9号彩票开户

关注微信  |  微博  |  腾讯微博  |  RSS订阅
读者QQ群③:168129342,投稿请发dashuju36@qq.com
我要投稿

数据的误区及自身业务

作者:干田

是这样的,我们今天主要讲的是一个运营数据,或者叫数据运营。

现在做移动互联网,无论是做社交的也好,做内容向的也好,他就是不跟别人说我们是用数据来分析用户的行为,以此迅速占领用户。不这样说他都不好意思。都说大数据,在做大数据以前,我们有一些基本的误区要跟大家先说明一下。

数据错区
什么意思呢,会有两种很有奇怪的观点:

1. 什么都要靠数据去支撑。比如我们把按钮从左边换到右边,从红色换成黄色。这个东西一定要有什么数据分析团队、数据分析师、产品经理在哪儿反复打磨。最后跟我们说一句,按钮从以前的100像素换到了105像素。这是很无聊的一件事情,但是这个要用数据去验证,你知道吗?

2. 秉承数据无用论。就是说,数据有什么用呢?还不如我经验来的有用。

这两种观点,基本上都是错的。

误区

数据量多真的有用吗?

数据量多不一定有用。这是我在上一家公司做了三年以后得出的一个非常沉痛的教训。数据太多并没有什么卵用,数据要有用,他一定要有关联、有联系。不然,白存着那些每天几十个G的那些数据,导又导不出来,联系又没法联系,形成一个个,我称之为孤岛数据(z这样的东西)。并没有什么用的。

孤岛数据只能读出来片面的现象,他连一个结论都读不出来,所以你的技术团队高兴怎么做就怎么做。要以结果为导向,以目标为出发。他跟技术其实没有太多的关系。你的用户量很少,数据不多,他没关系的。后面我会给大家举一些比较有意思的例子。

在线调查

还有一种是这样,这个是在公司里,市场运营还有数据运营,他们经常使用的一种手法,叫做在线调查。我们假模假样的做一个东西,我们新版发布了,我们想收集一下用户的需求。

咱们的产品团队里面一般会有一个产品助理,去出一个在线问卷调查,大概有一百个问题。完了,产品经理说,一百个太多了,我们五十个。上报到总监,总监说五十个太多了,三十个。上报到老板那里,老板说,三十个也太多了,十个吧。

然后假模假样的出了一份十个问题的问卷调查,说我们收集到了一万分的用户调查报告,我给你做成曲线图、饼图、折叠图。这些东西还好我没有做过,都是别人做。

这些东西有用吗?我明确告诉大家,这个东西没有用。现在没用,以后也没用,以后就不要做了。

为什么呢?是这样的,首先问卷调查,他是一个很古老的行业。她有一个非常严谨的一些方法。问卷调查最有用的地方,是在前期把用户筛选掉。这是问卷调查最有用的地方。比如说我可以Push到五万个人,问卷调查是把五万个人里面四万九千五百个人删掉他,取消掉他。我只要那五百个非常有用,非常精准,非常符合我的目标用户的那五百个人就够了。

所以不是说越多越好,那都是一些垃圾数据。你从一开始,对用户没有过滤,你这个问卷调查就是垃圾。而且,这种情况下,你还把你本来想问的那一百个问题,给压缩成了十个问题。这十个问题还没有什么质量。新版本你喜不喜欢,A喜欢,B不喜欢。这问题你问他干嘛呢?

误区2
知识误区:

还有一个,我称之为知识误区。我们但凡有一点机会,都会去接触一些海量的数据。通过各种各样的途径,通过一些统计学的方法,包括归纳、总结、折线图、饼图、曲线图。就是说,这些东西有用吗?有用的,起辅助作用。前提是所谓用到的简单或者复杂的数据方法。

你要正确的认知,举个例子。

大家都知道平均数吧,平均数有多少种?有算数平均数,有几何平均数。他们有什么用?在什么场合下用什么样的平均数,去做一个对我们整个的格局、整个的用户群的一个调查?你并不知道。第二个,平均数最大的问题就是,我有101个用户,这100个用户身高只有1米,有一个用户身高有100米。你说我们平均出来的这个平均数有用吗?半毛钱卵用没有。所以这个就是平均数最大的问题所在。

所以什么意思呢?我们大家使用数学方法一定要知道这个方法,适用于什么场合,会有什么限制。当然了忽悠老板除外,忽悠老板什么方法都是可以的。

统计相关性:

还有一个问题是,统计相关性。这个问题是,统计学一直没有解决的问题。就是统计学试图用统计相关性,来把真实的相关性给取消掉。什么意思?我举个例子,比如今天有六十个人,来听我的吹牛逼。然后外面天空是放晴的。我们做市场调查,在此时此刻,全中国一共有两千场,大概六十个人参加的,有一个工作十年左右的人在这边吹牛逼,天空是放晴的。什么叫统计相关性?即,以后中国大陆有两千场左右,下午三点多的,六十个人左右的,这样一个吹牛逼活动,天空一定是放晴的。你认为这合理吗?胡说八道对吧?

