上周，超过1000名业内最有才华的工程师、分析师、产品经理和营销人员齐聚旧金山，在Segment年度用户大会上讨论涉及所有数据的关键趋势，Synapse从从数据质量到隐私再到激活，我们从50多位世界级的演讲者那里听到了技术、工具，以及他们利用最关键的资产：客户数据的策略。我们也有机会通过首届细分市场数据动量奖（Segment Data Momentum Awards）向我们的一些最具创新精神的客户展现了自己的风采。除此之外，我们还推出了两个全新的功能——功能和隐私门户有空。我们可以列出数百条外卖，但俗话说，轶事的复数就是数据，所以我们已经把它缩小到了五个主题和经验教训，大数据技术学什么，这五个主题和教训是在这两个问题上的几次会谈中提出的天。隐私是一种权利。把它用在你的优势。消费者隐私是许多Synapse员工的首要话题。除了隐私门户网站发布时的几点值得注意的安慰之外，主动解决客户隐私问题的主题在一天中的几次会议上都得到了体现。随着全球各地新的数据隐私法规的出现，尊重客户隐私不仅仅需要被动的补救措施。世界各地的公司都需要对隐私采取积极主动的态度。Forrester的副总裁兼首席分析师Fatemeh Khatibloo介绍了一些富有洞察力的消费者统计数据，为隐私对话增添了色彩。她说，美国在线成年人中，担心自己的在线或移动行为被跟踪的比例从2016年的52%上升到今年的70%。与此同时，担心自己的数据可以被永久记录并被任何人访问的比例已经从2016年的58%上升到今年的74%。如果我们继续这样下去，几乎每一个美国人都会担心他们的数据在三年内会被公司获取。福雷斯特（Forrester）Fatemeh Khatibloo在SynapseThis的舞台上说Fox技术高级副总裁达里尔鲍登（Daryl Bowden）对此表示赞同，他认为集中化的数据基础设施是确保私人用户数据不会与堆栈中不需要的工具共享的最佳方式。Vice的内部产品主管George Jeng也提到了隐私问题，他解释了Vice是如何利用CCPA和GDPR等隐私法规来刺激更多以用户为中心的产品开发。他说："我们不应该看到这些变化的时代，考虑如何规避或绕过这些限制。我们需要借此机会做到透明，为用户做正确的事。"灵活的数据基础设施使公司变得灵活。良好的数据治理让他们敏捷。又一个整个会议的共同主题是关于数据灵活性的紧张关系您可以如何处理您的数据和数据质量您的客户数据的可靠性和准确性是。到快速适应，您的业务需要一套完整的客户数据流到您的每个营销和分析工具。然而，如果没有保护措施来确保数据保持高质量，那么您在新集成和数据管道上所投入的努力就会变成浪费了。布莱恩Healey，RetailMeNot的首席工程师，分享了他在细分功能方面的经验，以及它如何使他的数据基础设施更加灵活，细分市场为我们提供了重新设计营销组合的灵活性，对我们的工程团队影响最小。我们在假日期间成功地更换了轮胎，在假日期间，我们看到了35%的交通量和事件记录。"同样，Fender Digital和长期细分市场用户的总经理Ethan Kaplan分享了他加入Fender团队的故事。Ethan承担了为用户提供新的交互式学习体验的数字化改造Fender的工作。他们需要一个灵活的数据基础设施来构建新的数字产品，最终将达到880万用户，并需要一个平台，让他们对所收集的数据有信心。这一切都有助于产生用户洞察，比如90%的首次购买者在头三个月就停止使用他们的仪器，从而做出最佳的产品决策。-"当我谈到Fender时，细分市场是我们首先采取的措施之一。甚至在我们的第一个应用程序发布之前，我就想建立一个健壮的数据架构，"机器学习正在推动更好的客户体验，但需要强大的数据基金会今年Synapse的热门话题是机器学习在改善客户体验和增加收入方面的应用。由IBM、华纳兄弟、诺尔纳和太阳篮子公司领导的会议讨论了一个共同的问题：我们如何帮助客户更快更有效地浏览我们广泛的产品目录？