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4-2 商业化数据产品建设:从底层基建到业务赋能
信息技术
2022-11-02
DataFunSummit2022:数据产品经理峰会
李***
AI智能总结
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01广告与数据
底层建设
:通过规范数据打点、统一数据流、搭建数据仓库(DWD、DWS)实现基础建设快速拓展。
内容建设
:统一指标口径,搭建指标体系,自建BI平台,实现实时数据与应用建设,并构建运营数据分析平台进行智能化探索。
02数据底层搭建
整合广告请求日志、广告效果日志、广告主后链路回传日志,实现全链路数据打通,通过数据拼接、实时离线一体化架构支撑线上应用和数据看板。
03数据内容建设
业务抽象
:从用户(内容诉求&商业诉求)、客户(规模和ROI)、媒体资源(流量变现)、广告平台(三方利益平衡)四个角色出发,明确业务需求。
主题划分
:围绕用户/流量视角进行路径梳理,构建数据模型。
04数据赋能业务
用户分层及需求
:针对高层管理层、一般人员等不同用户,提供分析可视化、传播方法论、自主高效分析、实时/离线监控等功能,以决策为核心赋能业务。
数据价值层次
:分为业务透明化、决策透明化、全局优化与创新三个层次,通过数据可视化、实时预警、诊断分析、预测分析等手段实现。
用户需求×价值
:结合移动端、PC端、BI平台、运营数据分析平台等工具,满足宏观、中观、微观层面的监控、诊断、分析需求。
产品应用实践
:
商业化BI平台
:构建业务分析体系,包括流量大盘监控、客户投后效果分析、消耗波动归因管理等,涵盖指标维度体系(如消耗、CPM、UV、VV等)。
商业化运营数据分析平台
:提供日报、移动端Kim推送、管理驾驶舱、业务分析、客户洞察等功能,支持精细化运营和场景诊断。
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