調(diào)研 | 李喆 崔可家   撰寫 | 崔可家

轉(zhuǎn)自：愛分析

成立于2012年的易觀（大數(shù)據(jù)）傳承了母公司19年的品牌和數(shù)據(jù)分析能力，并成為一家產(chǎn)品和技術(shù)驅(qū)動的數(shù)據(jù)智能公司，切入用戶行為分析市場，發(fā)展迅速。

今天我們提到的易觀，和大家熟知的易觀已經(jīng)不一樣了。

今天的易觀（大數(shù)據(jù)）成立于2012年，是一個產(chǎn)品和技術(shù)驅(qū)動的數(shù)據(jù)智能公司。與大多數(shù)成立于2010年前后以技術(shù)為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)公司不一樣的是，易觀傳承了母公司19年的品牌和強大的數(shù)據(jù)分析能力，有機融合了產(chǎn)品，技術(shù)和服務，因此，迅速在市場上站穩(wěn)了腳跟。

基于用戶全生命周期，易觀的數(shù)據(jù)智能產(chǎn)品布局

| 咨詢到產(chǎn)品：場景理解更加深入

2012年，易觀大數(shù)據(jù)成立后，通過產(chǎn)品和技術(shù)驅(qū)動，通過一站式數(shù)據(jù)驅(qū)動解決方案，幫助用戶解決市場跟蹤、用戶營銷和用戶運營等問題，并與分析師服務相結(jié)合，共同進行產(chǎn)品及用戶洞察分析，幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)問題、量化問題和解決問題。

現(xiàn)階段，大數(shù)據(jù)和人工智能領(lǐng)域中，B端客戶已經(jīng)不再只滿足于數(shù)據(jù)的存儲和簡單展示分析，而是需要提供更加深入的智能分析服務，而提供分析服務就意味著供應商需要對于企業(yè)的自身業(yè)務有較深的理解，這樣才能針對不同業(yè)務提供更加針對性的產(chǎn)品。

作為一家傳承了母公司強大數(shù)據(jù)分析能力的公司，易觀大數(shù)據(jù)對于企業(yè)的業(yè)務理解能力要遠超一般大數(shù)據(jù)廠商，這也是易觀在業(yè)務升級后的優(yōu)勢之一。

易觀創(chuàng)始人于揚一再強調(diào)，易觀在升級，而不是轉(zhuǎn)型?！吧?，意味著客戶群還是原有基礎(chǔ)，只不過用新的方法和技術(shù)來解決他所面臨的新的問題；而轉(zhuǎn)型則是賣雞蛋到賣百貨商品的轉(zhuǎn)變，性質(zhì)變了。易觀明顯不是轉(zhuǎn)型。”

截止目前，易觀已經(jīng)擁有一支260人的團隊，而在260人團隊里，產(chǎn)品和技術(shù)團隊人數(shù)超過150人，集中精力打磨核心產(chǎn)品和技術(shù)。同時易觀還繼續(xù)保留40人左右的分析師團隊，專門做數(shù)據(jù)分析和咨詢業(yè)務。

于揚表示，現(xiàn)在的易觀給自己的定位是數(shù)據(jù)智能產(chǎn)品和平臺提供商，致力于“讓數(shù)據(jù)能力平民化”。在于揚看來，“讓數(shù)據(jù)能力平民化”是一座燈塔，它指引著易觀前進的方向。同時，易觀又通過一系列產(chǎn)品和技術(shù)，例如易觀千帆、易觀方舟甚至剛剛發(fā)布推出的易觀方舟Argo，來實現(xiàn)“讓數(shù)據(jù)能力平民化”這一愿景，這是相輔相成的。

自此，那個傳統(tǒng)意義上擠滿了分析師團隊的易觀換了標簽，進入幫助別人發(fā)現(xiàn)問題、量化問題到解決問題的良性循環(huán)空間，新的商業(yè)模式也就此打開。

 | 打造技術(shù)驅(qū)動的產(chǎn)品矩陣，基于用戶全生命周期提供全方位產(chǎn)品和解決方案

易觀千帆與易觀萬像是易觀業(yè)務升級后推出的兩款基于移動互聯(lián)網(wǎng)用戶分析的數(shù)據(jù)產(chǎn)品，這兩款產(chǎn)品都是通過SaaS的方式服務客戶。

