Mars Opinion

建议先 阅读本系列其他文章： 网络营销数据解读（一）——事情不是你看到的那样 网络营销数据解读（二）——事情不是你看到的那样 网络营销数据解读（三）——那又怎么样呢？ 网络营销数据解读（四）——目标和指标 网络营销数据解读（五）——完善指标 （这篇文章比较基础，老鸟可以跳过了） 上次说到我们需要找到一组Metrics（指标）来衡量目标达成情况。为了达到这个目的，我们需要做的三件事情是： 了解我们监控到的数字的意义，找到合适的指标来衡量我们目的达成的效果。 研究数据，将无效和虚假的部分剥离。 通过测试、辅助指标计算和长期监控来分析隐性和长期效果。 好吧，回归我一向的风格，继续问问题： 假设网站（或者某个营销活动）的某个指标发生变化（例如在显著下降），我们该怎么找到数据变化的原因和应对方法？ 假设我们已经设置好了一套完美的指标，通过监控得知campaign A在所有指标上都等同于campaign B，我们是不是就没法分析哪个campaign比较好？如果两个campaign不是完全相等，而是在某一个指标上相等（比如两个广告的conversion rate一模一样），我们是否就没法分析说我们接下来要怎样优化这个指标（比如conversion rate）？ 如果做A/B测试的时候发现两种结帐流程的转化率一样，我们是不是就可以随便挑一个？ 本想用常用术语的，百度了一下发现官方定义和我理解不一样，为免出丑还是用通俗概念来解释，不丢术语了：）。基本上，不管学术上解决问题的方法叫什么名字，具体的思路都很类似：如果一个大问题想不清楚，就把它拆成更好理解的小问题。借用一个程序设计领域的概念就是：自顶向下，逐步求精。 （预先警告一下：下面写的思考方法和技巧都非常基础，很可能你早就已经知道或者很熟练了） 可以采用的工具有： 1. 看分布： 基本上，凡是“总和”或者“平均”类的统计数据都会丢失掉很多重要的信息。 例如你打靶，第一枪向左偏了5米，第二枪向右偏了5米，第三枪向上偏了5米，第四抢向下偏了5米——平均来说，你射击的误差是零（因为都相互抵消了），成绩和枪枪命中靶心的世界冠军一样——这显然是荒谬的结论。 网络营销当中也常常会发生类似的事情： 上个月平均订单金额500元/单，这个月也是500元/单，看起来平平安安不需要操心。可是实际上有可能上个月5万单都是400～600元，而这个月5万单则是2万单300元，2万单400元，5千单500元，5000单超过2500元——客户购买习惯已经发生了巨大变化，一方面客户订单在变小（可能是因为产品单价下降，采购数量减少，或者客户选择了比较便宜的替代品），另一方面出现了一些相对较大的订单（可能是中小企业采购，或者是网站扩充产品线见效了）。——光看平均值的话很容易就忽视这些潜在的变化，不能及时的做出应对。 两个campaign带来一样多的流量（100万流量），而且流量的Average Time on Site（假设是40秒）是一样的，看起来两边差不多。可是两边的实际流量情况可能是千差万别：campaign A带来的50万流量停留0秒（具体原因参看之前写的网络营销数据解读（二）——事情不是你看到的那样），50万停留80秒；而campaign B带来的流量20万停留0秒，60万停留10秒，20万停留170秒。首先这个数据可以帮助我们去判别流量是否异常是否可能有作弊流量，其次它告诉我们说第一个页面bounce rate比较高，第二个比较低，可能是第二个页面的设计较好，然后它告诉我们说第二个页面虽然更能吸引人点击，但是那些人都是很快点击页面然后很快就离开了，这一点很值得和campaign A进行对比再深入研究。 解决的方法还蛮简单的，就是不要只看平均数和总数，而要多看看分区段的数据。 比如看Avg Time (…)

Read the rest of this entry »