但是这个就是统计相关性。就是我们通过大量的定量的数据,我们发现了一个现象A,同时当A现象发生的时候,一定会出现现象B。我们就认为,当现象A发生的时候,一定会出现现象B,这就是统计相关性。

各位,在工作当中,你们通过统计的方式,去得出两个结论的时候。如果因果关系,你想的不是太明白的话,你用你的直觉去想象一下,A跟B到底有没有关系。当然了,骗老板,你无所谓的。骗老板,你就告诉他,看到了吗,这是100万人的市场调查调查出来的。当六十个人参加吹牛逼的时候,天空外一定是放晴的。自己心里要清楚,不一定是这样的。

总结

总结一下:

熟知自身业务:

就是说,当我们使用数据去提升产品提升运营的时候,我们其实最关心的,是我们对这个业务有多了解。我们要不停的,去使用我们的产品,了解我们的业务。人虽然是做不到百分之百的了解,但是这个时候,数据就有用了。

举个例子,比如说在我的上一家公司里面,我们一共有多少个分类,我们一共有二十个分类。但我自己只喜欢一个分类。当我天天用,天天用的时候,我会对这个业务有一个认知,但是仅限于这个分类。我能不能把这个想法,由此及彼,推广到那二十个分类里面呢?

这个时候,你就需要有数据了。当你的结论反过来可以用数据去验证的时候,并且每个分类都可以这样的时候。那么你认为你对这个分类业务的认知,可以提升到整个产品的业务认知。但这里也会打一个问号。始终要保持着不断地质疑,不断地求真的这么一个过程。因为你只喜欢这一块业务,当其他的业务跟你没有完全相关的时候,你没有办法判断。这个时候数据才有用。

数据一定要有关联:

什么叫有关联呢?我们之前是做一个内容向的,所有的数据要可以围绕用户 进行展开。比如说这个人他听了一个声音。这个人他发了一个评论,这个人他说了一个声音,这个人分享了一个声音。我们把这些海量数据记下来的时候,一定要带上用户的唯一标识。这样我们的数据才可以串联起来。

当然了,我们忽悠老板的时候除外。给他折线图、曲线图、饼图,告诉他我们每天有多少的分享量、有多少的回流量、每天有多少声音在发布,这种宏观的就够了。

但是你作为一个产品,你要很清楚:如果说我现在,要把活跃用户的收听喜好导出来行不行?如果我针对某一部分特定的用户群,我把他们的分享行为导出来行不行?都可以。数据一定要有关联,不然成为了数据孤岛,没有太大的作用。

数据孤岛:

再给大家举个例子,我在上一家公司,每天抽样发现活跃最高的数据是什么呢?是黄色信息。当然每天分享的最大的数据是什么呢?依然是黄色信息。这就是数据孤岛。

当你得出这样的结论的时候,你可以帮助你的产品运营吗?能帮助的就是运营赶紧删嘛。那么剩下的呢?没有用了。不知道是谁发的,也不知道回流从哪里来,这样的数据有用吗?没用。你要把他串联在一起。最后我们把它定位在一小撮经常在我们产品里面发色情信息,并且大量传播的人,而且地点定位非常精准。这时候干么呢?上报公安局。

数据辅助资源分配:

把这部分信息清理掉以后,我们再看第二部分,什么样的信息分类分享是最多的呢?有真人类脱口秀节目,分享的以及回流的是最大的。

这种结论,有什么用呢?还是处于你对这个产品里面业务的认知。这个产品里面,收听量第一高的是什么,是小说。但是分享量、活跃量最高的却是真人类脱口秀段子。这样你的运营就有侧重点,这样你的公司的资源投放就有侧重点。我们把人力投入在真人这一块,把所有的钱投入在买版权。因为我们只有有限的人力和有限的钱。

如果说我们用数据孤岛来看数据,收听的最高的是有声小说,我们把所有的人力和钱都投入在买版权上。对吧,没有错啊?因为小说一天的收听量大于50%啊!这个结论没有错吧,因为它占据一半以上的收听量,所以公司应该把人力、物力、精力全部投入到这一块。这个结论有没有错?没有错。这就是一个数据孤岛告诉你的,一个简单化的结论告诉你的。

