的数据产品解决方案,企业可以选择易观千帆和易观万像增值服务,来补充通过易观方舟建立起的用户营销与用户运营体系,实现一站式运营闭环,提升数字用户资产回报率。

 

易观方舟定位于帮助企业实现精细化运营的智能用户运营平台,包括网站、APP、H5以及IOT设备等多达22种用户数字触点。在与企业进行数据采集合作中,易观虽然同样通过埋点的方式进行采集,但选择的是通过可视化埋点、代码埋点以及行业标准SDK进行,来保证数据采集的易用性及用户隐私,也可以对接CRM等业务数据。

       



这两种埋点方式结合使用会更加灵活,可针对不同行业用户选择更适配的解决方案,同时也提升了时效性,产品和运营人员可以快速可视化埋点获取数据,选择部分需要埋点采集的“事件”针对性进行埋点,与业务更加紧密的贴合,为后续的分析提供基础。同时,针对性的埋点也降低了了企业的更换成本及冗余的服务器支出,提升了使用黏性。

 

易观方舟可以实现动态实时的用户行为分析。这得益于易观结合多年大数据技术平台实践自研的IOTA架构,将ETL过程放入SDK中,在边缘端完成数据格式的统一,云端只负责存储和查询,取代了传统ETL的Micro-batch数据处理方式,极大的提升了数据查询、分析的实时性。

 

易观方舟的IOTA架构与传统的大数据架构相比,IOTA架构的基本思路是将ETL工作去条化,放在SDK中做,是边缘计算。先将数据格式规整好,云端只负责存储和查询,这样就可以更方便的支持各类数据的打通。易观CTO郭炜说,“IOTA架构的优势在于可以进行实时数据分析,因为过去的ETL方式可能需要隔天或者小批量(Micro-batch)的数据处理,那么在数据量大了之后,时间就会越来越长,很难做到秒级。”

       

易观方舟开放的数据架构

 

此外,易观方舟可以根据用户不同的行为特征将用户分群,并利用集成的短信、邮件、PUSH消息等多种触达方式对目标群体进行精准营销,实现了基于用户行为、业务场景的智能用户运营闭环。易观方舟还提供了行业内独一无二的用户画像工具,使用者可以查看目标群体在用户领域、用户场景、用户APP使用方面的偏好,方便了解用户的画像及偏好。

 

与其它用户数据平台或工具比较,易观方舟还可以实现与易观万像之间的打通,将易观方舟中用户分群标签对接到易观万像产品中,通过易观万像产品来寻找最优流量进行投放触达,并且万像可以收集投放后的效果数据返回易观方舟平台,形成营销闭环,提升广告投放的效率。

 

可以看出,在推出基于用户行为分析,帮助企业进行用户营销和用户运营的数据智能中台-易观方舟后,易观的产品已经基于数字用户全生命周期,布局了帮助客户了解自身业务情况的易观千帆,帮助客户实现提升营销效果的易观万像,加上长期以来被客户熟知的分析服务,产品矩阵更加完善。

 

对于易观来讲,能够从企业数字化起步阶段、到业务增长阶段,提供全业务流程解决方案,这样一方面可以进一步增加企业的使用黏性,另一方面不同产品之间的相互导流,也使得易观在客户中的Up-Sell(向上销售)会更加容易,整体客单价会相对较高,形成了易观独特的护城河。



PaaS层逐渐完善,构建数据技术平台生态



用户行为数据作为企业的核心数据,大多数企业还是不愿意将其放在公有云上,因此私有化版本势必是现阶段的主流,而这就要求产品PaaS层的完善。

 

易观也在2018年完成了易观方舟PaaS平台的开发,除了公有云和集群模式,也可以提供私有化单机版的易观方舟产品,底层引擎已经较为完善,部署和实施周期通常在一周以内即可完成。

 

PaaS平台一方面可以满足企业的私有化部署需求,进一步提升易观客群数量,易观在方舟推出伊始就着力于构建可灵活拓展的PaaS能力平台,在过去的一年多时间里,易观与客户、与合作伙伴一起,通过在PaaS平台上进行上层应用的开发和拓展,逐步开始构建产品生态平台。

