Archive for the “思考的乐趣” category
口碑营销
by MarsOcean on June 1, 2008
从Andy那里看到了一小篇文章，挺有意思。 他建议餐厅给吃午饭的顾客，每人六份打包好的甜点让他们带回办公室。 如果给一份，顾客就自己吃掉了。 可是给了六份呢，他们只能回办公室，把甜点分给同事吃，一边分一边要告诉同事：我中午在XXXX吃的饭，这是他们送的甜点。别人白吃东西很开心，也就随便问问说那家店怎么样啊，顾客就会跟他们描述一下，帮你做口碑传播。 （嗯，美国这边很多本土同事都是每天出去午餐的，对于他们喜欢的餐馆来说，他们有很持续的价值） 个人觉得，操作细节上还可以优化。 比如甜点不是随便给，而是找个由头（店庆？店主生日？今日幸运Table？），这样可以让顾客不要对免费甜点有预期； 比如要挑选看上去比较满意的顾客送东西，这样他回去比较会比较多说好话而不是坏话。 可能还可以挑选那种刚刚出现一个月，来吃过三四次的顾客，他常来说明基本满意，他刚发现这家店的话他同事很可能也对这家店不熟悉。 比如可以选那种看上去话多的顾客送…… 先不管细节的话，可以发现这个贴子还是蛮好玩的。 虽然口碑传播，很多时候难以控制，可我们还是可以做一些事情。 自然的口碑传播是这样发生的：被动的坐着，让顾客发现你的独特之处（“这家牛肉面好香！”），然后被感染（“赞！”），等待他们在之后合适的机会为你做宣传（下次吃饭，有人问“去哪？”，他可能跟朋友说“去XXXX，那家牛肉面很香”）。 这里面牵涉到了几个要素： 口碑传播的意愿——觉得你牛肉面好吃的客户刚好喜欢说话，喜欢帮别人推荐餐馆 口碑传播的机会——刚好要有人在讨论去哪里吃饭 口碑传播的内容——“牛肉面很香” Andy那个点子，其实就是增强了这几个要素发生的可能性。 你可以为那些看上去比较会传播口碑的消费者提供更好的服务（比如送甜点），把有限的资源用在最能产生效果的地方。 你可以为他们创造口碑传播的机会、情境——期待他吃完饭就去楼上楼下帮你吆喝“真好吃啊”是不现实的，但是给他一堆甜点去分发给同事，就自然为他创造了对话和传播的条件。 而内容呢？首先，“免费甜点”本身就是一个可以传播的内容；其次，由“那家餐馆送的免费甜点”激发的对话可以让顾客有更多机会和意愿去进一步描述你的餐馆（比如吃甜点的同事问“那家店好吃么？”，你就会想想吃过的东西好不好吃，有什么可以推荐的，很可能推荐给同事“牛肉面不错，很香”。如果没有这个对话的话，你很可能懒得费脑筋去想这家店什么东西好什么不好，也懒得去推荐。 所以综合起来看，是肯定可以对整体的口碑传播起到推动作用的。 自己以前（两年前……）也设想过一些一些口碑营销的Campaign，后来也陆续转载到了www.MarsOpinion.com上面（B2C电子商务博客见证活动构想和B2C电子商务网站赠券营销），不过现在想想设计方面确实都还蛮不成熟的，主要是在给用户创造传播情境上明显做得不够。 （为什么我觉得自己最近语句总是不通顺……英文没提高的同时中文水平下降……真是无语）
少说大话，多做实事
by MarsOcean on May 29, 2008
少说大话，多做实事——不知道“Under Promise, Over Deliver”能不能这样翻译。 这句话从进公司以来就听过无数次，最多的例子是Newegg.com的送货速度——虽然不做大的宣传和承诺，可事实上却远远快于客户的预期，我自己在新蛋买过几次东西，对比其他商家的龟速，这种意料之外的速度实在让人印象深刻。有时候会觉得，新蛋的送货速度和客服一样，是新蛋真正发展起来的原因——虽然这些操作会带来巨大的成本，但是相应的，超乎客户预期的服务才能在客户心目中留下印象，也才能激励客户进行口碑传播，如果把品牌宣传和培养消费者忠诚度的效果都算上的话，其实还是划算的——看看网上铺天盖地的新蛋Fans对于新蛋送货速度的称赞就知道了。 