但是分享的数据加入进来,彼此可以串联以后,我们发现娱乐类的、脱口秀的,它有极强的社交传播性。而这种东西,你靠简简单单的钱买钱卖,是搞不定的。所以把人投到这里去。而简单的买版权,在传统行业已经做了不知道几十年上百年了,简单的用钱去处理掉。这个时候数据才有用。

避免滥用技术:

然后是这样子,所有的技术在这个时候有非常重要的作用,他是帮我们去实现的。但是我们要避免的是什么呢?滥用技术。

比如说像,这个地方所说的,Google用什么我们用什么,Facebook用什么我们用什么。那我是一个技术人员,你是一个ceo,你有权质疑我吗?你没有权利质疑我。拜托大哥你懂不懂,我们用的都是跟Google的技术是一样的,是一样一样一样的!那Google能读出来,那我们读不出来,那我们在学习嘛。你等一等,我们在学习。

不是这个样子的。就是我允许你用心的技术区存储,去运算,但结果要能够反馈给业务部门,给产品部门。如果你只把数据存进去,读不出来。或者我们需要报表一些维度你做不出来。对不起,不要用了。硬件投入不是那么重要,我可以出钱,但是要你这个部门何用呢?既然你跟Google用的一样一样的,那我去Google招一个人进来不就行了吗?就是这个意思。

最后这两个,是我昨天加上去的。人月神话和任天堂。是我对最近几年的一个思考。

人月神话:

人月神话是一个风靡了几年的书,它里面讲了一个故事。就是IBM的一群疯狂的科学家,他们去做了一台所谓的世界上最牛逼的个人电脑,打算推向市场。但是他们一再的Delay,一再的Delay,他们失去了市场先机,最后根本就没卖掉。

因为什么呢?因为他们都是一帮疯狂的科学家。他们追求的是最高效的性能,最牛逼的体验,最牛逼的功能,不断地叠加,不断的叠加,最后导致这个个人电脑不能出来。

所以我们做数据运营的时候也要知道,我们有个最初步的知识,我们这个产品有一个相当规模的用户。我们有大量的数据,我们是不是要用一些很先进的技术呢?很先进的技术是能帮我们解决很多问题,但是hold不住的时候,还不如用一些最原始的方式。对于运营和产品来说,我们可以妥协的是,我们的报表可以等一下在看到,甚至可以等两天。但我不能看不到,你不要跟我说,你这个技术可以做到实时性很强,五分钟、十分钟。别人做得到,但是你做不到,那就是一个死,并没有什么用。

任天堂:

那我最近看的一两本,跟任天堂发展有关系的。

任天堂他是一个很有意思的公司,他们在做产品的时候,他们从来没有用过新的技术,从来没有用过。为数不多的,一两次用新技术的产品都是失败的。

所以就是说,这个公司有一个很有意思的理念,就是只用老的技术,去做新的产品。

始终是用市面上成熟的技术,搞得定的,公司内部可以hold的住的,去做我们下一个阶段,我们的战略发展方向上需要做的产品。这个是成为,我现在和别人一起创业的时候,我很重要的一个思想,就是我们有节制的去使用一些新技术。主要去使用老的技术,去做一个新的产品。故事会

下面我再给大家说一些小故事,这些小故事是我在之前工作之中经历过的事情,我觉得有必要和大家分享。

故事一
第一个故事是关于用户抽样调查的故事。

虽然我很反感这个在线调研技术收集了一两万数据,然后我们可怜的产品助理在哪儿通宵了一个晚上整理好。虽然我很反感这个东西,但是我们依然会做市场调查。而我们的调查不是主动的,给大家发一些问卷。我们是通过一些比较不太要脸的技术手段,是主动去获取这些数据。

做的第一步是,我们的用户筛选。

我的上一家公司,在发展的早期,我们的核心用户是什么?我们做了这样一件事情。先挖你的使用行为,如果说你的使用长达三十天,或者三十天以上的,并且你在三十天内的打开的天数超过二十天,你只有十天或者十天以内没用我们的产品的,我把这类用户叫做活跃用户。我不需要你去告诉我,你是不是活跃用户,我只看你的使用记录。

然后我们从这些用户里面去挑,哪些是新浪用户。为什么要挑新浪用户呢?我们有一个第三方登录系统,他可以使用新浪登陆。通常情况下,一般都不会去修改昵称,你在新浪上叫张三,你在我们产品上一般也会叫张三。这样我们就可以反查到新浪上,你的账户信息。

我们这样做反查。通过技术手段抓到这样一些新浪用户以后,我们去读取你在新浪上的行为,你在新浪上是不是活跃用户,你活跃了多久,你在上面有没有一些个人信息,尤其是男女。你在新浪上的性别,和在我们平台上的是不是一样,我们又淘汰掉10%的用户。

你在新浪上所有的个人签名、公司状态成为我们对你这些用户画像的最后依据。因为我们相信,你在新浪上不会胡说八道的,尤其是你还认证了一下。虽然这不是什么正大光明的事情,但我们确实这样做了。我们认为这不算是窃取用户隐私,因为你就写在新浪上面。所有人都可以看得到,而我们就是所有人,我们只不过通过程序的手段去看了一下。如果我们用人力,大概每天每人可以看100人,如果我们用程序的话,我们几千上万的用户都可以过滤一遍。

我们为什么做这样一件事情?

