需手動埋點、數據采集不全、核心業務數據無法保留、工程量繁重、可視化圖表制作耗時漫長、業務人員無法自主按需分析、無法對用戶行為進行實時深層分析，數據分析師產品常見的這七大痛點或許將成為歷史。

12月8日，商業數據分析公司GrowingIO發布首款實時商業數據分析產品GrowingIO V1.0，該平臺同時適用于Web頁面、HTML5頁面以及iOS/Android客戶端的數據分析。

GrowingIO V1.0首次實現了無埋點數據采集、全面收集實時數據、一鍵出圖、實時數據分析等功能，解開了數據的“鐐銬”，大大提高數據利用效率。這也意味著，中國的互聯網企業，如今也與硅谷互聯網公司一樣，具備了深挖互聯網數據商業價值的機會和能力。

GrowingIO V1.0上手簡單，只需加載一次JavaScript代碼或SDK即可使用，極大縮減了安裝和調試的時間。用戶加載完成幾分鐘后，就可以實時采集到頁面任一元素的用戶交互數據，而不用提前定義需要采集的事件和功能，就能實時地看到所有的歷史數據趨勢。

這種無埋點技術，不需要工程人員在任一元素上單獨設置代碼，就可以收集數據，極大降低了工程量，讓數據分析流程從傳統的數天、數周，縮短到幾小時，甚至幾分鐘。

事實上，采集數據要手動埋點，正是很多企業轉向數據驅動業務的核心挑戰之一。以Tag Management 的研究報告來看，從需求溝通到完成代碼預埋，平均用時是3周。這不僅會拖慢了產品開發，還存在數據不全面、遺漏缺失混淆、數據質量低等一系列的歷史問題。GrowingIO V1.0無需編程，一鍵點擊即可展示分析結果，從用戶關鍵數據生成，到收集、傳輸、處理、管理、應用和導出，實現了數據分析的全自動化。

對一線業務人員來說，不用再被動等待產品、技術、分析師等部門的協助，只需要點擊相關的頁面和具體版塊，就可以生成自己想要的分析結果，全面了解業務的執行情況；對產品經理而言, 再不用拍腦子、憑經驗來猜測用戶的關注和喜好，而是以數據為決策，來優化產品設計。

此外，除了基本DAU、PV、停留時長和留存率等基礎指標之外，GrowingIO V1.0能進行在任意多維度下自行定義指標，對用戶行為進行深層分析，如追蹤轉化率、觀察用戶行為趨勢、預測流失用戶等，進一步輔助提出產品優化建議。

“希望讓企業內部的每一個人，都能做到數據驅動決策，用商業數據分析推動用戶和營收的增長。”GrowingIO 創始人兼CEO張溪夢認為，無論全球還是中國范圍內，移動互聯網的增長紅利窗口正在逐漸消失；對于在過去5-10年里崛起的互聯網企業來說，粗放商業模式帶來的利潤和利潤率，已越來越低，GrowingIO希望能幫助這些企業，用商業數據分析這種直接有效的方式，實現運營效率、用戶數和收入的指數級提升，而不僅僅是依靠直覺和過往經驗。

繼LinkedIn、Facebook、Twitter等硅谷互聯網公司，依靠數據分析實現閃電式擴張后，國內互聯網行業也開始反思，通過燒流量、大規模地推、補貼等粗放手段，贏得用戶增長或者收入增長的模式是否可以持續。目前可以看到的是，許多互聯網公司紛紛開始了數據驅動業務增長的嘗試，希望借助技術手段和數據分析，以最低成本甚至零預算，獲取客戶和收入的指數級增長，成為和上述明星公司一樣的“增長黑客”。

這也是張溪夢和幾位聯合創始人回國創業的初衷。他們希望，將在LinkedIn以及eBay 等歐美頂級互聯網公司積累的商業數據分析知識和經驗，通過產品，分享給國內互聯網的伙伴和客戶們。GrowingIO雖僅成立6個多月，但早在內測期間，就已經有一些大中型SaaS公司成為了GrowingIO的首批客戶，如北森、銷售易、獵聘、Ucloud、明道、今目標、環信、億方云、美洽、易快報等。

