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大會亮點 HIGHTLIGHTS

《What Hypergrowth Companies Know》

硅谷新銳營銷增長專家 Ian Thiel

“公司的決定因素是它的矢量總和”,即只有向同一方向前進,才能使公司的效益最大化。超速增長公司的成功三要素:目標、項目、衡量。

《數據化建設的時代機遇》

神策數據創始人 & CEO 桑文鋒

一家企業落地數據驅動包括三個層面:第一層是高層建立數據驅動意識; 第二層是公司的整體業務流程的改造,并將數據驅動引入;第三層是真正的落地層面。

《場景賦能—神策產品矩陣發布》

神策數據聯合創始人 & CTO 曹犟

有效落地客戶全生命周期管理的三個步驟。神策數據的新產品矩陣發布,在原有神策分析的基礎上,新發布神策自動化運營、神策智能推薦、神策客景 3 條產品線。

《線上新媒體業務的數據中臺建設》

東方明珠新媒體研發總監 胡俊

OPG 數據中臺的核心價值體現在用戶畫像洞察、統一賬戶體系、業務 BI 分析三個方面,核心模塊為用戶畫像洞察報表、運營指標統計分析和同一內容標簽庫。

新聞報道 NEWS

精彩回顧 REVIEWS

內容精華 CONTENTS

《What Hypergrowth Companies Know》 硅谷新銳營銷增長專家 Ian Thiel

Ian Thiel 介紹了特斯拉創始人的觀點——“公司的決定因素是它的矢量總和”,在我們的工作中,有各種各樣的工作方向。比如,現在公司有 100 件事需要做,但是其中只有 10 件事與總目標是同一方向的,我們就要把全部的時間和精力投入到這 10 件事中,其余的 90 件事可以忽略。此外,通過介紹 Tesla、Amazon、 Airtable 等公司的實踐案例,闡釋超速增長的公司具備的四個條件:第一,設立正確的目標;第二,只做對實現目標有益的項目;第三,具備完善的項目評估機制;第四,嚴苛執行。需要注意的是前三個條件是第四個條件的前提,因為把更多的時間和精力放在前三步,再做第四步將會使總價值增長十倍以上。

《數據化建設的時代機遇》 神策數據創始人 & CEO 桑文鋒

我國企業信息化與數據化建設,信息傳輸方面存在三方面的問題,包括數據傳輸不及時、數據傳遞不準確、數據收集不全面。且在信息化建設上,要從面向業務流的思路轉變為面向數據流的思路,一家企業落地數據驅動包括三個層面:第一層是從企業高層開始,老板的數據驅動意識; 第二層是公司的整體業務流程的改造,包括產品、市場、運營等,并把數據驅動引入到實際的工作流程之中;第三層是真正的落地層面,包括數據基礎平臺的建設,以及如何圍繞數據驅動決策和智能讓數據發揮更大的價值。

《場景賦能—神策產品矩陣發布》 神策數據聯合創始人 & CTO 曹犟

客戶全生命周期的管理與分析步驟:首先,在產品上構建整個客戶生命周期的定義,按照業務特點將客戶的生命周期構成不同的狀態,并在此基礎上依托神策分析提供的數據采集和建模能力完成對于生命周期在數據上、指標上的定義。其次要擁有一個整體的客戶羅盤,可以從客戶行業、客戶時間、客戶規模等不同維度查詢該狀態下客戶使用情況。最后,在認知和分析基礎之上智能地提供風險與機會的預警,風險可能是某個客戶使用情況急轉之下,機會可能是客戶突然有了新的訴求,從而使客戶管理者及時調整運營策略,并通過運營計劃做出干預,最終通過綜合分析去衡量調整后的效果是否達到預期。同時發布神策數據產品矩陣,在原有神策分析的基礎上,新發布神策自動化運營、神策智能推薦、神策客景 3 條產品線。

