Mars碎碎念
by MarsOcean on August 23, 2009
传说中的碎碎念又回来了…… 44%消费者希望网站有这个功能：”显示我上次来浏览过哪些产品“。http://bit.ly/nDkw2 comScore在用力抨击根据点击后用户行为来评估网络营销效果的模型，Shor.org在用力抨击last click attribution的模型，大家都很有道理，也都有自己的利益考量在里面。http://bit.ly/2pUUMU 1800flower.com把自己页面嵌入Facebook——印象中好像也是他家尝试过嵌入CNN网站？以后电子商务前台应该会逐步碎片化。http://bit.ly/zV0Sf 1800flower.com把自己做成了个插件，可以随意嵌入其他网站。http://www.alvenda.com/merchants/1800Flowers/ Google号称说他们拿到的数据表明不同排名的关键词广告转化率没显著差别。http://bit.ly/3BAUEb 影响bannr广告效果的要素：创意 > 位置 > 大小。混杂在内容中的中小型bannr（234*60, 180*150）效果比大bannr还好。来自dynamic logic，http://trunc.it/1hiel 其次是解决问题的3个维度，“全面的看问题、本质的看问题、中长期的看问题”。虽然之前也遇到问题的去进行思考和选择，但是缺乏系统性，这3个维度给我思考问题提供一个验证的依据。比如现在的一个项目计划中，我们首先把所有的可能全部列出来，然后再回归到本源，将这些项目重新进行删减，这里面进行取舍。我认为这个由简到繁、再由繁到简的过程其实就是先全面的看待问题，然后在本质看待问题的过程。在难以取舍的时候我就会想到老师提到的“我是谁？从哪里来？到哪里去？”至于中长期的看问题，一旦你明白事情的本质了，这时候短期内你就反而不会执着于一城一地的得失了。http://www.thinktag.cn/archives/433/comment-page-1#comment-149 Personalization不妨基于所有历史信息来做，但是只用来推算战线的促销类型（例如top rated vs top sales）、风格、价格档次这些通用的属性；而recommendation则仅仅根据当前session的浏览记录来推荐，而且主要用来影响推荐产品的类别. http://www.MarsOpinion.com 英国，94%的网购用户说他们会停止在这家网站购物（或者转向竞争者），如果他们觉得这家网站服务很差；三分之一说他们最喜欢用邮件来咨询；三分之二说打客服电话总在听音乐最让他们受不了。http://trunc.it/14kzb 多想某天醒来睁开眼，发现自己坐在小学教室的课桌椅上。老师掷来的粉笔头正好打在额头上。——饭否 苹果公司为什么用咬了一口的苹果作商标？谢文给了种蛮有文化气息的解释：图灵是吃了一口含有氰化物的苹果自杀的。http://bit.ly/f3GM 价值$6.99的“免运费”往往比$10的降价更吸引消费者。http://www.getelastic.com/free-shipping-vs-discount/ Alice.com: 长期订购日用品的b2c. 1. 做长期生意；2. 定期把卫生纸啊、洗衣粉这类产品送你家；3. 给折扣，省麻烦（很多东西从超市往回拿也不方便，家里要是缺了就更不方便） trunkclub.com：视频聊天，聊完发一大箱你可能喜欢的衣服给你，不喜欢的退回——适合不想自己选衣服的宅男。 Blacksocks.com：定期给你寄黑袜子，已经卖掉1000万双。 swoopo.com：需要购买筹码才能竞拍的网站——本质上是个赌博站。 红透了的三狼啸月T-Shirt：因为搞笑评论而爆红的产品。印象中淘宝、京东之类也做过类似的尝试。 MSN十周年的Campaign: 找前100个注册用户，和注册时间内包含“10”的用户——抽奖。用户必须登录才知道自己有没有可能中奖，所以有可能能激发（可能么？）一小部分老用户登录一下？ 价值$6.99的“免运费”往往比$10的降价更吸引消费者。http://bit.ly/Ty4o5 (…)
