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分类目录归档：数据化运营
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博主简介
宋天龙(TonySong)，大数据领域资深从业者，触脉咨询合伙人，前Webtrekk（德国最大的在线数据分析服务提供商）中国区技术和咨询负责人。
数据分析领域工作11年，拥有大量的分析经验、案例、场景和方法，并且在数据分析领域颇有口碑。
擅长数据挖掘、建模、分析与运营，精通端到端数据价值场景设计、业务需求转换、数据结构梳理、数据建模与学习以及数据工程交付。
在电子商务、零售、银行、保险等多个行业拥有丰富的数据项目工作经验，参与过集团和企业级数据体系规划、DMP与数据仓库建设、大数据产品开发、网站流量系统建设、个性化智能推荐与精准营销、企业大数据智能等。
参与服务客户案例包括汽车之家、
新奇检测Novelty Detection
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大多数数据挖掘或数据工作中，异常值都会在数据的预处理过程中被认为是“噪音”而剔除，以避免其对总体数据评估和分析挖掘的影响。但某些情况下，如果数据工作的目标就是围绕异常值，那么这些异常值会成为数据工作的焦点。
数据集中的异常数据通常被成为异常点、离群点或孤立点等，典型特征是这些数据的特征或规则与大多数数据不一致，呈现出“异常”的特点，而检测这些数据的方法被称为异常检测。
> > “噪音”的出现有多种原因，例如业务操作的影响（典型案例如网站广告费用增加10倍，导致流量激增）、数据采集问题（典型案例如数据缺失、不全、溢出、格式匹配等问题）、数据同步问题（异构数据库同步过程中的丢失、连接错
硬广告渠道——选自《电商流量数据化运营》
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2.4.1 硬广告概述
硬广告一般是指直接介绍企业品牌、商品、服务、内容的传统形式的广告，通过直接“灌输”的方式将信息广而告之。传统场景下，硬广告主要在电视、广播、报纸杂志、户外等媒体上投放；互联网场景下，硬广告主要在各类门户、导航站甚至APP等媒体上投放。互联网硬广告的方式包括开屏广告、banner广告、横幅广告、异形广告、贴片广告、植入式广告等。
> 本节的硬广告侧重于没有人群定向或只根据几个比较粗粒度的条件进行投放的广告方式，且以CPT、CPM、CPC为主要计价方式的广告媒体。
2.4.2 为什么硬广告“不精准”，我们依然要投
在强调精准营销的时代背景下，目前硬广告渠道的市场费用，
MCN渠道——选自《电商流量数据化运营》
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2.7.1 MCN概述
MCN（Muti-Channel Network）即多渠道网络服务，它通过持续的内容输出来实现特定商业目标。在MCN机构出现之前，其实就已经出现KOL、KOC、PGC、达人、IP、大V等概念和实体， MCN的出现让这类资源更有组织化、规模化和专业化，在企业级的运作上更有效率，效果也更加显著。本节的MCN范畴包括以集团、公司、工作室或个人形式的多种组织形式。
MCN起源于网红经济运作模式，在后端通过签约网红将具有一定话语权或关注度的“人”聚集起来；中间通过专业的运营团队持续稳定的输出内容；后端通过与企业的合作实现商业变现，例如广告、品牌合伙人、直播等。
2.7.2 MCN
发掘流量爆发力强的渠道——选自《电商流量数据化运营》
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流量爆发力指营销渠道能根据营销需求，迅速增加广告曝光和引流的能力。流量爆发主要应用在大型促销或关键性活动节点上，且通常需要按照小时级别的粒度进行流量控制。例如双11或6.18大促当天的销售爆发，依赖于前期流量的蓄积和释放。这对营销渠道的流量控制能力要求非常高。
3.3.2 流量爆发力的强的特征有哪些
流量爆发力强的特征体现在两个方面：
- 一是时间控制的精准度。时间粒度越细，控制力越强，越能满足特定时间点爆量的需求。一般而言，流量爆发力的时间粒度至少要控制在小时级别，因为大多数促销活动都是以整点小时进行控制（例如8点抢购、0点巅峰等）；如果到天级别则很可能无法满足特定“巅峰活动”的按小时的流量节
基于用户行为模式的渠道组合管理——选自《电商流量数据化运营》
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3.7.1 用户访问行为的渠道概述
在做渠道组合投放管理时，也可以从用户的实际访问行为中获得启发，尤其是在考虑少量渠道的组合应用时非常有效。例如用户经常从A渠道进入网站后，再次从B渠道进入网站，那么渠道A和B之间可能具有用户先后序列访问的行为模式，基于此规律，可以考虑二者组合投放，这是一种行之有效的投放组合策略。
3.7.2 如何识别用户访问的来源渠道
用户访问的来源渠道识别通常有两种模式：
一是根据每次用户进入网站中服务器日志的“引荐信息”获得，其中包含的引荐URL信息可用于识别流量来源。默认情况下，无需对这部分流量做额外特殊跟踪，网站分析工具都能自动监测流量来源。其主要用于免费流量（包括直
广告投放的排期要素管理——选自《电商流量数据化运营》
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4.4.1 广告投放的排期要素管理概述
排期要素包括周几、月份、季度、是否工作日等按日产生的因子，这是本节的重点内容。
提示 除了日期类要素外，还有更细化的时间性要素，例如小时、分钟等。大多数渠道能控制的粒度主要是日期，并且按小时分钟的汇总分析逻辑类似，因此本节不做介绍。
在营销渠道中，除了部分硬广告在媒介采买时就已经确定了投放日期和时间外，其他硬广告、信息流、SEM广告可根据企业营销需求进行日和时间控制，因此该节内容的应用主要集中于可控制投放日期和时间的硬广告、信息流和SEM等广告渠道。其他渠道例如CPS、MCN、社群媒体、会员等也可参照本节的方法来管理运营日期和时间。
4.4.2 不同日期
渠道测试性投放——选自《电商流量数据化运营》
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4.6.1 渠道测试性投放概述
渠道测试性投放是在企业与第三方渠道或媒介在正式营销合作前的测试性活动，这种活动在大型企业中尤为常见，主要渠道集中在硬广告类等费用或资源投入较多的渠道。
本节的测试性投放，特指企业与大型营销渠道（主要是硬广告类）在正式合作之前的测试性投放活动。此外，企业通过自己控制的广告媒体（例如信息流和SEM），例如通过不同广告版本的迭代来测试投放人群、素材、文案等以实现广告效果的提升等，此类活动更多的属于落地过程中的测试及优化操作，不在本节内容范畴内。
4.6.2 测试性投放中的噪音控制
在测试性投放过程中，不可避免的会受到“噪音”影响，这些“噪音”会干扰最终结果的评估与判断
如何分析渠道效果的边际效应——选自《电商流量数据化运营》
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6.3.1 渠道效果边际变化规律概述
营销渠道效果的一个基本规律是，当营销投入变化时，其产生的营销效果也是变化的，且变化可能不是线性的，而是呈现特定的边际效应。例如：当广告费用持续增加时，转化率在缓慢下降；当流量规模增加时，单位流量的成本却在上升。找到不同渠道的边际效应规律，有利于增加对渠道的认知并能更好的控制营销资源的投入并使企业回报最大化。
6.3.2 分析渠道回报效率的边际递减效应
随着营销渠道广告费用的增加，其回报效率可能出现边际递减效应，回报效率可以是转化率、ROI等转化效率类的指标。例如，当广告费用在10万量级时，每1000块钱能带来10个订单；当广告费用增加到100万量级时，每1