|
|
以下内容是知乎看到的，转载过来。8 L: W' t/ k( O6 ]8 O0 K% G P
8 D( s/ P G5 a' B9 M
感觉这个实现起来好像也不难。过完年折腾下。# w% \; O: W7 R1 G( w- K, w
8 R5 m, A# {& c$ l~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~0 _, D* H/ e* k/ E! Q1 z
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。 3 }+ P; L+ T9 h" N- F
# f9 m# I# C: ?3 ^
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。 ) T9 d1 y( ^: l8 ^
+ Z; @! V% W7 S( c1 i# n3 B* w
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。
0 E# U) i0 @3 U$ a5 [
/ Z3 m0 I. @1 m: D# o' K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。
, c2 I7 o# G5 r
. P& q8 W: n) a" x所以……这个公司在代码中设计了几个基本核心算法：
s1 g3 w, ?/ N) ?7 ?1. 一种止损的trigger，对于任何亏钱的广告，自动停止。
" O; }$ [# S# w4 a% J2. 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。 $ |0 y4 F1 m- x r% @
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。
3 w: J7 H; O: o& w# T* `) @3 ~1 M# o' Z* V/ K! k( k! q7 s$ u
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。 & }# }' V. u) g
' @ W* l2 v1 ` w, Z5 T
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。 9 N1 j6 ^. F% K) g
" J' j6 x, } i! E) l3 }
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？ - W6 J2 Y$ O' l8 B# V/ q: g
1 h3 Q. ]* H2 K" b+ H
接下来的话，随便说说，不一定有参考价值：
6 V$ N# U. c" a0 B; i( K5 N. q
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） / o4 B- A& ?" P; _; U; F- e8 P
6 K" Y2 m# c; l( D
2. 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。 \/ _: n! z) I6 e6 s+ {( u. G
! b. C) b g: Z' j* P: ^- C- i
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。 $ V1 l' G3 G( Z; k* _, A1 t& _, S
3 @. Y1 f1 R0 X: q1 V
所以，我现在对于数据分析的感觉是： / I# q: _' v! i0 P/ I5 |- i+ u+ r! K
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。 9 q+ [# j# h+ n$ V! N
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？
, ~+ R6 }& N' W4 s0 b3 J1 K9 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。
: n j; V* O, s: p0 t/ u4. 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。 - |. y3 c6 H. I a
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。" Y/ e0 D$ Y/ `1 r I1 c* m
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
