本次被訪者柳輝，TrueMetrics（觸脈咨詢）聯(lián)合創(chuàng)始人，西安電子科技大學(xué)碩士，谷歌官方認證數(shù)據(jù)分析師，DCM個人認證，美國PMP項目管理認證。管理TrueMetrics的網(wǎng)站分析項目及數(shù)據(jù)可視化報告。
本文通過以下七部分拆解數(shù)據(jù)分析：
一、什么場景和行業(yè)需要數(shù)據(jù)分析
二、數(shù)據(jù)分析會騙人嗎？
三、怎樣排除虛假流量？
四、PC端數(shù)據(jù)分析指標&方法論
五、電商、金融行業(yè)數(shù)據(jù)分析
六、數(shù)據(jù)分析的趨勢
七、怎么培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析的能力？
先進部分先拆解一、二、三部分
“無法度量，就無法管理”
——管理大師彼得·德魯克
這說明了數(shù)據(jù)對于管理的重要性。在日常的運營和決策中，數(shù)據(jù)扮演的是一個輔助角色。舉個比較貼切的例子，如果汽車相當(dāng)于生意，那用儀表盤來比喻數(shù)據(jù)是最貼切的。脫離儀表盤，車照樣可以開，但想要把車駕駛得精益求精，這時就要依靠儀表盤了。所以數(shù)據(jù)是常規(guī)運營和決策的良好輔助，對于常規(guī)價值的增值能力，是數(shù)據(jù)最核心的價值。
一、什么場景和行業(yè)需要數(shù)據(jù)分析
真正系統(tǒng)性的網(wǎng)站分析大概只發(fā)展了十年左右，相比統(tǒng)計學(xué)、經(jīng)濟學(xué)等其他成熟學(xué)科，網(wǎng)站分析還是比較年輕的。
我從傳統(tǒng)零售業(yè)慢慢接觸到了互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，算是比較早接觸數(shù)據(jù)分析的。之前在傳統(tǒng)零售行業(yè)，接觸到的基本上都是市場數(shù)據(jù)和銷售數(shù)據(jù)，采用購物車追蹤器、會員系統(tǒng)、店面觀察員、市場調(diào)查員等方式獲取數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)分析的成本不低，并且要獲取細致的用戶行為數(shù)據(jù)非常難。當(dāng)我逐步接觸到互聯(lián)網(wǎng)在線數(shù)據(jù)分析之后，通過用戶行為定位、用戶行為追蹤的技術(shù)，能非常輕松地解決先前傳統(tǒng)行業(yè)的那些難題。
所以到底什么樣的場景需要數(shù)據(jù)分析呢？我認為只要能產(chǎn)生可靠的數(shù)據(jù)，運營者有意愿通過數(shù)據(jù)為生意增值的場景都是需要數(shù)據(jù)分析的。航空業(yè)、金融業(yè)、電信業(yè)是數(shù)據(jù)分析發(fā)揮價值較高的三個行業(yè)。這些行業(yè)的用戶有實名制，用戶的每次交易也都是實名的，用戶信息相對更準確，對用戶的分析就會更準確。
二、數(shù)據(jù)分析會騙人嗎？
先進種情況，數(shù)據(jù)是客觀存在的，它不會主動騙人，真正騙人的是數(shù)據(jù)使用者。現(xiàn)在談?wù)撦^多是虛假流量的話題，用機器模擬流量數(shù)據(jù)混入正常數(shù)據(jù)里，污染真實數(shù)據(jù)。即使你有非常高明的手段也很難排除所有的機器流量。這種情況下去做數(shù)據(jù)分析，把機器數(shù)據(jù)當(dāng)做人的行為去揣測，用分析機器行為的結(jié)論去服務(wù)你的用戶，這種錯誤的分析對真正的決策會產(chǎn)生很大的影響。
第二種情況，選用的數(shù)據(jù)分析方法不恰當(dāng)或?qū)δ撤N方法的使用領(lǐng)域了解不夠，導(dǎo)致數(shù)據(jù)分析對決策產(chǎn)生干擾。以數(shù)據(jù)抽樣為例，如果你的數(shù)據(jù)抽樣樣本屬性不恰當(dāng)，會造成整體數(shù)據(jù)的偏差。一個電商網(wǎng)站如果選取了80%的女性數(shù)據(jù)和20%的男性的數(shù)據(jù)開展分析，那么女性的數(shù)據(jù)特征就會對抽樣的整體造成數(shù)據(jù)偏差。