關于GrowingIO

GrowingIO成立于2015年5月，是一家全球技術領先的商業數據分析公司，希望能用數據分析幫助互聯網公司驅動增長。其創始團隊均來自LinkedIn 、eBay 、Coursera、亞信等國內外頂級互聯網及數據公司，在硅谷商業數據分析領域沉淀磨礪數十年后，2015年5月相約回國創業。

創始人兼CEO張溪夢，前LinkedIn美國商業分析部高級總監，美國Data Science Central評選其為“世界前十位前沿數據科學家“，建立了LinkedIn近百人的商業數據分析和數據科學團隊，支撐了LinkedIn公司所有與營收相關業務的高速增長。

GrowingIO獲得了來自經緯中國創始人邵亦波、LinkedIn創始人Reid Hoffman、美國最大風險投資基金之一NEA天使輪投資。

張溪夢演講實錄

非常感謝大家來參加GrowingIO 2015年發布會，我真心地感謝在周二那么繁忙的下午，有那么多朋友遠道而來，參加我們這樣一個創業公司的第一次產品的發布。同時要感謝在座的很多客戶、用戶、投資人、企業家、媒體朋友給我們提供了這么多的支持、關懷和關愛，真心地感謝大家參與我們的活動。

今天我們分享的產品主題是“商業分析 變革增長”，在展開這個主題之前，想做一些基本的介紹?？赡茉谧拇蠹液枚嗳艘郧岸颊J識我，是我很好的朋友，我在過去的12年一直在美國從事數據分析工作，服務過若干家偉大的企業，其中包括制造打印機的愛普生公司，世界上第二大寵物連鎖超市PETCO，包括非常偉大的電子商務企業eBay，特別是過去五年我服務于世界上最大的職業社交網絡平臺領英。我非常幸運，之所以我能站在這個講臺上，和我們團隊為大家分享我們新的產品，沒有他們的支持，我就不能站在這個平臺上。我對他們表示由衷感謝。

我下面要來分享一下我私人的事情，因為我蓄了很長的胡子，大家看到我說你夠累的，都沒有時間刮胡子。因為我父親一個星期前剛剛去世，作為中國的子女，我們這個時候都不應該剃發、刮臉。無論我們以前在任何領域里取得什么成就，實際上都是家庭、親人、朋友在背后無限的幫助、無私的關懷，一個人創業實際上是全家在創業，全朋友圈在創業，全民在跟著你創業，所以我今天代表我們GrowingIO所有員工，感謝我們的父母、親人、家人、朋友對我們無限的支持。謝謝大家。

提到我們的歷史，首先我覺得很幸運我們服務于很多偉大企業，特別是在過去領英這家公司，我記得我在大約五年半之前，2010年年初加入公司的時候，當時它的營業額是每年在八千萬美元左右，我們從零到1，到我離開的時候，公司營業額達到30億美元。大家都知道領英這家公司是互聯網社交的平臺，但是很少人知道它實際上是世界上第二大SaaS和軟件級服務的企業。為什么領英這家公司能夠在五年時間，迅速的把營業額每年接近100%的速度在增長，核心的秘密就是我們用數據分析產生了幾何倍數的迭代。這就是GrowingIO成立的原因。我們希望這種產生價值的能力，能給全世界很多互聯網公司、互聯網企業能獲得同樣效應的高速增長。這也是為什么在今年年初當我離開領英的時候，領英的創始人Reid Hoffman對我們很高的支持，只有幾分鐘他就表示對我們要進行支持。我非常感謝以往雇主對我們的支持。

講起商業分析，必然會提到分析，要了解歷史上發生了什么，并且了解它們為什么會發生。觀測當下正在發生什么，預測未來將會發生什么，僅此而已，沒有價值，必須要做到改變。大家都頂著霧霾來的。這就是一個非常好的分析案例，我知道在三四天之前我們已經有了非常嚴重的霧霾預警，我們知道這星期可能有最嚴重的一次霧霾。今天早晨政府進行了限號，產生的霧霾嚴重程度是低于上星期預測的，這就是通過數據分析，我們不斷地改變未來的過程，也是在改變未來產生價值的過程。

談到DT時代，DT是什么？是data technology，數據分析在今天的市場環境下有了新的解讀，就是在技術的驅動下，我們可能會產生幾何倍數的價值，這個價值是如何體現的呢？特別是在現在的技術領域如何體現呢？我想用這張漫畫給大家講解一下，商業分析到底能帶來多少價值。