看到Startup Review上对于Zappos.com高速发展原因的分析，其中一条也和送货有关，而且也是under promise, over deliver： “So while the competition was sending shoes 5-7 day ground, Zappos.com decided to do it far better – next day air for free. Zappos.com was also clever in how they (…)
写商业计划书？先问五个问题。
by MarsOcean on May 23, 2008
做过一段时间的Strategy Planning，却从来没有写出过一份满意的商业计划书，事实上——也从来没看到过一份。 满不满意的标准源自那时的老大——“标准简单，你看一遍，自己会把口袋里的钱拿出来说我要参股，这份商业计划书这就是合格的。” 说起来简单，要做到实在是难于登天。 看一遍，就会把自己口袋里的钱掏出来说我要参股。 那么首先，你要告诉我：你能创造什么价值？——换句话说，你的产品，服务，或者whatever什么东西为什么会让某些人感觉更爽。 要么，是让本来OK的人更爽。比如本来有电话，你发明了手机，大家可以便走路边打电话了，更爽了；或者说本来有果汁，你发明了新的添加剂，让果汁更好喝而且还能帮人减肥，那么消费者也更爽了。爽了之后才会掏腰包。 要么，是让本来不爽的人稍微好过一点，比如你发明了治疗艾滋病的特效药，哪怕仅仅是控制病情的特效药，这种产品能减轻艾滋病人这个族群的“不爽”，他们才会愿意为此付钱。 你证明了自己能够创造价值之后，下一个问题就是：你在为什么人创造价值？——通俗说，就是你的产品可以让哪些人爽，他们是些什么人。 他们是什么人？ 第一，他们有多少人？ 第二，他们有多少购买力？ 第一个其实是看市场容量，看多少人会需要你的产品。比如你如果做果汁，那么可能大部分的人口都是你的潜在消费者，如果做导弹，消费者就少了很多。 第二个是看目标客户购买力，他们有多少钱可以用于购买你的产品。举例来说，你如果说你要融资XXX万用于制造特效药治疗X病，那么这时候，谁在得X病就很关键，如果这种病仅仅发生在某个贫苦村落，他们很可能没有能力支付药品费用——你无法取得回报；而如果这种病是富贵病，虽然全世界只有200个人得（和小村子人数一样），可是都是财富榜排名前1000的人，则你可能的回报就会大不相同。（很残忍的例子：（……） 知道了你自己在创造什么价值，以及是在为什么人创造价值之后，你已经可以把一些过于荒谬的点子排除掉了（比如你目标客户*购买力之后，还是远远小于你的初始成本的话）。下面可以更加精细的来进行过滤和排除，问：他们愿意为你创造的价值支付多少费用？ 这个问题可以从两个角度去分析（其实是同一个东西）： 第一是看你创造的价值对于用户来说值多少钱，比如用户觉得睡眠千金难买，于是觉得安眠药对他来说价值1000块一颗。或者用户本来用人工来管理仓库，你卖的软件可以帮他做自动化，他可以省下50万的薪水和管理费用，所以他觉得你的软件价值50万。诸如此类（真正的估算很辛苦的，上面这些只是意思一下）。 第二呢，则是看你竞争对手的情况，看他们问用户要了多少钱，看他们成本是多少。比如10年前大家都觉得微波炉应该价值几千人民币，后来格兰仕打价格战把价格拉到了几百块，这时你如果卖格兰仕类似的微波炉就很难再卖出几千的高价来——客户了解了更便宜的价格后，便不会愿意支付更多的费用。更进一步说，就算当时格兰仕没有降价，你如果了解到他每台微波炉成本只要几百之后，你也需要重新考虑“用户愿意为微波炉支付2000元”这个市场标准是否正确，因为市场在变化，你的假如可能引发竞争对手的反应——比如降价。