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“自助式数据分析”将会是后续数据分析的一个发展方向。
过去二十余年，网民数量激增，由于市场上的新增网民与设备量足够大，对企业而言，即使不做分析、即使转化率很低，总是不用愁用户来源。但如今，互联网人口红利正在消退，用户增长遭遇了瓶颈。
同时，互联网创业的浪潮也从信息化转变到服务化，本地服务、消费、出行等服务成了近两年移动互联网产品队伍中的主力军。“服务型产品”在崛起，人口红利带来的自然流量却在萎缩，这意味着留住用户、创造价值变得尤为重要，用户生命周期价值（CLV）的衡量与提升，变得史无前例的重要。
当人口红利、流量红利、资本红利正在逐渐消失，如同水源有限，需要开源节流。企业更多的需要去分析自身原因，用更低成本、更高效率来获取更高的增长以及更高的留存。
什么是精细化运营
传统的统计分析工具（如GA、友盟、百度统计等）更偏重于页面访问量（PV）、访客数量（UV）、活跃用户量（DAU）、新增注册用户等笼统粗放的数字，这些基础数据背后，并不能体现数据涨跌背后的原因，更无法用于探索用户的真实特性及其价值，很难通过这些数据来指导下一步的工作。不同的用户喜好不同，如何面向不同喜好的用户制定不同的运营策略，这需要对用户有清晰地画像。“精细化分析”需求开始逐步提升。
“精细化运营分析”是指基于用户在互联网产品上的行为（以及行为背后的人）发生的时间、频次、触发事件等维度深度还原用户使用场景从而指导业务增长。
相比基础的统计数据，“精细化运营”的核心就是“精细”。透过用户的行为，可以将用户按不同的标签分群，针对不同的标签进行运营。比如，美颜类APP中，可以按用户使用频率分为下载后未使用用户、仅使用一次的用户、偶尔使用的用户、频繁使用的用户，运营策略可以定期对未使用用户进行激活，对用过一次就不再用的用户进行召回，有新功能时推荐给低频使用的用户，对高频使用的用户要减少“骚扰”。
按另外一个维度“功能”来区别，哪些用户只是使用图片裁剪、亮度调节等基础功能？哪些用户偏好使用滤镜？哪些用户使用拼图？哪些用户进行美颜？哪些用户美颜后添加文字、贴纸？又有哪些用户会将制作好的照片分享出去？了解了这些，相应的运营策略 才能更有针对性：推出了新的滤镜，不适合发推送给只偏好拼图的用户；新的圣诞美颜模式，不适合推荐给只用作图片裁剪的用户。
而当用户使用频率和功能偏好两个维度结合，以及结合更多的维度（制作图片耗时长短、固定访问时段、以及年龄性别等等），运营策略也就更为精准。比如，引导每天制作多个美颜照片的用户进行分享：频繁制作美颜图片的用户一定有分享的需求，如果通过软件直接分享，无形中向朋友推荐了这款APP，从而完成了一次从核心用户向口碑用户的升级。能“得心应手地运营”源于对用户画像的深入理解，精细化数据分析为精准运营提供了基础。
自助式数据分析是未来
Mixpanel是新一代用户行为数据分析产品中具有代表意义的产品，通过记录用户的行为数据和属性数据，呈现完整、多维、精确的用户画像。便于拆分不同属性的用户群，从而制定精细化运营策略，提升用户新增以及用户留存等。
Mixpanel成立于2009年，最早从事邮件分析，2011年开始研究网页用户行为数据分析，以用户行为为驱动，所有的用户行为对应一个个事件，通过跟踪事件了解用户行为，目前服务了Uber、Airbnb等公司。同时，Mixpanel更微观地关注每一个用户的行为。
