能夠生存下來(lái)的谱秽，既不是最強(qiáng)壯的全释，也不是最聰明的辅辩，而是那些最能夠適應(yīng)變化的物種—Darwin
偉大的時(shí)代
我們經(jīng)歷了從PC時(shí)代到互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的變革颤陶，經(jīng)歷了互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代跨越到移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代幔托，現(xiàn)在又在經(jīng)歷從移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代向AI和大數(shù)據(jù)時(shí)代的變遷穴亏。我們關(guān)注數(shù)據(jù)，關(guān)注用戶行為柑司，關(guān)注用戶畫(huà)像迫肖，這些都不再是人為的YY，而是背后一個(gè)又一個(gè)真實(shí)的數(shù)據(jù)攒驰。
1946年2月14日在美國(guó)宣告誕生的ENIAC蟆湖，這是世界上第一臺(tái)真正意義上的計(jì)算機(jī)。ENIAC誕生主要是用于為美國(guó)軍隊(duì)計(jì)算彈道火力表玻粪。
隨著半導(dǎo)體行業(yè)的發(fā)展隅津，很快我們從大型PC時(shí)代進(jìn)入小型PC時(shí)代，在這里不得不說(shuō)芯片制造商Intel的創(chuàng)始人之一劲室，摩爾伦仍，他提出了摩爾定律“IC上可容納的晶體管數(shù)目，約每隔18個(gè)月便會(huì)增加一倍很洋，性能也將提升一倍充蓝。” 這是基于大量觀察的基礎(chǔ)上得出的結(jié)論。
同樣單位面積的芯片計(jì)算能力越來(lái)越強(qiáng)谓苟，成本反而越低官脓，到了70年代初期，個(gè)人電腦開(kāi)始出現(xiàn)涝焙，不過(guò)最初的個(gè)人電腦是由一群極客用手工作坊式的方式自己組裝起來(lái)的卑笨。比較有代表性的有兩款產(chǎn)品：
Bill Gates和Paul Allen于1975年在它上面開(kāi)發(fā)了微軟的第一款產(chǎn)品，BASIC語(yǔ)言解釋器仑撞，Altair 8800赤兴，他公認(rèn)為是微型計(jì)算機(jī)的先驅(qū)，為個(gè)人PC時(shí)代拉開(kāi)了序幕隧哮。
斯蒂夫·沃茲尼亞克于1976年和斯蒂夫·喬布斯一起在車(chē)庫(kù)里組裝出來(lái)的這款個(gè)人電腦桶良，這也是Apple的第一款產(chǎn)品。
互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代在我們童年時(shí)期來(lái)臨了近迁。
1995年貝索斯創(chuàng)辦了Amazon.com艺普，以銷(xiāo)售圖書(shū)起步，到1999年底鉴竭，顧客涵蓋160多個(gè)國(guó)和地區(qū)歧譬，公司的市值達(dá)到90億美元。2020年預(yù)估銷(xiāo)售額達(dá)3000億美金搏存。
1998年瑰步，Google創(chuàng)立，設(shè)計(jì)并管理一個(gè)互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎“Google.com”璧眠。Google整合全球信息缩焦，在全球范圍內(nèi)擁有無(wú)數(shù)的用戶 ,為我們帶來(lái)了最好用的搜索引擎以及改變生活的前沿科技。
1998年责静，騰訊成立袁滥，騰訊在中國(guó)的影響力我們就不多說(shuō)了，其服務(wù)涵蓋我們?nèi)粘Ｉ钤煮Α纳缃缓屯ㄐ欧?wù)所使用的QQ和微信题翻，到騰訊游戲平臺(tái)，再到門(mén)戶網(wǎng)站新聞媒體以及各種企業(yè)服務(wù)腰鬼。
1999年嵌赠，阿里巴巴成立，改變了我們的購(gòu)物習(xí)慣熄赡，淘寶姜挺，天貓，支付寶彼硫，讓供需方更高效的觸達(dá)炊豪，讓天下沒(méi)有難做的生意凌箕。
