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互联网未来方向:数据广告创意驱动产品运营创

文章出处:未知 网责任编辑:时时彩最精准计划作者:时时彩最精准计划 人气:发表时间:2018-12-02 07:49

  时时彩计划:

  10月27、28日,由人人都是产品经理重磅打造的「2018中国运营增长大会 · 北京站」完美落幕。来自吆喝科技联合创始人&COO 张毅飞老师,他带来的分享是《数据驱动产品运营创新》的精彩内容,本文为现场总结。

  本文为现场分享总结整理内容,由人人都是产品经理媒体部@Hatter 整理,编辑有修改,以下为正文:

  从现在开始的十年以内,当我们回顾大数据的时代是如何发展的时候,我们会震惊于以往做出决策时候信息的匮乏。

  第一,数据爆炸。实际上从2000年人类正式进入互联网时代以后,每一年产生的数据都是以前所有年份产生数据的总和,这是个数据爆炸的时代。

  1682年,一位天文学家观测到了一颗巨大的彗星。根据历史数据记载,在1531和1607年这棵树都有过类似的天文的现象。于是他分析数据做数据挖掘,发现并预言76年以后,这颗彗星还会出现。

  另一个行业是医疗产业——医疗产业最早使用临床AB测试来判定新药药效,而科学性是现代医学的基础(现代的医学,科学性和数据是基础,所以临床三期药检都是依靠A/B测试来验证和实现的)。

  在今日的暴雪嘉年华2018上,官方公布了一系列最新消息,经典IP再度回归,全新游戏内容接踵而至,甚至还公开了一个与网易合作的手游。

  将100位患者分为A组B组(注意患者自己并不知道自己被分组),A组患者将会得到试验新药,B组患者将会得到长的和新药几乎一模一样的安慰剂,试验结果以患者康复状况的数据为形式和目标。通过对比试验的结论来看这个药品是不是真的能够帮助患者,是不是真的能对症状有效果;以决策数据的决定来看这个药品是不是真的能够上市,是不是真的能够通过药检。

  2005至2015年这十年,流量成本变化的曲线涨幅跟房价差不多一致的:流量的获取越来越难,流量的成本也越来越高,而且这个趋势不可逆。

  现在在M studio大概有超过100万款的应用,其中 Top 1000 只占大概0.1%,但已经占所有APP下载量的55%,其余的99.9%的应用,占剩下的45%。

  ——运营和产品也越来越难了,因为巨量的APP的时间黑洞,这个效应越来越强。

  新闻单位从业人员通过为新闻单位提供劳务获取报酬,来实现自身作为一个社会人的生存与发展。

  图二是16年的数据。一些高频次的巨型APP,比如微信、抖音、今日头条,它们大概占据了用户使用时长的80%以上,而且没有缓解的迹象。

  让观众关注音乐和歌声之后,《我是歌手》中歌手们的未来前景是业界关注的焦点,大家对此也争论不一。例如,不少人将一鸣惊人的黄绮珊封为“一线”。然而,也有大批人并不这样认为,因为真正的歌手是要靠自己的作品说话,黄绮珊如今在节目中的演出都是翻唱,这并不能让其站上一线的位置。不过,像尚雯婕这样原本在造型与曲风方面存在争议的歌手,通过这个舞台,让那些不喜欢她、质疑她的人们渐渐去了解她的歌声、她的坚持,这是观众的一大收获。

  当互联网红利消失以后,这个趋势是不可逆转的;也就是说我们从市场需求驱动,一定要向数据驱动创新转型。

  图三是Airbnb的创始人早期给一线产品经理展示的一张图。红色的区域Airbnb是上线了一个新的产品功能后核心数据的变化。

  当新功能上线,产品迭代做完之后,产品的数据是波动的,再加上运营活动的影响,上线的新功能是不是真的有效很难衡量。

  从观众观看网剧时的弹幕看,大部分中插广告因为大大影响观众的观感而惹人嫌。以网剧《鬼吹灯之精绝古城》为例,一集中便被塞进两条中插广告。前一秒还在惊险刺激地冒险,下一秒就突然迎来植入的小剧场,刚刚激发起来的紧张情绪全被广告产品冲散了。另外,当古装剧中不太重要的小角色突然在“小剧场广告”中向你推荐现代互联网理财产品,弹幕里都是一片不满的回应。

  第一个问题,这个功能是不是真的有用?如果没用,对于我们的核心数据没有正向的影响,我们浪费时间做它干什么?