《傳統銀行業務的數字化轉型》 中原銀行大數據架構師 劉遠東

圍繞數據整合與管理、商業智能的用戶視角、數據價值的運營體現,介紹中原銀行的數據化轉型實踐。在數據整合方面,中原銀行為確保內外部數據打通融合,保證數據模型的可維護性與一致性,需要對整體模型進行標準碼表、元數據標準、數據層級、加工邏輯定義等進行完善頂層設計,保證各不同模型設計人員遵照統一口徑;在數據模型抽象,現把整個團隊工作重心轉移至以客戶為中心,主要圍繞客戶標簽、商業智能、指標體系。在商業智能方面,通過大數據平臺的數據整合,部署和提供五種數據交付模式,支持高共享的、跨業務領域的數據需求,重點支持靈活查詢、模型分析類應用,提高業務響應時效,并介紹數據分析平臺體系的建設,以及如何做到一站式數據分析的。在數據價值運營方面,從數據產品、產品運營、文化建設三個角度構成了中原銀行數據架構運營的體系,并對這三個角度進行詳解。他強調,打造數據產品是從產品運營的思維去沉淀數據價值,本質上是企業內部對數據價值的定價。中原銀行致力打造場景化的數據產品,組建了專門的運營團隊負責數據產品運營,進行數據產品運營推廣。

《金融行業的數據驅動落地》 神策數據聯合創始人 & COO 劉耀洲

從銀行業、證券業的市場環境說起,介紹金融行業應如何從采集、建模、分析、反饋,構建基于用戶行為的數據驅動閉環,以及融合用戶行為的數據驅動方案和融合用戶行為分析平臺的技術架構。他詳解多種數據采集方式、數據基礎模型構建、不同的數據模型如何選擇不同的存儲方案,并附以銀行業與證券業關鍵數據指標示例,圍繞市場營銷、用戶運營、產品優化、產品智能數據驅動核心場景,期間穿插大量神策客戶的真實案例。

《金融行業標簽體系應用及設計思路》 神策數據業務咨詢專家 徐美玲

標簽畫像是精準營銷、產品應用的中間層基礎,可以實現的業務價值包含基于用戶群體的生命周期管理、高價值客戶深入開發、交叉營銷,也可以輸出用于個性化推送、個性化推薦以及個性化實時營銷,同時也是數據分析和用戶分析的屬性源,具備非常強的應用價值。標簽體系的建議,核心是從應用場景和商業目的出發,基于對業務形態和策略的理解之上,從業務需求反推標簽及體系設計,同時也強調了標簽的管理和可持續維護的重要性,并分享了某證券客戶標簽體系建設的案例,介紹該客戶如何由業務需求抽離出標簽體系,詳解從項目準備、系統部署、標簽需求梳理、產品持續交付、標簽系統實施、交付與培訓、交付后的全流程。

《客戶全生命周期服務設計》 紛享銷客副總裁 劉晨

客戶成功的 5 大要素:首先,用戶生命周期的管理。要以數據為抓手,完成客戶旅程設計。第二,用戶流失風險的管理。ToB 類產品要豐富線下團隊,當發現風險后,能極早地介入客戶服務中。第三,產品與服務價值。當客戶成功有能力把產品價值傳遞給客戶時,才能夠更加促進客戶的深度使用與價值再創造。第四,用戶增長與用戶價值。關注用戶自身訴求,提供更長期和有效的價值。第五,跨部門協作與數據透明。客戶成功涉及與產品、銷售、實施等多部門協作,客戶成功要深入到整個產品過程中。

《客戶全生命周期管理從方法到實踐》 神策數據技術經理 孫文亮

數據驅動下的客戶生命周期管理,并非將客戶劃分不同階段,再簡單統計。而是將客戶生命周期劃分為更細粒度的客戶接觸點。每次與客戶接觸,都會產生大量的數據,客戶走完全生命周期,就是數據逐漸豐富的過程;每次與客戶接觸,也是數據持續發揮價值的場景,跨接觸點使用數據,就是打造數據驅動的過程。然而實踐數據驅動,會遇到兩個問題:數據采集難,數據分散;驅動業務難,缺少抓手。通過營銷、客戶成功分別打通,建立客戶全局唯一 ID,可以解決數據采集難的問題。通過 “收集打通、描述、評估、改進” 四個方向,結合每一個客戶接觸點,可以解決解決驅動業務難的問題。后結合銷售首次電話、360全景圖、渠道評估、風險 & 機會評估、健康度評估、產品改進等實際案例,分享了神策用數據驅動客戶全生命周期管理的實踐經驗。

《數據驅動高增長營銷體系》 硅谷藍圖研究院 Patrick

科學銷售 4 大核心理念:體系思維、分工協作、數字化管理、復合效果。體系化思維從流程、技術、賦能、技能、團隊層層向上,最終成為一種正能量的文化,是一個簡單可復制的流程;分工協作指針對同一個目標,協同配置職能分工,從而系統提升;數字化管理指從前期市場營銷,到銷售贏單,到客戶成功,為一體化的數字化管理,針對品牌與營銷分開、營銷與獲客捆綁的行業狀態,從始而終的數字儀表盤尤為重要;符合效果,在每個細小的環節做優化,形成銷售加速。同時,從體系、定義、流程、層級、套路、進化等邏輯步驟出發,詳細介紹如何搭建營銷體系,并達到極速增長。

