每日互动（个推） “数据智能五步法”，实现数据 “炼造”闭环

早在十多年前，英国数学家 Clive Humby就曾说过，“数据是新时代的石油，蕴藏着巨大的价值”。但同时，他也强调“如果未经提炼和分析，那数据也无法展现自己的价值”。我们必须对数据原油进行加工和“炼造”，才能把数据的价值充分萃取和释放出来，为业务的数字化创新提供源源不断的动力。

作为一家数据智能企业，每日互动依托先进的大数据算法、知识挖掘和深度学习等技术，多年来持续“治数”和“炼数”，在数据加工和数据价值萃取方面积累了深厚的经验。

在不断夯实数据能力，为移动互联网、数字营销、智慧城市等垂直领域提供专业数据智能解决方案的同时，每日互动梳理、总结了自身数据萃取和数据洞察的宝贵经验，创新性地提出“数据智能五步法”，旨在为行业客户充分挖掘、高效利用数据价值提供成熟思路和有效方案。

数据智能五步法，打造数据价值“炼造”闭环

“数据智能五步法”中的五步分别是“结果采样”“标注端详”“相似扩量”“实战应用”和“反馈归因”。通过这五步，每日互动完成对海量数据资源的加工和萃取，构建出丰富立体的标签体系，解读出数据背后的人文涵义，真正把数据对业务增长的驱动作用发挥出来。

Step1 结果采样

“数据智能五步法”中的第一步“结果采样”，指的是接收数据样本，汇集和分析数据。这里的样本数据，既包括来自行业客户的一方数据，即“Y值”，也包括个推丰富的特征数据以及其他第三方数据，即“X值”。每日互动认为“Y值”对于我们得出准确有效的数据分析结果起着不可替代的指导和引领作用。但仅有一方数据还不够，企业还需要更大体量和更多维度数据的加持，以开展全面深度的洞察。

比如，在数字营销领域，品牌主希望全方位地了解消费者，就不仅需要会员数据、交易数据、广告投放数据等品牌自有数据做依托，还需要借助第三方数据，从多角度细致刻画消费者的特征全貌；而在移动互联网领域，APP也需要将用户的APP端内数据和端外的兴趣及场景偏好数据充分结合，从而建立起更为完整的用户画像体系，支撑智慧化运营。

作为一家数据智能企业，每日互动凭借海量的线上和线下数据积累，构建出数千种画像标签，能够为行业客户完善数据资产、开展深度和高质量的数据分析提供丰富的第三方数据支撑。

Step2 标注端详

“数据智能五步法”中的第二步“标注端详”，指的是对数据样本进行仔细端详和洞察，从纷繁的数据中总结出关联特征和内在规律，解读出客观数据背后所蕴含的深层次人文涵义，为智慧决策提供科学依据和有效支撑。这既需要高效率的技术手段，也离不开来自人的专业深度的洞察。

比如，每日互动在帮助政府有关单位进行城市人口分析时，一方面使用大数据技术将时间、空间、人口等多维度的数据串联和打通，通过构建人群特征和人口流动等算法模型，对城市的人口画像、人口结构、人口分布和人口迁徙趋势等进行分析和预测；另一方面，还需要城市规划人员结合城市当前的经济、社会和产业发展情况进行综合研判，从专业角度标注和解读各项数据指标的人文涵义，为城市发展和社会管理提供科学的决策参考。

同样，在数字营销和移动互联网运营等领域，每日互动也强调数据分析师要结合所在行业的经验知识对样本数据和算法模型进行人工端详和持续调优，以确保不被异常和无效数据误导，真正透过数据准确地看到本质。

Step3 相似扩量

“数据智能五步法”中的第三步“相似扩量”，指的是根据第二步里从数据样本中洞察分析得到的特征和模型来找到更多具有相似特征的潜在人群，实现精准拓客、相似人群挖掘、定向推广等场景需求。