Shanghai WA的采访稿
by MarsOcean on August 14, 2009
上周和ShanghaiWebAnalytics的Min聊了几个钟头，下面是Min整理的采访稿（请点击ShanghaiWebAnalytics查看原文），谢谢Min！ Shanghai WA：介绍一下你的背景和经历？ Mars: 我在中国和美国新蛋网都有工作过。在中国时，我负责过中国新蛋网所有的marketing functions，最忙的时候一个人同时负责Promotion, Advertising, Merchandising and Web Management。在美国时，先是被公司安排在公司内部rotation，在Strategy, Logistics和Marketing部门各工作了3~6个月时间，最后确定下来继续在Marketing方向发展，主要负责Personalized Marketing相关的项目。感觉自己挺幸运的，平台和机会都不错。 Shanghai WA：可以谈谈你工作中最让你感到兴奋的部分吗？ Mars: 最让人兴奋的就是可以乱来（笑）。因为电子商务这个行业非常的年轻，整个行业的经验积累非常的浅，公司——甚至于整个业界——其实也并没有什么非常权威的牛人、Best Practice，所以给每个从业人员留下的空间非常大。碰到问题常常需要自己拍脑袋、找资料、找资源自己想个前所未有的方法去解决，而且往往很快就能直接从市场反应上看到自己的点子实际效果如何，感觉非常好玩。 但是，“没有权威，自主性强，施展空间大”在意味着“可以自己尝试自己学”的同时，往往也意味着“只能自己尝试自己学”——因为行业积累太少，也不知道能上哪学去，只好自己折腾。这也是我最近决定去中欧国际工商学院读MBA的原因，希望能够多和其他行业的同学接触，多学习一些其他行业累积的经验，再看是否能加以变化应用回电子商务领域。其实传统行业有很多智慧、方法，都是非常值得我们借鉴的，只是平时大家觉得自己是“新经济”，可能不太重视向传统行业的学习吧。举例来说，我之前写过《怎样解读网络营销数据》的文章，有读者留言呼应了我的观点让我觉得他肯定是大行家所以写信问他，最后发现他完全不是电子商务领域的，只是在他们的行业里，我写的方法其实是常识（笑）。可能还有很多对其他行业是“常识”的知识、工具，我们还没有应用到我们的行业里，所以我希望能再多学习一下，多看看别人已经经受过实践考验的工具方法是什么样子，之后再拿回到电子商务领域来“乱来”一下尝试一下，想想也会是蛮好玩的事情。 Shanghai WA：你认为技术背景对学习web analytics/online marketing有多重要？为什么？ Mars: 就个人经验来说，我觉得很重要。首先，我觉得做Web Analytics和Online Marketing必须要对技术有一个非常基础的了解——至少要知道cookie是什么session是什么吧，否则完全没法理解那些监控数据的意义。其次，如果在这一行深入下去，你很容易会碰到越来越深入的技术——并不需要你懂技术，但是至少需要你知道你的合作方在说什么，这样才不会被忽悠。我自己最近负责的项目就牵涉到两家公司的数据对接，对接完之后一堆的数据库部署工作，虽然技术部分我不用管，但是懂一点数据库知识却是帮助很大，可以参与到技术人员讨论中，把系统定制得更方便业务开展。 Shanghai WA: 你觉得让公司的人听取web analytics 的意见有困难吗？困难在哪儿? Mars: 不觉得很困难。我常常用Web Analytics数据去提proposal，感觉不是很难。个人建议，如果是给老板看的proposal，里面就不要用术语了，开篇直接讲说“有一个方法可以让我们省多少多少钱”或者“有个方法可以让我们多赚多少多少钱”，然后简单介绍一下方法，最后给出数据和计算过程。能够直接采集到原始数据的就采集，不能的就自己设计test，在一部分消费者身上直接做实验看反馈得到参考数据，然后用这个数据来填模型。 (…)