抱歉很久没更新，最近比想象中忙。考完试，连续三天做开咖啡厅的Simulation（偶们组得了冠军，哈哈），又开始接一些咨询和培训的活，还参加了2个Business Competition… 早两天在传漾科技讨论他们新的产品设计，忽然想起自己之前对于这一类广告网络的设想：   第一步，广告公司无非是个分销商，大量买进广告位或者Impression，然后打包卖出去。   第二步，广告公司开始帮客户做分析，做创意，做优化，做咨询。   第三步，广告公司进一步统整信息，将访客后续行为都监控到，帮助客户计算真实的广告投放ROI（至少自以为监控到了ROI），帮忙做分析，做优化。   第四步 ，帮助单个公司做广告内容优化，比如Retargeting（链接里是Wikipedia的解释）。之前在美国，有公司做的是在客户网站加代码并且索要一些折扣券，如果客户将产品放入购物车但是又没有购买，他接着再去逛其他网站，网站上刚好有他家广告网络的banner的话，那个banner会自动展示该客户的logo + 他之前放入购物车的产品 + 折扣券代码。比如我去了Amazon，把一个iPod放入购物车又没买，然后我去Businessweek，有可能就会看到中间有个Banner上面写着”Amazon iPod大促销，输入MarsOpinion.com免运费“。我自己操作过的版本要更复杂，可以设计更复杂的推荐规则，可是要用到高级的WA和ESP来合作。传漾有自己一套很好玩的Retargeting规则，不过不知道需不需要保密:S…(full disclosure: 我正在给他们的新产品提供咨询）   第五步，综合从所有广告主那里采集的信息，结合其他渠道（例如购买的第三方数据）拿到的用户信息，绘制每个用户的profile，跟踪记录用户的行为信息，然后做适合的广告位、适合的广告内容的推断——在合适的时间，展示合适的广告内容给正确的人。比如我在Guilt买了很多很贵的衣服，而且总是对衣服的banner视而不见，他可能就会给我看Newegg的高档相机banner而且不给我coupon。   第六步，自动优化，我之前提到的eCPM和Google的竞价排名机制其实也有自动优化在里面。本质上说就是让广告自动去找到合适的位置，以合适的形式展示。比较粗略的模式可以是这样：首先建一个模型，给每种广告都赋予一些属性，然后人工安排广告位做优化。做一阵子之后系统对数据进行学习，做一个粗略的总结（什么样的广告应该放什么地方，以什么形式），然后系统开始自己尝试、自己优化：比如VANCL要投广告，它就自动放到它计算认为合适的网站banner上实验（占用那个banner位置1/n的时间），如果发现ROI（如果定义ROI是order / cost）高于那个banner位其他广告，则延长VANCL在这个广告位的展示时间，否则减少，这样子可以实现效果最优化。而在一切结束之后，系统又学习到了更多了关于“男装应该往哪些网站投放”的信息，下次别家来投的时候，它第一次实验的对象就会更精准一些。   第七步，好吧……这一步估计要等我写完《网络营销效果解读》才能说清楚（好吧，我一定尽快写……）。简单讲，在我写完那一系列文章之后，基本上会发现通过网站自身的WA数据分析来衡量网络营销效果，虽然说很有用，但是还是远远不够的。最不够的地方就是很难衡量营销和最终效果之间的因果关系——我们衡量的往往是事情发生的先后次序关系（例如先点击了广告，然后买了东西，所以我们认为广告影响了购物），但是时间顺序关系并不代表其中的因果联系。所以我的设想是将来的广告网络应该来承担这个责任：广告网络了解大部分观众的信息，在特定网站上，给其中一些观众展示过特定广告，给另一些相同属性（例如同是VANCL顾客）顾客没有展示过，这两组数据就可以用来对比计算Impression –> Sale的具体因果关系——扩大到整个网络上，丰富的比对信息应该可以套用数学模型来计算出每个广告位，每个创意，对于每个具体网站产生的具体影响，然后用这个“真实效果”反过来进行第六步的自动优化。   好吧，走到最后一步要5年还是10年呢？

