桑文锋：这个问题特别好，其实这是一个恶性循环，分析不能解决实际问题的最主要原因就是数据采集没做好，那后面的环节就都受影响了。许多公司在做数据分析时的一个很大的问题就是靠需求驱动，比如老板要一个数据，分析人员就处理一个数据，下次要了另一个数据，就再单独处理，根本没有数据体系的建设。

我们可以从四个方面来考虑这个问题：首先，我们要做好数据采集，这是根基；其次是做好数据建模，比如神策一直强调的一个模型，就是event-user模型，其实就是最重要的两张表，一张表记录用户做了什么，另一张表记录用户有什么属性；三是各种分析方法，比如漏斗分析等，界面上点选几下就可以实现，而不是让工程师花数周时间专门开发；最后是指标体系，围绕产品从拉新、留存、变现等各个角度来看，我们需要关心哪些指标。所以我觉得真正去建好一个数据体系，应该分成四层，即“采集、建模、分析方法、指标体系”。

iCDO: 您一直提到神策的愿景是帮助企业建立数据根基，这里其实很大程度上是对数据源的有效把控，但数据源在采集的时候，该采什么数据或者哪些数据是对公司有用的，这些问题神策是怎么考量和解决的呢？

桑文锋：我对数据有一个看法，数据这个事情想要做好是需要经验的，没有经验真的是很难做好，因为会不断的踩坑，比如哪些字段要采集，哪些不要采，然后该用什么系统，涉及哪些系统组件，其实都是一个一个坑。即使你想好了，然后推动业务部门去配合你，工程部门配合你开发，业务部门配合去用，其实这里面都是一系列的坑。

这也是神策的一个价值，神策是一个80%产品+20%咨询，我们有一个强大的分析师团队，还有一个客户成功团队，基本上就是分析师团队在部署之前会帮助客户去梳理他的业务，然后围绕业务里面有哪些关键的行为事件，事件里面涉及哪些关键的维度，再去决定部署，只有这样的话，才能把这个底子打好，否则你凭空产出分析或工具去用，可能也只有10%的功能客户会埋单。

iCDO: 中国人很着急，花钱买了你神策的东西，或是Adobe的东西（比如AdobeOmniture等），就希望能够立即看到效果——能够马上看到企业组织在工作流程或方式上的改变；另外一种心态则是，我花了5万元买了你的产品，你的产品必须给我带来超过50万额外的销售作为回报，否则你的产品就是“忽悠我的钱”，您怎么看这个问题？

桑文锋：我是这样看的，中国确实有一个大的背景，就是中国的人力便宜，在这种情况下，大家许多时候能用人顶上，干嘛还要用你这个第三方工具呢，还得额外花费成本，然后大家就不愿意为效率付费，这是一个问题；另外一个问题是流量很便宜，许多时候获取流量太容易了，粗放型的也能活得很好。

但现在我觉得这两个条件都不具备了，已经被打破了，首先人力变得越来越贵，就拿咱们数据分析这个领域来说，招人非常困难，很难招到合适的人选；其次，流量红利没了，做广告带来的收入又不是纯利，亏多少就是一个问题。所以从这些因素就逼迫着互联网企业要精耕细作，要挖掘好已有的用户群，并想办法把它利用好。

所以在我看来，互联网统计分析其实经历了三个阶段：最开始是流量阶段，这个阶段大家只关注访问量就够了；到了第二个阶段，是用户阶段，我们开始关心DAU、MAU等一类指标，但仍然不需要深挖；而现在我觉得已经是第三个阶段，就是订单阶段，我们要关心一个用户怎么转化进来的，来了之后怎么去盘活他，所以整体数据分析的需求都变强了。

同时，确实如你所说，我们希望尽快看到效果，这也是一种趋势，而且我觉得最后按效果付费会占到很大的比例，虽然这个过程比较着急，但我觉得一定会进入这个阶段，可能还需要3~5年的时间。

iCDO: 目前Sensors Analytics采集的数据主要是用户行为数据，其他类型的数据也可以采集吗？比如业务数据，线下数据等？

桑文锋：都是可以采集的，比如客户的业务数据，线下数据，服务端数据等，这些数据都能采集过来。从我们的理念上来说，大数据总结成四个字就是“大”、“全”、“细”、“时”，这里面的“大”主要指宏观的大，实际采集上我们并不用关注它；“时”指高实效，实时的数据，这个我们一般也忽略它，我们更多的是考虑一个“全”，一个“细”。其中“全”，就是指多种数据源，不管是客户端的、服务端的、线上线下的、或是各种设备的，将数据全量采集。其次“细”，就是强调多维度，采集过来用户一个提交按钮，用户一次浏览，他相关的维度“who、when、where，how、what”信息也采集起来，这才能建立一个好的数据底子，之后的分析也会变得容易很多了。