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最近的一些想法# DataSciences - 数据科学
S*4
1
娱乐圈近来最郁闷的应该是赵本山了。这个给老百姓带来无数笑声、得到市场和赞誉的双重回报、曾经被舆论捧上大师地位的东北小品王,近来成为舆论的弃儿,被舆论摔到了地上——不仅是摔,甚至是狠狠地踩了。赵氏幽默给网友带来无数欢笑,但此时网友们又疯传一个个关于他的负面消息,这是为什么呢?
前两天,在得知辽宁省政府副秘书长魏俊星落马之后,我的心情有点起伏。在赵本山的朋友圈里,魏俊星不算什么大人物,但两人的交集比较特殊。 魏俊星长期在大城市铁岭任职,在赵本山的老家、铁岭下辖的开原市当过市委书记。在公开场合的讲话里,他称赵本山为“亲爱的本山”,在接受记者采访时,他表示赵本山是个“极重情义的人”。正是因为不拿对方当外人,赵本山在开原无论拍戏还是做别的,都是“一路绿灯”。不过在江湖传言中,两个人的关系好像又充满了张力,有外人难以想象的复杂情节。
真相究竟如何,不好妄下结论。但可以肯定的是,魏俊星和赵本山在彼此的人生道路上都留下过显著的痕迹。魏俊星落马,并不意味着赵本山就肯定“有事”,魏俊星涉嫌贪腐,也不说明赵本山就不干净。以赵本山的名气和地位,他的朋友圈原本就十分庞杂和壮观,其中有一两个人被调查,未必就会把赵本山拖入深渊。但就算如此,是不是就能说没有值得警觉和借鉴的呢?
外界在反思赵本山的境遇时,一般将其归结为“离政治太近”,这个说法其实并不正确。搞文艺搞到赵本山这个份上,想离政治太远是不大可能的。
但是,与政治保持亲密接触,并不意味着就一定要和政客发展起特殊关系 。如果说过去的文艺圈有什么不健康的生态,主要就是对权力的迷恋和攀附。一些艺人和艺术家在政客的关系网中扮演着情人、门客或者掮客的角色,虽然得到了一时的好处,但终究败坏了名节、埋下了隐患,甚至有可能走向悲剧。
风骨这东西,说起来虽然比较虚幻,但关键时候它真能保护你啊。无论艺人还是政治人物,多一点风骨,少一点媚骨,收敛起傲骨,其实还是挺重要的。
你觉得呢?
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c*z
2
关于广告/marketing的。错误之处欢迎指正。
广告的基本问题是人民的购买力的问题,所以广告的繁荣很大程度是搭了经济繁荣的便
车。敏感的问题是,这里面有多少泡沫?
1000个公司帮你做广告,每个push1000个,最后你卖出6个。每个公司都claim credit
,号称0.6% 成功率,事实上成功率是百万分之6-这就是泡沫。
这个泡沫,以及DS在公司没有话语权的现象,其实是同一个原因:business model。现
在的广告投放公司都是charge cost per impression,和卖家的合同都是老式的
service合同;ctr, foot traffic等都是secondary,类似于quality of service。
这样,公司的生死存亡在于business development拉关系,而不是data science真正
deliver的relevance。这还是IBM,微软,salesforce那一套。
如果能在business model发生革命,比如说charge cost per transaction,那么公司
的生死存亡才真的在于data and data science。DS才真正成为kings and queens of
advertising。DS导向的公司才能横扫老式的business model。
技术难点1,数据收集。我觉得可以广泛deploy wifi hot spot,吊在大型气球上,每
个费用不超过300。即使手机不使用wifi,也在ping wifi hot spot,这样至少能得到
device location。Location加上point of service数据足够做很多了。
技术难点2,收益确认。就是到底怎么确认transaction是我们的广告造成的。这个问题
我想了好久,HMM应该是一个办法,但是没有具体做过。一个利好是mobile的流行,使
得很多原本分散的数据很容易的被整合。
胡思乱想,大家见笑了。
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r*g
3
权本位社会,离政治不近还玩个屁
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g*o
4
你难道不觉得这些都是股沟在干的么...
包括那个气球通信!
不然股沟如何支撑起他们这么庞大的服务器集群和图书计划之类的各种周边项目.

