早在十多年前，英國數學家 Clive Humby就曾說過，“數據是新時代的石油，蘊藏着巨大的價值”。但同時，他也強調“如果未經提煉和分析，那數據也無法展現自己的價值”。我們必須對數據原油進行加工和“煉造”，才能把數據的價值充分萃取和釋放出來，爲業務的數字化創新提供源源不斷的動力。
作爲一家數據智能企業，每日互動依託先進的大數據算法、知識挖掘和深度學習等技術，多年來持續“治數”和“煉數”，在數據加工和數據價值萃取方面積累了深厚的經驗。
在不斷夯實數據能力，爲移動互聯網、數字營銷、智慧城市等垂直領域提供專業數據智能解決方案的同時，每日互動梳理、總結了自身數據萃取和數據洞察的寶貴經驗，創新性地提出“數據智能五步法”，旨在爲行業客戶充分挖掘、高效利用數據價值提供成熟思路和有效方案。
數據智能五步法，打造數據價值“煉造”閉環
“數據智能五步法”中的五步分別是“結果採樣”“標註端詳”“相似擴量”“實戰應用”和“反饋歸因”。通過這五步，每日互動完成對海量數據資源的加工和萃取，構建出豐富立體的標籤體系，解讀出數據背後的人文涵義，真正把數據對業務增長的驅動作用發揮出來。
Step1 結果採樣
“數據智能五步法”中的第一步“結果採樣”，指的是接收數據樣本，彙集和分析數據。這裏的樣本數據，既包括來自行業客戶的一方數據，即“Y值”，也包括個推豐富的特徵數據以及其他第三方數據，即“X值”。每日互動認爲“Y值”對於我們得出準確有效的數據分析結果起着不可替代的指導和引領作用。但僅有一方數據還不夠，企業還需要更大體量和更多維度數據的加持，以開展全面深度的洞察。
比如，在數字營銷領域，品牌主希望全方位地瞭解消費者，就不僅需要會員數據、交易數據、廣告投放數據等品牌自有數據做依託，還需要藉助第三方數據，從多角度細緻刻畫消費者的特徵全貌；而在移動互聯網領域，APP也需要將用戶的APP端內數據和端外的興趣及場景偏好數據充分結合，從而建立起更爲完整的用戶畫像體系，支撐智慧化運營。
作爲一家數據智能企業，每日互動憑藉海量的線上和線下數據積累，構建出數千種畫像標籤，能夠爲行業客戶完善數據資產、開展深度和高質量的數據分析提供豐富的第三方數據支撐。
Step2 標註端詳
“數據智能五步法”中的第二步“標註端詳”，指的是對數據樣本進行仔細端詳和洞察，從紛繁的數據中總結出關聯特徵和內在規律，解讀出客觀數據背後所蘊含的深層次人文涵義，爲智慧決策提供科學依據和有效支撐。這既需要高效率的技術手段，也離不開來自人的專業深度的洞察。
比如，每日互動在幫助政府有關單位進行城市人口分析時，一方面使用大數據技術將時間、空間、人口等多維度的數據串聯和打通，通過構建人羣特徵和人口流動等算法模型，對城市的人口畫像、人口結構、人口分佈和人口遷徙趨勢等進行分析和預測；另一方面，還需要城市規劃人員結合城市當前的經濟、社會和產業發展情況進行綜合研判，從專業角度標註和解讀各項數據指標的人文涵義，爲城市發展和社會管理提供科學的決策參考。
同樣，在數字營銷和移動互聯網運營等領域，每日互動也強調數據分析師要結合所在行業的經驗知識對樣本數據和算法模型進行人工端詳和持續調優，以確保不被異常和無效數據誤導，真正透過數據準確地看到本質。
Step3 相似擴量
“數據智能五步法”中的第三步“相似擴量”，指的是根據第二步裏從數據樣本中洞察分析得到的特徵和模型來找到更多具有相似特徵的潛在人羣，實現精準拓客、相似人羣挖掘、定向推廣等場景需求。