我们想证明一件事情,很多的用户信息对于用户画像来说是没有帮助的。

比如,我们认为我们这款产品,只适合白领用。但是除了白领以后,我这样的很有脑洞的产品经理会补充一些信息上去,像二十到三十岁,在公司上班的,可能是男性可能是女性,如果是女性可能是大波浪啊这种。这些东西都是没有用的。如果你是一个做内容的产品,这些信息统统都是没有用的。

直到道若干年以后,我认识了一个统计学的博士,他告诉我,这些信息统统都是统计学属性。对于你们做内容的来说,统计学属性,比如一些男女啊、上海的还是黑龙江的,这个没有关系。没有关系的一个特别的原因就是调查的人群,这些属性,和你产品内容的属性是不是有直接的关联。

我是一个做大姨妈巾售卖的一个电商。那我在做售卖的时候,性别很重要,男可以忽略掉,因为女是一定要用到,男是不一定要用的。这个时候,统计学属性就有用了,因为跟我的内容是相关的。而我的上一家公司,内容是泛的,他跟性别有什么关系呢?可能有些有关系,比如儿童类的,如果你是单身,可能这个内容对你没用,如果你是孩子他爹,可能有用。其他根本没用。

自以为是的用户画像并不准确。

我们还发现一个比较有意思的事情就是,有一个主播,他是讲金融类的,怎么样挖掘市场行情啊、分析市场形势啊,这种节目,你让任何一个人去分析,产品经理给你画用户画像,他一定给你画:收听这类节目的人,有两类,一类是211、985,甚至于是北美排名Top10的学生,可能是硕士;第二类是投行里面咨询类的,30岁左右的,再投行内有一定经验的,需要各种各样信息区分析自己所处行业的投资的。诸如此类的。用户也是投资类的。

然而并不是这样。我们挖掘到,很多用户听这个,绝大部分都不是这个行业的,比如金融类的,我们最后发现福建省,有个普通话也说不清楚的这么一个人,他是某个村的村干部,他就天天听、日日听,他希望去扭转自己的人生。还在新浪微博上经常分享我们的产品,说改变人生,从听XXX开始。

所以什么意思呢?

你与其去关心你的用户是做什么的,他们喜欢什么,还不如去关心这个用户在我的平台上喜欢听什么。他就是金融类的收听用户,如果有交集,我们再去分析他的交集。至于这个人是男是女,你只要记录号,如果没有也就算了。就是一切是以兴趣爱好为出发的,如果是一个做内容向的,其他并没有什么用。

故事二
第二个是,不断骗取用户行为。

我们现在在做的一款产品。现在还没有做出来,不方便给大家看。

我们来简单给大家看一下功能。二选一的,他会在两个里面选一个。他每天有100张图,我会随即在里面抽两张,抽两张,抽两张,抽两张图。点一张,点一张,点一张,点一张,后来我发现,前期的用户虽然不是很多,也就20-30个。他们每天会在这个【点一个点一个】里面浪费五分钟。后来我自己掐着秒表算了一下,你每次随机两张出来,差不多全部看完,差不多是五分钟。

然后第二天,我做了一件很无聊的事情。我把100张变成了200张。点一张,点一张,点一张。诶,每天用户平均使用的时间到了8-9分钟。我们要不要过一段时间,再改成五百张。然后我们的技术,跟我说,可以是可以的,不过你准备的图不多了,你要不要再去准备一些。然后我说,缓一缓,缓一缓。

什么意思?就是说,现在你这个功能就有用了。在你最引以为自豪的功能上,你的用户会让你发现,他们愿意投入时间去使用。然后你从这个上面你发现,用户在你的产品上面投入的大量时间,就是在于你的内容量有多少的时候。很简单,我增加我的内容量,我的用户会不会有大量的增长(根据上下文,这里应该说的是用户的使用时长)。

最终我一定会测试100张、200张、500张、1000张,最终找到用户的那个临界点。因为这确实不是无限上升的,因为我估计用户愿意在这个功能上投入的时间到15分钟应该是极限了。但这是我想象的,我杜撰的。那我不停的往上加,一直加到按个时间趋于平稳了之后,然后我再停。