建议先阅读本系列其他文章： 网络营销数据解读（一）——事情不是你看到的那样 网络营销数据解读（二）——事情不是你看到的那样 网络营销数据解读（三）——那又怎么样呢？ 网络营销数据解读（四）——目标和指标 上次（网络营销数据解读（四）——目标和指标）说到定义了目标之后，我们需要找到一组Metrics（指标）来衡量目标达成情况。找合适的Metrics要分三步走： 第一步，了解我们监控到的数字的意义，找到合适的指标来衡量我们目的达成的效果。 第二步，研究数据，将无效和虚假的部分剥离。 第三步，通过测试、辅助指标计算和长期监控来分析隐性和长期效果。 网络营销数据解读（四）——目标和指标里对第一步进行了简单的介绍，今天我们来讨论第二步和第三步。 首先，我们要研究数据，将无效和虚假的部分剥离。 因为监控工具的不完美，人工操作的失误，或者合作方有意无意的作弊，我们拿到的数据很未必完全是真实的。你拿到10000个click，可能只有1个是真实用户的点击，拿到10万个注册用户，可能全部都是机器生成。——所以，我们必须要有一个筛选过滤的过程。 因为作弊方法太多，我也没有想到有什么系统性的方法可以用来解决这个问题。有一个简单的原则就是：找异常。真实的数据看起来就是会比较”真实“，数据间的比例关系也会比较合理，数据在时间和地域上的曲线和分布都会比较平滑。反过来，作弊的流量有可能会考虑不周，从而在某方面做得太过分而显出异常来。 举例来说，如果我监控的是我在www.MarsOpinion.com上广告投放的click数据，有哪些可能出现“异常”的地方呢？ 流量在时间上的分布异常：如果平时每天带来1万个click，今天忽然带来10万个，这就很让人怀疑。另一种情况，如果每天还是平均1万个很稳定，但是仔细看发现每天有5千个都是在8点5分到8点10分这五分钟过来的，这也是一种异常。 流量在行为上的异常：正常情况下，通过广告带来的大部分的流量应该会直接离开网站（bounce），剩下的那些流量会行为各异，有些人看多几个页面，有些人看少几个。如果发现流量全部被bounce，这是一种异常，如果流量完全没有bounce这也很异常；如果大部分的流量都表现出了类似的行为这也很异常——比如90%的流量都是到了landing page点击了页面顶部一个不起眼的链接，在下一个页面停留了0秒，又点击了页面顶部一个不起眼的链接，然后离开站，这看起来也很假。 流量在地域上的异常：如果1万个click当中，9800个来自同一个IP（或者相邻的一段IP），这也很奇怪。如果从地域分析上看，一个面向北京免运费的活动，来的流量99%都是山西的，这也很莫名。 流量在来源上的异常：本来买的是www.MarsOpinion.com网络营销专区的广告，结果最后仔细研究发现流量中90%是从游戏专区点来的，这也很不对劲。（不同地方的流量价值是不一样的，可能他们在卖你广告的时候宣传的是”我们的受众刚好是你的目标客户，重合度高，效果好“，但是其实他们那个方面流量太少，为了填数字，只好从别的热门频道——例如游戏频道、娱乐频道——导入垃圾流量充场面） 如果我们监控的不是click，而是registration呢？类似。 时间分布异常：前一个月每天才5个注册，结算前一天来了10000个注册。 行为异常：广告链接到landing page，但是所有流量都是直接到注册页面注册，没有经过landing page。 地域异常：都来自同一个IP段 其他异常：所有注册用户都没有填写具体信息；或者所有注册用户都叫类似名字；或者所有注册用户的注册email都长得很像，比较常见的是marsopinion0001@gmail.com, marsopinion0002@gmail.com, marsopinion0003@gmail.com, marsopinion0004@gmail.com, marsopinion0005@gmail.com, marsopinion0006@gmail.com… 上面只是抛砖引玉，并不能涵盖所有作弊流量的特点。但是从Marketer的角度，我们判断流量虚假的原则是确定的：流量是否显著异常。如果他能做到在数据表现上和真实流量没区别，我们确实也很难把他们抓出来。 至少，做好第一步之后，我们已经把那些比较傻的作弊数据给排除掉了。 一般的公司上做到这一步就停下来了——嗯，确切的说，很多公司还没有做到这一步就停了，呵呵。 如果你还要深入想一下的话，可能就会思考这样一个问题：数字大就是好么？带来100,000块钱订单就一定比10,000块钱订单好么？难道带来1000个新用户就一定比带来500个好么？难道1000个访客就比900个访客要有价值么？ 不一定。 因为我们虽然衡量了campaign达成指标的程度（数量），但是却没有仔细去考评达成指标的质量。就好象说我们派两个人去不同水果摊买50块钱苹果，心里面想说谁买得多就算谁能干（用“重量”做指标）。最后甲带回来20斤苹果，乙带回来10斤，于是我们认为甲更能干一些。——细细想想，是不是觉得有点怪？万一甲带回来的苹果很难吃呢（难吃，但是并不是假苹果）？万一乙买回来的是你这辈子吃过的最好吃的苹果呢？ 在这个例子里，我们本来想采用”苹果的重量“来衡量两个人的能干程度，后来又加入了”口味“来辅助评判。对于网络营销的指标来说，我们也可以类似的引入一些辅助指标来帮助我们更好的理解那些主要指标的“质量”。 第一类的辅助指标，是当期就能拿到的、可以帮助我们衡量主要指标质量的其他指标。（好绕@__@） 比如说，我们的目标是“销售”，那么我们除了订单金额之外，还可以综合订单量，平均订单金额，购物顾客数量和利润一起来看。 (…)

