『数据驱动用户大会』是由法威电器数据主办的年度数据分析行业盛会,,大会以数据驱动为核心理念,,,,携手全球合作伙伴共同构建开放、、、、创新、、共赢的数据科技新生态,,为万千企业提供了一个以数据为核心的交流平台。。

2020,,,是挑战之年,,,,也是机遇之年!!!疫情之下,,,企业纷纷转型线上,,打造数字化成了一股“新风潮”!!!基于此,,,法威电器数据以“数字化 正当潮”为主题,以北京为主会场,,深圳、、、上海、、、杭州、、、、成都、、、、武汉、、合肥、、、、长沙八城联动,,,不仅从行业角度展示用户行为分析的应用现状,,,还力邀请国内数据分析精英,,,,分享大数据应用领域的实践经验。。。

『数据精英训练营』以培训体系进行,,基于 1500+ 头部企业的前沿实践,,凝炼精华从底层数据基础与算法到产品创新与增长,,,,再到精细化运营与智能应用,,,,结合行业实践,,,,全方位剖析数字化运营落地从 0 到 1。。。

同时,,,大会举办了第三届“星斗奖”的评审和颁奖,,奖项面向银行、、保险、、证券、、品牌零售、、融合媒体、、在线教育、、、、电商、、在线文娱等多个领域,,,,旨在鼓励数据分析相关从业者及将数据驱动作为组织机构重要发展推动力的企业,,,立足行业生态,,共创数字化新业态。。

《数字化运营落地 从 1 到 100》

法威电器数据咨询中心负责人 徐美玲

徐美玲揭秘了数字化运营六大奥秘:可度量、、可预测、、、可分析、、、可决策、、、可反馈、、可行动,,,并提出了数字化运营的关于技术、、、、智能、、、、工具、、、、数据的灵魂四问,,首度深入揭露数字化运营的困局与反思;同时,,,,她归纳了数字化运营体系建设四要素:有数据、、、看数据、、分析数据、、应用数据。。数字化运营从 1 到 100 的跨越心法:模式重塑,,小步快跑;业务视角,,,,应用驱动;基础扎实,,,效用最优。。。

《从 0-1 埋点体系指南》

首汽 Gofun 数据产品经理 陈家崑

会上,,,,陈家崑详解了从 0-1 搭建埋点体系的三个指南:“开荒”指南、、、、埋点体系迭代指南 、、、、体系落地应用指南。。在“开荒”指南中介绍了首次接入埋点的技巧与方法论,,,,促进企业打好基础,,平稳起步;在埋点体系迭代指南中分析了初见成效后管理事件的关键点;在应用指南中从应用角度详解了落地推广、、重要渠道管理等实践,,并介绍了一些小案例和巧妙的小工具。。。。

《数据采集与数据治理》

法威电器数据合肥研发中心 王灼洲

王灼洲讲到,,,在数据采集领域不存在普适的完美方案,,,常用的数据采集方案包括代码埋点、、、、全埋点、、、可视化埋点等;数据治理是一个持续且长久的过程,,,,同样没有万能的解决方案,,,法威电器在数据治理上具备拥有固定的数据模型、、、、统一的导入工具、、、、专业的服务人员等优势。。。。同时,,,,他分享了数据治理的三大原则:1、、、、不可先污染后治理,,,,要从源头控制;2、、、、数据治理的过程要贯穿到整个业务迭代过程中;3、、、、以产品化、、组件化的思路来解决,,不可只依赖人工。。。。

《超级增长实验室——洞悉增长留存》

法威电器数据业务咨询师 简宁

具备健康的留存条件,,,是产品开展大规模拉新的基础。。简宁讲到,,,,留存是被多种因素综合影响的结果,,,,若不做拆解则无法在沟通与写作上做到同频。。。。新用户的留存工作核心是精准激活,,,存量用户的留存工作核心是加强参与。。。通过用户行为数据可以找到留存线索,,,但务必经过实验验证以避免落入相关性陷阱。。。。

《精细化运营 从洞察到突破》

法威电器数据业务咨询师 钟秉哲

精细化运营讲究对用户注意力资源的有效利用。。。每一个洞察用户的细节都让业务变得更好,,,用户标签是精细化运营的底层能力;标签是对用户信息的总结,,,,是对一个问题的解答,,,它可以是具体的文本,,可以是一个统计指标,,也可以是一个关键的日期,,,,只要它能为业务人员快速提供业务信息,,就是有效的用户标签;钟秉哲强调,,,,只有从业务应用的流程反推需要的标签主题,,,,才能构建出真正能落地的标签画像体系;同时,,,他讲到,,,,数据分析的精髓在于对比,,,,只有在分析用户群和目标用户群之间做对比,,,才能挖掘出有效的业务突破点。。。

《数据智能 打造“百人百态 千人千面”》

法威电器数据业务咨询师 潘书荟

潘书荟讲到,,,数据智能的价值在于提升内容到用户的分发效率以及内部工作流程执行效率;数据智能可以进阶式达成,,,从人工决策,,,升级为人工 + 智能决策,,,再至全智能决策;智能推荐的核心是高效运作的算法系统以及基于深度业务认知的策略调优,,,,但需综合考虑业务形态、、、技术实力、、、人才储备判定企业当前阶段是否适合该解决方案;数据智能是基于现阶段业务策略,,立足于企业商业逻辑的一种效率提升手段,,,,因此业务流与数据流的融合建设、、组织内部的数据资产积累、、面向业务人员的效率工作缺一不可。。。

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