  成立之初,台湾中兴百货的目标受众定位在25岁到40岁的中高端消费人群,其中以教育程度较高的女性为主。她们推崇个性与品位,渴望通过消费标榜自己的身份地位。

  第二个问题,如果功能上线之后帮我们增加了营收,提升了订房率和GMV,那么我们核心的产品团队是不是因此应该受到奖励?

  第三个问题,如果新的功能上线之后,反倒让我们的订单下降了,我们难道要背着损失几千万美元的风险吗?

  重要页面的修改和流程上的调优,通过灰度发布到1%或者5%的用户,看其实际对用户的数据造成了什么样的影响:是访问时间增加,还是留存提高?下单率提升还是降低?以此来决定新功能是被废弃或者是做修改——是要放给百分之百的用户,还是被回滚?

  所有的产品在下载之后的激活和注册界面流失率是最高的,一般来讲都会在50%以上——当然也有可能更高。当有加亮的时候,界面的优化非常重要,可以有效降低我们的C端用户获取成本。

  第一个和第二个界面是拿第三方登录Facebook和Google账号来调整登录顺序,看转化率是否有提升。第三张图是他们在西班牙地区做了这样一个尝试:先展示用户房源,之后看是不是会提升用户注册率。比如说类似这样的测试项,“重视房间的照片”、“周末推荐的房间”等产品功能,都是通过这样的试验发现成功创新。

  A/B测试本质上是个分离式组间试验,属于预测型结论,与“后验”的归纳性结论差别巨大。目的在于通过科学的试验设计、采样样本代表性、流量分割与小流量测试等方式来获得具有代表性的试验结论,并确信该结论在推广到全部流量可信。

  ——最后一句话最重要,就是必须确信这个结论,确信全部流量是可信的。

  假如说Airbnb的实验的流量是5%,怎么知道5%的流量得到的实验结论在100%的时候依然是有效的?

  第一种方法,比如说,这个星期上线一个版本的产品,下个星期上线另外一个产品或者说不上废弃,看一下这个星期和下个星期的数据的变化,由此来决定这个产品功能是不是真的有效?

  第二个方法,比如说通过这样一个测试,投放上一个安卓的小渠道,然后看一下小渠道的数据转化是不是达到要求?

  第三个方法就是开发能力比较强之后,比如说把用户分组打标签,0123456,把零的用户分一组,一的用户分一组,二的用户分一组,看一下数据的变化比较大小,看看哪一个用户组表现得更好从而得出决定。

  这些方法都是按照AB测试的定义来看,都是伪AB测试,为什么?因为它的采样既不具有代表性,实验设计也不科学,流量分割和小流量的测试都不对。

  Google是互联网企业中第一个把AB测试应用在实际的产品优化迭代中的,起源于2000年他们做过的一个项目。

  金梧奖作为专注于互联网领域的数字营销与移动营销奖项,一直以来备受营销界人士的广泛关注。峰会上通用汽车、方太、携程、美团点评等品牌主、媒体公司、广告机构都亲临现场。此次悉知科技从780多件参赛作品中脱颖而出,充分证明其在数字营销行业的专业实力。

  那时Google团队内部有个争议:搜索结果首页应该展示几个结果?5个,10个,15个,还是20个?这样的单变量多版本实验最后失败了,原因是实验的数据不科学,没法说服决策人……

  Google因此花了很多年的时间,成立了专门的团队打磨自己的试验系统,优化了自己的产品迭代优化流程,就有了下面这样一个案例——“图片广告”试验项目。

  Sales和PM发现Pinterest的图片广告特别受欢迎( Pinterest 是一个图片社交的一个软件),于是他们提出假设:“推出图片广告产品,会增加广告主投放预算,提升广告点击率和总营收”。如果搜索结果是图片广告,是不是可以增加广告主的投放?从而是不是可以提升广告点击率和总营收?