Read the rest of this entry »

本文是《网络营销数据解读》系列（这个系列前面N篇文章会和之前博文内容有重叠）的第四篇，前面几篇在这里： 网络营销数据解读（一）——事情不是你看到的那样 网络营销数据解读（二）——事情不是你看到的那样 网络营销数据解读（三）——那又怎么样呢？   先说笑话： 有一艘太空船在宇宙中航行，忽然全船听到船长的广播： 大家好，现在我有一个好消息和一个坏消息要通知大家 大家开始紧张…… 好消息是，我们现在的速度越来越快了 大家高兴了一下 坏消息是，我们不知道自己在往哪开   很多时候，我们就是这样。 我们会用高级的工具，做漂亮的report，出一堆的数字，大家看着数字多就觉得自己professional，看着数字变大就觉得团队工作出色。开一个网站，做一个promotion，谈一个市场合作，执行一个marketing campaign，做得辛辛苦苦，看到数字（traffic, acquisition, conversion…）不断变化眼花缭乱，最后出一份report说我们搞到了多少注意力，多少注册，多少钱销售，数字大的时候大家觉得做得好，数字小的时候觉得做得不好，对么？ 问个问题：有个网站，对网站架构做了重新设计后，pageview / visitor上升100%，其他数据都不变，这次重新设计是不是成功的？ 再问个问题：有两个marketing campaign，Campaign A带来了10 million impression，100,000个visitor，2000个订单，200,000元销售；Campaign B带来了5 million impression, 80,000个visitor，1000个订单，400,000元销售。哪个Campaign比较成功？   ======== MarsOpinion.com 分隔线 ========== 答案是不知道。 因为我们不知道我们的目标是什么，在不知道目标的时候数字是没有意义的。 如果你回答第一个问题”是成功的“，那么请想象一下如果这个网站是个电子产品公司的客户自助服务页面呢？网站的目标是让用户自己找到问题的答案以减轻客服中心的压力，每个访问者访问页面增多很未必是好事——可能说明你导航更不清楚了让用户要花更多步骤才能找到想要的答案。一方面客户满意度会下降，另一方面更多客户会放弃搜寻信息而直接拨打电话——这样又增加了客服那边的压力。 如果你给了第二个问题肯定的答复，那么请想象一下如果我们的目标是“增加品牌曝光”时你答案是什么，目标是“促进销售”呢？目标是“增加订单量，让用户都体验一下购物”呢？目标是“增加高价值客户”呢？ 没有清楚定义目标的时候，我们看到的数字仅仅是数字而已。只有定义了目标，我们才知道数字对我们生意的意义。这个系列的头两篇文章（网络营销数据解读（一）——事情不是你看到的那样，网络营销数据解读（二）——事情不是你看到的那样）主要都在讲说如何正确理解数据的含义，那么这篇文章将开始来介绍如何理解数字对于我们生意的意义。 (…)

Read the rest of this entry »

开心一下，过几天再认真更新……毕竟我现在在放假，哈哈。 （本文大部分素材来自Mediapost.com） JetBlue去年的一封营销邮件，内容是“我们首席财务官不在！——耶，我们可以乱降价了！快下单吧，赶在他回来之前（8月6号他就回来了:(）” Urban Outfitters发了另一封信，标题是“别说我们什么也没为你做过！”，里面是memorial day促销。 Moosejaw有个促销活动：购物就送两个浴帽。他们的文案是这样写的”白送两个浴帽，一个给你，另一个给你想一起洗澡的她“（Two free shoer caps with any purchase, one for you & one for someone you want to shower with），然后旁边配一个火辣MM在洗澡的图片，呵呵。 Barneys New York’s会给订阅他们Email的顾客发一封欢迎邮件（这个谁都会做），不过邮件的图片用的是一个满头烫发卷的女士，内容是”继续卷头发吧，没关系“（意思是强调网购的好处：您不用出门，更不用打扮）