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深度案例 | 微车:数据驱动价值,建立 1.3 亿车主的汽车生活平台

作者:互联网

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互联网的本质是变革,产业互联网也成为 2019 年的新趋势之一。在大数据、人工智能、区块链等新技术的加速下,中国产业互联网迎来了爆发期。产业升级痛点与机会并存,为此各行各业日益重视技术的力量,希望通过不断增长的结构化和非结构化数据源来“去链结网”整合各端产业链。事实上能否成功释放数据价值,实现产业链的高效联结和创新,也已成为产业互联网转型的成败关键所在。

本文将以微车为例进行解读。

微车是一站式车主服务平台,在服务了 1 亿多车主用户后新的产业共振开始出现。其利用强大的技术实力及大数据优势,帮助地方性加油站解决了移动支付、市场营销、会员管理等一系列问题,用互联网手段进行赋能,让传统加油站的产业升级变得更简单有效。如今,微车已成为第一智慧车主服务平台,成为 1.3 亿车主共同选择的服务平台。在 2018 年 4 月,微车完成 C1 轮融资,投后估值超 2 亿美元。为加快数据价值的挖掘与释放,微车在数据驱动的道路上,与神策数据合作,力求数据驱动价值最大化助力企业全方位升级,现已实现诸多价值。

一、构建高效数据分析体系,人人都是数据分析师

科学、高效、便捷、易用、灵活的多维数据分析工具,足以改变企业的数据分析流程与文化。微车一直以来非常重视数据分析的价值,但受限于固有繁琐的流程,很难让数据分析人人化。

微车在未使用神策分析之前,建立了一套埋点体系,该体系要通过 ID 记录每一个事件,因此企业要维护一个非常大的事件表,运营在实际应用中若想看具体的运营效果,需要将相关的事件 ID 在事件表中找到,再将 ID 给到技术,让技术把事件的相关数据导出来,经过一系列流程之后才能对数据进行分析。事实上,这每一个环节都极有可能出现纰漏和延期的问题,如此繁琐的流程也限制了产品和运营日常进行进一步的下钻分析,及时优化。

工欲善其事必先利其器。微车在使用神策分析后,产品、运营日常观测的数据指标,可设置为数据概览(如图 1)来随时查看指标情况,以此评估指标是否有异常或定期定位指标优化点,找到具体的指标相关的详细数据并进行一系列的下钻分析。

举个例子,过去微车通过自研的短链系统来监测每次的活动效果,相对比较粗维度,无法进一步的分析,而现在通过神策分析可以实时看到活动数据,如浏览、点击、每一步的转化、转化后的留存、活跃及产生的价值等,期间一旦出现异常值,可及时分析问题点、调整方案,将损失最小化,也可发掘活动亮点环节,为下一次活动优化迭代提供数据佐证和经验积累。

注:文中所有数据均为虚拟。

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图 1 数据概览图(图来自神策分析产品)

目前,微车已经改变了原有冗长的提数、对接、排期的数据分析流程,运营、产品等部门人员均建立了自己的“数据分析工作台”,微车也树立了了人人都是数据分析师的数据驱动文化。

二、数据驱动价值最大化,助力企业全方位升级

微车在构建了高效的数据分析体系后,开始着手数据价值最大化的挖掘。

1. 数据异常预警,业务全景掌控

数据价值的一个体现就是科学地反映问题,过滤掉情感、层级、认知等因素,任何难发现或欲隐藏的问题与异常,第一时间都会在数据中体现出来。神策分析支持数据看板、指标预警、邮件提醒等一系列功能。企业可通过看板、预警、邮件流水式传递有效信息,实现管理层数据透明、异常及时感知,问题发现及时优化,亮点凸显及时常规化。

比如,企业可设置每天日活的范围为 B-C,当日活低于 B 时可以自动向相关人员发送报警邮件,以便及时发现问题,如今天产品是否有闪退问题、登录是否出现故障等;当日活高于 C 时也可以向相关人员发送邮件,以便及时发现增加日活的原因、事件是什么,以便后期复制调优、常规化等。