如果我們理解這個礦石車上面拉的是金礦，假如它是一個商業，那么分析實際上就很簡單，就是為這輛車裝上兩個輪子。非常非常簡單。它做的只是一件事，就是提高效率。

什么是效率？在新華字典上講了，“效率”就是單位時間之內所做的工作。大家想象一下，當這個礦石車裝上兩個輪子之后，會有兩個結果。第一點，我們可以迅速的輸出價值。第二點，我們可以大大的節約人力，從而產生更大的價值。反過來推廣到今天我們的商業運營、企業運營，增加效率是每一個企業需要關注的核心的增長點。

舉幾個例子。在過往里，特別是在領英過往的一些分析經歷，如何用商業分析來提高價值。其實很簡單，商業本身很簡單、很直率，解決三件事。第一點，如何掙錢。第二點，如何省錢。第三點，如何花錢。

咱們先講掙錢的例子。我們需要維護很多客戶，特別是銷售人員，他們管理很多客戶，每個銷售人員比如領英，平均大約要管理300到500家公司，很簡單的一個問題就是，第一，這300到500家公司，哪家公司是今天會購買我們新的產品，哪家公司會潛在流失，哪家公司會潛在跑到競爭對手那邊去。以往解決這個事情的方法是通過給每一個客戶打電話，通過掃街、掃樓、地推的方式解決這個問題，特別是以前我們的過往經驗，我們可以用數據分析迅速找到今天最重要五家公司予以跟進，最危險的快要流失的五家公司進行跟進，而不需要關注其他不重要的那些客戶。

另外一點就是如何省錢，這個例子是在過去的三個月里面，我們的產品和我們服務的一個客戶的實例。當時他們CTO和產品VP一直在做分析，他們要開發一個非常核心的功能模塊，這個功能模塊是需要立刻上線，當時工程部門不眠不休的工作了48個小時，把產品放到線上去。后來我們迅速發現，這個產品每天只有幾百個人在使用，但是在首頁每天有百萬級用戶在瀏覽。為什么？我們發現上面有一個按鈕放的位置是沒有人會主動去點擊的，這個企業迅速把這個功能做了扭轉，改變了在首頁上展現的模式，他們最后的轉化效率提高了4.5倍。這是在一個星期之內發生的。大家試想一下，如果這個產品放在上面，沒有人知道它的性能，我們不斷追加各種人力和資源在繼續開發后續的產品功能，這本身來說是對企業資源的一種浪費。

第三點分享一下如何花錢?，F在的企業只有好的產品，沒有正確的營銷，是絕對不可能的。今天來的很多媒體朋友，我們每寫一篇文章都需要花很長時間，我們需要知道有多少用戶看了，我們需要知道多少用戶用了，我們需要知道多少用戶分享了，這些數據的細節決定了我們如何能有效率地把我們的信息推廣給更多用戶，讓他們知曉。但是在以往，都是通過拍腦子、拍胸脯、拍大腿的方式進行預判和預估。在今天來說，我們能通過數據分析非常精確地衡量每一條新聞的轉化指標，讓我們迅速地調整我們的營銷策略。

這里又有一個很有趣的笑話，在美國一個財富前10強的CMO，他講了一句話。他說每年我有一筆幾億美金的預算，但是50%的市場營銷預算是不知道它的轉化效果的。第二句話是，我不知道是哪50%沒有轉化效果。今天的商業分析，是迅速的讓我們知道如何高效的運用資本獲取最大用戶。

特別是最近一年，在中國忽然興起了“增長黑客”的概念，在美國過去四五年也是風起云涌。Andrew Chen寫了一個非常有名的博客，來講述了增長黑客。大家可能不太知曉。實際上“增長黑客”的概念最早應用的三家公司是在十年以前就開始了，就是Facebook、LinkedIn、Twitter。什么是增長黑客？就是用接近零成本的方式，通過技術和數據分析的手段迅速地增長業務。

這張圖片是從《黑客帝國》的電影里截取下來的，他說藍的藥片是騙你進入到以前的生活中去，紅的藥片騙你進入一個全新的世界。很多人認為增長黑客的核心就是增長用戶，或者你選紅藥片，或者你選藍藥片。實際上真正的增長黑客不只是要增長用戶，還要變現。因為如果一個企業沒有正確的商業模型，無論我們如何增長再多的用戶，最后無法變現，這個企業也不能變成偉大的、持續運營的成功企業。