精细化运营分析的前提是要满足时效性。前面提到对用过一次就不再用的用户进行召回，“召回”的时间点也要掌握好，此类产品普遍是一周之内，超过一周有可能用户已经不记得这个APP是做什么的，或者已经卸载了。如果运营人员在一周之内都没能找到这批用户，运营也就无从谈起，只能流失掉。然而，从业务人员到分析师，再到IT人员，以往情况下，业务人员拿到数据要走过冗长的流程，响应的速度非常有限。当业务端想要的数据在两周之后才拿到，很可能已经错失了运营的最佳时机，因此最好的方式是业务端不用、或者仅需少量的IT或分析师支持就能直接使用和驾驭数据。
无独有偶，在国内同样有着基于用户行为数据的精细化数据分析的先行者诸葛io，诸葛io上线于2015年3月，通过以用户中心的分析方法，洞悉用户行为画像、提升用户生命周期价值，诸葛io可以为企业实现数据驱动的精准运营。通过将不同维度的数据交叉分析，呈现数据背后潜在的相关性。不同于Mixpanel完全基于SaaS的模式，本土公司诸葛io同时支持SaaS和私有化部署，即面向国内私有云和传统用户提供支持。
同时，为快速适应企业各业务部门的数据需求，诸葛io从业务角度出发，提供人人可用的分析，提升数据分析与应用效率。其目标是业务人员能够自主、敏捷的通过一些数据分析工具满足自身分析需求的自助式数据分析模式。在实现完全“自助化”之前，诸葛io还提供顾问式的数据智能解决方案，帮助用户更便捷的布局數据分析体系，类似于国外的Amplitude。目前，Intel、光明随心订、墨迹天气、罗辑思维、在行、暴走漫画、优信二手车等10000余家企业正在使用诸葛io驱动业务增长。
“自助式数据分析”将会是后续数据分析的一个发展方向。也就是说，未来企业不再需要有一个专门的BI部门去完成整个业务的需求。自助式数据分析会在将来给整个分析行业带来新的变化，这也是国内外分析领域的专业公司的目标。相信，完全自助的数据分析将成为精细化运营的沃土，驱动业务高速增长。当然，这需要整个市场的共同努力，以及企业用户数据驱动理念不断成熟。
过去二十余年，网民数量激增，由于市场上的新增网民与设备量足够大，对企业而言，即使不做分析、即使转化率很低，总是不用愁用户来源。但如今，互联网人口红利正在消退，用户增长遭遇了瓶颈。
同时，互联网创业的浪潮也从信息化转变到服务化，本地服务、消费、出行等服务成了近两年移动互联网产品队伍中的主力军。“服务型产品”在崛起，人口红利带来的自然流量却在萎缩，这意味着留住用户、创造价值变得尤为重要，用户生命周期价值（CLV）的衡量与提升，变得史无前例的重要。
当人口红利、流量红利、资本红利正在逐渐消失，如同水源有限，需要开源节流。企业更多的需要去分析自身原因，用更低成本、更高效率来获取更高的增长以及更高的留存。
什么是精细化运营
传统的统计分析工具（如GA、友盟、百度统计等）更偏重于页面访问量（PV）、访客数量（UV）、活跃用户量（DAU）、新增注册用户等笼统粗放的数字，这些基础数据背后，并不能体现数据涨跌背后的原因，更无法用于探索用户的真实特性及其价值，很难通过这些数据来指导下一步的工作。不同的用户喜好不同，如何面向不同喜好的用户制定不同的运营策略，这需要对用户有清晰地画像。“精细化分析”需求开始逐步提升。
“精细化运营分析”是指基于用户在互联网产品上的行为（以及行为背后的人）发生的时间、频次、触发事件等维度深度还原用户使用场景从而指导业务增长。
相比基础的统计数据，“精细化运营”的核心就是“精细”。透过用户的行为，可以将用户按不同的标签分群，针对不同的标签进行运营。比如，美颜类APP中，可以按用户使用频率分为下载后未使用用户、仅使用一次的用户、偶尔使用的用户、频繁使用的用户，运营策略可以定期对未使用用户进行激活，对用过一次就不再用的用户进行召回，有新功能时推荐给低频使用的用户，对高频使用的用户要减少“骚扰”。