2.数据定位流量分布及走向,资源配置品效双升级

流量稀缺的今天,盘活产品已有流量成为企业不断优化的重点。通过数据整合调优也是数据价值的一个体现。微车也如此,其利用神策分析的用户行为分析功能,如事件分析、漏斗分析、留存分析、分布分析、用户路径分析等,盘点整个微车 App 的流量资源的分布情况和行为路径。举个例子,在 App 首页,运营会分析新老用户的点击和使用主要集中在哪些板块,后续这些流量的走向又是如何,最终通过跟踪分析真实的用户行为路径,进行产品板块、资源位的优化配置,最后达到资源分配最优化。现阶段,微车已经根据这些分析得出了一些结论,并根据这些结论做了一些整体板块的调整优化,有效提升产品的资源分配品质和效率。

3.数据分析洞悉 ROI,将钱花在刀刃上

随着市场饱和度上升,高居不下的获客成本让企业不断遭遇新的“天花板”,甚至陷入“纳不起”新客的窘境,而花费极高的市场投入,效果却难以量化管理。对于任何一个企业来说,若不知道具体的投放效果,无疑等于蒙着眼睛烧钱。

举个例子,企业从各个渠道获取用户,每个用户的获客成本为 5-50 元不等,那么后续这些用户分别为企业创造了多少价值呢?是只是薅羊毛获取了 5-50 元就直接流失,还是后续在 APP 中持续活跃,为企业创造了收入,亦或是后续没流失,在 APP 中成为沉默用户,需要产品、运营手段激活他呢?这些都是企业需要考虑的,但大多数企业并没有认知或无法做到。

如今,微车通过神策分析的数据分析和用户行为分析进行量化和评估,调整了获客成本范围,摒弃了劣质渠道,聚焦性价比高的优质渠道,真正实现了“渠道管理—渠道追踪—效果分析—渠道优化”的完整闭环,让 ROI 心中有数,投放渠道有的放矢,让每一分钱花在刀刃上。

4.数据分析助力个性化推送系统化,精细化运营再升级

微车为加强车主服务体验,使用神策分析的用户分群加强了个性化推送能力,升级了现有的提醒功能。

微车使用神策分析后,采用用户分群发现针对违章未支付订单的用户进行推送的回单率非常高,屡次测试的结果都一样,因此微车将其系统化和自动化,一旦用户进行违章提交之后几天没有缴费,微车会通过神策分析的例行分群和推送系统一体化设置主动发一些系统通知用户缴费,这代替了人工分群进行推送,大大节省了人员和工作效率。

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图 2 微车用户分群(图来自神策分析产品)

5.用数据说话,是解开企业决策焦虑的密钥

微车从创始人到员工的数据驱动意识都极强,其特别看重神策数据的数据驱动决策的价值。如今,微车会通过详实的数据和用户行为分析,洞察用户的真实诉求,定位企业下一步的着力点和优化点。除此之外,还起到验证、试错的价值。

微车一直想做个性化推荐,但做推荐系统对投入的时间、资源、精力等均有较高的要求,对于现阶段的微车来说着手推荐系统的构建是否有价值是需要谨慎评估的。为此,微车通过神策数据的用户分群,针对不同的用户进行专属内容的推荐,观察其效果和价值大小来判定现阶段的微车是否需要做个性化推荐,缓解了对决策不确定性的焦虑,以及加强了做决策的科学性。

三、以新手改版为例,解读数据驱动产品迭代升级

众所周知,“第一印象”极其重要,对于产品来说,欢迎页/新手引导页就是建立良好的产品第一印象的关键,其起到吸引急切体验的新用户熟悉界面,欢迎用户,帮助用户明确了解 App 的用途,激励用户使用,提高参与度和留存率的作用。因此这也是微车产品迭代的重中之重,下面以微车的新手引导页的两次迭代 A/B 测试为例,从目的、方法、数据分析、结论、后续方案建议等完整的产品测试流程为你讲解数据驱动下的产品迭代升级。

注:文中的数据均为虚拟

1. A/B 测试-新手引导页的关键作用测试

微车发现新下载用户进入首页的体验流程较冗长,且在目前新用户完成第一次绑车操作的平均时间下,新用户引导页的绑车率为 App 的总体绑车率的三分之一,占比较低,且新用户从启动到引导页 A 的流失率较高,为此开启了第一次对新手引导页作用的测试。