第三種情況，在于數(shù)據(jù)能力所不能及的問題。數(shù)據(jù)不是萬能的，一些情感類、風(fēng)格類的數(shù)據(jù)是不能完全數(shù)據(jù)化的。最簡單的例子，汽車廣告應(yīng)該投到時尚類、運動類、旅行類等比較貼切的場合，如果你把一個中高端汽車廣告投放到一個有笑話、惡搞的環(huán)境中會使廣告的效果大打折扣。但目前來講，數(shù)據(jù)還不能完全識別這樣的投放環(huán)境。另外，數(shù)據(jù)只能通過一些表象特征去分析，捕捉不到人情感的細微變化，人和人面對面的銷售方式反而能捕捉到一些變化。
三、怎樣排除虛假流量？
虛假流量的作假手法和排除手法每年都在升級。從字面上講，虛假流量可以分成虛流量和假流量，二者本質(zhì)上是有些區(qū)別的。
非人為的流量我們會把它歸類到虛流量里面，比如說蜘蛛的爬蟲，它不是惡意的，而是自然而然產(chǎn)生的，它只是讓網(wǎng)站流量虛高，一些測試流量和垃圾流量也都屬于虛流量。
假流量是因為有利益驅(qū)使人為造假，主要涉及以下手段。
一、刷量。這種方法比較簡單粗暴，比較容易被識破。可以通過時間段排查，因為機器沒有正常的作息，如果簡單設(shè)置為24小時平均刷，每周7天平均刷，這就違背了人的正常作息時間。還有一些虛假流量是通過機房多設(shè)備刷量，機房的特點是IP統(tǒng)一，配置、屏幕大小、操作系統(tǒng)和瀏覽器都差不多，也是比較容易識破的。
二、模擬鼠標坐標。有些刷量考慮的非常周全，用不同的IP地址、產(chǎn)生不同的訪問、延遲情況，甚至能夠模擬實時的鼠標坐標。但難免有破綻，人從一個點到另一個點的移動很難做到是一個標準的直線，而模仿的軌跡都是點到點的，全部都是直線，它不會拐彎。所以也能識別出來。
三、技術(shù)性的假流量。它可以遠程控制機器，然后植入木馬，誘騙你去點擊一些亂七八糟的網(wǎng)站，實現(xiàn)刷量的目的。這種很難識別，因為產(chǎn)生這個動作的是真實的人，甚至還會產(chǎn)生真實的交易。
四、刷量群。他們類似淘寶刷單，加入刷單群之后，群主一聲令下，點擊什么網(wǎng)站，跟客服發(fā)生三句話以上的咨詢，這些流量就都傳送過去了，這都是人的行為，而且這些群里的人天南海北，產(chǎn)生的行為也都特別真實，所以這樣的假流量很難甄別。
五、數(shù)據(jù)監(jiān)測死角。還有些渠道很難監(jiān)測，比如微信朋友圈、今日頭條的信息流，它們屬于監(jiān)測的死角，沒有任何依據(jù)去判斷真假。虛假流量還有一個產(chǎn)業(yè)鏈，這個就比較復(fù)雜了，找到其中的破綻需要通過很多角度來做數(shù)據(jù)驗證，但也是有抓的辦法，我們也在研究一些抓虛假流量的工具，做多角度抓取此類虛假流量的嘗試。
抓假流量固然重要，但比這更重要的是防范假流量。
先進個建議，堅持用可靠的數(shù)據(jù)監(jiān)測工具，并且和廣告商、媒體爭取用抓取到的數(shù)據(jù)進行廣告費結(jié)算。
我有一筆廣告費，要在你這里做廣告，但是你要同意我使用第三方的工具進行監(jiān)測，監(jiān)測到什么數(shù)量，就給你多少廣告費。這有兩層目的，一是節(jié)省廣告費，二是威懾作用，比如讓媒體知道你用了知名的反作弊工具比如谷歌的DoubleClick，在造假時就會忌憚三分。一般媒體會同意你使用第三方的監(jiān)測工具，但它會要求做測試，你相信這個工具，但媒體不相信。這時要防范一些比較老道的媒體會向你要“分時段數(shù)據(jù)”，他們要這些數(shù)據(jù)只是為了看一下在哪一個時段的作弊手段沒有被工具檢測到，等到正式投放的時候，應(yīng)該使用哪一種作弊手段。
第二個建議，在企業(yè)內(nèi)部使用輔助KPI做數(shù)據(jù)真實的驗證。
明面上的考核是要公布給媒體和代理商的，他們知道選取什么樣的渠道才能完成KPI，達到什么樣的量級才能結(jié)算廣告費。輔助KPI比如用戶行為特征、行為習(xí)慣，這些是用戶的行為特征數(shù)據(jù)，可以不向媒體公布。如果是假流量，是難以符合常規(guī)的行為習(xí)慣的，這個可以作為假流量的依據(jù)。
第三個建議，對初次合作的媒體一定要做重點檢測。
初次合作的媒體通常認為會比較“老實”，但真實情況卻不盡然，媒體非常清楚初次合作的數(shù)據(jù)可能會作為后續(xù)合作的基準線，同時也要向廣告主表明對于KPI的完成情況，所以反而會在合作初期冒險摻入一些假流量，即使被懷疑也可以用初次合作測試數(shù)據(jù)不穩(wěn)定的理由搪塞過去，所以對于初次合作的媒體，更需要多加小心，通過各維度行為數(shù)據(jù)來驗證流量的真實性。
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