《移動應用出海的大數據建設挑戰》 Apus 大數據負責人 朱輝

Apus 是智能手機上的用戶系統。第一款產品 Apus Launcher 于 2014 年 7 月 2 日上線,截止 2017 年,Apus 系統及產品集群全球總用戶數突破 12 億,成為全球高速發展的互聯網公司。 大數據平臺的價值不僅是提供海量數據存儲計算的支撐服務,而是解決實際問題、產生產能、實現可量化的價值。Apus 大數據負責人朱輝在大會公布 了Apus 用戶系統 從2014 -2017 年的“全球用戶增長曲線”,并介紹了在 2016 年引進“神策分析”啟動了大數據業務。同時,通過詳細解讀出海企業在建設大數據平臺普遍存在的困難與挑戰,通過技術創新實現了全球混合云大數據架構方案、以及介紹了大數據平臺從腳本工具化、系統化到平臺化的演進的整個過程,剖析了 Apus 從 0-1 建設大數據平臺的實操方法論,此外,還通過構建全球用戶畫像、“海外互聯網指數”、反欺詐引擎、推薦 & 廣告等產品解讀如何真正實現大數據的價值。

《數據驅動如何真正落地互聯網業務場景》 神策數據副總裁 張濤

聚焦數據驅動的真正落地,摒棄報表式數據分析遲緩籠統的舊模式。傳統報表式數據分析存在“業務人員只重結果,出現數據與業務的脫節分析”和“偏向歷史業務總結,無法對當前或未來的工作提供數據輔助和驗證”的兩個弊病。張濤通過場景化實例剖析了將數據驅動真正落地業務場景的三個方法論:第一,縮短反饋周期,即通過實時的數據反饋分析,實現把數據從“總結過去”到“切實驅動業務”的角色轉化,將數據變成每個人的“即時工作工具”;第二,直擊行動,讓每一次指標波動都能夠被積極響應,成為業務的優化動作,實現業務的實時統籌,輔助科學決策;第三,融入業務流程,即通過實時獲取真實數據且支持深度分析的靈活易上手的數據分析平臺,消除業務人員數據分析的艱澀壁壘,輕松實現“數據”與“業務語言”的轉化,使數據平臺化身業務平臺,賦能數據驅動的切實落地。

《線上新媒體業務的數據中臺建設》 東方明珠新媒體研發總監 胡俊

OPG 數據中臺的核心價值體現在用戶畫像洞察、統一賬戶體系、業務BI分析三個方面,核心模塊為用戶畫像洞察報表、運營指標統計分析和同一內容標簽庫。其中在閉環的畫像迭代與運營中,數據對于業務的運營支撐以及智能推薦和廣告系統顯得尤為重要;通過 OPG 數據中臺建立的統一賬戶體系則會在用戶和各業務之間形成合力,并擴展用戶體驗;而BI業務分析則通過大屏+移動適應多場景的業務與用戶特征分析。目前,OPG 數據中臺通過 App 移動版、PC 網頁版、Tableau Server 共同組成豐富的產品端模塊,且通過與神策數據的合作,助力在營運埋點、運營報表、內容標簽庫、用戶畫像、智能推薦、統一通行證、DevOps 等分析方面均有所突破。東方明珠已有 300+ 業務人員系統地使用神策分析,東方明珠將與神策數據攜手共進。

《渠道數字化運營 行業數據化未來》 中商惠民運營中心總經理 牛燕

多業態跨界與共生,創新型 B2B 電商需要實現“雙向”(上下游)賦能 ? 基于大數據建立的深度用戶洞察能力,賦能零售業精細化運營與管理,實現消費體驗與運營成效雙升級。牛燕詳細介紹中商惠民的以“惠眼”、“惠景”為中心的惠民數據體系架構,“惠眼”實現大數據可視化動態時實展示,直觀了解企業經營動態,助力經營策略進行調整;“惠景”實現個性化智能精準營銷,智能生產商品活動,實現活動與目標人群匹配,有助于商品營銷效果。如此,中商惠民通過分級管理與定向服務、數據分析與精準服務來持續賦能 B 端客戶。

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