简单地说，答案是数据（去数字）！他们都需要一个完整可靠的数据集来训练模型，并根据每个用户过去的经验和当前的环境（比如一天中的时间或季节）来实时决定要为每个用户突出哪些内容。-"没有信息架构就没有人工智能。"斯堪的纳维亚人诺尔纳的产品经理托马斯·加里尔这家户外零售商分享了他关于建立一个机器学习引擎，为客户提供个人和相关电子商务体验的故事。他面临的挑战是从他们丰富的产品目录中推荐合适的装备，这些产品每一季都有巨大的变化。他们使用Segment来实现数据基础设施，使在产品页面上的建议成为可能。在16周的时间里，他们将人工推荐与算法推荐进行了比较。结果令人难以置信（见下文）！Thomas Gariel在SynapseExperimentation上的演讲快照是揭穿假设和确定实际增长的最佳方法司机，莱克斯罗曼，前黑色燕尾服的高级产品设计师，在她的Synapse会议上把这个问题解决得非常好。背景是这样的：莱克斯进入一个紧张的会议室。她被要求设计一个新的产品体验，数据可视化大屏，将签约率提高50%。她问基线是什么。安静。很不幸，莱克斯描述的情况太常见了。最好的实验框架植根于良好的数据。设定基线和精确测量每个实验对于确保你接收到正确的信号至关重要。如果没有正确的数据基础，大数据的商业价值，就不可能确定实验的成功（或失败）。快跑，古斯塔夫Y Combinator的合伙人阿尔斯特罗默（Alströmer）走上讲台，分享了他在Airbnb五年领先增长的经验教训。他解释了大多数人所犯的关键错误——假设客户会蜂拥而来，仅仅是因为你打造了一款闪亮的新产品。虽然这不是真的（可悲的是），但可靠的是设置代表用户从产品中获得的价值的指标，并通过付费搜索、搜索引擎优化、推荐程序和A/B测试进行积极的实验，看看是什么改变了这些指标。同样，不完美产品公司产品和工程副总裁Patti Chan，强调了在实验中围绕关键指标和强大的内部反馈循环进行调整的重要性。她的观点是：公司需要在产品和营销领域广泛交流所学到的知识，这样每个团队都能从中吸取教训并从中受益。如果实验发生在斯洛。雅各布印度最大的杂货配送服务商Grofers的首席技术官辛格（Singh）分享了他的团队的一些发现。他们最初认为，更大的产品组合将对业务产生最大的推动作用。在现实中，顾客满意度和重复购买与价值的关系更为密切。因此，他们没有像竞争对手那样增加产品目录或投资于当天交货，而是投资于技术和产品组合，以最大限度地为客户节省成本。结果是客户数量大幅上升保留。雅各布Singh，groffers，在synapsea的舞台上，可访问性和理解性是数据民主化的关键。Synapse上讨论的最后一个热门话题是数据民主化的概念，即使数据在整个组织中普遍可访问。数据民主化使得所有团队和个人都能进行数据驱动的决策，从决定投资渠道的营销团队到决定下一步要生产什么产品的产品团队，都是由数据驱动的，要实现数据的民主化需要两件事：1）数据可访问性和2）数据理解。基本上，你的数据需要在正确的工具中被访问并且容易理解。糟糕的数据卫生和不一致的事件命名是这一理想目标的主要障碍州。根据对于Docker开发工程部高级经理Brian Donaldson来说，大数据是什么概念，跟踪计划是他们成功实现数据民主化的关键。它使他的团队在跟踪事件时保持一致，同时确保Docker的每个人都能轻松理解每个数据点代表什么。-"跟踪计划是Docker流程中最重要的一部分。建立一个数据字典是关键！随着Synapse 2019的帷幕落下，我们要感谢我们的演讲者、客户、合作伙伴和朋友，感谢他们使活动取得如此成功。如果你错过了，我们很快就会在Synapse网站上看到这些会议的视频，我们已经为未来几个月计划了许多激动人心的活动。注意这个空间！

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