近日，悅跑圈簽約神策數據，未來神策數據將以第三方大數據分析兼用戶行為分析平臺的形式助力悅跑圈進一步加快運動領域產品和服務與大數據的融合創新，加速運動行業的突破發展。

悅跑圈是一款主打“跑步+社交”的 APP，于 2014 年 2 月正式上線。經歷 5 年的積淀，現用戶規模已超過 8000 萬，注冊跑團達到 29000 個，覆蓋全世界 2100 個城市。在獲得用戶的極大認可之外，還贏得了眾多知名資本的青睞。

之所以能贏得如此高調的市場成績，源于悅跑圈低調的穩扎穩打。據悉，悅跑圈極其重視“數據驅動”的力量，在眾多企業用“虛假數據”為好看的市場成績“買單”時，悅跑圈逆流而上，開發檢測線下反作弊系統，讓虛假數據“出局”。對此，悅跑圈聯合創始人兼 CEO 梁峰表示：“悅跑圈的每一個用戶不是冷冰冰的 ID 數據，而是真正熱愛運動，愿意為體育付出努力和汗水的人。”

如今，在數據驅動道路上“忤逆”行業潛規則的悅跑圈已形成了以“數據線”貫穿“工具-內容-服務”的“三點一線”業務模式，同時沉淀了系統化的數據驅動企業創新探索的方法論，其副總裁陳湛翀向筆者分享一二，如下：

一、根基：切實落地數據驅動，需成熟完備的大數據平臺助攻

悅跑圈數據量的激增和多樣化的深度數據分析需求對所需的大數據平臺建設提出了極高要求，在簽約神策數據之前已使用某數據分析平臺，但其時效性、性能、功能、平臺開放性等均難以滿足悅跑圈不斷增長和深入的數據驅動需求。

陳湛翀表示：“在一個成熟的大數據平臺助攻下，才能‘用數據說話’助力業務筑牢根基，為高速且長遠的發展賦能。”

而一個成熟完備的數據分析平臺要保證海量數據采集的全面性和準確性、調取多端數據的實時性，同時還要保證自定義數據分析模型的下鉆深度和靈活性，數據可視化展示的直觀性，數據概覽的豐富性，以及權限管理、及時預警、數據接入、平臺開發等功能模塊的完備性等。

現在悅跑圈與神策數據合作后，其員工深感神策分析的功能強大，逐漸將神策分析作為工作的“左膀右臂”，引發了陣陣好評，如下：

前端研發部負責人：“神策數據的 SQL Query 特別強大，非常適合技術人員使用。”

產品總監：“神策分析的數據分類、追蹤、可視化功能可以極大的提高工作效果和效率，同時 SQL Query 功能也非常強大，產品使用綽綽有余。”

運營總監：“便于追蹤活動效果，分析用戶留存路徑，提供有效數據支持，仿佛一個強大的‘智能助手’強化運營能力、拓寬運營邊界。”

二、實操：分析模型是“頂級裝備”，實操落地成就“王者”

具備強大的數據根基后盾后，悅跑圈開始深化數據驅動的實操落地。在這個過程中，神策數據的豐富的用戶行為分析能力（如神策分析共設有十大分析模型）給予了悅跑圈強大的驅動力。目前，悅跑圈已經通過神策分析實現諸多實踐，舉例如下：

1、全方位效果監控和對比，優化產品改版

改版是互聯網產品的“家常便飯”，但綜合效果達到 80 分以上的改版并不多，原因之一是很多產品經理因為沒有詳細的數據基于“難評估、難對比、難總結”的“三難原則”在“盲改”。

而作為數據驅動前沿應用的企業悅跑圈，現已使用神策分析實現對 APP 改版的綜合效果分析，如通過查新增、活躍、留存進行整體效果的評估；對 APP 改版的功能效果分析，如通過每個功能的引流規模、滲透率、留存率進行各個改版功能的對比分析。下面以滲透率進行簡單介紹：

日活滲透率是最常用的，簡單來說，每天有 1 萬人登錄，其中 10% 的人做了哪些操作就創造了這 10% 的業務價值，當滲透率提升到 30%，意味著價值也提升了 3 倍。舉個例子，在改版中思考各個入口設計成何種樣式，才能讓入口展示變得更具吸引力，就是提升滲透率的常用方式。