  经过一个季度的研发,试验版本上线,推销给部分广告主,最多触达10%的搜索流量。结果试验结果显示:广告营收会下降0.X%(“误差”0.0Y%)。最后上层开会决定,这个项目必须下线。

  某些流行元素本身就包含着情感因素,恰当的引用流行元素,不仅可以借用其广泛性、易识别性、新奇性,还可以产生叠加的效果。

  所以现在Google任何产品的改动都是要经过A/B测试才能上线——无数据,不决策。

  低成本产品架构:小米社区和商城流量最大,实际上小米社区用的第三方开源论坛(无大开发成本),商城也是轻型小心电子商务平台(用户体验简洁)UGC:运营和编辑团队主导内容产出方向,大多是小米社区内容是有小米忠实用户产生(有奖励机制和体系)

  图六是2007年到2010年Google试验数量的增长曲线,与流量成本的增长曲线是一样的,这标志着Google产品优化迭代的进化。

  获取用户(Acquisition):曝光数、点击数、打开率、下载量、安装量、用户获取成本;

  活跃度(Activation):设备激活量、新注册用户数、订阅数、浏览数、日活跃数;

  留存率(Retention):次日留存率、7日留存率、DAU / MAU;

  收入(Revenue):付费率、付费频次、客单价、用户价值;

  可以说是全部产品运营的工作,几乎都是在不断优化AARRR模型的细节。

  下图是2008年奥巴马竞选时的众筹网站。美国的总统竞选是必须要通过众筹来筹款的,它会限制每个人的单一付费金额。所以有多少人来注册,有多少人成为奥巴马的粉丝,这件事情非常重要。

  近期,贵州民族大学遭不法广告入侵,不雅广告给这所高校造成了不良影响。事件发生后,该校立即采取应对措施,包括清除并马上调查处理此事件,而警方也介入调查,现已查实此举为当地一家公司非法所为。警方传唤张贴不雅广告的该公司两名职工,以及法定代表人。被警方传唤调查的相关人员,对此表示痛悔和道歉。(《贵州都市报》10月15日)

  那个时候互联网也很发达,他们也非常重视互联网的营销,当时他的网站分析主管做了这样一个AP测试,得出以上左边六张图,以及右边四个按钮的文案。

  比如说有宣扬奥巴马自己的演讲,有宣扬美国梦的视频,有奥巴马威武光辉的形象,还有奥巴马的家庭,右边对应不同的文案:“JOIN US NOW”、“LEARN MORE”、“SING UP NOW”、“SIGN UP” !哪种组合转化率最高呢?答案是家庭的形象,再加上了“LEARN MORE”这个按钮,它的转化率是最高的——76%,相对于普通的提升了76%的转化。

  美国是一个移民国家,奥巴马作为第一个黑人总统,更多的是需要融入美国社会、融入家庭,这也代表美国接纳更多的种族,毕竟并不是一个白人主导的社会,这很大程度上是在宣扬一个美国梦,追求平等,建立起领导人光辉的形象。

  从运营的角度出发,这也是先从理解用户本身,理解用户的心理,给用户做分级,然后最后提出运营设计的建议。

  图九是NETFLIX的一个提升留存的例子。NETFLIX是一个美剧的网站,非常受欢迎的纸牌屋就是他们的作品。这样的视频网站有一个非常重要的指标——每一个用户单次的观看时长。所以后端推荐算法对他们非常重要:如果你每次给用户推荐他很感兴趣的视频或者是节目的话,每次单次的浏览时长肯定会变长。

