2005年以前，企業(yè)粗放式經(jīng)營(yíng)，產(chǎn)品、營(yíng)銷只關(guān)注規(guī)模指標(biāo)，人工統(tǒng)計(jì)單維報(bào)表數(shù)據(jù)，且時(shí)效性很差；2005年之后關(guān)注宏觀數(shù)據(jù)，開始利用數(shù)據(jù)指導(dǎo)營(yíng)銷、產(chǎn)品、運(yùn)營(yíng); 但人工介入多，從分析數(shù)據(jù)到應(yīng)用周期長(zhǎng)；現(xiàn)在則進(jìn)入了智能分析時(shí)代，數(shù)據(jù)量劇增、獲客成本變高等原因促使企業(yè)運(yùn)用智能的方法代替人工實(shí)現(xiàn)精細(xì)運(yùn)營(yíng)，企業(yè)希望實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)分析與預(yù)測(cè)，根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果和運(yùn)營(yíng)規(guī)則結(jié)合自動(dòng)調(diào)取解決方案優(yōu)化經(jīng)營(yíng)指標(biāo)，比如商家注重用戶行為分析，什么樣的人群經(jīng)常使用產(chǎn)品、經(jīng)常到店、什么樣的人群有交易行為、業(yè)務(wù)增長(zhǎng)呈現(xiàn)什么樣的規(guī)律等行為與結(jié)果的關(guān)系。
賽道上類似的玩家有報(bào)道過(guò)的 Growing IO、【友盟+】，中國(guó)大數(shù)據(jù)市場(chǎng)收入2020年預(yù)計(jì)有1萬(wàn)億元，每年還在以30%的速度增長(zhǎng)，市場(chǎng)遠(yuǎn)沒(méi)有飽和。
數(shù)極客是2015年成立的數(shù)據(jù)智能應(yīng)用公司，旗下?lián)碛杏脩粜袨榉治雠c商業(yè)智能分析兩條產(chǎn)品線。在用戶行為分析方面，一般來(lái)講技術(shù)人員需要在網(wǎng)站埋點(diǎn)收集用戶行為數(shù)據(jù)，但是綜合性網(wǎng)站需要埋很多點(diǎn)，技術(shù)團(tuán)隊(duì)壓力非常大，中間也浪費(fèi)很多時(shí)間。數(shù)極客主打無(wú)埋點(diǎn)技術(shù)，網(wǎng)頁(yè)端基于頁(yè)面代碼結(jié)構(gòu)，而APP端基于底層代碼編譯技術(shù)實(shí)現(xiàn)，技術(shù)人員可以提前全量采集，用可視化工具定義，定義之前的數(shù)據(jù)也可以完全展示，不會(huì)造成數(shù)據(jù)流失，通過(guò)無(wú)埋點(diǎn)解放了團(tuán)隊(duì)70%-80%的數(shù)據(jù)采集工作量。
數(shù)極客智能用戶行為分析平臺(tái)支持定量分析和定性分析方法。定量分析方法包括事件分析、漏斗分析、智能路徑、活躍留存、表單分析。漏斗分析可對(duì)所有步驟的流入流出分析，并且有設(shè)備使用分析、新老用戶轉(zhuǎn)化分析等100多個(gè)維度的細(xì)分漏斗。
定性分析方法包括用戶行為視頻錄制、瀏覽熱圖、鏈接點(diǎn)擊熱圖、頁(yè)面點(diǎn)擊熱圖、分屏熱圖、注意力熱圖等功能，幫助商家直觀了解用戶注意力分配，優(yōu)化落地頁(yè)面，在劃分人群和屬性后精細(xì)化運(yùn)營(yíng)和營(yíng)銷推送。在拿到各種指標(biāo)數(shù)據(jù)后，數(shù)極客可以自動(dòng)推送指標(biāo)預(yù)警， 自動(dòng)化運(yùn)營(yíng)活動(dòng)。在數(shù)據(jù)采集和分析之后，數(shù)極客給每個(gè)客戶都分配了專門的數(shù)據(jù)分析專家，幫助企業(yè)后續(xù)的各項(xiàng)運(yùn)營(yíng)優(yōu)化。在用戶分流測(cè)試方面，數(shù)極客采用A/B測(cè)試方法，使用數(shù)極客平臺(tái)可以進(jìn)行可視化試驗(yàn)構(gòu)建，多鏈接合并測(cè)試、定向試驗(yàn)，并可根據(jù)用戶需要實(shí)現(xiàn)灰度發(fā)布。
數(shù)極客現(xiàn)在有300多家企業(yè)客戶，包括百合網(wǎng)、用友、中國(guó)移動(dòng)、國(guó)美金融、中軟國(guó)際、中國(guó)電信、重慶大學(xué)等。數(shù)極客和競(jìng)品的明顯差異在于高級(jí)細(xì)分漏斗和運(yùn)營(yíng)自動(dòng)化及指標(biāo)預(yù)警等功能，除了上文提到的國(guó)內(nèi)競(jìng)品，國(guó)外用戶行為分析領(lǐng)域的典型代表有 Adobe Market Cloud( 季度收入5億美元+) 和 Mixpane l(估值10億美元)，數(shù)極客用戶行為分析產(chǎn)品線對(duì)標(biāo)的是 Adobe，Adobe 偏營(yíng)銷領(lǐng)域多些，Adobe營(yíng)銷云現(xiàn)在價(jià)值約250億美元市值。
數(shù)據(jù)分析很大一部分是人的因素，數(shù)據(jù)采集、建模、智能分析自然離不開好的技術(shù)，同時(shí)還要有好的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理，產(chǎn)品經(jīng)理能將需求轉(zhuǎn)換成產(chǎn)品。做到這些，需要團(tuán)隊(duì)懂行業(yè)知識(shí)，建立的模型要可供該分析和應(yīng)用，比如獲取客戶、客戶激活、留存、交易、拉新等都需要對(duì)業(yè)務(wù)理解要比較深，這樣才能做一款滿足實(shí)際需求的數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品。
用戶行為分析不分行業(yè)，能做出一款通用的產(chǎn)品。只是現(xiàn)在并不是所有的商家都認(rèn)識(shí)到了用戶行為的重要性，市場(chǎng)還需要教育?，F(xiàn)在用戶行為分析領(lǐng)域的各個(gè)公司均還在普及階段，市場(chǎng)推廣占了比較重要的位置。很多企業(yè)開始會(huì)選用幾款產(chǎn)品對(duì)比試用，但最終產(chǎn)品優(yōu)秀才能勝出。
關(guān)于未來(lái)，數(shù)極客將發(fā)布大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)商務(wù)智能平臺(tái)，將實(shí)現(xiàn)企業(yè)內(nèi)外部的多源數(shù)據(jù)在線可視化接入、一鍵智能分析。
CEO 謝榮生是對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)工商管理碩士，擁有15年互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)經(jīng)驗(yàn)。曾任國(guó)美金融產(chǎn)品總監(jiān)，百合網(wǎng)婚禮聯(lián)合創(chuàng)始人，阿里集團(tuán)高級(jí)產(chǎn)品經(jīng)理；CTO 吳江林是北京交通大學(xué)計(jì)算機(jī)專業(yè)碩士、北京師范大學(xué)工商管理碩士，20年研發(fā)及管理經(jīng)驗(yàn)。曾任百合網(wǎng)副總裁，阿里集團(tuán)云計(jì)算資深技術(shù)專家，曾帶領(lǐng)百人技術(shù)團(tuán)隊(duì)。
2016年獲得種子輪580萬(wàn)元，2017年6月獲得東霖資本1000萬(wàn)元天使輪投資。