2、洞察用戶操作偏好，優化產品布局

每個人的行為偏好都不一樣，一個產品往往受限于產品經理的行為偏好感知，而通過用戶行為分析能很好地打破這個限制。如悅跑圈會通過用戶的操作行為偏好來優化產品布局。

舉個例子，企業可以通過神策數據的可視化全埋點，查看所有用戶在 APP 界面的點擊行為，從而通過數據分析區分哪些模塊是“熱門點擊區”或“冷門無人區”，來指導產品布局的優化。

圖 可視化界面（非悅跑圈數據，為神策模擬數據）

3、定位用戶“卡點”，優化用戶體驗

產品體驗是每個產品的“靈魂”，悅跑圈深知這一點，也不斷嘗試用數據來監測、識別、優化產品體驗。如悅跑圈會通過數據來定位新增注冊環節停滯點、登錄跑步環節的停滯點等，來明確用戶體驗的“卡點”，再通過數據分析用戶為什么卡？如何讓用戶不卡？等問題來優化用戶體驗。

4、科學量化數據指標，活動評估有據可依

對于悅跑圈每年舉辦大量的線上線下活動來說，活動質量的評估尤其重要，只有在明確每場活動的優劣才有可操作的優化空間，而不陷于重復的泥沼中不能自拔。下面以拉新為例進行簡單講述：

拉新一直是眾多活動運營的目標。拉新活動方式有很多，包括“以老帶新”客戶口碑式的拉新、鎖定目標式的地推拉新、宣傳合作的線上渠道拉新、線上線下的聯動拉新等。而企業常常陷入拉新人數的“美麗數值”，忽略“轉化”這個終極目標。

在數據分析領域，“總注冊數”、“新增注冊數”指標均具有虛榮指標屬性，這些指標隨著活動力度、形式等呈現短期暴增，但企業只能從中窺視活動影響了多少“新用戶”，而不能評估這些用戶的價值，更不能評估活動的整體價值。因此，企業需要結合新用戶的留存、轉化等情況綜合考量。這些也是現在悅跑圈做活動效果評估的標準。

5、數據驅動產品改進，A/B 測試不可少

數據驅動產品改進主要貫穿于三個階段，同時也是三個切入點：

第一個階段是探尋，數據可以幫助產品同學找到改版方向，找到產品業務重點和痛點，對癥下藥，不再為了做功能而做功能。

第二個階段是測試，使用如 A/B test 等測試方法，尋找最適合自己產品特征的指標，比較不同方案的監控數據，測評投入產出狀況、目標數據提升百分比等數據。

第三個階段是驗證，主要驗證產品改進后大規模投放使用的效果。

其中測試起著承上啟下的作用，是數據驅動產品改進極其關鍵的一步，A/B test 是悅跑圈常用的測試產品最佳優化點的方式，通過神策數據的用戶分群，悅跑圈可實現精準且快速的 A/B test，將探尋結果付諸實踐，再通過實踐后的多維整體驗證以確保將產品優化用于大范圍投入時是有效的。

6、基于科學歸因分析模型，量化目標貢獻占比

用戶的行為路徑復雜難測，企業迫切需要進行廣告位或運營位的價值判斷，從而優化廣告資源組合與分配。但由于互聯網產品運營位和廣告位的高度交互性、消費者復雜的行為路徑，孤立地衡量任何一個位置的貢獻度都會導致結果的偏誤，此時歸因分析成為極其關鍵的一環。

悅跑圈可以通過神策分析每天、每周、每月生成歸因報告，用以階段性評估產品的流量質量、流量引導效果，以及頁面布局優化。下面以首頁坑位的歸因分析為例：

首先，運營人員通過神策分析的歸因分析模型，以“支付訂單”為“目標轉化事件”，以“廣場活動”“社區 banner”“社區話題”“廣場悅貨”“專欄”“鞋庫”為“待歸因事件”。

圖 悅跑圈 App 廣場界面

在神策分析進行參數設置后，各坑位的運營情況一目了然，不同坑位的貢獻度盡收眼底。同時，結合各坑位的總點擊數和有效轉化的點擊率等數據，會識別出當初的“拍腦袋誤差”從而定位優化點。

此外，還可針對不同的優化點進行深度下鉆分析，查看每一個優化點對應的細分表現等多維分析，以了解每個用戶如何來、來了做什么、做什么會容易轉化等更體系化的原因分析，而不是局限于自有經驗的“拍腦袋分析”。