(1)测试目的

(2)A/B 测试方法

微车选取了应用宝(qq)渠道作为控制因素,将此渠道去掉新手引导,其他渠道保留新手引导正常发版,发版第二天开始进行分析数据。

(3)数据分析

微车根据测试目的,观察新用户如下两方面的数据变化:其一,测试前后,新用户绑车率的变化;其二,测试前后,新用户的用户路径变化(对其他业务的转化或其他位置的点击是否有影响)。

测试前后新增用户的绑车率的情况对比如图 3 和图 4。

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图 3 测试前用户观察群绑车率数据(图来自神策分析产品)

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图 4 测试中用户观察群绑车率数据(图来自神策分析产品)

经过数据可看出:

测试前的新增用户的绑车率高于测试期的新增用户的绑车率,去掉新手引导后的绑车率降低了约三分之一。

测试前后新增添加车辆用户主要使用路径和点击行为数据可通过图 5 查看,并且产品人员若想进一步分析做这些事件的用户特征和原因可点击用户列表,看这类用户的详细行为序列进行多维分析。观测用户从启动 App 后的所有行为路径可通过神策分析的用户行为路径进行用户全流程的详细追踪,微车新用户路径的具体走向如图 6。

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图 5 测试用户观察群点击数据页面(图来自神策分析产品)

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图 6 测试中用户群部分路径分析(图来自神策分析产品)

经过数据得出:

(4)测试结论

微车将保留添加车辆的新手引导页,原因如下:

(5)后续方案建议

目前可得到的是新手引导对用户绑车率有重要的影响,且去掉新手引导后的用户对别的业务及频道的行为没有提升,所以建议保留新用户引导,但可对引导进行优化,达到流程的更好体验效果。如简化引导添加车辆流程,优化目前的车辆建档用户体验。

2.A/B 测试-新手引导页体验优化测试

根据上一个新手引导页 A/B 测试我们发现,新手引导页对微车来说的存在必要性,新手引导对用户进行绑车有很强的引导作用的结论,且 App 后续对用户的添加车辆引导较弱。微车在此结论的基础上开始着手进一步优化引导页。

现已知,对于进入引导页的新用户,从引导页 A 到引导页 B 的流失率很高,用户更多的操作为“稍后再说”,产品经理认为可能是两个原因导致:其一,用户对于未体验直接填写表单的行为有排斥;其二,引导页内容及展示形式略复杂,需要用户花精力去阅读,消磨了用户的耐心。

(1)测试目的(实验猜想)

为此,微车的产品经理仍使用应用宝渠道进行 A/B 测试,验证实验方案是否对以下数据有提升:

(2)优化方案

由于微车之前在请求首页 API+ 定位之后,才弹起引导页 A,导致用户到引导页 A 时间较长,使新用户从启动到引导页 A 的流失率过高,所以将首页弹窗弹起时机,放在用户进入首页后立即弹出,弹出后也同时继续请求首页 API+定位 API。

以首页弹窗的形式,展示出微车能给到用户的主要功能,且用户可直接关闭弹窗进入首页。同时,对用户添加信息路径的填写感知进行减少页面的对比测试。微车根据这两个优化点,规划了两个测试方案:

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图 7 测试方案一

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图 8 测试方案二

(3)数据分析

应用宝渠道使用测试方案一进行改版后,用户总绑车率下降了约 9%;

安卓其他渠道使用测试方案二进行改版后,用户总绑车率下降了约 4%。

测试方案一相比改版前的新用户引导绑车率下降约 4%;

测试方案二相比改版前的新用户引导绑车率上升约 2%。

以下为两个测试新用户引导页面流程漏斗情况:

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图 11 测试一新用户引导页面流程漏斗情况(图来自神策分析产品)

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图 12 测试二新用户引导页面流程漏斗情况(图来自神策分析产品)

以下为两个测试,用户页面点击行为分析:

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图 13 测试一用户页面点击行为分析(图来自神策分析产品)

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图 14 测试二用户页面点击行为分析(图来自神策分析产品)

(4)结论:

从总绑车率数据看,两个方案后的总绑车率较之前的渠道的绑车率都有降低

测试一(应用宝渠道):总体绑车率约下降 9%;

测试二(安卓除应用宝渠道):总体绑车率约下降 4%。

跟以前引导页方案对比,微车增加了一层用户可直接关闭的弹窗,点击任性跳过,进行弹窗关闭的占比很高,几乎占一半。产品经理认为这可能是因为用户觉得首页弹窗是广告的嫌疑较大,故进入填写页面的用户较少;

同时,根据用户行为的分析,可看出首页弹窗的测试方案一,用户更容易点击进入下一级页面,这可能是弹窗二展示的信息较多,车辆卡片较小,用户查看成本较大导致,而弹窗一的信息结构较简单清晰,但仍有大比例的用户关闭弹窗而流失,为此可在测试方案一的弹窗前提下,将“任性跳过”按钮进行隐藏,且将弹窗做全屏样式展示,减少用户对广告的感知。

此外,改版前新用户从启动到引导页 A 的流失率较高,改版后两个弹窗到绑定车辆的流失下降一半左右,所以更换首页引导弹出时机此方案是可行的。

(5)后续方案建议

数据看出,用户更愿意在一个表单进行信息的填写,可保留测试方案二的表单填写方式;从弹窗是形式上看,用户更易接受言简意赅的信息结构,可在测试方案一的弹窗基础上将弹窗样式做全屏展示;从总绑车率上看,方案二的绑车率略有降低,但引导页的绑车数据较之前略有提升,从整体上方案二对绑车率影响还是正面的,所以微车目前得出的结论是:可在测试一首页弹窗的基础上,加上测试方案二的一个表单填写信息流程,为目前较优答案。

目前微车的整体新手体验系统的用户体验及功能模块的灵活性均得到了较大的改善,为后续用户运营和整体用户体验的感知提供了有力的保障。

对于此次与神策数据的合作,微车表示:

神策数据给我们带来的不只是一个工具,还带来了一套数据驱动理念与数据驱动文化扎根的可能性。相信在未来,神策数据会给越来越多的企业带来价值,让更多企业理解与落地数据驱动理念与文化,将数据价值最大化。

互联网的本质是变革。产业互联网也成为 2019 年的新趋势之一。拓展“智能+”,为制造业转型升级赋能。作为微车在产业互联网的领导者和实践者,微车联合创始人李怡认为,产业互联网的本质是技术改变传统产业结构和运行效率。虽然率领微车一举拿下了互联网加油行业 70% 以上的份额,她也强调,在抓住产业升级机遇的同时,还要具有创新的商业模式,不能为了升级而升级,企业要有充分的造血模式。在这方面,微车通过有效的连接用户端、品牌端和油站端,已建立了多方共赢的商业模式。

关于微车

微车致力于为中国车主创造更美好的汽车生活,创新的不下车加油、一键车务服务,让车主享受极致方便的同时,还有更多的优惠和小幸福。微车建立的一站式车主生活服务平台,深度服务于中国亿万车主和汽车生态圈。车主无需“奔波”,便可享受新车二手车、汽车内容、车主金融等优质服务。截止目前,微车已成为 1.3 亿车主共同选择的服务平台。2018 年 4 月,微车完成 C1 轮融资,投后估值超 2 亿美元。

关于神策数据

神策数据是专业的大数据分析平台服务提供商,致力于帮助客户实现数据驱动。公司围绕用户级大数据分析和管理需求,推出神策分析、神策客景、神策自动化运营、神策智能推荐等产品。

此外,还提供大数据相关咨询和完整解决方案。神策数据积累了中国银联、中国电信、百度视频、百联、万达、小米、中邮消费金融、广发证券、中原银行、百信银行、聚美优品、中商惠民、纷享销客、Keep、36 氪、中青旅、平安寿险、链家、四川航空等 600 余家付费企业用户的服务和客户成功经验,为客户全面提供指标梳理、数据模型搭建等专业的咨询、实施和技术支持服务。

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标签:1.3,用户,神策,案例,微车,测试,车率,数据
来源: https://blog.51cto.com/u_14438762/2903809