因为就五分钟来说,确实有一点短,也不是我所期望的,也不是投资人期待的实情。用户只用五分钟,投资肯定会看,你这个产品五分钟、八分钟、十二分钟,他一定会到达一个临界点。这个时候你最需要数据去说话。就是你通过改变你的业务细微的方式,来发现你的调整,有没有使得你的运营数据成为一个正态向上的趋势,这才是改进的目的。

不然你经过激烈的辩论,把你的按钮从100像素,调整为102像素,我勒个去,像我这个2k屏幕的二手机,你增加两个像素,我连看都看不出来。你还跟我说美观,我还是一个有一点色弱的人。

故事三
第三个故事是这样的,是关于我们的数据,到底可以细节到什么样的程度,这个细节的程度一定是有用的

“搞清楚自身用户行为,与渠道斗智斗勇。”

这是什么意思呢?在安卓推广的时候,有部分渠道商的量是假量。那我们如何跟他们斗智斗勇呢?

现在第一类的处理方式是这样的:我们会先给你这个渠道打上编号,会在安卓的包里加上第三方的统计APK。我们会统计你这个渠道带来的量,是不是真的OK。你相信我,也没什么卵用。他可以刷量,他不仅可以刷一天,他可以刷一个星期,一个月。甚至于他可以给你提供这样的服务,在你融资前的两个月,他可以帮你刷,刷到你们下一轮融资签完合同为止。

也就是说这种简单的,道高一尺魔高一丈的,他肯定有方法。什么是他们做不了的呢?用程序写的东西,他一定是呈现一种很规律的方式在运行的,如果你的产品里的业务呈现了一种很规律的行为,那这些量一定是假量。还有一种就更好,如果你的产品里面的用户行为是无规律的,更好抓了。

我举个例子,我们以前是怎么抓的呢?我们都有注册吧?我们把注册提取出来,每个渠道,每天都会有一个注册量,这个是跟渠道挂钩的。那用户会有收听量吧?ok。每个渠道,每天的收听量,尤其是收听次数和收听时长。我们会有一个统一的标准,比如百度、小米,我们每天的新增用户,会有50%的概率转化为注册用户。

那么一旦你的渠道他作假了,因为他们可能没有大量的机器,大量的程序去做这个环节。所以你的注册转化率一定是低的。第二种,他有,你相信我,写这种东西的工程师,一定是按照一定的时间规律去注册用户的。所以你对这个数据怀疑的时候,你可以去算的,他的注册行为。

比如我们上次抓到一个渠道,就是每隔三秒钟,他给你注册一个用户,你就会发现你后台的用户,零点零三分零三秒,零点零三分零六秒。肯定是这样。好,我一定不会付给你。

然后你的渠道代理方,你一定要问清楚,他手底下一共有多少个渠道。如果你有二十个包,我就给你二十个包,我会一个一个去check,我跟你算总账。你跟我说什么都没有用,那是你跟你下面的二十个渠道处理的事情。我认为这个渠道有十个渠道的量是真量,对不起,我只付给你十个渠道的钱,谁让你做假。我愿意付给你十个渠道的钱,已经是很给你面子了,要不然一分钱都不会给你。

所以方向上来说呢,应用市场的量是最好的,接下来是一些大APP,他自己到了上亿的规模,他也是一个渠道嘛。这样的渠道也很好,但是转化率会稍微低那么一点点。剩下来的拿下什么网盟、积分墙,还有那些渠道方不愿意说的。这种里面其实是有真量的,但是你要有个科学的方式去把他筛选出来,你就付那一部分真量的钱就可以了。

故事四
第四个故事:流量变现。

当我们的APP做到一定的量的时候,有一种方式就是流量变现,就是做广告。

这种时候我们能想到的方式,一般都是一些很常见的方式,插入式广告,就是占据一个位置。那一定是这样吗?我们可以对我们的广告进行一些深度的内容化植入的一些方式。那你能想到什么方式?冠名是一种,口播是一种,软性化植入是一种,定制化服务又是一种。这些都是可以做的,而并不是简简单单的插一个屏。

插屏的体验虽然不好,但是也不用于太过较真。他的不好,不是不好再用户体验上,而是不好再转化率上。一定会有用户去投诉,比如你这个流里面出现广告啦,我很反感啦。你相信我,这不是一个很大的问题,因为你是一家公司,我们对用户,并不收费,我们在适当的时候,露出一些广告,也是公司自身存在的需要。我们也不是一个很执着的产品,我是一个务实实用主义的人,所以我并不觉得这个对于用户体验有什么特别大的影响。

但他有一个转化率的问题,转化率是不是好,是不是适合你的产品。这种就需要你去研究一下。就像我上一家公司,他也在流之中放入了插入式广告,但是转化率并不好。我觉得开屏次数,并不别人少,但是为什么转化率这么少?

