8月12日下午，由热云数据和吆喝科技联合主办的“数据·创新 |互联网企业转化提升——黑科技畅享会”在杭州科技寺创业空间顺利举办。让我们一起回顾行业资深大咖分享的黑科技精彩干货。
今天分享的几个点：热云数据Trackingio产品的上半年全行业投放报告，根据报告看看数据背后的现象。针对这个现象我们怎么做，接下来就是一个用户画像跟精细化运营的行为。最后是一些干货，在大家获量的过程中获得一些帮助。
首先是上半年全行业的投放数据。大家可以看，从2017年1月份到6月份，上半年的点击量，热云数据监测到是477亿次，1月份的时候大概22亿点击，但是在6月份的时候已经达到了175亿。它的上升趋势是非常明显的。而且是在3月和6月出现了两次爆发的一个形态。
看一下激活，上半年统计到激活总数1.2亿，可以看整个趋势，其实它的一个增长下降趋势并不是特别的明显，2月份的时候稍微有一些下降，但在3月份开始又有一点上升，但是趋势并不像点击总量以及真实点击量的趋势那么明显。
下面是一个激活平均率的变化趋势。从1月份开始到6月份，分别在3月跟6月出现了两次谷底，1月份的时候我们的统计到平均激活率0.81%，但是6月份达到了0.11%，这个下降特别的明显，也就是说出现了非常大的激活转化下降。
这些激活量是由哪些渠道带来的一个占比？我们对渠道做了一个划分，分别是：头部渠道、中部以及长尾渠道。头部渠道占据63%的激活量，中部渠道22%，长尾渠道13%。在这个过程中，大家可以关注一下头部渠道，头部渠道我们把它列的是头条以及UC头条、广点通、还有微信，头部渠道占据了绝大多数的激活产生。我们可以考虑投放投头部渠道，当然也要结合自己手上的预算，因为毕竟这里的竞争是最激烈的。
我们再来关注一下投放APP数量的变化趋势。1月份的时候是将近6400款APP在投放，但在6月份的时候已经达到了将近11000款，上涨趋势非常明显，也是分别在3月跟6月产生两次大的上涨。6月份相比1月份投放的广告APP数量增长了70%。
再看一下投放的企业领域。我们把领域做划分，目前游戏还是占比比较高的，是占第一，43%的位置，其次是直播、电商以及房产、汽车跟出行。这个报表里面我们可以看出在游戏市场的目前的竞争是非常大的，因为在这块投放企业最多。工具类跟出行这一块投放是相对比较少的。
我们看一下机型的对比。安卓跟iOS投放的上半年的对比趋势：安卓是利好的趋势，它的投放是在不断上涨，因为这其中有两个原因：第一iOS市场近期做了很大的调整，导致很多运营包下架，甚至上架困难；同样安卓的市场也是在用户变得更加的活跃，也是一个利好的局面。
首先用户量在热运后台的统计看到增长的并不高，但是广告主将近多了一倍。也就是多的广告主，全部是在抢同一批用户。其实就是今天产品的同质化竞争越来越厉害，同样的一波用户被大家洗来洗去，用户已经从小白变成非常了解市场，非常了解行情的专家级的用户。也就是说用户被洗过了，这时候用户的转化率在不断的下降。而且3月份跟6月份出现两次大的下降。
我们监测到获量市场有大量的刷量情况出现。也就是说从去年Q1到现在，这个假量越来越多，汇聚以上几个因素，我们得出一个结论，今天买量的成本越来越高，转化也越来越差。
针对这些情况，热云数据合作了超过六千家企业，接下来分享一些我们的合作伙伴在面对这些行为会去通过什么样的方式来去改变这种局面。
1、我们的合作伙伴它会通过在买量的部分，因为其实整个货量分两块：一个买量一个存量。买量是第一步，后面99步由我们运营完成的。在第一步买量这一块，目前广告主大多数通过短链的形式区分我所投放的渠道以及我所投放这个渠道不同地方的素材。每一个地方它所带来的一些数据、转化指标，而且实时监控，及时发现其中的问题。能够快速的找到最优的投放渠道，这种情况就可以让广告主不断的去尝试越来越多的新渠道，降低它的尝试成本、时间以及顾虑，从而增加它对渠道的一个掌控力和决策力；
2、热云在每月、每季度、半年、一年会分别做出相应的数据报告，比如说获量、防作弊等等方面回报给我们的合作伙伴。其次在买量的时候大家对防作弊也会关注越来越深，今天整个刷量市场不断的研发更多高深的刷量方法。在这一块，目前广告主他们也会去采用从一开始简单的一个防作弊模型到现在更加深入的全网黑名单，防止一些IP、渠道的作弊，他们会记录在案。热云也在做这样一件事，也是通过所有合作伙伴的力量汇集在一块，然后再回馈给合作伙伴。
3、当买量越来越困难的时候，大家会发现一个最简单的现象：任何一个2C的APP，它的活跃用户占比永远是在它所有的注册用户里面占比非常小的一个比例。如果说这个时候我们把剩下的这批用户活跃起来，可能在我KPI完成的时候会起到非常大的帮助。所以大家越来越关注用户画像及精细化运营。