所以你需要了解的，不仅仅是竞争对手现在提供的价格，而且还需要是他们“可能提供的价格”。 了解了你能够赚到多少钱之后，还有个问题要问：你要花多少钱？ 大部分人会低估所需要的资金。 需要的钱分成两个部分： 首先，你的产品成本，你需要多少钱来完成你的产品，需要多少钱的支撑，你的产品才能为用户创造价值？比如我的产品是我自己这个blog: www.MarsOpinion.com，那么我需要买服务器，买域名，还有自己的时间成本——算算这一共要多少钱。如果我的产品是果汁，则更复杂，我要买果子，买厂房（或者租），生产线，请工人…… 其次，你的营销成本，产品生产出来，就算他真的好、真的能为用户创造价值，你还是得想办法让潜在的用户知道这件事情，这是要花钱的（真正能完全靠口碑做出来的毕竟是少数）。这时候你又得重新回到第二个问题“你在为什么人创造价值”，他们在哪里，他们分布怎么样（集中？分散？），怎样才能reach到他们，要花多少钱……你很可能会发现，虽然你的产品很棒，可是你的客户都太分散、太难找，如果广撒网的话，平摊到每个客户头上的营销费用可能高于你产品的利润——也就是没做头。 如果你把上面几个问题都搞定的话，那么恭喜你：这个产品有可能赚钱！ However，还有个问题，为什么你做会赚钱？ 好的想法，好的创意，好的产品，你未必能把它变成钱。 为什么？ 1. 你可能没有能力做。比如你的团队完全没有欧洲的背景、经验，但是你们的产品却是针对欧洲市场，我就会有合理的怀疑；比如你目前对国内B2C一无所知，但是你的产品却是“给国内B2C产业进行彻底革命”，就算前面的论证再严密，我也很难相信你能把项目执行下去。 2. 新冒出的竞争对手可能会把你干掉。比如你看到“减肥果汁”觉得是个好市场（假如你也确实可以证明出来），于是去做，然后娃哈哈、农夫山泉看到你做出来的产品，都发现这个市场不错，纷纷进入，他们有着你并不具备的先天优势，可以跟你拼价格、拼渠道、拼广告……你很可能就辉煌几天然后玩完。 所以，对最后一个问题，你需要证明的是： 1. 我们有能力把这件事情做出来。 (…)
宝洁的100万
by MarsOcean on May 17, 2008
看到网上这条消息： “大家所瞧不起的吉利车,人家老板只穿几十块的衬衫,但是,此次带领公司捐款1000万.(以下所有单位均为人民币) 比亚迪,也是刚开始造汽车的,人家也捐了1000万。 你所喜爱的奔驰是40万,广本100万,广州丰田150万,宝马100万,并向灾区提供三台车. 你可能觉得联想的电脑有万般不好,长虹的电视牌子太老不洋气，只有东芝索尼的才够档次,联想的手机也不好,只有诺基来才行,海尔的洗衣机不够静音,西门子最好,但是: 联想捐1000万.长虹集团500万，长虹员工自发捐助652万，长虹手机170万，长虹美菱捐大量物资，海尔1000万,索尼中国100万,西门子200万,东芝130万诺基亚暂时没捐. 据我所知,中国每台电脑都是用英特尔或者AMD的CPU, 还用了微软的系统,挣了多少钱,我脑子笨,算不出来.但是他们的捐款知道. AMD100万 微软100万 英特尔210万 听说国人很喜欢用海飞丝,飘柔,也听说生产这个的公司名字叫宝洁,也听说同行业,他的销量是第一,这些是我听说的,有可能不太可信,但是,下面的数字绝对可信:宝洁捐款100万. 也许大家不知道,所谓QFII在中国股市圈走了多少钱,我可以告诉你,这是一个非常庞大的数字.但是,大家却要记住,此次天灾到目前为止,还没有他们捐款的身影. 从卖大米起家的王永庆台塑集团,捐款1亿人民币.鸿海6000万.同一个老板的富士康集团3000万,员工集资3000万. 国内各大银行至少1000万,各地的中国制造都在尽自己的力量援助灾区 请你记住,在关键时刻,能站出来大力救助的人永远是华人,能站出来全心帮助的企业永远是华人办的企业.” 个人觉得，捐款是个人和机构尽心尽力的事情，强求是没有道理的。 只是，宝洁之类公司第一反应居然是捐出仅仅100万人民币让人震惊。我并不觉得这个举措在道义上有任何值得谴责的地方，但是在Marketing上这绝对是非常彻底的败笔。网上多出的那些负面消息、讨论，对宝洁苦心经营的“负责任”的形象产生的影响，是用1000万也买不回来的。 相信宝洁很快会出挽救的方案。