互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代改變了人們的生活習(xí)慣，各種應(yīng)用在改變生活的同時(shí)词渤，也積累了很多數(shù)據(jù)陌知。
2012年，80后創(chuàng)業(yè)者張一鳴創(chuàng)辦了字節(jié)跳動(dòng)掖肋，是最早將人工智能應(yīng)用于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景的科技企業(yè)之一，其獨(dú)立研發(fā)的“今日頭條”客戶端赏参，通過(guò)海量信息采集志笼、深度數(shù)據(jù)挖掘和用戶行為分析，為用戶智能推薦個(gè)性化信息把篓，從而開(kāi)創(chuàng)了一種全新的新聞閱讀模式纫溃。
每一個(gè)時(shí)代都會(huì)造就一批英雄，真正成功的創(chuàng)業(yè)者是可以抓住時(shí)代的機(jī)遇韧掩，看到發(fā)展的趨勢(shì)紊浩，善用技術(shù)來(lái)滿足用戶需求。
數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)營(yíng)銷(xiāo)
正如每個(gè)人的感受疗锐，這幾年我們不斷的聽(tīng)到新詞坊谁，IOT，大數(shù)據(jù)滑臊，AI口芍，Machine Learning，Deep Learning雇卷，智能制造鬓椭，互聯(lián)網(wǎng)+。每個(gè)人都可以隨口說(shuō)出這些詞关划，但并不是所有人都可與理解這些概念的內(nèi)涵以及技術(shù)是如何驅(qū)動(dòng)的小染。大數(shù)據(jù)如何指導(dǎo)行為，數(shù)據(jù)分析的背后又有怎樣的邏輯贮折？
數(shù)據(jù)分析即從數(shù)據(jù)裤翩，信息到知識(shí)的過(guò)程，數(shù)據(jù)分析需要數(shù)學(xué)理論脱货、行業(yè)經(jīng)驗(yàn)以及計(jì)算機(jī)工具相結(jié)合來(lái)為實(shí)際解決問(wèn)題岛都，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)發(fā)展和數(shù)據(jù)理論的更新，當(dāng)前的數(shù)據(jù)分析逐步成為機(jī)器語(yǔ)言和統(tǒng)計(jì)兩個(gè)學(xué)科的結(jié)合振峻。
既然要數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)營(yíng)銷(xiāo)臼疫，那么數(shù)據(jù)哪里來(lái)？
如果你已經(jīng)是一個(gè)創(chuàng)業(yè)者并有自己的產(chǎn)品扣孟，想要更加了解自己的用戶烫堤，那么就找到你網(wǎng)站和app的后臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)，這些都是你的礦產(chǎn)資源。深入挖掘用戶數(shù)據(jù)鸽斟，找到精準(zhǔn)用戶畫(huà)像拔创，然后以此來(lái)對(duì)標(biāo)更多的相似人群，找到這些人富蓄，引流到自己的網(wǎng)站或app垂攘，但是要記住，你必須對(duì)自己產(chǎn)品有足夠好的設(shè)計(jì)和用戶體驗(yàn)反番，才能在獲取新用戶以后做到用戶激活狗唉，留存，轉(zhuǎn)化口注，自推薦变擒。從而真正實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)營(yíng)銷(xiāo)，而且是閉環(huán)的營(yíng)銷(xiāo)∏拗荆現(xiàn)在已經(jīng)有一些公司在做用戶行為分析的工具娇斑，我們可以直接使用，目前行業(yè)內(nèi)做的最好的應(yīng)該是神策數(shù)據(jù)和Growing IO.?