因为我们是一个闭屏使用的产品,我们大部分情况下,用户是在闭屏使用我们的产品那这种情况下呢,你的展示量是够了。但是由于你在长时间下是闭屏的,所以没有吸引到用户。不像我们当时友商的一个开屏,反复在哪里刷,所以反复可以看得到。这样的转化率就会高很多,得出这样的结论是因为你的数据吗?并不是因为你的数据,而是你对你的业务的理解。

这个时候,你对你的老板说,算了,这个开屏插入式广告砍掉吧,因为转化率实在是低。这个跟用户体验没有关系,这个就是转化率低。那转化率低的情况下,我们适当的监控一下我们的用户嘛,不要让他看到。其实这样转化率低,就意味着他看不到,看得到,他不就点了嘛。

故事五
第五个故事:数据是可以优化的。

本着良心说,这个数据确实是可以优化的,这种有话对每一个人来说都是重要的。因为你的报表最终是要拿给投资人看,要给老板看,这是很重要的一个功能,哪怕你只提高1%,再不做假的情况下,是不是可以变更的。

比如说,我之前那家公司,我们一直跟人家鼓吹,我们的安卓单用户成本只有两块五。当我每次跟人鼓吹我们两块五的时候,就有人抬起头来跟我说,你怎么做到两块五的。报表上是两块五,但是实际上并不是两块五,要稍微高那么一点。那这个两块五是给谁看的呢?是给投资人看的,给老板看的,我们在没有作假的情况下,我们把成本压到了两块五。当中的细节一概不便透露。

但是就是说,你按照这个方式去理解,不止两块五,但是我们也并没有那么高。像现在跟我说一个安卓用户的成本高达十块,我明确告诉你,我们按照你那个方法算,也没到那个钱。确实有道理,只不过我们通过一种财务换算模式,把这个压到了两块五。

什么意思?当你跟老板说的时候,你要反复强调的,成本并不是这么多。后来你的老板天天出去吹牛,天天出去吹牛,他自己就信了。所以你要反复的Push他,并不是这个成本。这个就跟PR稿一样的,我们的PR稿上有一个用户总量,我们的PR部门有一个用户增长速度。你一定要清楚,这个是出去吹牛逼的。

故事6
所有的事情都是可以美化的。

全都是可以有方法的。很多时候我们的产品做一个功能的时候,做一个感应的时候,其实你并不需要教科书式的,因为某个数据是这样,所以我们这样做。看数据,有想法,由此及彼的这个过程,融入到每一天里面。

你所有的数据都没有用处,为什么?数据告诉你的是一个结果,是一个现象。而他反推回去的理由,可以千奇百怪。像我这样能吹牛逼的人,我说她是黑的,他一定是黑的,他不可能是白的。我们对业务一定要有自己的理解。这个理解一定是不能有太大出入的。有的时候跟着你的感觉走,你自信,是因为你把看数据融入到了每一天的工作中。

不是什么,这一天我们又到数据分析日了,市场部的Peter给我们展示一下,那个Johnson给我们展示一下。不是这样,不是这个感觉,如果你在一个产品里,感觉这个东西是有问题的,相信我,这个一定是有问题的。

只有当你感觉这个东西是没问题的时候,他才有可能是没问题的。那么周会、月会的时候,那个是做给老板看的,我们这个月的用户环比增长了多少,我们的市场推广费用也环比增长了多少。但是用户除下来,我们的价格便宜了五分钱。这个是开会的时候说的,这个不是工作。

再给大家讲得再细一点。

开平广告
开屏广告:

这个案例是这个样子的,开屏知道吧,就是我们APP启动的时候,会有一个开屏。

很多APP会在这个开屏加一张广告图。这个就跟广告商收费,收费是CPM的,这个大家都懂吧。这个时候就遇到了一个很有意思的问题。理论上来说,是不是有多少人启动过,就会有多少展示量。这个是毫无悬念的。

有些APP他是会退到后台的,就是停在内存里。我们再唤醒一下,这个时候会进入启动页吗?不会的。你让技术再走一遍系统流程的话,技术会骂:“用户之前在这一页,应用退到后台在打开,就应该还是这一页嘛。怎么会要重新启动嘛?!对不对?”