易觀千帆的定位是互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的競品對標分析工具，解決的是客戶了解行業(yè)整體趨勢、選擇同業(yè)競品對標比較的問題，客戶可通過千帆掌握所處細分市場上的同類產(chǎn)品情況，并通過一系列指標去衡量自身產(chǎn)品在業(yè)內(nèi)所處的位置以及與競品的優(yōu)劣勢比較。千帆的主要應用場景是競爭分析、運營分析及投資分析。

易觀萬像則是作為互聯(lián)網(wǎng)人群洞察分析工具，為客戶解決其在用戶人群方面的相關(guān)分析需求。通過多維度的人群篩選或上傳自己的人群，企業(yè)客戶可以洞察人群在移動互聯(lián)網(wǎng)的行業(yè)、APP行為偏好。萬像的主要應用場景包括廣告投放策略支持、媒體投放價值評估等，幫助企業(yè)提升廣告投放效率。

| 完善產(chǎn)品線布局，助力企業(yè)建設用戶營銷和用戶運營閉環(huán)

2017年，易觀推出易觀方舟平臺，用于揚的話講，“易觀方舟始于用戶行為數(shù)據(jù)分析，未來寬廣?！痹絹碓蕉嗟钠髽I(yè)通過用戶行為分析（UBA，User Behaviors Analytic）工具（如今已經(jīng)更新的到了4.10版本），深度分析用戶行為，輔助運營決策，多通道觸達用戶，進一步實現(xiàn)用戶營銷和用戶運營閉環(huán)。同時，基于易觀已有的數(shù)據(jù)產(chǎn)品解決方案，企業(yè)可以選擇易觀千帆和易觀萬像增值服務，來補充通過易觀方舟建立起的用戶營銷與用戶運營體系，實現(xiàn)一站式運營閉環(huán)，提升數(shù)字用戶資產(chǎn)回報率。

易觀方舟定位于幫助企業(yè)分析自有產(chǎn)品的用戶行為數(shù)據(jù)，包括網(wǎng)站、APP、H5以及IOT設備等用戶數(shù)字觸點。在與企業(yè)進行數(shù)據(jù)采集合作中，易觀雖然同樣通過埋點的方式進行采集，但選擇的是通過可視化埋點、代碼埋點以及行業(yè)標準SDK進行，來保證數(shù)據(jù)采集的易用性及用戶隱私，也可以對接CRM等業(yè)務數(shù)據(jù)。

這兩種埋點方式結(jié)合使用會更加靈活，可針對不同行業(yè)用戶選擇更適配的解決方案，同時也提升了時效性，產(chǎn)品和運營人員可以快速可視化埋點獲取數(shù)據(jù)，選擇部分需要埋點采集的“事件”針對性進行埋點，與業(yè)務更加緊密的貼合，為后續(xù)的分析提供基礎(chǔ)。同時，針對性的埋點也降低了了企業(yè)的更換成本及冗余的服務器支出，提升了使用黏性。

易觀方舟可以實現(xiàn)動態(tài)實時的用戶行為分析。這得益于易觀結(jié)合多年大數(shù)據(jù)技術(shù)平臺實踐自研的IOTA架構(gòu)，將ETL過程放入SDK中，在邊緣端完成數(shù)據(jù)格式的統(tǒng)一，云端只負責存儲和查詢，取代了傳統(tǒng)ETL的Micro-batch數(shù)據(jù)處理方式，極大的提升了數(shù)據(jù)查詢、分析的實時性。

此外，易觀方舟可以根據(jù)用戶不同的行為特征將用戶分群，并利用集成的短信、郵件、PUSH消息等多種觸達方式對目標群體進行精準營銷。易觀方舟還提供了行業(yè)內(nèi)獨一無二的用戶畫像工具，使用者可以查看目標群體在用戶領(lǐng)域、用戶場景、用戶APP使用方面的偏好，方便了解用戶的畫像及偏好。

與其它用戶行為分析平臺或工具比較，易觀方舟還可以實現(xiàn)與易觀萬像之間的打通，將易觀方舟中用戶分群標簽對接到易觀萬像產(chǎn)品中，通過易觀萬像產(chǎn)品來尋找最優(yōu)流量進行投放觸達，并且萬像可以收集投放后的效果數(shù)據(jù)返回易觀方舟平臺，形成營銷閉環(huán)，提升廣告投放的效率。