用戶數的增長和營業額的增長，就像鋼琴家的兩只手一樣，他的主旋律和伴奏是要交叉進行，同時配合，缺一不可的，這也是我過去在領英里面學到最重要的知識。首先，在公司發展的前幾年，他們核心的關注點確實是增長用戶，但是商業模型的增長也是通過數據分析的角度來實現的。舉個例子，LinkedIn在過去十年是SaaS企業里面在獲客成本的角度來考慮，它的獲客成本只是其他優秀SaaS企業的50%，它獲取每個用戶的成本也是低于普通工業標準的50%。這就造成了為什么它在過去十年之間能從零變成超過300億美元的企業的核心機密。

現在是2015年，這是普華永道發布的一份報告，他們調查了全球頂級的超過了1300個不同公司、組織的CEO，讓他們列出在2015到2016財年對重要三個戰略級別的優先級戰略。第一點就是增加運營效率，88%的CEO認為增加運營效率是最重要的增長點。第二點是大規模的使用數據分析。第三點是增加用戶的體驗。這三點實際上是完全結為一體的，就是如何能用數據來驅動企業的增長。

下面再分享一下，通過這個調研報告還有一個很有趣的洞見。他們對比了高速成長的企業和相對緩慢的低速成長企業之間的差別，他們發現使用高效率數據分析的公司，產出是比不使用的超過19倍。第二點，每個協同用數據分析業務的超過不使用的15倍。第三點，對用戶的行為，特別是非結構化的大量用戶行為的分析產生商業價值是比不使用的這些企業超過將近5倍。第四點，實時的分析能力決定了一個企業和低的企業比是5倍的區別。

我們來分析一下是什么樣的矛盾呢？

第一點，商業數據分析的處理周期太長了。一般來說商業分析需求都是業務端提出來的，比如產品經理、市場運營人員、銷售人員，或者公司管理層，他們提出來需求，下一步是收集數據，工程師需要在軟件里面或者app里面布各種代碼來收集信息。再下面由數據工程師把信息傳輸到數據倉庫或者Hadoop系統里面去。再下一步是商業智能的開發人員、分析人員，把它抽取、精煉、聚合成為報表，然后報給最終用戶。還有建模、統計學家、高級分析師，把里面的數據抽取出來。平均時間是幾個星期，最低也要幾天或者幾個小時。這樣就不能實時洞察，沒有實時性。

第二點，大量數據沒有收集。IDC是美國頂級研究機構，他們發布了一個報告，全世界只有0.5%的數據被企業收集下來，99.5%以上的信息都被遺失了。舉一個例子，為什么那么多信息都沒有收集下來呢？首先在軟件里面或者網站、app里面，我們需要布很多代碼才能把數據收集起來，布代碼的過程是另外一個研究機構的報告，平均下來發現一個企業從計劃、收集、內測到數據收集上線，整個過程平均時長三到四個星期。大家可以考慮，需要花三到四個星期工程師的時間，才能把數據收集上來，多少企業有這樣的資源和人力、時間、成本來做這個工作呢？這是不可能的。所以很多有價值的信息都自然流失掉了。

第三點，不能靈活地滿足各種需求。我們現在每個人的生活變化速度越來越快，商業也一樣，商業的速度改變太快了，超過了十年之前。像我小的時候，我們沒有什么娛樂，我們有的是時間。今天來說，大家最沒有的東西是什么呢？就是時間。大量的需求涌入，但是企業內部的分析師和數據工程師又非常忙，沒有時間處理那么多需求，這種需求就積壓，導致很多企業的決策人不得不回到最原始的狀態，就是拍胸脯、拍腦子、拍大腿來做數據決策。