正如每个生命体都有其特定的生物基因，每日互动认为互联网时代的每个用户也都有其内在的数据基因，即用户在线上和线下行为中所表现出来的属性偏好和兴趣特征。我们在第二步“标注端详”要解决的问题是找到样本用户的数据基因，并提炼和构建出特定的标签和模型来表示；而第三步“相似扩量”则是要从海量用户中精准筛选出和样本用户具有相似数据基因的群体。

在该方面，每日互动拥有海量终端数据，覆盖全网用户，建立了丰富立体的标签体系，能够借助lookalike等扩量算法，有效帮助行业客户通过相似特征在全网宽广的用户池中找到大规模的潜在目标人群。

Step4 实战运用

“数据智能五步法”中的第四步“实战应用”，指的是将数据分析的结果和找到的精准潜客人群运用到品牌营销、用户运营等实际的业务场景中。

比如，在品牌营销领域，品牌主可以根据消费者洞察结果对媒体流量进行筛选和特征匹配，在满足投放量级的前提下，筛选出精准的高质量人群并优先进行触达，把广告投给对的人，以减少无效浪费，提升广告投放效能；在用户运营方面，APP则可以结合标签特征对用户进行分群、分组，并针对性制定差异化的运营策略，促进运营更加精细和智慧化。

Step5 反馈归因

值得一提的是，无论是品牌主开展广告投放，还是APP进行用户运营，都会产生广告点击、用户留存、交易转化等各类效果数据。每日互动认为这些效果数据具有非常重要的价值。企业有必要将在实战运用中产生的效果数据进行回流并开展深度的总结和归因分析，以帮助评估、优化已有的数据洞察结果和算法模型。

也就是“数据智能五步法”第五步“反馈归因”所强调的，通过对业务全流程、全链路的数据进行充分回溯分析，构建出一个不断迭代和进化的“炼造”闭环，将数据对业务正向的驱动价值充分激发和释放出来。

数据智能五步法，赋能行业数字化升级

目前，每日互动已经将“数据智能五步法”深度融入到了公司的数据智能解决方案和产品当中，为垂直行业的数字化创新提效增能。

基于“数据智能五步法”，每日互动在品牌营销领域，帮助母婴、美妆、快消等品牌客户整合和打通全域数据资产，从多维度全面洞察消费者，筛选出高质量的媒体，使得广告投放的TA浓度普遍提升30%-50%，帮助客户从茫茫人海中找到精准潜客，取得更大的营销实效；

在移动互联网领域，每日互动帮助APP完善画像标签体系，通过深入数据洞察以及先进的算法模型，实现高质量拉新获客和精细化运营，助力客户获得持续增长和流量价值的高效变现；

在智慧城市领域，每日互动帮助各级政府深度治理数据，助力规划、交通、文旅、应急等相关部门对区域人口、空间流动及产业发展进行网格化分析和多维洞察，为城市智慧化管理和科学决策提供深度数据支撑。

现阶段，每日互动正将“数据智能五步法”逐步产品化和工具化，并落地到公司的数据中台产品“每日治数平台”中，赋能更多行业客户的数字化升级进程。

每日治数平台其核心在于数据治理和应用，不仅有每日互动强大的数据和技术能力做依托，还融入了公司对垂直行业的深度理解及专家知识，致力于帮助客户解决数据孤岛、数据质量不高、数据应用难等痛点问题，降低企业和政府数字化升级的门槛。

“数据智能五步法”是每日互动关于数据运用的方法论，已经作为重要的一项能力沉淀到每日治数平台当中。通过每日治数平台，客户能够快速完成多源异构数据的汇聚、打通和融合，非常便捷地进行标签和模型的构建；同时，对洞察结果的标注端详以及对模型的评估和优化，在每日治数平台上也均能够高效、智能地操作完成。

我们相信，借助成熟的方法论和智能化的产品，企业在萃取和炼造数据价值的过程中将会更加轻松和省力。未来，每日互动还将持续输出数据智能实践经验，加速技术创新，砥砺打磨产品，推动行业客户和政府部门的数字化创新不断加速。