  他们做了很多推荐算法的实验,后来发现:方案推算法二是最好的,就是方案Plan B最好地提升了大约2%的浏览时长。

  图十是一个电商的例子。仅仅更换折扣与价格的展示方式,会不会带来更高的转化?什么样的折扣区间内更容易获得用户欢心?可能有些人对价格敏感,有些人对折扣率敏感。

  右边界面是当地展示价格区间的时候,就是用户对价格区间的反应是怎么样的?是当你从900打折到400,还是从500打到400,相同的价格,怎么样才可以让用户买得更多?GMV更高?这些经常遇到的例子,都是通过数据来驱动优化的。

  首先要进行用户行为分析,提出不同的假设;然后做计划排期去上线,运行试验;再进行研究调查,进行数据分析,最后再决定是上线或者是不上线——这样大家的工作才有意义,才能真正实现产品核心数据的增长。

  以下这些UI功能的流程的文案的布局的推荐,算法的运用来讲,活动补贴的内容传播的PR的分享的Saas。几乎你能想到所有和数据和用户相关的地方,都可以通过X来优化。

  精通不同型号单反、微单、数码相机等;精通PS、AI、CRD等平面设计软件;鲜肉优先!视频后期制作

  B站的用户群与其它平台的区分明显,高达80%的12月留存率显示出B站用户极高的粘性,构成了强有力的护城河。

  核心指标(Core Action)对于产品运营来说至关重要。它是你的产品提供给用户最本质和最为核心的操作,也是最能体现用户参与度的操作指标——Magic number,另外一个称呼叫北极星指标。

  对于Facebook来说这个数字是10:一周以内添加十个用户的人大概率成为活跃用户,把自己的社交关系链留在Facebook。

  对Twitter来说这个数字是30:如果一个用户关注超过30个人,那么它就有很大的概率继续使用。

  对于Slack来说这个数字是2000:如果一个用户通过Slack发送超过2000条消息,那么他就会养成使用习惯,从而持续使用下去。

  知乎的核心指标是回答问题:如果一个用户回答三个以上的问题,他有大概率留下来成为活跃用户。

  “纯属自娱自乐,配起好耍,供自己和身边好友乐乐。没想到流传出去,其他网友也喜欢得很,后来看到到处都在放我们的配音。”那时,黄果在渝中区一家餐饮公司上班,做配音只是他的副业,当时网上另外一位方言段子手邓先森(邓力)也很火,两人平时各忙自己的事,黄果忙着餐饮,邓力那时还是四川音乐学院的学生,闲暇之余,两人切磋配音技巧,渐渐组建了二人团队。

  因为根据核心指标确立了产品运营优化方向,产生各种各样的提升假设,持续进行A/B测试,从而才能提升指标,实现增长。

  宁波专业单立柱广告牌加工厂,外露发光字按颜色分为单色,七彩,全彩发光字。单色发光字是由打好孔的字壳,和单色外漏灯组成。七彩外露发光字是由打好孔的字壳,和七彩外漏灯,七彩构成,打灯之后可以七彩渐变。全彩外露发光字由打好孔的字壳,和全彩外漏灯,全彩构成,利用专业软件制作程序文件置入SD卡,SD卡插入全彩,打灯之后外漏发光字,可以播放FLASH动画,人物动画,效果档次极高。

  当大家在讨论着哪一部电视剧比较好看的时候,你突然抛出一个卖二手车的app产品推广,在用户阅读和理解层面,这么做会造成“理解逻辑梗塞”。

  香颂资本执行董事沈萌指出,刷新闻赚现金的目的就是以给现金为噱头刺激用户增加流量,而趣头条就可以用流量作为其大数据分析的来源和提高估值的基础。不过,这种模式就像拿钱造假一样,会扭曲企业的价值。

