为何需要由数据驱动知识洞察?

报道 1个月前 (03-01)

经授权转自微信公众号 App Annie(ID:appannie)

作者|Paul Stolorz

为何需要由数据驱动知识洞察?

机遇

消费者平均每天使用移动设备的时长为 4.2 个小时,支出 1430 亿美元。2021 年,全球有海量的数据亟待分析,同时,其中也蕴藏着巨大的机遇。如今的企业十分需要智能数据帮助他们预测宏观和微观经济趋势,进而根据市场活动和竞争洞察主动做出决策。 


然而,基于数据的决策是否有效要取决于数据的质量。如果依赖不完整或不完美的数据,企业仿佛是在没有指南针的情况下茫然前进——太多的公司正处于这种境地而不自知,而他们的业务表现清晰地反映出他们缺乏可靠的指引。

推动业务增长

当结合最好的算法,将数据转换为洞察和估算时,最大的数据量意味着最高水平的准确性。我们相信,更好的业务主要取决于高质量估算的辅助。我们的宗旨始终是利用数据科学帮助我们的客户在当下做出明智的决策,从而在未来取得更大的成功。我们的独特之处是用户看不到的东西,即数据科学世界一流的端到端人工智能算法,我们的估算和洞察皆以此为指导。

当您在 Google 中输入搜索词时,页面会展示易于理解的结果和推荐内容。但您无法看到生成这些结果所采用的十分复杂而先进的人工智能算法。我们的运作方式也是如此——人工智能支撑着我们所做的一切,但最终结果是一款简单易操作的产品,为我们的客户带来可行的、数据驱动的洞察。 

清晰准确

假设您正在收集信息来打造一款自动驾驶汽车,可无缝导航到一座城市的所有道路。现在,第一种数据是来自一辆拥有这座城市十年行驶经验的汽车,第二种数据是来自实验室中创建的模拟道路,您会选择哪一种?答案显而易见——模拟可能会让您达到部分目的地,但真实世界的数据会采集到模拟无法预测的精细路况和模式信息。

把握全局

利用移动市场数据,以及客户的第一方数据数据科学技术,我们可以为客户提供最完整的全局形势。这三个元素的组合使决策者能够立即轻松地理解推动业务发展的关键指标并以此展开行动。例如,我们的解决方案可以利用移动市场数据来检测第一方数据中的异常情况,然后添加更多层次的人工智能处理,寻找这些异常的原因和根源——这是数据驱动决策的关键。

以展示数字广告的应用发行商为例。如果一系列广告的转化率突然飙升,那么很有必要捕捉到这些异常并找出原因。这样,发行商可以了解这些情况未来会在何时再次发生,届时提高展示量,从而创造更高的转化率。

安全性和隐私

App Annie 非常重视数据安全和隐私保护。App Annie 用于生成估算的基础数据受到可靠的隐私政策的支持,这些估算供客户在决策时进行参考。App Annie 提供的任何估算都不包含个人数据。

广度、深度和自动化

除了一流的数据资产之外,我们还建立了一个全新的数据科学平台,以支持完全自动化的人工智能解决方案。我们的愿景是帮助我们的客户用一个可操作的、有助于衡量成功并在执行方面环环相扣的无缝工作流程,从数据中提取洞察,取代目前费力且昂贵的人工处理流程。 


我们在这个平台上开发了一系列开创性的人工智能技术,以打造令客户满意的产品。首先,我们通过 App Annie Intelligence 对下载量、收入、用户参与度、广告主份额、付费搜索指标等方面进行业界领先的估算。这些估算结果是由业内最先进、最精确的算法产生的。我们还更进一步,开发了基于 NLP 技术的功能强大的新产品——Advanced Reviews,以理解应用评论并对其分类。

这样我们的客户可以一目了然地看到一个应用获得的多种评论,例如,一些是讨论在应用中发现的 bug,另一些则是对应用赞不绝口——这都是后续跟进的有效线索。我们也使用人工智能来支持我们最近发布的 App Annie Game IQ

App Annie Game IQ 专门通过追踪关键指标并在游戏分类背景下提供多种洞察来帮助发行商满足玩家需求。正是人工智能使我们能够基于这种分类法自动且准确地为应用标记游戏类型和子类型。

最后(就目前而言),人工智能可以支持 Data Stories,让我们的客户了解推动收入和下载量等关键指标发生重大变化的因素。这些都支持个性化设置,让客户最先看到自己最关心的内容,这款独特的产品展示了人工智能的真正力量。

扩展数据科学的边界

在数据处理方面,我们正在打破原有边界,尝试变革核心内容:我们正在迈入一个新世界,即软件建立在利用数据进行系统训练的基础上,而不是基于面向规则的编程来构建软件。当软件可以从您输入的数据中学习时,它就可以进行扩展和调整,从而提高我们生成预测分析的能力。 


大规模的数据科学不再是简单地处理大量数据,而是抓住机会预测数据中的模式,并根据这些模式明确需要采取的措施。大规模的数据整合和情景化是商业领袖基于数据做出明智决策的新标准。