可以看出，在推出基于用戶行為分析，幫助企業(yè)進行用戶營銷和用戶運營的數(shù)據(jù)智能中臺易觀方舟后，易觀的產(chǎn)品已經(jīng)基于數(shù)字用戶全生命周期，布局了幫助客戶了解自身業(yè)務情況的易觀千帆，幫助客戶實現(xiàn)提升營銷效果的易觀萬像，加上長期以來被客戶熟知的分析服務，產(chǎn)品矩陣更加完善。

對于易觀來講，能夠從企業(yè)數(shù)字化起步階段、到業(yè)務增長階段，提供全業(yè)務流程解決方案，這樣一方面可以進一步增加企業(yè)的使用黏性，另一方面不同產(chǎn)品之間的相互導流，也使得易觀在客戶中的Up-Sell（向上銷售）會更加容易，整體客單價會相對較高，形成了易觀獨特的護城河。

| PaaS層逐漸完善，構(gòu)建平臺生態(tài)

用戶行為數(shù)據(jù)作為企業(yè)的核心數(shù)據(jù)，大多數(shù)企業(yè)還是不愿意將其放在公有云上，因此私有化版本勢必是現(xiàn)階段的主流，而這就要求產(chǎn)品PaaS層的完善。

易觀也在2018年完成了易觀方舟PaaS平臺的開發(fā)，除了公有云和集群模式，也可以提供私有化單機版的易觀方舟產(chǎn)品，底層引擎已經(jīng)較為完善，部署和實施周期通常在一周以內(nèi)即可完成。

PaaS平臺一方面可以滿足企業(yè)的私有化部署需求，進一步提升易觀客群數(shù)量，易觀在方舟推出伊始就著力于構(gòu)建可靈活拓展的PaaS能力平臺，在過去的一年多時間里，易觀與客戶、與合作伙伴一起，通過在PaaS平臺上進行上層應用的開發(fā)和拓展，逐步開始構(gòu)建產(chǎn)品生態(tài)平臺。

另一方面具有PaaS平臺之后，隨著底層計算查詢引擎以及各類技術(shù)組件逐步豐富，針對企業(yè)需求進行上層應用的二次開發(fā)更為便捷，在企業(yè)內(nèi)部的擴展性會更好。這些都為易觀未來的發(fā)展提供了保障，通過不斷構(gòu)建滿足客戶不同需求的上層應用，以提升市場天花板。

2019年3月1日，基于易觀方舟商用版底層架構(gòu)，易觀推出了國內(nèi)第一款私有化部署、開放且免費的用戶分析和精益運營平臺易觀方舟Argo，面向產(chǎn)品剛剛起步、數(shù)據(jù)量較小、有自己動手能力的技術(shù)、產(chǎn)品創(chuàng)新團隊和個人，更多使用者的加入，也與易觀一同建立起一個基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的技術(shù)生態(tài)。從整體易觀服務企業(yè)的賽道來看，必然也帶來足夠大的空間，讓易觀與合作伙伴一同成長。

| 從用戶行為分析切入，定位企業(yè)客戶

除了本身PaaS平臺產(chǎn)品的完善程度以外，企業(yè)客戶數(shù)量決定也是平臺生態(tài)建設難易的關(guān)鍵因素之一。

現(xiàn)階段，在上層應用方面，易觀主要還是通過用戶行為分析、為企業(yè)構(gòu)建一站式數(shù)據(jù)驅(qū)動的用戶營銷和用戶運營閉環(huán)，來為企業(yè)創(chuàng)造價值，并獲取客戶。

這主要是由于用戶行為分析可以用于企業(yè)營銷、運營等不同層級的業(yè)務，對于企業(yè)業(yè)務增長來說是至關(guān)重要的；同時，用戶行為分析本身是不同行業(yè)、不同規(guī)模的企業(yè)都需要的，隨著流量紅利的消失，精細化運營、營銷的需求增大，各類傳統(tǒng)企業(yè)也開始轉(zhuǎn)型，因此用戶行為分析的潛在企業(yè)客戶數(shù)量極大。

目前，易觀方舟已經(jīng)擁有了大量客戶，覆蓋了銀行、保險、證券以及各類品牌商，也有平安保險、中石化、方正證券、當當?shù)葮藯U客戶。同時也面向那些正在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的中腰部企業(yè)客戶以及中小微數(shù)字化互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)。

