對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)來(lái)說(shuō)，實(shí)現(xiàn)精細(xì)化運(yùn)營(yíng)的第一步，便是獲取網(wǎng)站或者APP的訪問(wèn)用戶行為數(shù)據(jù)并進(jìn)行相應(yīng)的分析。
此前，國(guó)內(nèi)有百度統(tǒng)計(jì)、友盟、TalkingData等數(shù)據(jù)分析工具提供商。但因?yàn)檫@些公司已經(jīng)較為成熟，服務(wù)范圍也較為廣泛，所提供的數(shù)據(jù)也并非特別細(xì)致。例如友盟、TalkingData主要是提供移動(dòng)端數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)服務(wù)，百度統(tǒng)計(jì)所提供的數(shù)據(jù)維度則以頁(yè)面訪問(wèn)量、活躍用戶量、新增注冊(cè)用戶等粗顆粒度指標(biāo)為主。
在數(shù)極客 CEO 謝榮生看來(lái)，這些工具提供的服務(wù)現(xiàn)在已經(jīng)不能滿足用戶的需求，現(xiàn)在企業(yè)需要的顆粒度更細(xì)、更為全面的數(shù)據(jù)，以及實(shí)時(shí)的統(tǒng)計(jì)分析。也正是基于這種原因，現(xiàn)在市場(chǎng)上出現(xiàn)了許多數(shù)據(jù)采集、分析服務(wù)提供商，例如36氪此前報(bào)道過(guò)的GrowingIO、神策數(shù)據(jù)，他們更多的是希望提供更為全面、細(xì)致的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析服務(wù)，來(lái)從原來(lái)的百度統(tǒng)計(jì)、友盟、TalkingData手中切走一部分蛋糕。數(shù)極客也是新進(jìn)入了該領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)公司。
而這些公司之間很重要的一點(diǎn)區(qū)別便是采用的數(shù)據(jù)采集技術(shù)不同。一般而言，數(shù)據(jù)采集技術(shù)可分為以神策數(shù)據(jù)為代表的有埋點(diǎn)技術(shù)，和以GrowingIO為代表的無(wú)埋點(diǎn)技術(shù)。
有埋點(diǎn)技術(shù)需要在用戶企業(yè)的網(wǎng)頁(yè)或者客戶端內(nèi)寫(xiě)入相應(yīng)的代碼，雖然操作過(guò)程相對(duì)復(fù)雜，但其可以采集后端模塊的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)也會(huì)更細(xì)致。例如當(dāng)用戶提交了一個(gè)訂單，有埋點(diǎn)技術(shù)不僅可以采集到“訂單提交”這一行為事件，還可以獲取到該訂單的具體商品類別信息。有埋點(diǎn)的技術(shù)的缺點(diǎn)在于，因?yàn)槟壳按蠖嗥髽I(yè)在采集數(shù)據(jù)這一塊沒(méi)有一定的規(guī)劃，大多都是提出一個(gè)需求之后，再寫(xiě)入一定的代碼，這樣就會(huì)容易造成整個(gè)埋點(diǎn)鋪設(shè)混亂，后期出現(xiàn)一些故障。
而無(wú)埋點(diǎn)技術(shù)在操作上會(huì)更容易一些，用戶企業(yè)只需嵌入服務(wù)商提供的SDK，便可以完成一些數(shù)據(jù)的自動(dòng)采集工作，用戶企業(yè)也能自己設(shè)定需要采集的數(shù)據(jù)。其技術(shù)實(shí)現(xiàn)方式一般分為兩種，一種是系統(tǒng)事先將頁(yè)面上所有用戶可以交互（點(diǎn)擊）的位置根據(jù)其相應(yīng)的代碼進(jìn)行定位，然后實(shí)時(shí)收集所有這些位置的用戶點(diǎn)擊、交互行為，并存儲(chǔ)起來(lái)。當(dāng)企業(yè)用戶要查看這些數(shù)據(jù)的時(shí)候，只要通過(guò)相應(yīng)的設(shè)置便可調(diào)取出來(lái)；另一種則是系統(tǒng)自動(dòng)收集所有關(guān)鍵性的數(shù)據(jù)，然后用戶可以根據(jù)需要再設(shè)定收集一些其他數(shù)據(jù)。雖然用戶操作上，無(wú)埋點(diǎn)技術(shù)會(huì)更方便，但其缺點(diǎn)在于其采集的數(shù)據(jù)顆粒度更粗。
在數(shù)據(jù)采集技術(shù)方面，對(duì)于Android和Web網(wǎng)站，數(shù)極客同時(shí)支持有埋點(diǎn)和無(wú)埋點(diǎn)兩種采集數(shù)據(jù)的方式。
