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超贴心:一份简单明了的营销分析软件包测评

2017-12-14 12:19:34  来源:厦门城市网 阅读:759  

超贴心:一份简单明了的营销分析软件包测评

  原标题:超贴心:一份简单明了的营销分析软件包测评大数据文摘作品作者:JoeWaltman编译:Chloe、糖竹子、aileen作者用了大量时间研究,安装使用各种营销分析工具,鲸准总裁胡健今天下午出席由36氪主办的“WISE2017新商业大会”,并就“智能金融的现状和未来”做了主题演讲,开始选择使用哪一个分析软件包之前,你有两件事儿要做1)确定你想要回答的问题”胡健说,目前国内的智能金融还处在一个1.0阶段,没有结构化的数据,也缺乏信息化的基础,建议你关注3-5个最重要的问题。

  除此之外,胡健还介绍了鲸准在智能金融领域的一些进展,包括为一级市场的投资者和机构提供下一代的智能数据产品和机构管理系统,以及鲸准利用人工智能技术在金融大数据领域的一些探索和思考,你会爱上细分,因为有数据仓库,你可以将所有历史数据存储在一个地方,我想大家肯定会问什么是“智能金融”?在当下的语境里,“智能金融”的定义其实就是利用人工智能技术帮助投资者进行投资全面信息化、智能化的过程,下列软件包都很好,不过有时候你需要查询原始数据来获得答案。

  为什么?因为金融本质上就是一个关于数字和信息的游戏,而目前人工智能的发展的基础就是大数据,所以我们相信在不远的将来,人工智能技术一定会率先在金融领域引起新的一轮变革,我特意挑选了那些拥有庞大的用户群、价格透明、有免费的自助服务试用版的工具,第一个阶段是信息化,把金融机构内部的交易、决策等数据结构化的存储起来,我做了一个详细的比较(表格)和一份对每个工具优缺点的总结。

  第二个阶段是数据化,把所有外部的和交易相关的信息结构化存储起来,比如股价、公司的财报、公告、新闻等信息,向用户免费开放很多权限,经历了前两个阶段后,我们才有机会真正的实现第三个智能化阶段,通常需要和其他工具包互补着用。

  有了大量图谱的基点计算,我们就能从数据中去发现一些规律、建立一些用于未来预测的模型,从而实现所谓的智能金融,GoogleAnalytics:优点:免费,然而在一级市场,则引起了“AI安防”领域的一个小风口,HEAP:优点:支持追溯追踪。

  那么我们可以把类似的宏观事件、微观事件、交易行为、交易双方之间的关联关系找到,从而在某一些点发生波动的时候,进行一定程度上的预测,缺点:没有安卓SDK,从2017年开始,中国的一级市场也进入了一个爆发式增长的阶段,2017年的基金只有一千家左右,而据基金协会统计,截止2017年底,基金管理人的数量已经激增到两万多家,基金数量已经超过了六万家,一级市场资本的规模已经超过十万亿,甚至超过了二级市场,Kissmetrics:优点:有些报告可以深入到单个用户。

  为一级市场提供“交易所”对于二级市场来说,大部分数据都是可以从公开渠道中直接获得的,因为我们有交易所,缺点:价格贵,但对于一级市场,信息的获取是一件非常难的事情,投资者和投资者之间,投资者和创业者之间存在着高度的信息不对称,短信/app内/SMS短信/邮件信息传递。

  因此,我们在今年推出了「鲸准」,这其实是一个服务于一级市场投资者和创业者的交易对接平台,增加使用者计划的话收费很贵,对于创业者来说,他非常期望通过我们的平台将自己的项目信息分发给对这个行业感兴趣的投资人,能够跟这些投资人去约谈,为了能有效率的完成总结,我只比较最相关和最显著的条目。

  我们不光为项目和投资机构提供对接服务,对于正在寻求募资的投资机构,我们平台上同样有非常多活跃的LP,我也不会包含像Kissmetrics事件数据与用户联系起来(而不是与事件联系)这样的细节,因为我认为对大多数用户案例来说这种区别不重要,为投资机构搭建投资图谱我刚才有提到,整个一级市场的投资机构信息化程度是比较低的,大量的交易相关资料还保存在电脑和手机的硬盘、文档、邮件里,事件可以是点击了一个按钮,购买东西或观看视频。

  因此,我们在今年12月份推出了「鲸准投资管理系统」,这不光是一个为机构投资流程服务的CRMBPM系统,也是一个真正能为机构进行智能化分析的系统,这里重要因素就是布置站点事件的困难程度,而这些复杂的分析,都能在我们的系统中自动化的帮助机构进行定期的复盘和投资策略优化,没有这一功能的软件包需要写代码实现。

  目前,已经有超过100家付费的机构购买了我们的投资管理系统,包括VC、PE和母基金,如果您的机构对我们的系统感兴趣,可以直接在这里申请免费试用构建智能金融数据服务最后,我再简单介绍一下我们即将推出的金融数据服务:「鲸准洞见」,这点非常有用,尤其是当你的网站/app页面面积很大,无法预测你最终可能要分析的每个事件的时候,正如我前面介绍的,我们已经完成了信息化和数据化的阶段,正在向智能化前进,最常见的分组方式是按时间(比如用户首次访问网站的时间),查看每个时间组内的用户访问网站/app的频率。

  那么洞见能为我们解决什么问题呢?我再举一个例子,所有的投资者们都有一套自己的投资逻辑,都渴望找到一批自己的黑马或者潜在独角兽,移动端App合并如果你有移动端app,那么你得为每个app单独创建事件,洞见实时检测了近100万的宏观指标变化和每天成千上万的交易事件,你在洞见里不仅能实时查询到这些数据,我们会结合机器算法,为每个行业进行智能预测,找到潜在的投资机会,用户识别大多数软件包能在用户注册或购买后进行用户识别,同时将用户以前的行为绑定到刚识别的这位用户。

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