在客戶布局中重點選擇覆蓋更多腰部企業(yè)客戶，也是由于這類企業(yè)的數(shù)量更大，同時上層的數(shù)據(jù)分析需求也可以覆蓋更多的行業(yè)以及應用場景，為后續(xù)的平臺生態(tài)建設打下基礎(chǔ)。

| 場景理解能力突出，產(chǎn)品矩陣豐富

愛分析從技術(shù)、產(chǎn)品、客群、場景和獲客等維度對易觀進行評價。

技術(shù)：底層PaaS平臺已經(jīng)基本完善，支持私有化部署，提供單機、集群、公有云SaaS等多種服務方式，提出IOTA架構(gòu)，平臺實時分析能力進一步提升。

產(chǎn)品：產(chǎn)品矩陣完善，可以幫助企業(yè)構(gòu)建完整數(shù)據(jù)驅(qū)動的營銷及產(chǎn)品運營閉環(huán)，從而提升客單價，部署實施周期在一周以內(nèi)，產(chǎn)品化程度較高。

場景理解：以咨詢業(yè)務起家，自身對于企業(yè)經(jīng)營管理以及行業(yè)業(yè)務場景理解深刻，同時有專門的分析師團隊提供分析咨詢服務，場景理解高于一般大數(shù)據(jù)廠商。

獲客：大型企業(yè)客戶通過直銷的方式，腰部客戶通過線上內(nèi)容銷售線索轉(zhuǎn)化，業(yè)務升級之前在業(yè)內(nèi)有較高的品牌知名度，并且有大量存量客戶，整體獲客能力強。

客群：以互聯(lián)網(wǎng)及數(shù)字化升級企業(yè)客戶為主，潛在客戶數(shù)量巨大，同時擁有平安保險、中石化、方正證券等行業(yè)標桿客戶，客群質(zhì)量較好。

近期，愛分析對易觀創(chuàng)始人于揚和CTO郭煒進行了訪談，就易觀的產(chǎn)品、經(jīng)營策略，以及數(shù)據(jù)智能行業(yè)發(fā)展趨勢做了深入交流，現(xiàn)將部分內(nèi)容分享如下。

| 產(chǎn)品不斷完善，推出易觀方舟社區(qū)版本易觀方舟Argo

愛分析：自2018年訪談至今，易觀的產(chǎn)品有哪些新的進展？

于揚：產(chǎn)品方面主要有4個方向：

第一，功能完善，產(chǎn)品覆蓋了企業(yè)營銷及產(chǎn)品運營的各個環(huán)節(jié)，包括用戶行為分析、觸達（短信、EDM、DSP、推送等）以及效果閉環(huán)驗證。

第二，易觀方舟PaaS平臺組件的完善，起步于面向UBA（用戶行為分析）場景，但是面向營銷自動化、推薦引擎等場景的底層組件已經(jīng)就緒了。

第三，性能提升，擁有多個版本的產(chǎn)品，其中單機版的速度已經(jīng)達到行業(yè)領(lǐng)先水平，能夠?qū)崟r進行百億級別的秒級查詢。

第四，推出了面向產(chǎn)品剛剛起步、數(shù)據(jù)量較小、有自己動手能力的技術(shù)、產(chǎn)品創(chuàng)新團隊和個人的易觀方舟Argo，免費且可支持私有化部署的用戶行為分析工具。

愛分析：怎樣去判斷PaaS平臺的優(yōu)劣勢？

郭煒：PaaS平臺的二次開發(fā)能力是很重要的，相關(guān)開發(fā)接口的數(shù)量；以及底層的非核心代碼是否是開源的，因為PaaS最終的目標是讓開發(fā)者參與進來，因此易觀的PaaS平臺中SDK是開源的，調(diào)度也是開源的，以及API級別的代碼也是開源的；最后是用戶黏性，很多SaaS的替換率很高，但是比較好的PaaS替換率應該很低，黏性很高。

愛分析：易觀方舟的IOTA架構(gòu)與傳統(tǒng)的大數(shù)據(jù)架構(gòu)的區(qū)別和優(yōu)勢有哪些？

郭煒：基本的思路是將ETL工作去條化，放在SDK中做，是邊緣計算。先將數(shù)據(jù)格式規(guī)整好，云端只負責存儲和查詢，這樣就可以更方便的支持各類數(shù)據(jù)的打通。

優(yōu)勢在于可以進行實時數(shù)據(jù)分析，因為過去的ETL方式可能需要隔天或者小批量（Micro-batch）的數(shù)據(jù)處理，那么在數(shù)據(jù)量大了之后，時間就會越來越長，很難做到秒級。