  比如说当Facebook发现如果每个用户一周之内关注十个人,会让它的留存大幅提升,就做了一个功能people you may know——添加认识的人。通过上线这样一个功能从而提升核心的业务指标。

  国内的一些相关产品抄袭过这个做法,但其实他们并不知道为什么要做这件事。

  上图左边是Facebook最开始和现在的样子,右边这张图大概是在2013年至14年的时候,当时正在流行设计扁平化,所以Facebook内部有一个设计师主导的团队提出了这样一个想法:如果我们把Facebook的主页扁平化,有更多的图片大图,是不是可以提升我们核心业务指标?是不是能够提升用户留存?像Google一样提升广告的产品转化,营收增长?

  然后Facebook在一个VP的带领下,建立了50人的team花了大概六个月的时间做了右边这个版本。最开始上线%流量,结果发现所有的业务指标都在降,核心指标也在降。

  对于开公司这件事,按Bill的话来说已经想了很多年,觉得再不开就太老了。当时也算机缘巧合,要帮朋友拿下一个客户,就以此为契机辞职(离开JWT)了。第一次看到“发记广告”的时候,我就在猜测这个谐音像“发迹”又带着股香港味儿名字的由来,这次终于得偿所愿。“当时想了很多名字都不批,我想地道一点、香港一点,就想了很多无厘头的。那时候还以为‘发记’不批的,因为查到其他地方有。结果上海没有,就批了。” Bill回忆道。

  首因效应指的是当用户习惯一个操作界面的时候,突然把界面做了大幅的修改后改变了用户原有的操作习惯,这个时候反映出来产品的数据和实际用户习惯之后的产品数据是不一样的。

  为了避免首因效应,Facebook做了这样一件事情:他们增加了流量,把流量调到12%,同时增加了测试时长,原来测两个月,现在测四个月。但结果他们发现业务指标还在降,于是又将流量调到24%,发现还在降……没办法,测试历经十个月,核心指标持续在下降,产品只好下线,最终这个团队被裁,VP离职。

  这款产品的产品经理不知道是幸运还是不幸,刚好成为了24%流量其中的一员。

  总结下来:做产品、做运营,如果没有数据,不用数据做决策,就像蒙着眼睛射箭,做了很久也不知道自己做的是对还是不对。

  因为一个用户群体的喜好,只能通过数据来衡量,没有产品经理能够做到可以衡量一个群体的喜好,特别是在数据爆炸的今天。如果不用数据做决策,就会产生像上一个例子一样的结果。

  所以对于新时代的产品经理运营人员来说,数据是基本功,并且只会越来越重要。

  Acorns设定了一个目标——提升用户的留存。他们发现用户如果使用了定期投资功能,新用户开通定投比例会提升50%。因此他们产生了一些想法,比如说增加一个“定期投资”的确认框,如果有这个框了之后,用户回收到提醒,从而提升转化率变。

  最后得出的结论是:右边比左边提升转化率高58%,他们成功地达到自己之前设计的目标。

  把定期投资对话框往前提到了首页,然后发现这样非常有效——转化率又提升了一倍。只花了一个月的时间做实验,耗费了工程师和产品人员差不多十个小时,结果“新用户的定投投资率”达到了原来的数倍之多。

  小事情大成果,这是大家最愿意见到的情况;所以改版并不能解决问题,应该从数据和结论中找到答案。

  通过这次试验,Acorns公司发现:把极少成多的结果展示给用户,能够说服他们开始定期投资。不光产品团队发现了这件事情,他们运营团队付费增长团队也发现了这件事情,对用户的理解提升了一个层次,依此发现Acorns去更改了自己应用商店的文案。改变用户来源就是Facebook的用户着陆页,同时增加了一个功能增长——定投的增长计算器,帮助用户计算投资回报,从而影响用户的实际的留存和转化。

  新的机会是这么来的,通过不停的数据挖掘实验,更加理解用户的想法。

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