神策数据如何精准勾勒用户画像？

　　多种数据采集方式支持业务　　 随着企业数字化，对数据分析的需求更加迫切，并且可视化的技术和产品也将成为亮点，和交互式分析形成助推，有助于产品从多个角度实现数据驱动。部分数据分析服务厂商已经开始意识到这些，他们开发的可视化数据分析产品，拥有更强的模型支持能力，结合不同的应用场景需求，整合了搜索技术，极度简化信息的获取，融合工作流，实现用户画像，满足业务流程式的数据分析需求，支持展现结果的二次分析，为数据驱动型企业提供更优良的大数据分析服务。　　 不久前，神策数据创始人&CEO桑文锋在一次访谈中回顾，他在百度工作了八年，对数据很敏感。最初负责建立百度用户数据仓库基础，从0到1把各个业务线的数据统一到一起，建成统一的数据仓库，这其中就包括数据的采集、传输、建模、存储、差异分析、数据可视化等环节。通过对产品的性能分析，用数据所呈现的结果来对产品功能做调整和优化，一切都用数据说话。再到后来，自己创业做神策数据过程中，也秉承着“用数据帮助客户做最有价值的分析”的理念。　　 对于数据业务，简单将其分为三块：数据沉淀、挖掘和可视化，每一块分别对应不同的模式及产品或服务。数据挖掘业务又被细分为分析、理解及存储。桑文锋回忆建立百度用户数据仓库基础的最大心得，那就是对数据源的重视。所以他坚信，神策数据最有价值的分析结果，也离不开对精准数据源的采集。　　 数据沉淀就是数据采集，其途径有很多种，包括网络爬虫，用Python及Go等开发爬虫平台来获得信息;Wi-Fi接入获得用户数据;提供一些图像方面的API，进行图片搜索及人脸搜索等。桑文锋说，神策的产品会记录多种数据源，不同终端(Web、App、H5、桌面软件)的用户行为，后端系统日志(Webserver Log)，业务数据(DB)等等。同时对前端、后端、第三方数据库、业务数据等全面采集，来保证数据源的准确和全面性，更好的进行数据分析，给业务带来新的增长价值。　　 神策数据三大产品特性服务客户　　基于上面所采集到的数据做统计分析、用户及品牌理解、用户画像等等，在分析能力上，支持多维事件分析、漏斗分析、留存分析、用户分群、行为轨迹分析和回访分析，不同分析模型帮助揭示数据背后的含义，了解产品的性能和优化方向。　　 为了将数据利用到极致，给客户带来更大的价值，神策数据在产品功能上下了很多功夫，具体概括为三大特点：　　· 第一个特点就是提供私有化部署，将分析能力嵌入到客户的业务环境里，不去接触客户的数据，在一定程度上保证了客户的数据安全，而且对于金融领域的客户，这一点非常重要。　　第 第二个特点是全端数据接入，随着数据分析越来越深入，越来越精细化，尤其是O2O、金融类等客户，要考虑线上线下的数据结合，这样才能提供精准的分析。通过提供可视化埋点，SDK、工具导入等方式，帮助客户全方位细致的解决数据痛点。　　· 第三个特点是PaaS+SaaS的结合。行业不同，需求各异，所以分析服务也要因人而异。PaaS平台将底层数据和查询接口开放给客户，在此基础上进行二次开发，满足客户独有的分析需求和系统。　　 在商业化道路上，桑文锋坦诚的说这不是一个新市场，和同行不一样的地方的在于，神策数据提供灵活多维度交叉分析，任意维度进行交叉分析等精细化功能。在未来神策数据也将朝着产品智能化的方向前进。　　客户推荐是神策数据最佳背书　　 后来，桑文锋提到了在给客户提供服务之后，如果客户后期因为各种原因而没有坚持用完，神策数据也会主动将费用退还。宗旨就是希望神策数据的数据分析能力可以给客户带来价值，给双方带来价值。　　有人问桑文锋，最在意的是什么？他说，最在意客户的满意度以及 NPS(净推荐值)。客户的满意证明了产品质量过硬，服务到位，而客户的推荐则是神策数据的最佳背书，也符合市场的发展规则。　　 企业数据化绝非一朝一夕，精准的数据分析需要完善的数据采集模式，强大的数据驱动需要丰富的数据模型支持，在此浪潮中，希望所有企业都能更进一步。　　 关于神策数据　　神策数据，一家专业的大数据分析服务公司，致力于帮助客户实现数据驱动。公司推出深度用户行为分析产品神策分析(Sensors Analytics)，支持私有化部署、基础数据采集与建模，并作为 PaaS 平台支持二次开发。此外，还提供大数据相关咨询和完整解决方案。目前已赢得聚美优品、趣店、百联、广发证券、参考消息、秒拍、融360、共享单车、36氪、Keep等数百家行业领先企业认可。