今天在篱笆网参加了上海产品经理的第二次聚会,在会上听到Mars Ren 任鑫讲的数据驱动的网络营销和网站运营,感觉受益匪浅,当时没有带纸和笔,现在只能凭借记忆来记录一下关于《...
今天在篱笆网参加了上海产品经理的第二次聚会,在会上听到“Mars Ren 任鑫”讲的“数据驱动的网络营销和网站运营”,感觉受益匪浅,当时没有带纸和笔,现在只能凭借记忆来记录一下关于《数据驱动的网络营销和网站运营》的一些有价值的东西。
现在很多公司或网站都在提数据驱动,数据驱动真的用好了真的是好,但如果你用错了,那就真的是错!
一、了解数据是怎么来的,保证数据的真实性
举一个例子,一个公司作邮件营销,以下是他的数据:
1、共发出100万个邮件;
2、邮件到达率99%;
3、邮件打开率19%;
4、邮件内的链接点击率19%;
5、新用户的比率为80%;
6、来到网站后的网站停留时间为19秒;
从这个数据上来看,通常能有几个结论:
1、邮件到达率是非常高的,几乎是无优化空间了;
2、邮件打开率不高,可能是邮件标题不是很吸引人;这里有很大的优化空间;
3、邮件内的链接点击率不高,说明邮件内容用户不感兴趣;这里也有很大的优化空间;
4、新用户的比例还可以;
5、在网站上停留的时间非常短,说明看到的东西用户不喜欢,优化空间还很大;
那么,在作这个结论前,如果你追问数据的计算方法,可能会得到完全不一样的结论:
1、共发出100万个邮件:
怎么样算是发出?从你的软件出发出就算发出了吗?邮件地址是否正确?是否有几十年都不会打开的邮箱?
那么,追问的结果可能就是这个值被夸大;可能100万个邮件中,只有10万个是活跃的邮箱,如果是这样,那么后边的打开率就会被远远的低估;可能就不用优化了;
2、邮件到达率99%:
我们继续追问;怎么样是到达了?服务器有反应了,就算到达了吗?到达后有可能被直接送到了垃圾邮箱中,有可能连垃圾邮箱都没有进,就被服务器删除了等等;
所以这个值一定要追问,最后的结果可能是这个值被算的很大,实际上不是;
3、邮件打开率19%:
邮件的打开率追踪,通常是在邮件中加一个img,这个img实际是一个track code,这样只要有人打开了邮件并执行了这个img的显示,那么track code就会算为一次打开;
而实际的情况呢?
我们知道,一些邮箱在打开时,为了安全起见,是不会显示邮件中的图片的,那么就不会被统计到;还有一些情况是,我们用outlook收发邮件,这个统计代码也不会被统计到;
所以,打开率的19%,应该是被算小了。
4、邮件内的链接点击率19%:
链接的点击率是跟据上来的邮件打开率算出来了,前者都算的有问题,那么这个就更不要提了;
5、新用户的比率为80%:
统计新用户的方法,现在网站基本上都是在用户来到网站后,在用户的COOKIE中记录一下,那么下次再来时,先看一下用户的COOKIE中有没有记录,如果有,算为老用户,如果没有,算为新用户;
而实际的情况是,很多浏览器,有一些功能是在关闭后,直接清COOKIE,那么在算新老用户时就会有问题;
所以,这个80%的新用户,是被算大了;
6、来到网站后的网站停留时间为19秒:
网站停留时间是怎么算的?最后一个页面的打开时间减去第一个页面的打开时间;还可能有别的算法;但用第一种算法,明显是把时间算的小了;因为最后一个页面看的时间是没有算进去;
所以,这个时间是被算小的;
说的到,我们再重新回头看最开始得出的结论,是不是完全是错的!
那么,数据驱动就驱动到了一个错误的方向上面去了,所以,在数据驱动前,要十分理解这些数据是怎么来的,以及知道这些技术的算法等;不然,只看数据不知道怎么来了,可能会把你领到一个错误的方向上去;
我记得当时的PPT上有一张图片很形象,就是拉弓射箭,结果都射到自已人身上了;因为得到的方向就是错的。