|
|
以下内容是知乎看到的，转载过来。
" v" Y8 i1 M( e7 Q
$ K+ J( ] o$ A- G感觉这个实现起来好像也不难。过完年折腾下。$ q$ S1 M: {6 f
' c) ~7 m1 Z( o8 x: R~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/ x/ }6 L3 V: O9 N7 \这几个月在一家为客户在Facebook上做广告的加拿大公司工作。简单说说他们对于数据的态度吧。这是一家小型Startup公司，总共不到20个人。其中4个人（包括我）是技术，剩下的除了CEO都是Account Manager。当然CEO很多时候也在做Account Manager的事情。
. ^+ m* L& e( Q5 y, M- r H( s' v
刚到这个公司的时候，觉得他们的code很烂，他们的数据库设计也很烂。后来才知道，当初startup的时候，是找了印度公司做外包的，他们对这个外包很不满意，所以一期项目搞定之后，就全部拿过来自己搞了。但是后遗症也留下了。
0 V: z1 q6 j) r" c/ I, D; e: v& B0 u' {' u7 \$ {
这个公司的数据模型很清楚，只要通过低于广告主给出的CPA价格能赚到钱，就想办法增加广告覆盖率。但是常识大家都明白，增加覆盖率很可能导致转化率下降。但是如果接受这个假设，那么就没有什么赚钱的机会了。恰恰是因为他们相信，除了常识之外，还有一些事情是经验之外的。 : O% _" r6 K9 P$ g2 r! L y2 `
7 @: [3 {8 M6 x5 O
比如说关键词……有些关键词对某些人有用，对另外一些人没用。如果不做数据挖掘，生想广告词或者关键词的组合，累死了也赚不到什么钱。
9 K% r0 Z. B2 u2 m% d7 T+ ~; c; P* _7 k5 n
所以……这个公司在代码中设计了几个基本核心算法： 7 k% p& e5 R1 m, J* H* P
1. 一种止损的trigger，对于任何亏钱的广告，自动停止。
: J0 W0 Y7 C4 g* d, e) m2. 一个自动发布广告的cron，程序一直在扫描。一旦发现一些广告能赚钱，就自由组合这些广告元素再自动发布到广告系统里面。这样，就能出乎意料的发现一些更加赚钱的广告形式。 $ {& u" u% F: |; o0 p7 A! }$ y
3. 做了很多广告更新的算法，搞了一个自动化的A/B测试策略来针对Facebook广告价格的浮动，来更新广告的价格。 R- m+ n# J# H# k; R" x
: S& T$ i: T# t( ]) a% _
通过阅读这些算法让我感受很深。所谓的数据分析，不是一个产品经理跑到运维，数据库管理员或者工程师那里说：我现在要跟踪什么什么数据，你帮我出一下吧。然后再对着跑出来的数据琢磨这些数据是否合理。 % D# i2 H( M: L' Z" l$ o
, @; D! _- }) N' }( V; A5 x+ F% D
在这个公司里，只要发现一个数据模式对收入有影响，就会直接编码到系统里，变成自动执行的代码。基于这样的数据导向原则，代码面临无穷多次的重构，因为谁也不知道，下一个数据模式会发生在哪个层面，哪几个数据之间会发生关系。
/ P- U$ I2 ]/ M+ `/ _" o+ b% I! n% @ b- [ Z+ v3 L2 W
我觉得国内的不少公司，还在以daily report分析数据，还在说数据只是为了验证产品经理想法的阶段。这动作是不是太慢了？
$ F! b" P/ L3 C# W) l( ^/ ?5 _8 o7 b# ?4 @; E+ ]
接下来的话，随便说说，不一定有参考价值： - ~2 ^9 F) C9 D1 c
9 ]7 C. N9 d9 @" p7 a( x1 t' ^1. 对于大多数网站，如果你想用数据为导向，必须建立系统级的A/B测试机制。对于界面层面的重构，一个产品经理+一个工程师，一天用这个系统一天至少能做3-4个。系统级别的A/B测试要能够保证快速上线，第一时间看到数据，一旦超过临界值直接结束测试、保留数据并生成报告（直接邮件发送，而不是让产品经理想起来跑到后台再查）
3 i9 r! }% C* E$ z( S7 H% C/ @
0 X; \2 n) }7 u6 E B B2. 对于做社交网站，或者有复杂用户数据模型的公司，要在界面呈现和用户数据之间建立匹配系统。这样产品经理可以设计几种呈现模式，丢到匹配系统中，过不了多久，就能发现用户对不同呈现的数据反映的不同，然后系统性地固化这种机制。
5 d: H# q8 n) v9 Y5 S, V% q+ C0 F
3. 通过cookie或者用户登录信息，建立针对不同用户的内部tag系统，看这些tag在系统2里有没有明显差异。如果有就可以固化下来，用来提高关键指标。
$ m) Z* F9 x, c' s& l% W
* D: a W& w- x% W所以，我现在对于数据分析的感觉是： " V( E& W( t) o+ l+ e( i/ }8 Z
1.要提高一个数据指标，盯着它是没有用的。必须找到影响这个数据的另几个可操作性更强的数据指标，调整它们。 8 [8 j. j) D d! Q: r
2.分析数据的可能性要充分，充分分析的基础是测试充分多的可能性。如果你想测试图标的颜色从绿色变成红色会不会更好。那为什么不测试一下蓝色，紫色和黄色呢？
& b8 A3 O: t# t2 i1 F3. 如果小规模数据已经可以说明问题，就没有必要延长测试时间，也没有必要扩大测试范围。 5 a. c3 t! n5 N( H% t; W# E3 P7 M
4. 要充分利用计算机来帮你做数据采集和分析，缩短数据分析的周期，降低数据分析的成本。
/ r d6 ~! {4 W/ @5. 有必要的时候，可以让计算机帮你找pattern，因为计算机没有偏见。
2 u: \: s$ k8 {. _5 Z! Q* W编辑于 2011-08-16 |
|
发表于 2015-2-15 23:44:49
发表于 2015-2-15 23:49:34
发表于 2015-2-16 00:32:55
楼主
发表于 2015-2-16 13:37:16