除了能夠收集一些用戶的基本屬性信息、訪問(wèn)渠道等數(shù)據(jù)外，公司還可根據(jù)對(duì)企業(yè)的意義來(lái)對(duì)用戶行為進(jìn)行跟為細(xì)致的采集。謝榮生認(rèn)為，用戶的行為分為了四類：第一類是純粹瀏覽行為；第二類則是一些輕度交互行為，例如收藏、下載等；第三類是注冊(cè)、登錄等重度交互行為；最后一類則是與交易相關(guān)的行為，例如電商業(yè)的添加購(gòu)物車、填寫(xiě)地址、下單等動(dòng)作。此外，謝榮生表示：“數(shù)極客現(xiàn)在已經(jīng)可以采集上百個(gè)維度的數(shù)據(jù)。”
在數(shù)據(jù)采集的準(zhǔn)確性方面，數(shù)極客方面表示，將所對(duì)接的不同平臺(tái)穩(wěn)定性和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境考慮在內(nèi)，其收集的數(shù)據(jù)偏差也可以保證在5%之內(nèi)。目前公司每天最高能處理2億用戶行為事件，支持日UV在千萬(wàn)級(jí)左右的平臺(tái)數(shù)據(jù)采集。當(dāng)然，這也和公司所擁有的服務(wù)器數(shù)量有關(guān)。
當(dāng)收集了這些信息之后，數(shù)極客便可綜合不同屬性的數(shù)據(jù)，來(lái)建立相應(yīng)的模型進(jìn)行多維分析。例如根據(jù)四類用戶行為數(shù)據(jù)來(lái)分析用戶的轉(zhuǎn)化率，幫助企業(yè)找出各環(huán)節(jié)因素對(duì)轉(zhuǎn)化的影響。當(dāng)在這些基本的用戶行為數(shù)據(jù)上添加用戶的行為、地域?qū)傩?，又能幫助企業(yè)分析出不同城市的不同性別的用戶的轉(zhuǎn)化行為。如果在用戶行為數(shù)據(jù)上，加上渠道來(lái)源因素，企業(yè)又可進(jìn)行自己的流量獲取渠道評(píng)估。
據(jù)介紹，這些分析模型企業(yè)用戶都是可以自行設(shè)定的。當(dāng)然，數(shù)極客也會(huì)提供一些默認(rèn)的分析模型。之后，數(shù)極客也會(huì)組建客戶成功團(tuán)隊(duì)，來(lái)幫助不同行業(yè)的用戶自行設(shè)定適合自己需求的分析模型。
拿到數(shù)據(jù)并不是關(guān)鍵，關(guān)鍵的是企業(yè)用戶能夠透過(guò)數(shù)據(jù)看到現(xiàn)在自己的網(wǎng)站、APP的運(yùn)營(yíng)情況，并在出現(xiàn)問(wèn)題的時(shí)候，能夠找到相應(yīng)的原因，再進(jìn)行解決。在這個(gè)方面，謝榮生告訴36氪，現(xiàn)在公司的產(chǎn)品還不具備數(shù)據(jù)解讀功能，但公司會(huì)推出相應(yīng)的人工解讀服務(wù)。
在這個(gè)市場(chǎng)，36氪此前也報(bào)道過(guò)GrowingIO、神策數(shù)據(jù)等公司。針對(duì)于可能的競(jìng)爭(zhēng)，謝榮生表示：“在客戶自定設(shè)定不同維度的數(shù)據(jù)采集、分析的自由度上，數(shù)極客是在兩種中間的，既給了用戶一定的自由度，又未忽略對(duì)用戶的引導(dǎo)。同時(shí)，公司的團(tuán)隊(duì)也有產(chǎn)品和營(yíng)銷背景，對(duì)企業(yè)用戶的需求把握會(huì)更好一些?！?/p>
目前，公司提供SaaS和私有化部署兩種服務(wù)。在SaaS方面，用戶只要在其網(wǎng)頁(yè)上加上一行代碼或者在APP上嵌入數(shù)極客提供的SDK，便可進(jìn)行數(shù)據(jù)的收集。與之對(duì)應(yīng)的也就是兩種收費(fèi)模式，私有化部署按照用戶所需處理的數(shù)據(jù)量以及所選用的服務(wù)來(lái)收費(fèi)，SaaS模式采用的收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)是1元/UV/年。值得一提的是，因?yàn)楫a(chǎn)品剛剛上線，尚在推廣過(guò)程之中，現(xiàn)在數(shù)據(jù)客對(duì)于日UV在一萬(wàn)以下的企業(yè)進(jìn)行免費(fèi)。據(jù)悉，公司產(chǎn)品在十月底正是上線，目前正在和百合網(wǎng)、好豆菜譜進(jìn)行對(duì)接測(cè)試。
數(shù)極客現(xiàn)在團(tuán)隊(duì)規(guī)模還不到10人，謝榮生曾先后任職于阿里、百合網(wǎng)以及國(guó)內(nèi)金融，公司此前曾收獲500萬(wàn)元天使輪投資。
