易观于扬：从咨询报告到大数据，易观要推动大数据平民化

可欣@超人学院·2019-01-22 12:16

数据智能要与业务紧密结合

是的，你了解的那个易观早已升级了。

易观最早成立于 2000 年，为人熟知的是咨询业务和研究报告，，2012年，易观大数据公司成立，将此前用做研究分析的数据挖掘、分析拿出来相继推出了“ECDC数据平台”，“易观万像”、“方舟”、“千帆”等一系列产品。

如何将行业分析和技术服务并行？36氪最近易观创始人与于扬聊了聊易观的升级和产出。内容整理如下：

36氪：为什么转型做 SaaS？

其实易观最早做的也是数据咨询相关的行业，做了这个行业后发现几个问题，第一个，项目周期很长，十天半个月才能出来，第二个，项目的颗粒度决定了不能像产品一样去操作，第三个是客户没办法自主查询，因为这样谈的客户非常多，这样的话就决定了我们去回应客户的需求。

在2012年的时候易观大数据公司成立，并逐步开放分析师培养体系，推出用户雷达产品试水。但直到2015年才推出第一款大数据分析产品易观千帆，期间三年时间主要对数据储备、算法训练、测试调优。

经过客户购买后再次的提出需求、改善、磨合之后。易观在在2016年后续开发了数据中台易观方舟。

36氪：那么我们现在主要定位什么样的客户画像呢？

以行业来划分，易观已经深度覆盖了金融、零售、教育等领域。具体在行业内的客户画像，需要有两个基本条件：首先企业要有数字化产品；其次从企业发展轨迹来看，希望是各赛道上的腰部客户。

为什么需要有数字化产品？

这意味着此类客户自身拥有大量的数据源，这些数据有进一步分析、运营、资产化的需求。包括app上、小程序上，还有网站，都是潜在的数据源。如果在线下的话，比如门店内会布置摄像头、wifi探针、POS机也是线下数据源。

其次从行业内部来看，主要腰部客户需求更紧迫，已经安装易观产品从效果反馈上来说都比较好。

36氪：如何交付服务？

在交付上我们公有云和私有云都做，如果碰到数据迁移时间太久，我们尽量在不影响公司原本业务的基础上，一边迁移一边分析，前期通过数据采集先把数据跑起来。

至于服务的收费标准，我们目前是公有云和私有云交付上都可以。公有云的收费标准基本上是按照DAU，比如你的DAU有多少，不到一万我们就是51800元起，然后随着DAU规模的增加，我们会有一个定价准则。如果是私有云呢，则要看你需要几台服务器，同时我们的平台还分高性能版和普通版。

36氪：如何做到数据和咨询业务并行？

形象一些说，我们看到客户们尤其是传统行业客户，不仅需要数据服务，还需要业务咨询，他们需要建一个业务和这个数据平台之间的和谐。我们的解决方案会配备“分析师+数据平台+数据产品”形式。并且分析师这块是之前易观对不同行业有多年经验的资深分析人才，有很深的业务的理解。

对了，易观自己也在使用方舟这款产品管理公司内部的数据资产运营，以客户的角色去分析数据管理的痛点和需求。

36氪：不同来源的数据怎么做统一，如何做到更加精准的千人千面？

从数据收集层面普遍的现象是这样的，今天用户在app上收集到了年龄，可能在网站上收集到了行为数据。针对数据的广泛性，易观在后台会通过多次比对去吧用户群体做精准分类。

举例来说，有个小A的用户首次手机浏览网页行为被捕捉后，他有一个在易观后台对应的用户ID(A0)，围绕着这个ID，易观会观察他的行为。当易观发现在购物网站上有类似小A的用户，我们会把他标注为A1。同理，通过无限近似的原理，我们在其他场景下发现疑似小A的用户，不断的做标签，在之后可能累计了10个场景下的疑似用户后。我们就把A1到A10过去的六个动作，每六个月到九个月在顾客的场景中再取一份。经历了两个周期后，你会发现A1到A10消失了，变成了A1到A3，这个时候我们机器可能就认为他就是小A。

我们不会去触碰用户的隐私，并且最后通过无限近似方法算出来的小A代表着一个精准的用户群体，对商家来说是非常好的数据补充，精准到个人的数据维度反而不如到人群的效果好。

36氪：如何看待市场竞争？

市面上已有不少竞争对手，此外巨头们也都开始布局。对于易观来说，首先巨头们入场对于整个行业是好事，说明行业在慢慢成熟，市场已经开始被教育好了。第二区别于，易观专注在数据业务多年，与巨头相比，作为第三方的数据服务商公司，更为亲和，不会和客户有任何的业务冲突。与市面上其他竞争对手相比，易观有数据分析的基础上有之前积累的业务咨询能力，二者并重，从而建立核心优势。

以及，易观至今已经有了18年的数据沉淀，跟踪了中国互联网风起云涌的一个年代，目前已经累积覆盖了23.8亿移动终端，产品精细化展现了45个领域、314个行业内的数万个App。在用户方面，易观已经实现月覆盖6.04亿用户（MAU），日覆盖8606万（DAU），建立了超8000个用户标签。