怎么优化?我们为什么要优化?因为我们的销售人员,每天拿着我们的CPM的展示量他是一个百万级的单位,出去牛逼不好吹。这个时候,产品需要结合技术,把这个百万级变成千万级。就是我们离千万已经很近了,但是短时间内提不高了,新增用户就这么些。有增加,但是由于你没有爆款过,所以你不可能在短时间内,把它变成千万级,怎么做?最后我们捉摸了一下。

因为我们这个产品是一个听的产品,当你听完一段之后,你要把它重新唤醒一下。当用户退到后台,停留了一段时间以后,在启动的时候,我们给你强插了一个功能,他给你展示一下,然后再退掉,这样呢再回到之前那个地方。这样是不是用户体验也OK?当你这个程序退到后台,很久很久以后,你在启动出现这个页面,你也不会感到很违和。

时间是服务端可以调整的。开始我们调了个三十分钟,我们觉得应该是可以了。三十分钟实拍脑袋出来的,反正你先试一试。染完后我们发现这个数据啪一下突破到四位数了(指千万级)。然后我们的销售很高兴,这个是很牛逼的嘛,我们是千万级的呦,你们要投广告要按照千万级来投呦!那个你感觉完全不一样,因为他已经是千万级的。

后来就说,要不然我们再把时间压一下吧,后来我们就压到十五分钟。就那个量是按照几何数量增长的,那个量就增长的非常非常高,后来我们就一直在那儿琢磨。他为什么到15分钟了,他的量就突然增长起来了。

后来我们的运营小伙伴就给我们补了一刀。我们也把我们的数据拿给运营小伙伴去看,运营编了一个很牛逼的故事,叫做完播率。

就是说,用户听这个声音的时候,他听完了整个的90%,我们认为这个声音是听完了。运营拿这个数据去指导这个主播,你做的这个节目是不是想收听量往上涨,你现在完播率只有50%-60%,为什么完播率这么低呢?因为你节目做的太长了。一做做一个小时,能不能缩短到15分钟以内。

听明白了没有?我们所有的热门主播都把节目时间调整到15分钟以内了,所以绝大部分节目,他在听完这个15分钟之后,他会弹一下这个广告。然后投诉就来了,你知道吗?后来我们就说,算了,还是放在30分钟吧。我们的销售可以出去吹牛逼就可以了,收益还挺高的。

就是说,你把它切换到15分钟,只不过把它从这个千万级切换到了另外一个千万级,单价还是不能谈嘛。但是你这个影响力不太好,所以我们还是切回来。

在这个里面,数据给了我们什么意义?

数据给了我们运营,让他们去指导主播做那种短小精悍类的节目。然后我们使用了一个叫统计相关性原则,15分钟以内的节目完播率非常非常高,所以我们建议那些大牌主播、热门主播,或者向发展的主播,你的节目压缩一下,或者你你做成“第一集、第二集、第三集””上中下“这样子的。

产品利用数据做了一件什么样的事情呢?不断试探用户的底线在哪里?因为这个跟我们公司的发展息息相关。你的量低,并不是因为你的数据不好,是因为你没有优化过,使得你的销售团队在出去的时候底气不是非常的足,或者说手上的弹药不是非常的充分。

所以我们适当的调整了一下,对用户有伤害吗?我们这种投机取巧,对用户并没有特别大的伤害。比如说我把产品退到后台30分钟以后,你再打开,我把我这个APP的启动图给你展示了3-5秒。伤害你了吗?伤害你了,你就别玩了嘛。没办法的呀。

100个人里头,如果有2个人投诉这件事,你要去掉吗?不,对公司来说,有价值的是剩下的那98个人,你不用就不用了,不用拉到吧。我们把所有精力都放在喜欢我们产品,愿意用我们产品的用户身上。我们会本着一些有良心的做法,就放在30分钟,不会再低了,低了确实不好。我们本身也都是有职业操守的,我们也不会去用这个方式去欺负用户,毕竟我们自己也是用户嘛。

但是我们毕竟是个公司,我们在普通用户上面没有收费,那你用户也必须有一些牺牲,只要你不是特别特别反感。那2%的反感投诉,并不是特别的重要,谢谢你,赶紧走吧。我的精力是服务98%的人,就是这个样子。

焦点轮播图
焦点轮播图

第二个故事是起源一个争吵,我们之前那个产品的主页上会有一个跑马灯的图嘛,那不是五张就是六张。常年被运营霸占着,只能上运营图,其他的不能上。

后来销售部门和市场商务合作部门,他们也需要谈一些资源嘛。那么所谓谈资源,成本最小的是不花钱合作。我们最好是不要花钱,因为你一旦开了这个口子,你商务合作有第一笔是花钱的,以后这个方向上基本就都是花钱的了。所以你能不花钱就不要花钱。不花钱的话,大家就资源调配嘛,你给人家展示一下,互惠互利嘛。你也有工作,你也有kpi吗,大家都这样做吗。