第四點，麥肯錫在三年之前發布了一個報告，他們認為在下面的十年，應該是2012年左右發布的報告，在下面的十年，最重要的也是最昂貴的崗位就是數據科學家和數據分析師的崗位，他們認為在全球至少在美國有150萬個職位空缺的缺口，為什么找不到那么多有才華的人？首先數據分析需要很多專業知識，統計、工程、商業的理解、業務的洞察，各種能力是需要時間來培養的。第二，這些人都是一些名校、高校畢業的人，我們的教育系統是沒有足夠的資源來迅速培養這么多人才。第三，對于一個企業來說，我們得花多少資源和成本來供那么多優秀的人。我舉一個例子，數據工程師、數據分析師、統計學家，還包括麥肯錫、貝恩出來的一些商業分析的顧問，每個人的年薪在中國今天的薪資狀況下，都得幾十萬的年薪。一個企業如果打造這樣的團隊，需要百萬級、千萬級的預算，這是非常昂貴的過程。

另外，我個人認為是最重要的一點，就是使用數據來做決策的人和產生數據的人是完全不同的兩組人，這點是那天我和品覺交流的時候，品覺說你沒發現嗎，你們的產品在解決一個問題，就是用數據的不做數據，做數據的不用數據，導致極大的斷層和斷裂，所以今天效率才那么低下。我們該怎么辦呢？我們需要改變，我們需要現在就改變。我們如何改變呢？這就是為什么GrowingIO會變成一個產品的原因。

首先，GrowingIO的企業使命是需要用數據幫助每一個企業增長業務，這是我們的企業使命，我們用數據分析幫助很多企業增長業務。

第二，我們的企業愿景是我們希望全世界每一個人都能用數據來驅動他的決策。很多朋友問，你們的公司為什么“GrowingIO”？其實很簡單，GrowingIO就兩個意思，第一點是增長，我們希望我們的努力能幫助我們很多企業來增長。第二點，IO代表了三個很簡單的意思。1，1和0，1和0是數據里面最原始的狀態。2，從0到1是一個創業公司從無到有的發展過程，GrowingIO是一個創業公司。3，IO又代表了input和output，我們希望輸入的是數據，輸出的是價值。這就是我們企業名字的由來“GrowingIO”，我們希望能夠幫助我們的客戶企業不斷增長價值，用數據驅動他們的決策，來為這個世界改變得更美好，做出各種貢獻。

講一講我們的解決方案。

第一，它和傳統的方法比較，它非常非?？??？炖锩嬗址殖蓛蓚€概念。1. 速度非?？?。當我們想要一個結果的時候，你立刻就會看到結果。2. 我們不需要任何的工程、編程或者是計算機的過程，直接就可以看到結果。而且我們看到的結果是實時的結果，是近實時的結果。以往的數據分析都會至少得等一天、等幾小時或者等幾個星期，我們今天不需要再等待，立刻就可以看到結果。就是快和實時性。

第二，非常簡單易用。簡單怎么解釋？以往很多企業是需要整個團隊通過不同流程，最后把數據分析結果做出來。今天我們只需要我們的用戶點擊他的頁面或者他管理的移動的app上面的功能，立刻就可以看到結果，非常簡單。另外，比如他需要制造一個分析報表，整個過程只需要小于一分鐘，以往可能需要幾天、幾星期、幾小時。

第三，非常靈活細膩。很多朋友問我你們的工具和產品，和Google的分析有什么區別，看不出什么區別，他們也能看網頁的轉化率，也能看到鏈接的點擊率，而且進來就可以看，很方便。但實際上我們和它們核心的區別就是我們能分析每一個細節，Google的Analytics，可以看多少用戶、多少訪客等等。但是比如多少人買了iPhone，什么人買了iPhone，哪個人買了iPhone，在哪個時間買了iPhone，他在看iPhone之前還看了哪些產品，通過GrowingIO都可以實時看出來，而且不需要任何編程和編碼。大家過去幾年都感覺到真正的價值是在長尾的價值里面，每一個人都是有區別的，這種區別的細分需要通過細膩的數據來看到，所以我們今天提供給我們的用戶這種能力，能夠看到最終的細節，每一條的細節。

第四，規?；?。剛才強哥也講了，我們今天做的產品不是給一個公司CEO一個人看的，我們做的產品也不是給一個公司的VP或者副總裁、總監看的，我們做的數據分析的產品是給企業里每一個人用的，我們希望每一個人都可以利用數據來做分析和決策，提高規?；?。只有產生規?；?，才可以產生大量的價值。

第五，這是我們為中國的市場特殊定制的服務。在過往幾十年，其實美國在數據分析領域里發展了很多年，我在剛剛入行的時候，在12年以前，我剛剛進入愛普生的時候&