按另外一个维度“功能”来区别，哪些用户只是使用图片裁剪、亮度调节等基础功能？哪些用户偏好使用滤镜？哪些用户使用拼图？哪些用户进行美颜？哪些用户美颜后添加文字、贴纸？又有哪些用户会将制作好的照片分享出去？了解了这些，相应的运营策略 才能更有针对性：推出了新的滤镜，不适合发推送给只偏好拼图的用户；新的圣诞美颜模式，不适合推荐给只用作图片裁剪的用户。
而当用户使用频率和功能偏好两个维度结合，以及结合更多的维度（制作图片耗时长短、固定访问时段、以及年龄性别等等），运营策略也就更为精准。比如，引导每天制作多个美颜照片的用户进行分享：频繁制作美颜图片的用户一定有分享的需求，如果通过软件直接分享，无形中向朋友推荐了这款APP，从而完成了一次从核心用户向口碑用户的升级。能“得心应手地运营”源于对用户画像的深入理解，精细化数据分析为精准运营提供了基础。
自助式数据分析是未来
Mixpanel是新一代用户行为数据分析产品中具有代表意义的产品，通过记录用户的行为数据和属性数据，呈现完整、多维、精确的用户画像。便于拆分不同属性的用户群，从而制定精细化运营策略，提升用户新增以及用户留存等。
Mixpanel成立于2009年，最早从事邮件分析，2011年开始研究网页用户行为数据分析，以用户行为为驱动，所有的用户行为对应一个个事件，通过跟踪事件了解用户行为，目前服务了Uber、Airbnb等公司。同时，Mixpanel更微观地关注每一个用户的行为。
精细化运营分析的前提是要满足时效性。前面提到对用过一次就不再用的用户进行召回，“召回”的时间点也要掌握好，此类产品普遍是一周之内，超过一周有可能用户已经不记得这个APP是做什么的，或者已经卸载了。如果运营人员在一周之内都没能找到这批用户，运营也就无从谈起，只能流失掉。然而，从业务人员到分析师，再到IT人员，以往情况下，业务人员拿到数据要走过冗长的流程，响应的速度非常有限。当业务端想要的数据在两周之后才拿到，很可能已经错失了运营的最佳时机，因此最好的方式是业务端不用、或者仅需少量的IT或分析师支持就能直接使用和驾驭数据。
无独有偶，在国内同样有着基于用户行为数据的精细化数据分析的先行者诸葛io，诸葛io上线于2015年3月，通过以用户中心的分析方法，洞悉用户行为画像、提升用户生命周期价值，诸葛io可以为企业实现数据驱动的精准运营。通过将不同维度的数据交叉分析，呈现数据背后潜在的相关性。不同于Mixpanel完全基于SaaS的模式，本土公司诸葛io同时支持SaaS和私有化部署，即面向国内私有云和传统用户提供支持。
同时，为快速适应企业各业务部门的数据需求，诸葛io从业务角度出发，提供人人可用的分析，提升数据分析与应用效率。其目标是业务人员能够自主、敏捷的通过一些数据分析工具满足自身分析需求的自助式数据分析模式。在实现完全“自助化”之前，诸葛io还提供顾问式的数据智能解决方案，帮助用户更便捷的布局數据分析体系，类似于国外的Amplitude。目前，Intel、光明随心订、墨迹天气、罗辑思维、在行、暴走漫画、优信二手车等10000余家企业正在使用诸葛io驱动业务增长。
“自助式数据分析”将会是后续数据分析的一个发展方向。也就是说，未来企业不再需要有一个专门的BI部门去完成整个业务的需求。自助式数据分析会在将来给整个分析行业带来新的变化，这也是国内外分析领域的专业公司的目标。相信，完全自助的数据分析将成为精细化运营的沃土，驱动业务高速增长。当然，这需要整个市场的共同努力，以及企业用户数据驱动理念不断成熟。