那你运营常年霸占了六张图,不肯妥协。运营就说,这个是六次对于我运营内容的强曝光,你其他部门的人用掉我一张,凭什么啊?我的曝光就少了,那你的死活关我什么事啊?虽然他没有这么说,我们团队还是比较和谐的,但是就这样吗。人家是不会肯的。

所以你一定要想一个方式,把这两部分平衡起来,所以怎么办呢?那么就看看数据咯,一共六页,每一页的展示量是怎么样的?转化率是怎么样的?曝光量是怎么样的?最后我们是先说服运营,跟他们说,其实你到第六张的时候,已经没什么量了,不如你把那一页拿出来。

我们就给他看数据,最主要的是第一页第二页,那在你的实际运营过程中,你的第五页第六页,一般是老的内容。都是层层往后推的吗,推到后面,你的量本来已经不好了。他会狡辩说,将来我人手多的时候,六页都是不一样的。不要紧,数据已经证明了,第六页不好。你能不能在适当的时候,把第六页放出来,然后我产品给你增加第七页。所以你们偶尔会在我的上一家公司的产品里面,会看到轮播图有七页。

需要资源调配的部门,除了销售部门,还有商务部门。两个部门的排期冲突的时候,我们会临时增加第七页,为什么?最后的两页就是给他们做资源调配用的。你看你在我这里投广告,投了一些冠名,投了一些口播,然后我们配套的在页面启动的首页给你一个很显著的位置。你可以往后刷,往后刷他一般也能接受。

因为你这个广告,我作为一个广告主,我要说服你,在不付钱的情况下,在我的APP里面占据显要位置,这不太可能。所以他也能认,虽然在后面,但其实他量也还是有的。各种各样的资源调配混搭在一起以后,广告主是可以接受的,内部的矛盾也就解决掉了。

不然就是无限的解决下去。运营就是不肯,销售一定要投,产品这时候干嘛呢?让你们去吵吧,我是关注产品体验的,我这按钮增加两个像素,这才是我的工作。显然不是这个样子的。

我们的轮播图细化到什么程度?iOS的曝光量、安卓的曝光量,对于注册用户、非注册用户的曝光量,他的转化率,统统都会有。

这个东西它能帮助运营,我们还有一个24小时的展示量。运营你需要早上十点钟慌慌张张的跑来,上那个图吗?不需要,那个时候不是量最大的。你可以到晚上黄金时段之前上,那个时候量才是最大的。所以你们有一天的时间,可以去做。

还可以作为你们KPI考核的方向,有那么多品类的内容,有那么多品类的方向,我们到底是哪些放在前面会比较好。你们每个小编、主编、责编,可以精选好的内容,择优推荐吗。虽然声音质量、配图是一个很关键的因素,但这个能量化。我这个责编说这个图好看,那个责编说他的图好看,图能说明问题,但是不能解决问题。

那你报告说这个声音,他的完播率怎么样?因为你在这个位置,他的播放量不会非常非常低,那他的完播率怎么样?如果说完播率低,就说明你的图是好看的,但是这个内容不行,或者说这一类内容不太行。那么这个项目上,图是ok的,你的内容不行,你就要不断去改进、迭代。

首页是推一个声音好?还是一个人好?还是一个专辑好?怎么判断?一样的,转化率!推人就是看他的关注量。专辑是我们第一个砍掉的,因为他是一个二次跳转,所以我们先把这个砍掉。

那么无非就是人和声音。

那么关注对我们有用吗?没用的,因为我们很多时候推的节目都是当红主播的节目。你比如说,推郭德纲,有意义吗?所以一般不太推人。那你推一个新人上去有用吗?对不起,你左小祖咒上去人都不认识的,没有用的。它是以内容说话的。

所以最终最终,现在我们几乎是全部的时候,我们的跑马灯都是推内容。在无数的转化率考核下面,内容是最有用的,其他都没有什么用。这是在我们无数次数据考核下,得出来的结果。不然大家就拍脑袋吗,到底是图好看,还是内容好看,什么会吸引人的方面,纠结在这些细节方面。

上述观点来源于作者。

via:weibo

End.

转载请注明来自36大数据(36dsj.com):36大数据 » 数据的误区及自身业务

36大数据   除非特别注明,本站所有文章均不代表本站观点。报道中出现的商标属于其合法持有人。请遵守理性,宽容,换位思考的原则。

评论 抢沙发

  • 昵称 (必填)
  • 邮箱 (必填)
  • 网址
友情链接:澳彩网彩票  澳彩网彩票  9号彩票  宏发彩票  北京赛车pk拾平台评测网  

免责声明: 本站资料及图片来源互联网文章,本网不承担任何由内容信息所引起的争议和法律责任。所有作品版权归原创作者所有,与本站立场无关,如用户分享不慎侵犯了您的权益,请联系我们告知,我们将做删除处理!