愛分析：那么在SDK中是否會存在大量定制化開發(fā)工作？

郭煒：針對某一個系統(tǒng)（IOS、Android、IOT等）做一個版本的SDK，在系統(tǒng)里面就不存在定制化開發(fā)的工作了，因為在埋點的時候有規(guī)范。

愛分析：為什么考慮推出免費私有化部署版本易觀方舟Argo？

于揚：今天的易觀是2012年成立的易觀大數(shù)據(jù)，是一個產(chǎn)品和技術(shù)驅(qū)動的科技企業(yè)，致力于“讓數(shù)據(jù)能力平民化”。易觀方舟Argo的誕生，是團隊在服務客戶的過程中，應廣大技術(shù)使用者、運營從業(yè)者需求，自下而上誕生的。面對產(chǎn)品剛剛起步、數(shù)據(jù)量較小、有自己動手能力的技術(shù)、產(chǎn)品創(chuàng)新團隊和個人，對他們來說暫時沒有足夠的預算來采購商業(yè)化版本，那我們推出的易觀方舟Argo，從性能來說并不低于我們商業(yè)版本易觀方舟的性能，還是免費的，可以實現(xiàn)從用戶數(shù)據(jù)采集、計算、展示分析一步到位，幫助他們精益地實現(xiàn)產(chǎn)品與團隊的發(fā)展與成長。

其次，大家對于數(shù)據(jù)安全這件事情很重視，更加傾向于用私有化部署，但是過去的私有化部署要不就是集群版，價格很高，要不就是單機版，性能很差，易觀方舟Argo采用的是跟商業(yè)版本相同的引擎，性能很好。

再次，國內(nèi)市面上的免費工具還是以統(tǒng)計分析功能為主，而易觀方舟Argo的功能是非常全的，只是在事件量上做了限制。

最后，國外的廠商也有類似的產(chǎn)品，但是他們的PaaS擴展性不好，很難支持中國市場客戶做二次開發(fā)。

愛分析：現(xiàn)階段易觀方舟Argo對于獲客是否有幫助？

于揚：基本沒有，但是我們還是想通過易觀方舟Argo讓企業(yè)先用起來，幫助企業(yè)實現(xiàn)建立大數(shù)據(jù)平臺的第一步，從用戶數(shù)據(jù)采集、計算、展示、分析一步到位。

愛分析：單機部署與集群版本的難度差異？

郭煒：單機和集群其實不是復雜性和難度的差異，背后是客戶需求和業(yè)務場景的差異。作為易觀來講我們的目標是要更好的服務客戶，實際根據(jù)客戶的需求和業(yè)務場景選擇對應的部署方式，目前這兩種方式我們都支持。當然，在對硬件和資源的需求有一些不同，單機對服務器的縱向要求較高，比如服務器計算能力強、大內(nèi)存等，而集群需要在可擴展性、可延展性以及集群的管理上做更多考量。

愛分析：易觀方舟平臺分析后可以直接對接到易觀萬像產(chǎn)品中嗎？

郭煒：現(xiàn)在需要從易觀方舟平臺中導出，再導入易觀萬像，因為易觀萬像是一個SaaS產(chǎn)品，需要考慮數(shù)據(jù)隱私、安全的問題，這些需要用戶來選擇。

愛分析：UBA的應用場景除了營銷和運營以外還有哪些？

于揚：風控場景、基于用戶行為推薦商品的場景，都有客戶在試用，用戶行為數(shù)據(jù)是汽油，可以用到很多場景。

愛分析：數(shù)據(jù)智能公司是否都要深入到業(yè)務場景中？

于揚：我們目前沒有結(jié)論，現(xiàn)在的客戶數(shù)量太少，在UBA這個領(lǐng)域，誰先達到1萬家客戶，再去看未來向哪些方向延伸。

愛分析：選擇用戶行為分析切入的原因？

于揚：之所以選擇用戶行為分析切入，第一，這是絕大多數(shù)企業(yè)客戶的需求，圍繞用戶的業(yè)務都是企業(yè)的關(guān)鍵業(yè)務，甚至是2B的企業(yè)，也要做用戶分析；第二，用戶行為分析是各行業(yè)的都存在的普適需求；第三，在未來有較強的擴展性，包括圍繞用戶數(shù)據(jù)的營銷自動化、BI、推薦算法等。

| 客戶數(shù)量建立競爭壁壘，數(shù)據(jù)、算法可以跨場景賦能

愛分析：從咨詢向數(shù)據(jù)產(chǎn)品升級的過程中，遇到了哪些困難？

于揚：2016年，SDK出現(xiàn)了問題，雖然看起來SDK很簡單，但其實非常難，包括哪些數(shù)據(jù)需要采，哪些數(shù)據(jù)不需要采，并且要針對不同的機器做適配，現(xiàn)在我們也把邊緣計算封裝在SDK中了。