正如每個生命體都有其特定的生物基因，每日互動認爲互聯網時代的每個用戶也都有其內在的數據基因，即用戶在線上和線下行爲中所表現出來的屬性偏好和興趣特徵。我們在第二步“標註端詳”要解決的問題是找到樣本用戶的數據基因，並提煉和構建出特定的標籤和模型來表示；而第三步“相似擴量”則是要從海量用戶中精準篩選出和樣本用戶具有相似數據基因的羣體。
在該方面，每日互動擁有海量終端數據，覆蓋全網用戶，建立了豐富立體的標籤體系，能夠藉助lookalike等擴量算法，有效幫助行業客戶通過相似特徵在全網寬廣的用戶池中找到大規模的潛在目標人羣。
Step4 實戰運用
“數據智能五步法”中的第四步“實戰應用”，指的是將數據分析的結果和找到的精準潛客人羣運用到品牌營銷、用戶運營等實際的業務場景中。
比如，在品牌營銷領域，品牌主可以根據消費者洞察結果對媒體流量進行篩選和特徵匹配，在滿足投放量級的前提下，篩選出精準的高質量人羣並優先進行觸達，把廣告投給對的人，以減少無效浪費，提升廣告投放效能；在用戶運營方面，APP則可以結合標籤特徵對用戶進行分羣、分組，並針對性制定差異化的運營策略，促進運營更加精細和智慧化。
Step5 反饋歸因
值得一提的是，無論是品牌主開展廣告投放，還是APP進行用戶運營，都會產生廣告點擊、用戶留存、交易轉化等各類效果數據。每日互動認爲這些效果數據具有非常重要的價值。企業有必要將在實戰運用中產生的效果數據進行迴流並開展深度的總結和歸因分析，以幫助評估、優化已有的數據洞察結果和算法模型。
也就是“數據智能五步法”第五步“反饋歸因”所強調的，通過對業務全流程、全鏈路的數據進行充分回溯分析，構建出一個不斷迭代和進化的“煉造”閉環，將數據對業務正向的驅動價值充分激發和釋放出來。
數據智能五步法，賦能行業數字化升級
目前，每日互動已經將“數據智能五步法”深度融入到了公司的數據智能解決方案和產品當中，爲垂直行業的數字化創新提效增能。
基於“數據智能五步法”，每日互動在品牌營銷領域，幫助母嬰、美妝、快消等品牌客戶整合和打通全域數據資產，從多維度全面洞察消費者，篩選出高質量的媒體，使得廣告投放的TA濃度普遍提升30%-50%，幫助客戶從茫茫人海中找到精準潛客，取得更大的營銷實效；
在移動互聯網領域，每日互動幫助APP完善畫像標籤體系，通過深入數據洞察以及先進的算法模型，實現高質量拉新獲客和精細化運營，助力客戶獲得持續增長和流量價值的高效變現；
在智慧城市領域，每日互動幫助各級政府深度治理數據，助力規劃、交通、文旅、應急等相關部門對區域人口、空間流動及產業發展進行網格化分析和多維洞察，爲城市智慧化管理和科學決策提供深度數據支撐。
現階段，每日互動正將“數據智能五步法”逐步產品化和工具化，並落地到公司的數據中臺產品“每日治數平臺”中，賦能更多行業客戶的數字化升級進程。
每日治數平臺其核心在於數據治理和應用，不僅有每日互動強大的數據和技術能力做依託，還融入了公司對垂直行業的深度理解及專家知識，致力於幫助客戶解決數據孤島、數據質量不高、數據應用難等痛點問題，降低企業和政府數字化升級的門檻。
“數據智能五步法”是每日互動關於數據運用的方法論，已經作爲重要的一項能力沉澱到每日治數平臺當中。通過每日治數平臺，客戶能夠快速完成多源異構數據的匯聚、打通和融合，非常便捷地進行標籤和模型的構建；同時，對洞察結果的標註端詳以及對模型的評估和優化，在每日治數平臺上也均能夠高效、智能地操作完成。
我們相信，藉助成熟的方法論和智能化的產品，企業在萃取和煉造數據價值的過程中將會更加輕鬆和省力。未來，每日互動還將持續輸出數據智能實踐經驗，加速技術創新，砥礪打磨產品，推動行業客戶和政府部門的數字化創新不斷加速。