互联网公司|5000字长文，如何从数据支撑到数据赋能？( 三 )

在“数据可视化怎样才有灵魂”一文中有专门讲过数据可视化产品的设计方法，产品设计过程，可以考虑把KPI预测、指标波动自动归因等常用的分析手动融入的产品中，基于产品提供自动化的分析思路（异常归因可以考虑使用基尼系数模型，评估那几个维度的波动对整体影响最大）。

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3. 竞对策略应对知彼知己才能百战不殆，互联网早期靠烧钱补贴迅速跑马圈地，有美团、百度、饿了么，滴滴、快的、uber，了解竞对市场行情、竞对策略对自身业务进攻、防守都非常有利。
比如同一个景区门票，某豚卖80，某团通过爬虫抓取到竞对的销售价格、优惠补贴策略数据后，形成比价系统，产品运营可以通过活动补贴把价格做到79，虽然只是1块钱的差距，但是对于价格敏感型用户也很有吸引力，而且还会逐步给用户形成“某团比某豚更便宜”的认知。
比价系统可以运营手动操作，也可以基于规则，通过接口方式线上自动调整价格，做到“我永远比你低”。
创新业务或者业务扩张开疆扩土时，竞对数据可以把目标更聚焦，行动更高效。比如，某团外卖早期需要扩大供给品类，增加优质头部外卖商家，直接让BD去谈吗？
虽然是地推铁军，但是没有目标指引效率也不会高。通过竞对数据的爬取、整合，直接把每个地区的优质目标，形成每天BD待拜访的商家清单，早上上班后第一时间IM推送，BD一天的工作目标就很清晰了。
4. 用户画像与精准营销互联网下半场，流量红利消耗殆尽。
一方面是泡沫散去后投资人投资更加理性，没那么多钱可以给到互联网公司去烧钱拉客户。
另一方面，现在用户信息过载、产品和服务同质化严重，经常是花了钱也得不到客户，这样导致企业获客成本已经非常昂贵。
如何精准的识别目标用户，以及企业用户的行为特征，充分挖掘用户价值，让每一笔钱都掷地有声、好钢用在刀刃上，实现精细化运营，是目前每个企业都在追求的目标。
用户是谁，从哪里来，有什么样的特征和习惯，这些用户画像信息的挖掘，对业务决策以及精细化运营的意义重大，绝对可以算得上是数据赋能业务。
用户画像是基于统计类、预测类、规则类等不同的标签体系，构建用户精细化分层能力。
例如五一期间，机票盲盒是OTA行业追捧的明星产品，对于参与盲盒活动的用户，到底来源于哪些渠道，性别、年龄、消费能力如何这些信息的识别，对于流量渠道的投放、产品策略方案设计就很有帮助了。
用户画像的价值不仅是用户群体的识别，更重要的是基于人群精细化分层圈选的能力，构建用户运营、触达的全流程。
例如，针对即将流失的用户派发优惠券进行召回，对服务受损的用户进行安抚关怀等。基于DMP平台，实现用户的精细化运营，在渠道拉新、新客留存、老客复购等场景，都可以提供强大的赋能能力。
DMP除提供基于产品＆运营经验的人群圈选和触达能力外，还可以通过算法模型的能力，围绕业务目标（拉新、营收等），提供目标人群建议。
比如，当你在携程上浏览了很多个酒店都没有下单，突然弹出了一个X元的红包，你是不是很有可能更快下单呢？
业务配置的规则是浏览酒店详情页X次，且无成功订单，则派发红包，红包金额基于你的价格敏感度标签算法计算得出。

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5. 个性化推荐恰当的时间给合适的用户推荐合适的商品，是平台和用户双赢的事情，既可以提升用户体验，很快找到目标商品，用户下单意愿提高了，业务量也就增加了。