2018年P(guān)aaS平臺的開發(fā)，因為要做PaaS，就要把底層的組件完善，考慮開放性，并且在私有化部署的過程中，還會遇到各種問題，這件事本身是很重的。

愛分析：怎樣看待數(shù)據(jù)合規(guī)要求對于數(shù)據(jù)智能行業(yè)的影響？

于揚：易觀的產(chǎn)品已經(jīng)在SDK中做了滿足GDPR的合規(guī)策略，比如說不能采集敏感信息、脫敏數(shù)據(jù)通過加密協(xié)議傳輸?shù)鹊?。但是客戶在使用這些數(shù)據(jù)的時候是否合規(guī)，易觀是沒有權(quán)利去管的。

愛分析：數(shù)據(jù)越多、維度越廣，通過分析產(chǎn)生的效果就越好，那么未來是否會形成幾個較大的數(shù)據(jù)中臺，其他的企業(yè)只是依附于這些大中臺之上？

于揚：未必，從宇宙的角度來看，恒星外面有行星、衛(wèi)星，如果把數(shù)據(jù)比喻為引力，如果恒星的引力沒有那么強，行星就會脫離。

我同意未來會有若干恒星，比如招行這類大型企業(yè)，也會有黑洞，就是BAT這類，但是更多的是行星，并且數(shù)據(jù)是無處不在的，就如同萬有引力一樣。

比如安踏這類企業(yè)就是行星，但是京東、淘寶都不會有它的完整數(shù)據(jù)，只是擁有在自己平臺上的安踏的數(shù)據(jù)，因此沒有必要比較誰的數(shù)據(jù)中臺更大，大家的數(shù)據(jù)都是有價值的。

愛分析：數(shù)據(jù)智能未來的競爭壁壘會是什么？

于揚：沒有一成不變的壁壘，但是能不能持續(xù)獲客是最重要的事情。當一個企業(yè)有1萬家客戶的時候，它的網(wǎng)絡連接強度就很大，因為這里面肯定有SaaS，這就代表企業(yè)有了數(shù)據(jù)、場景和算法，形成飛輪效應，可以不斷地沉淀場景、知識，做出最佳實踐，別人去撕裂的可能性就越小。

愛分析：單一市場的天花板都很低，那么未來數(shù)據(jù)智能公司在跨場景時哪些能力是必須的？

于揚：數(shù)據(jù)和算法都是可以跨場景的。特別是用戶行為分析數(shù)據(jù)，基于ID統(tǒng)一之后，可以是各個行業(yè)的用戶，這些都是可以跨場景的；算法，比如說推薦算法，雖然不同行業(yè)有細微差別，但是其中是有共性的東西可以抽取出來的。

愛分析：易觀的客戶一般是什么規(guī)模？

于揚：以腰部客戶為主，我們認為國內(nèi)潛在的客戶數(shù)量在100萬家左右，2019年大概有1-2萬家，2020年增長會更加迅速，因為很多傳統(tǒng)的企業(yè)也在做互聯(lián)網(wǎng)轉(zhuǎn)型。

愛分析：獲客方面，易觀主要通過什么方式？

于揚：有傳統(tǒng)業(yè)務線的客戶轉(zhuǎn)化，有通過線上內(nèi)容獲取銷售線索，之后再跟進，大客戶方面主要還是通過直銷來進行。

愛分析：易觀目前的團隊規(guī)模是怎樣的？

郭煒：總團隊人數(shù)是260人左右，技術(shù)加產(chǎn)品團隊150人左右，分析師團隊40-50人，包括數(shù)據(jù)分析師和行業(yè)分析師。

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想要洞察用戶畫像，實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析、用戶分群以及閉環(huán)運營，你需要一款用戶行為分析和精細化運營產(chǎn)品。易觀推出的易觀方舟Argo，可私有化部署，開放且免費，幫助產(chǎn)品剛剛起步、數(shù)據(jù)量較小但自己有動手能力的技術(shù)和產(chǎn)品創(chuàng)新團隊或個人，通過數(shù)據(jù)智能驅(qū)動企業(yè)成長。

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