精细化运营是怎么做的呢？我会对用户做画像、标签，详细的分类。比如用户他有基础的人口属性、上网特征，比如什么年龄阶段，来自哪里，做什么行业，以及平时上网时间怎么样，平时怎么样，平时会关注哪些点，哪些生活习惯，兴趣爱好，以及我的标签，是前端用户还是非前端用户，根据这些做标签分类，抓住用户的兴趣点，知己知彼，再做针对性的用户运营活动去提升用户的重新唤醒。这一块也会出现一个比较常见的现象，可能部分运营做这一块活动的时候，我已经把有些用户标签做好分类，然后做了针对性的活动，但是效果并不明显。在一块还有一点用户的标签具有时效性。
所以其实现在只针对自己已有的用户标签并不足以能去拉住用户的兴趣点，所以现在各大获量的广告主会通过去获取更多新鲜的，具有时效性的标签，再做整理、分类，做相应针对的活动。
“弹个车”最近应该说势头很猛，广告打的很多，分众、地铁、电影院，几乎都是能够看到的，正常情况下。“弹个车”为什么来了呢？很多人觉得我们是不是突然之间拍脑袋觉得我们要做2C了，不是的？我们公司从来没有想2C，我们还是帮助B端。“弹个车”只是我们帮助车商去卖或者是扩展业务的手段而已。它其实是个金融工具，并不是平台在卖车。
“弹个车”现在在做什么？
因为我们做了两个APP，我们占有全国90%的车商以及销货人员、工作人员都在系统当中。“弹个车”出来以后，挑选了一些相对来说营销能力比较强的车商一起做了展馆，线下“弹个车”是统一标识、统一物料的，全部由我们统一制作。现在全国有三千家车商是“弹个车”的统一经销商，他们会通过他们的手段在城市里面铺展，那天还看到有车商录了一首歌，找了个歌手唱了一个“弹个车”之歌，这是车商自愿帮助我们拓展“弹个车”渠道。因为“弹个车”是帮他们可以赚到钱的。我们现在打的分众、地铁，很多人不理解互联网公司投传统企业，不是应该投今日头条吗？我们就是因为通过这种方式把客户集中到线下车商，车商每一台可以赚到非常丰厚的服务费，我们一分钱不收，包括我们公司所有的工具，所有的APP都是不收取费用的，都是免费的。实际上大搜车所盈利的点是在于“弹个车”销售之后，未来的这份金融方案里面，它的L的差额，我们的车辆，每个月，只是说预估值，每个月的销量额一万辆车，平均一辆车购买价格20万计算，就是20亿，20亿把这些车辆重新打包成ABS资产包，这个资产包可以重新变成现金流和购买车辆的现金流的资源，以这样的形式做。所以“弹个车”现在赚的是ABS以及银行利息，你们贷款的金额的利率差额是我们的盈利点。一年下来也是，按照今年计算，我们ABS已经有两百个亿了，这是“弹个车”业务。
刚刚我看热云也说用户画像的问题，我们通过第一批用户积累以后，有几万，APP下载70万，有这些人，这些人我们同时做了标签和标记，包括它的用户行为，同时浏览什么样的网站，最近会不会有购买的意愿，会分成各种级别的客户。分完以后通过他浏览的习惯去定向追踪投放，这样是最省成本的。现在有一个用户库，在这个库里面经过他的行为不停的修整，这是热云比较擅长的，我们也在做。不停的修整他的行为，包括现在做的一些驾校，考完驾照那一瞬间极其想买车的，但是这个行为会不会产生，下一步是需要可能是车商触达，或者我们去触达引导你去消费这个行为的，数据要累积的，它需要一个很长周期。
我们的金融方案比较特别在这里，我们有短期的金融方案的，也就是说如果一些年轻人想买豪车，可以每个月都换豪车，最近也在看包括汽车之家也是，测评类的文章，我是当时最开始进入这个行业看了好多好多测评类的文章，但是看完以后好像没有什么用，没有帮助我决策，我也不知道看了这么多到底选什么车，好在哪里，告诉我轴距多少多少，有什么区别我不知道，宽度是什么我没有直观的感受，没有办法选择，所以才会试驾。
我们看一下AB测试的起源。
它的概念刚才已经讲过，可以读一下它的书面的定义：是一种组间分离试验，通过科学的试验设计，采样样本代表性，流量分割与小流量测试等方式来获得具有代表性的试验结论，并确信该结论在推广当中的可信度。
谷歌，把医药领域的AB测试带到互联网领域。第一次AB测试是试了搜索结果页多少个结果才是最好的。当时有25个、30个、50个，那个才是最好的。
但是AB测试实际上并不是很多人想像的这么简单的。我们说AB测试一定要满足这几个条件：
一、先验性。
二、并行性。
三、科学性。