稀缺，竞争，遗憾，一个也不能少
by MarsOcean on May 12, 2008
看到ucdconcepts（下文中Amazon图片直接引用自该文章，懒得自己截图）谈起了Amazon的Gold Box的Lightning Deals，其实本质上就是限时限量特价，和中国新蛋网的限时抢购是一个东东。 Lightning Deals: 中国新蛋网限时抢购： 这种设计，除了给网站增加娱乐性之外，更重要的功能是给消费者制造压迫感，促成订单生成，提高转化率。 上图中新蛋的限时抢购，便利用“52:28:30”形式的时间倒计时，和明确的剩余库存数量，给消费者制造稀缺的感觉（时间——也就是机会的稀缺，加上产品本身数量的稀缺），这种稀缺感本身便可以给顾客形成压力，提高转化。 而Amazon，在制造稀缺感方面，就明显的优于中国新蛋： 限时更短（不会长到数百小时之多） 商品价格降幅更明显 Deal数量更少 具体库存数未知（只知道百分比），让人更不放心 而除了“稀缺”之外，Amazon的表现方式，还可以制造出“竞争”的气氛。 在库存显示方面，Amazon并没有直白地说“还剩N个”，而是说“XX%已经被抢了”，这样就制造了一种竞争的气氛，更容易刺激购物冲动。 最后，Amazon会把过期的Deal详细展示出来（原样展示，只是取消购物按钮，并且把XX% Claimed变成灰色，给人一种“错过”、“没有机会了”的印象。而新蛋会仅仅将“库存：0”写出来），让想买却没有下单的用户产生遗憾的感觉。这种感觉将让强化用户对下次Lightning Deals的期待，为将来做铺垫。 把稀缺，竞争和遗憾的感觉都做全，UI的细节上，Amazon确实是典范啊。 虽然写出来好像too simple, sometimes naive，可是这样简单的东西，又有多少网站真的做到了呢。
用Email挽救流失订单
by MarsOcean on April 22, 2008
很多同学们上网买东西都犹犹豫豫的，把东西放进购物车，想想，再想想，看看，再看看，然后想说“算了”或者“改天再说”，可能这一单就永远不下了。 B2C电子商务网站看到煮熟的鸭子飞了，自然会很伤心，于是会想说有没有可能再做点什么挽救一下这些被放弃的订单（Abandoned Shopping Cart）。 Eddie Bauer就用Email来做这件事情，每次有客户把产品放到购物车里，他就默默记下来，5天后，他看到客户没有下单，就发封信过去，写到“亲爱的顾客，您5天前把《www.MarsOpinoin.com胡扯全集》放入了购物车，但是您一直没有下单。我们的购物车信息将仅仅保留7天，如果您确定购买，请您抓紧时间下单；如果您在购物过程中遇到任何问题，请联系客服”。这种有针对性的商业邮件，取得的效果是： Open rate提高2.5倍 CR rate提高3.3倍 Conversion rate提高3.2倍 Revenue per email提高3.8倍 发邮件来挽救订单，有什么要点呢？根据Shopping Cart Recovery Tested，有三点： 发比不发好：测试网站通过在客户放弃订单4-7天后发3封提醒邮件，挽救了4000个订单 早发比晚发好：如果更早发（第一封，在客户放弃订单一个小时后就发——这时客户很可能还在网上，第二封，在24小时后就发），转化率还能再提高100% ~ 200% 有折扣比没折扣好：加了折扣信息后，转化率再提高了263%。 