 

另一方面具有PaaS平台之后,随着底层计算查询引擎以及各类技术组件逐步丰富,针对企业需求进行上层应用的二次开发更为便捷,在企业内部的扩展性会更好。这些都为易观未来的发展提供了保障,通过不断构建满足客户不同需求的上层应用,以提升市场天花板。

       



易观CTO 郭炜



对于PaaS平台的优劣势,易观CTO郭炜也谈了自己的看法。PaaS平台的二次开发能力是很重要的,相关开发接口的数量;以及底层的非核心代码是否是开源的,因为PaaS最终的目标是让开发者参与进来,因此易观的PaaS平台中SDK是开源的,调度也是开源的,以及API级别的代码也是开源的;最后是用户黏性,很多SaaS的替换率很高,但是比较好的PaaS替换率应该很低,黏性很高。

 

2019年3月1日,基于易观方舟商用版底层架构,易观推出了国内第一款私有化部署、开放且免费的用户分析和智能运营平台易观方舟Argo,面向产品刚刚起步、数据量较小、有自己动手能力的技术、产品创新团队和个人,更多使用者的加入,也与易观一同建立起一个基于数据驱动的技术生态。从整体易观服务企业的赛道来看,必然也带来足够大的空间,让易观与合作伙伴一同成长。



从用户行为分析切入,定位企业客户



除了本身PaaS平台产品的完善程度以外,企业客户数量决定也是平台生态建设难易的关键因素之一。

 

现阶段,在上层应用方面,易观主要还是通过用户行为分析、为企业构建一站式数据驱动的智能用户运营闭环,来为企业创造价值,并获取客户。

 

这主要是由于用户行为分析可以用于企业营销、运营等不同层级的业务,对于企业业务增长来说是至关重要的;同时,用户行为分析本身是不同行业、不同规模的企业都需要的,随着流量红利的消失,精细化运营、营销的需求增大,各类传统企业也开始转型,因此用户行为分析的潜在企业客户数量极大。

 

目前,易观方舟已经拥有了大量客户,覆盖了银行、保险、证券以及各类品牌商,也有平安保险、中石化、方正证券、当当等标杆客户。同时也面向那些正在数字化转型中的中腰部企业客户以及中小微数字化互联网企业。

 

在客户布局中重点选择覆盖更多腰部企业客户,也是由于这类企业的数量更大,同时上层的数据分析需求也可以覆盖更多的行业以及应用场景,为后续的平台生态建设打下基础。



是「升级」不是转型



现阶段,大数据和人工智能领域中,B端客户已经不再只满足于数据的存储和简单展示分析,而是需要提供更加深入的智能分析及运营服务,而这也就意味着供应商需要对于企业的自身业务有较深的理解,这样才能针对不同业务提供更加针对性的产品。

 

作为一家传承了母公司强大数据分析能力的公司,易观大数据对于企业的业务理解能力要远超一般大数据厂商,这也是易观在业务升级后的优势之一。

         

易观创始人于揚

 

易观创始人于揚一再强调,易观在升级,而不是转型。“升级,意味着客户群还是原有基础,只不过用新的方法和技术来解决他所面临的新的问题;而转型则是卖鸡蛋到卖百货商品的转变,性质变了。易观明显不是转型。”

 

截止目前,易观已经拥有一支200多人的团队,而在200人团队里,产品和技术团队人数占大半,集中精力打磨核心产品和技术。同时易观还继续保留40人左右的分析师团队,专门做数据分析和咨询业务。

 

于揚表示,现在的易观给自己的定位是数据智能产品和平台提供商,致力于“让数据能力平民化”。在于揚看来,“让数据能力平民化”是一座灯塔,它指引着易观前进的方向。

 

自此,那个传统意义上挤满了分析师团队的易观,也悄悄换了标签,进入帮助别人发现问题、量化问题到解决问题的良性循环空间,易观新的商业模式也就此打开。



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