圖 歸因分析界面（非悅跑圈數據，為神策模擬數據）

三、系統：靠直覺分析只是在“賭博”，數據驅動系統才是“常青樹”

悅跑圈數據中心接入神策分析后，在數據驅動增長方面取得了跨越式的發展，有效強化了業務部門，如運營、產品、市場等的系統化賦能。下面以一個優化產品體驗的數據驅動增長的簡單場景為例，進行介紹：

背景：悅跑圈要通過數據分析診斷產品的注冊流程的功能轉化情況。

目的：檢查注冊流程是否正常，或是否存在功能轉化停滯點。

數據分析：近三成的 iOS 用戶的注冊停滯點在“驗證碼“環節，而且用戶注冊形式單一，只有手機驗證登錄。

結論：悅跑圈需要優化驗證碼環節，讓用戶驗證碼環節更加方便。

方案建議：悅跑圈新增”第三方一鍵登錄“，降低注冊門檻。

企業需要將影響產品、運營、市場等部門核心指標的業務模塊或功能進行抽象，并通過背景調查、目標設定、數據分析、總結結論、方案建議以及實操反饋等步驟進行系統化的數據驅動模型搭建，促進企業的數據驅動引擎的高速運轉，畢竟“一時高效”肯定比不上“永久高效”，數據驅動系統的搭建是企業數據驅動“厚積薄發”的源泉。

四、持續：一時的激情無法持久，“入骨”的文化才能永恒

科學的數據分析可以無限逼近客戶真實意愿，數據分析可以指導各業務人員了解現狀、發現問題、定位問題、解決問題、進行優化。

對此，陳湛翀謙虛地表示：“目前悅跑圈的數據驅動還沒做到極致，仍需要通過一次次數據驅動實踐向所有員工證明‘用數據分析代替直覺’的價值，來督促業務人員數據驅動思維的提高，和促進悅跑圈數據驅動文化的滲透。”

當筆者問道如何判定悅跑圈的數據驅動趨近極致時，陳湛翀表示：“直到所有人做每一次決策和做每一次操作時都是數據優先，比如想做一個活動，要考慮之前有沒有做過類似活動的數據，若有，需思考活動的 ROI 如何？值不值得做？有改進空間嗎？等；若無，需思考有必要嘗試這種新方式嗎？如果做需要設定哪些數據指標來衡量活動的整體效果？達到什么指標說明活動效果好？等。”

此外，陳湛翀還分享了數據驅動企業發展的三個建議：

（1）企業需設置“非一次性”且展示用戶參與度的數據指標

虛榮指標唯一的作用就是讓人膨脹，稱之為“一次性指標”也不為過，如點擊量、PV、UV 、網站訪問時長等單調增長指標。精益數據分析時代應該關注具有比較性、可操作性強可展示用戶參與度的指標，如留存率、轉化率等指標。

（2）除了觀察“數”，還要思考“為什么”、“如何做”

每看到一個指標都應該問：這些數據是好是壞，為什么？下一步如何優化？這要求所有人都要鍛煉數據驅動思維。

（3）每一次數據分析，都要回歸用戶和產品層面思考總結

任何事物都有底層邏輯，而互聯網企業的底層邏輯的兩個關鍵就是用戶愛什么？產品如何被用戶喜愛？而每一次數據分析都能為這兩個問題探索出答案的一角，通過不斷累積會不斷接近企業的終極答案并指導制定有效的優化策略。

在悅跑圈的不斷探索和迭代過程中，悅跑圈數據驅動的多元化應用和實踐數不勝數，仍在不斷探索著邊界，而與神策數據簽約至今，陳湛翀表示：

“神策數據是一款快速、準確、安全且符合企業增長戰略的優秀數據平臺。從神策分析平臺的快速部署到神策數據業務的快速落地，接觸到的神策工作人員均體現了較高的專業素養和優秀的售后服務，神策產品讓人滿意和放心。同時神策數據平臺的加入，在大幅度減少數據人員 BI 方面的工作量基礎上，極大的加速了企業的數據建設和數據增長成果的發現，進一步提升企業數據增長的探索效率，保障了企業增長的快速發展。”

如今，在神策數據的助力下，悅跑圈已將數據中心作為公司組織架構中最核心的一個環節。未來，神策數據也將持續助力悅跑圈將大數據切實融入賽事、服裝、康復、體育旅游等于一體的服務鏈條，引領大數據賦能運動領域的產品服務創新，加速體育服務產業布局。

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總結

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