However，这些数据是有问题的：很多客户仅仅是打算“等一会儿再下单”，发送Email去催只是把那些revenue提前了，而没有创造或者“挽救”revenue。可是这部分销量还是都算到了email账上。 另一个问题就是，如果以这样简单的规则给客户提供折扣，慢慢客户就会利用规则来省钱——想买什么东西就把这个东东往购物车里放，反正你过会儿会发coupon code来，我等会儿再买。这样一方面损害了毛利，另一方面在数据上更加严重地扭曲了Email Campaign对revenue的贡献。
Collaborative Filtering——电子商务商品推荐算法科普
by MarsOcean on April 20, 2008
Collaborative Filtering 简单说就是，找到和你喜好类似的那群人，看他们买了什么你还没买的东西，推荐给你。 简化举例来说，你买了哈利波特，羽泉的CD，新宋……他会去找其他买了类似产品的同学们：A, B, C。然后他看到A和B都还买了《九州》，就会推荐你《九州》；你买了《沉默的大多数》，买了《黄金时代》，买了《黑铁时代》，系统去找到了其他买这些书的同学们：D, E, F，发现这三位同学都买了《白银时代》，于是把这本书推荐给你。 详细来讲（当然其实还是省略大量实现上的细节），假设www.MarsOpinion.com（我的博客:P）有M个客户，N种产品，就把每个客户当成一个N维的项量，客户见的相似度可以用这两个项量的COS计算： 找到和你“相似”的那些消费者之后，就可以给其他商品打分了，越多和你相似的消费者买了商品X，说明商品X越可能吸引你，所以可以以“有多少和你相似的消费者购买了这个商品”作为这个商品的分数。举例来说：和你相似的消费者中，80个买了《青铜时代》，《白银时代》，70个买了《失乐园》，那么《青铜时代》和《白银时代》分数就是80，《失乐园》分数就是70，要推荐的话就应该先推荐《青铜时代》、《白银时代》，再推荐《失乐园》。 这里还有两点需要考虑，第一是不要推荐客户已经购买的东西，例如如果你已经购买过《青铜时代》，就应该只给你推荐《白银时代》（至少对于书是这样，对于重复购买的消费品再议）。 第二就是要降低那些畅销产品的权重：举例来说，买哈利波特的人动辄百万计，因为你和别人都买了哈利波特而向你推荐他所购买的商品，其实没有什么意义；相反，如果你买了本《MarsOpinion.com电子商务推荐算法》，这本书一共就4个人买过，另外三个人都买了《MarsOpinion.com鬼扯全集》，那么你很可能也会喜欢那本书。因为越大众化的爱好，越难代表一个人的特质（从而没有办法通过这个特质去寻找类似的人），而越小众的爱好，相对能更加说明者个人某方面强烈的偏好。——基本上，解决这个问题的方法很多，有一种就是在设置项量时，将值设置为该产品销量的倒数。例如你买了《哈利波特》（假设有100万人买了它），那么代表你的那个项量的《哈利波特》那个值就是百万分之一；而你如果买了《MarsOpinion.com电子商务推荐算法》，那么你相对应的那个值就是四分之一。 整个算法的复杂度是O(MN)，但是因为每个客户购买的商品数量都很有限（远远小于N），所以复杂度很可能降为O(M+N)，可是如果产品数量巨大的话，这个复杂度仍然是很可怕的，而相关的降低复杂度的算法（例如限制取样的客户样本大小或者商品样本大小）都会显著影响推荐结果的精度。
前言——电子商务商品推荐算法科普
by MarsOcean on April 20, 2008