如果你還沒(méi)有自己的產(chǎn)品或者也想看看別人家的APP的一些運(yùn)營(yíng)情況或數(shù)據(jù)分析材部，那么你就需要采集他們的數(shù)據(jù)毫缆。我們常用的工具是爬蟲(chóng)，爬蟲(chóng)就是請(qǐng)求網(wǎng)站并提取數(shù)據(jù)的自動(dòng)化程序败富。爬蟲(chóng)的基本工作流程如下：
發(fā)起請(qǐng)求：通過(guò)HTTP庫(kù)向目標(biāo)站點(diǎn)發(fā)起請(qǐng)求悔醋，也就是發(fā)送一個(gè)Request，請(qǐng)求可以包含額外的header等信息兽叮，等待服務(wù)器響應(yīng)
獲取響應(yīng)內(nèi)容：如果服務(wù)器能正常響應(yīng)芬骄，會(huì)得到一個(gè)Response，Response的內(nèi)容便是所要獲取的頁(yè)面內(nèi)容鹦聪，類(lèi)型可能是HTML,Json字符串账阻，二進(jìn)制數(shù)據(jù)（圖片或者視頻）等類(lèi)型
解析內(nèi)容：得到的內(nèi)容可能是HTML,可以用正則表達(dá)式，頁(yè)面解析庫(kù)進(jìn)行解析泽本，可能是Json,可以直接轉(zhuǎn)換為Json對(duì)象解析淘太，可能是二進(jìn)制數(shù)據(jù)，可以做保存或者進(jìn)一步的處理
保存數(shù)據(jù)：保存形式多樣规丽，可以存為文本蒲牧，也可以保存到數(shù)據(jù)庫(kù)，或者保存特定格式的文件
在不寫(xiě)代碼的情況下你可以善用這三個(gè)工具赌莺，八爪魚(yú)冰抢，火車(chē)頭采集，Web Scraper艘狭，這幾個(gè)工具基本可以實(shí)現(xiàn)大多數(shù)運(yùn)營(yíng)層面的爬蟲(chóng)需求挎扰。如果你是一個(gè)有點(diǎn)牛逼的程序員翠订，也可以考慮集客搜、scrapy遵倦、narrativescience尽超、crawlzilla、heritrix梧躺、webmagic似谁、dexi、模擬蜘蛛掠哥、后羿采集器棘脐、造數(shù)、前嗅龙致、import、scrapinghub顷链、datascraping
數(shù)據(jù)有了以后目代，問(wèn)題又來(lái)了，如何進(jìn)行分析嗤练？
首先你需要知道數(shù)據(jù)分析的流程榛了，說(shuō)的牛逼一點(diǎn)這就是技術(shù)的邊界。數(shù)據(jù)分析首先需要商業(yè)理解煞抬，也就是分析的人需要明白自己分析數(shù)據(jù)的目的和需求霜大，想要達(dá)成什么樣的結(jié)果。其次是對(duì)數(shù)據(jù)的理解革答，說(shuō)白了就是原始數(shù)據(jù)的收集和檢驗(yàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量战坤。第三我們需要做數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，也就是清洗數(shù)據(jù)残拐，整合和格式化數(shù)據(jù)途茫。第四是模型的運(yùn)用，建立模型溪食，調(diào)整參數(shù)囊卜，測(cè)試。第五需要對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估错沃，對(duì)其準(zhǔn)確性進(jìn)行重審和評(píng)價(jià)栅组。以上步驟做完以后，才能應(yīng)用我們分析的結(jié)果枢析。
數(shù)據(jù)分析的技術(shù)再此不多說(shuō)了玉掸，感興趣可以自己學(xué)習(xí)，在這里就再貼一張圖吧登疗，給大家一個(gè)啟示排截。
數(shù)據(jù)分析完以后嫌蚤，咱們的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)營(yíng)銷(xiāo)才開(kāi)始呢。一般我們會(huì)用AARRR模型断傲，這個(gè)模型在上面講數(shù)據(jù)來(lái)源時(shí)候也有提到脱吱，AARRR是Acquisition、Activation认罩、Retention箱蝠、Revenue、Refer垦垂，中文翻譯是用戶獲取宦搬，激活，留存劫拗，轉(zhuǎn)化间校，自推薦。在這里我簡(jiǎn)單解釋一下每個(gè)字的含義页慷，讓大家更好的理解營(yíng)銷(xiāo)閉環(huán)的打造憔足。
