• AB测试与企业管理的矛盾

    AB test看起来是一个非常普遍的数据请驱动产品,实际上从一些案例看企业会有很多误区。 我们曾经看到一个化妆品头部企业,仅仅调整了注册和访客登录的Web页面排列顺序,就在注册转换率上获得了30%的提升,后续的订单转换和订单金额都随之上涨了17%和15%。后续两个业务指标似乎佐证了那个看似完全不合理的注册转换率增长。 但仅仅依靠更改排列顺序就能获得30%的提升着实让人不敢相信,我不能从这个案例中学习到任何结论,反而更好奇的点是:是什么促使产品运营人员做出了这个实验版本,是什么逻辑或者知识促使他做…

    DTALK观点 2020年7月10日
  • A/B测试最佳实践及问答

    这篇文章谈了一下A/B测试最佳实践及问答,希望对大家有帮助。 1、AB测试是什么? A/B测试是一种科学的试验方法,可以利用少量样本对决策进行测试,从而在决策被广泛执行之前准确预测其实施效果。 A/B测试在科学试验,医疗健康,农业,广告等领域都有重要应用。严格的A/B试验的实施比较复杂,门槛和成本比较高,往往只能用在很关键的决策中。 互联网行业因为用户主要在线上,试验实施和样本数据采集很方便,可以大量进行A/B测试,大大提高了决策的科学性和有效性。 Google和Amazon最早建设了完善的A/…

    DTALK观点, 企业案例 2020年6月15日
  • 为什么Twitter推崇1%试验和数据驱动?

    数据驱动的方法对Twitter的成功至关重要,我们会发现在其他敏捷,高度创新的企业中也采用了类似的方法,最有力的方法之一就是采用“1%实验”的理念。 DTalk创办人 顾青 我发现人们很容易说他们的企业是数据驱动的,或者声称已经培育了一种文化让每个人都有力量成为变革推动者和疯狂科学家。 正如马克扎克伯格所建议的那样,“快速行动,打破成见”。 但是,你如何使它成为现实?你如何将成长骇客的心态和方法融入你组织的DNA? 根据我的经验,最有力的方法之一就是采用“1%实验”的理念。我曾经参与过很多采用数…

    DTALK观点, 企业案例 2020年5月22日
  • 如何建立头条这样的数据驱动能力?

    如果我们去通过谷歌的关键词趋势观察大数据的搜索热度,大概2009年一个起点,在2015-2016年达到峰值,然后逐渐趋缓降低一直到2019年的这个时候。   如果按照Gartner的经典技术市场化的观点来看,其实大数据这个技术热点已经经过了2次泡沫,并进入深入结合企业业务的业务价值期。   国内互联网最近几年格局变化中比较突出的几家企业,比如:字节跳动、快手科技、美团、拼多多等,每家企业都充分具备了这些以下的能力: 全域数据采集和外部数据合作 数据仓库和大数据平台建设成熟 数…

    DTALK观点 2020年5月20日
  • 搞定数据驱动运营,必须用好的2样武器

    今天我想就精细化运营、数据驱动增长里经常提到但充满了误区的一个话题来谈谈。 这个话题是标签体系、标签平台及AB测试。 说一个案例: 我们曾经为一家大型的外资连锁超市做过咨询,他们有自己的DMP系统,跟我们吐槽说人群标签体系一点效果也没有用,用户行为分析有了,量也够了,用户权益也有,但销量该是多少还是多少,甚至还有减无增,被大老板一顿狠批,我们细聊之下才发现,他们为了追求成交量,用户触达永远发全量,比如牛肉促销就触达所有曾经买过牛肉的用户,牛奶促销就触达所有买过牛奶的用户,什么?你说你们平时也是这…

    DTALK观点 2020年5月19日
  • 数据驱动和科学增长怎么落地?读这篇就够了!

    一段时间来不少媒体都在讲2019-2020年互联网无战事,这当然是媒体为了博眼球的标题,我们读读娱乐一下罢了。 实际上,随着头部流量及平台企业的战略格局变化,流量下游的企业也随之面临着新的挑战和机会,所以去年起很多企业都在关注私域流量的建设,都在恢复对自有线上平台的资源投入和建设。 最近我在梳理最近半年的一些重要企业数据驱动运营项目的经验,发现只要企业的高管和核心产品运营团队可以比较客观和科学地去建立企业数据驱动的文化、流程,并投入研发资源建设数据产品去赋能产品运营工作,是可以获得健康增长的能力…

    DTALK观点 2020年5月19日