最近比较关注Customer Segmentation和Personalized Recommendation。 国内电子商务圈好像很少提起这件事情（我之前写过Use personalized recommendation algorithm to enhance conversion rate for ecommerce website，不过也没什么反响）……所以随便写点科普一下。 本文大部分知识来自于一份叫做Item-to-Item Collaborative Filtering的文档，如果有条件，建议看原文。 这个文档的好处是： 写很短，只有５页，其它相关论文动辄上百页，打印出来都觉得是在浪费森林 写很简单，我这种技术白痴也可以看 号称是Amazon官方算法 坏处是： 写得很简单，所以有基础的同学们不用看了。真想了解的话可以用英文搜索相关关键词，研究论文还是很多的 2003年出的，比较古老 文章主要比较了三种算法： Collaborative Filtering Cluster models Item-to-Item Collaborative Filtering 下面分几个post来详细说：
我想我是一个无知的人
by MarsOcean on April 15, 2008
高原上的事情我不了解，圣火的事情我也不了解。 甚至连奥运会我也不了解——我很想看比赛，但是如果我有得选的话，我希望场馆能够修“平凡”一点，毕竟里面有我的纳税（去年），我想少交点税自己多存点。 我会想的是： 发生了什么事情？我不知道，媒体的报道明显的有时间上的缺失，而且我关注有限所以获得信息更少； 事情的背景是什么？我不知道，虽然我是中国人，可是我并不真正了解高原的现状，更不了解历史，对于这次事件的前因后果更是所知甚少。 我想我是一个无知的人。 目前看到比较理性的评论有和菜头和连岳的Blog。另外，订阅了傅国涌先生的Blog，所以有幸看到了那篇转贴阿啃1919：这是一次重要的思想观念的对决，可惜这篇文章已经被删除了。 而我不再全文转贴这类文章，之前就因为这样Blog被GFW封了，IP和域名都被屏蔽，所以现在很小心，很小心，非常小心，像这篇文章我就只给个链接就好了。
电子商务，怎样管理负面评论？
by MarsOcean on March 31, 2008
自己以前给公司的CS做过很大一张评论管理规范，描述各种可能出现的产品评论（以及例子），然后列出相应的处理步骤（每天审核几次评论、时间点，什么评论要回复、怎么回复，什么评论该删掉，什么评论需要先获得用户同意再删，什么时候用Email，什么时候用电话……诸如此类）。 其中比较难办的，并不是那些粗口、比价之类，而是“负面评论”——那些客客气气、公公道道说产品这不行那不好的评论。 如何对待和管理针对产品的负面评论？ 一般的做法是： 删掉（客服方面会多很多麻烦） 懒得管他 用看似公平合理的方式让负面评论得到更少的展示机会 自我安慰（其实很有道理） 有负面评论可以增强评论的公信力； 负面评论可以帮助消费者了解产品缺点，减少他们买了又退货的可能。 现在想想，“负面评论”其实大部分时候是有他的道理在的，最聪明的做法并不应该是把评论埋起来不让人看，而应该是是——把负面评论的重点从“这个产品不好”转移到“另一个产品更好”上。 抛砖引玉： 用系统分析，写了负面评论的同学最后买了哪款同类产品，把它们罗列在评论边上。 用系统分析，评论中还提到了哪些产品，把这些产品罗列在评论边上（Amazon就这么做的）。 在消费者写评论时，如果评分小于等于2分，则自动多生成一个输入框，写“您觉得哪款产品更好呢？”。然后把这些信息综合到一个新的区域：“不喜欢这款产品的用户们认为下列产品更好：”，把这个区域放在评论区下面，给那些看了负面评论打消了购买念头的同学们看（他们这时候本来就很想看替代的选择），挽救一下销量。（来源：GetElastic） 第一条想到过，因为需要MIS资源较多，所以让路给其他事情了； 第二条、第三条还蛮简单的，为什么我当时就没想到呢？#___#