獲取用戶就是說(shuō)讓用戶下載app或網(wǎng)站注冊(cè)，但下載量和注冊(cè)量都比較虛酒繁，不能真實(shí)反映用戶是否已經(jīng)被獲取滓彰。所以大家都要看激活，這才是真正獲取到了新的用戶州袒。在這一步CAC（用戶獲取成本 Customer Acquisition Cost）是最需要關(guān)注的數(shù)據(jù)揭绑，因?yàn)楹芏鄷r(shí)候我們是付費(fèi)推廣來(lái)獲取用戶，同時(shí)還需要關(guān)注分渠道統(tǒng)計(jì)的激活量郎哭。
激活是說(shuō)提高用戶活躍度他匪，大家首先會(huì)想到的指標(biāo)是DAU（日活躍用戶）、MAU（月活躍用戶）,通晨溲校活躍用戶是指在指定周期內(nèi)有啟動(dòng)的用戶诚纸。所以其實(shí)還要看另兩個(gè)指標(biāo)：每次啟動(dòng)平均使用時(shí)長(zhǎng)和每個(gè)用戶每日平均啟動(dòng)次數(shù)。當(dāng)這兩個(gè)指標(biāo)都處于上漲趨勢(shì)時(shí)陈惰，可以肯定應(yīng)用的用戶活躍度在增加畦徘。
留存是說(shuō)提高留存率，成功的產(chǎn)品和應(yīng)用是那些能盡量延長(zhǎng)用戶的生命周期抬闯，最大化用戶在此生命周期內(nèi)的價(jià)值的應(yīng)用井辆。通常保留一個(gè)老客戶的成本要遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于獲取一個(gè)新客戶的成本。
轉(zhuǎn)化就是獲取收入溶握，轉(zhuǎn)化是應(yīng)用運(yùn)營(yíng)最核心的一塊杯缺，幾乎沒(méi)人閑的蛋疼純興趣服務(wù)。但前面所提的激活和留存是轉(zhuǎn)化的基礎(chǔ)睡榆，用戶基數(shù)大了萍肆，收入才有可能上量袍榆。
自推薦其實(shí)是口碑推薦，用戶認(rèn)為產(chǎn)品體驗(yàn)很好塘揣，自發(fā)的向朋友推薦產(chǎn)品包雀，從而產(chǎn)生類(lèi)似于自動(dòng)化營(yíng)銷(xiāo)的效果。
知其所為
很多年輕人想要?jiǎng)?chuàng)業(yè)亲铡，但是大多是空有一腔熱血才写，但市場(chǎng)不看熱血，市場(chǎng)會(huì)毫不留情的打臉奖蔓。創(chuàng)業(yè)需要有思路有戰(zhàn)略有技術(shù)的來(lái)實(shí)施赞草，會(huì)有所收獲。
比如說(shuō)我的目標(biāo)是建立一個(gè)品牌產(chǎn)品網(wǎng)站吆鹤，但是我并不知道賣(mài)什么厨疙，也不知道能不能賣(mài)好，那么我應(yīng)該怎么做呢疑务？
1轰异、先收集數(shù)據(jù)，分析數(shù)據(jù)暑始，比如我做跨境電商（淘寶也是一樣的），我在Amazon上進(jìn)行數(shù)據(jù)采集婴削，分析廊镜，可能會(huì)得到最好賣(mài)的top50產(chǎn)品清單，通過(guò)我的智慧進(jìn)行篩選唉俗，然后匹配供應(yīng)鏈能力進(jìn)行產(chǎn)品選型嗤朴。
2、分析購(gòu)買(mǎi)這些產(chǎn)品的用戶屬性虫溜，畫(huà)出用戶畫(huà)像雹姊，然后在FB或Ins上匹配類(lèi)似的人
3、在Amazon上開(kāi)一家店衡楞，當(dāng)然供應(yīng)鏈能力和網(wǎng)店的UI都需要設(shè)計(jì)良好
4吱雏、運(yùn)用增長(zhǎng)模型，將FB和Ins上的用戶引流到店瘾境，并進(jìn)行轉(zhuǎn)化歧杏、運(yùn)營(yíng)和數(shù)據(jù)追蹤
5、時(shí)機(jī)成熟之際建立自己的品牌產(chǎn)品網(wǎng)站迷守，持續(xù)增長(zhǎng)犬绒。
你能Get到我說(shuō)的思路么？其實(shí)就是相當(dāng)于有了想法兑凿，要思考如何PMF和冷啟動(dòng)凯力，PMF是Product Market Fit茵瘾，也就是如果讓產(chǎn)品與市場(chǎng)切合，滿足用戶需求咐鹤，冷啟動(dòng)就是用最小化和成本最低的方式來(lái)驗(yàn)證市場(chǎng)拗秘，然后就是不忘初心，方得始終慷暂。
希望以上思路對(duì)你有所啟發(fā)聘殖。
歡迎交流 VX：wangleiraman