先验性，AB测试如果简单分成两组AB两组比较，那就错了。先验性的反应就是后验，如果你有A，你有A版本跟B版本，把它推送给所有的用户，有10万的会员，5万会员用A，5万用B，用统计的方式看他们用了一段时间以后点击转化的数据，A比B好，你也有结论了，但是这是后验的结果，意味着什么？A比B好，有结论的时候，5万B的用户，当你发现的时候损失已经产生了。如果用五千人就知道结论，意味着2500人A，2500B，受损失的只有2500，有结论以后后面的95000可以全部用A。这是先验性。
并行性，将两个或两个以上的版本同时上线，可以更科学客观的进行对比。并行性反面的例子，比如说今天我们刚才有华为的朋友，让大家注册了华为的开发者社区，我们要上架到华为商店，中国的环境是这样的，安卓的市场不只一二十个，三十几个，如果说我们不是并行试验的会怎么做呢？还是刚才的例子，会把A发布到华为商城，B发布到三星商城，已经是两个很大的群体了。我进行对比一下，发现A好，这个结论成立吗？当然不成立，因为华为商城的用户跟三星商城的用户可能完全不同，他们连收入都有可能有完全的区别。实际上很多公司就是这么在做的。我们拿这个月的数据跟上个月对比汇报说这个月的产品不行。这是并行性，这是做AB测试必须满足的。
科学性。相似特征的用户均匀的分配到试验组中，避免出现数据偏差，使结果更有代表性。我们会经常碰到有一些特别是技术人员说，分组，很简单，写个随机函数，你分两组还是三组，我写个除以3，这样的分组方式只能满足数量上的均等，但是人群之间的相似形完全没法保障。如果说有两个王思聪分到一组，另外两组完全没有优势，他可能买一大堆东西，你说A组非常好，那就是误差。一定极尽所能的让多个组的用户非常接近，很相似。
良性循环，为下次试验做准备
AB测试不能一时兴起做，现在老板说要做新版做一下就做一下，AB测试必须循环做下去，因为我们的业务在不停的发展，新版本不停的发布。良性的循环应该是：分析数据，得出结论，这个结论是假设性的，你发现业务的短板，我们在详情页加入订单这边转化特别低，你得出的结论我们要改进做新版，然后计划一个试验，创建试验，开始运营，得出结论，验证你的假设对还是错。做完以后及时清除旧的DEMO，并且关注我们的官网，及时更新。
今天分享几个点，主要我们作为互联企业，之前在为科学性的接入吆喝之前遇到的问题，或者本身的一些困惑，然后在我们接入吆喝之后，它给我们带来哪些提升，实实在在的哪些提升。
一、困惑与问题
AB测试或者增长黑客接触吆喝之前有所了解，我们也自己尝试做了一些AB测试，也能得到一些结论，但是困惑就是在这里：
原先做AB测试，首先从试验的产生产品，看到数据不好或者看到一些，就一直讨论，结果产出产品的方案，后端需要配置一下A版本和B版本，前端试验一下AB版本效果，数据部门、测试部门把整体流程跑一遍，数据部门再分析哪个时间好，哪个时间坏。从头到尾，几乎是整个我们产品的所有的产品方都要介入这个过程，协同难度比较大。还有一个点就是耗时比较长，从发起到最终形成数据，可能要两个月，甚至更长，容易出错，任何环节发生小偏差，或者主观理解的偏差，导致试验传递过程中有损耗。
这个概念来到国内比较新，大家主要还是说统计一下指标，这样基本上把一个试验结果就说出来了，这个好这个坏，这里面是缺乏科学性的，我们也知道，但是我们不知道从哪个点把科学性做起来。
以前我们做一个试验，比如分流，我们也会像宋总说的，写个数据算法，设备ID尾号进入试验，试验结果差很多。还有流量控制，我们做好了，要调大流量，还要发代码，这是其二。操作调整的成本非常高，基本上每次要发代码。
二、吆喝与虎扑
高效推进，第一版是我接的，我本身自己也是研发的，跟产品商量了一下，我从哪个点开始，试验一下，发两个版本，从头到尾一个人完成，从接入，就几行代码，版本划分，后台建试验，一周所有的试验结果得出来了，稳定性，包括用户的反馈，是否有一些不太好的，比如说异常情况出现，都已经得出来了，这是一个协同高效的事情。
科学的维度和统计。科学性这一点，维度还有统计的科学性，吆喝科技做了AA分组，流量分配之前对用户做了AA分组，然后它对时间、版本、受众、设备、各个维度划分，我们可以精确的调。除了指标的统计，还有转化率统计、留存统计，还有高级功能，得到一个执行区间，统计效果显著。
易操作。之前我们调整流向发代码，不存在了，没有这种事情。我们几乎不用后端，我本身自己从APP研发出身，这边接过来以后基本上跟后端隔绝了，后端几乎不干涉试验。可以随时调整流量、指标。几乎就是用最小的时间，最大程度的得出了理想的效果和收益。
用户反馈型试验。用户反馈很重要，这个大家应该都能理解，用户真正的心声，他一个人反馈，背后可能代表百万用户，这个其实是一个对你提升来说是一个很关键的一个信息采集点。