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【在 c***z 的大作中提到】
: 关于广告/marketing的。错误之处欢迎指正。
: 广告的基本问题是人民的购买力的问题,所以广告的繁荣很大程度是搭了经济繁荣的便
: 车。敏感的问题是,这里面有多少泡沫?
: 1000个公司帮你做广告,每个push1000个,最后你卖出6个。每个公司都claim credit
: ,号称0.6% 成功率,事实上成功率是百万分之6-这就是泡沫。
: 这个泡沫,以及DS在公司没有话语权的现象,其实是同一个原因:business model。现
: 在的广告投放公司都是charge cost per impression,和卖家的合同都是老式的
: service合同;ctr, foot traffic等都是secondary,类似于quality of service。
: 这样,公司的生死存亡在于business development拉关系,而不是data science真正
: deliver的relevance。这还是IBM,微软,salesforce那一套。

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s*h
5
在不同公司的广告里加个不同的promotion code怎么样?

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【在 c***z 的大作中提到】
: 关于广告/marketing的。错误之处欢迎指正。
: 广告的基本问题是人民的购买力的问题,所以广告的繁荣很大程度是搭了经济繁荣的便
: 车。敏感的问题是,这里面有多少泡沫?
: 1000个公司帮你做广告,每个push1000个,最后你卖出6个。每个公司都claim credit
: ,号称0.6% 成功率,事实上成功率是百万分之6-这就是泡沫。
: 这个泡沫,以及DS在公司没有话语权的现象,其实是同一个原因:business model。现
: 在的广告投放公司都是charge cost per impression,和卖家的合同都是老式的
: service合同;ctr, foot traffic等都是secondary,类似于quality of service。
: 这样,公司的生死存亡在于business development拉关系,而不是data science真正
: deliver的relevance。这还是IBM,微软,salesforce那一套。

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l*m
6
现在不少DSP是CPC或CPA了吧

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【在 c***z 的大作中提到】
: 关于广告/marketing的。错误之处欢迎指正。
: 广告的基本问题是人民的购买力的问题,所以广告的繁荣很大程度是搭了经济繁荣的便
: 车。敏感的问题是,这里面有多少泡沫?
: 1000个公司帮你做广告,每个push1000个,最后你卖出6个。每个公司都claim credit
: ,号称0.6% 成功率,事实上成功率是百万分之6-这就是泡沫。
: 这个泡沫,以及DS在公司没有话语权的现象,其实是同一个原因:business model。现
: 在的广告投放公司都是charge cost per impression,和卖家的合同都是老式的
: service合同;ctr, foot traffic等都是secondary,类似于quality of service。
: 这样,公司的生死存亡在于business development拉关系,而不是data science真正
: deliver的relevance。这还是IBM,微软,salesforce那一套。

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m*a
7
1. 看看GOOGLE ADWORDS,如果你愿意让GOOGLE TRACK你的CONVERSION的话,你是可以
按CONVERSION来优化你的开销的
2. TRACKING - 数据采集, 尤其是MULTI—TOUCH的情况下,很重要
3. ATTRIBUTION MODELING / MARKETING MIX MODELING 现在很火的原因就是要解决你
说的最后一个问题 - 量化各个CHANNEL的贡献

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【在 c***z 的大作中提到】
: 关于广告/marketing的。错误之处欢迎指正。
: 广告的基本问题是人民的购买力的问题,所以广告的繁荣很大程度是搭了经济繁荣的便
: 车。敏感的问题是,这里面有多少泡沫?
: 1000个公司帮你做广告,每个push1000个,最后你卖出6个。每个公司都claim credit
: ,号称0.6% 成功率,事实上成功率是百万分之6-这就是泡沫。
: 这个泡沫,以及DS在公司没有话语权的现象,其实是同一个原因:business model。现
: 在的广告投放公司都是charge cost per impression,和卖家的合同都是老式的
: service合同;ctr, foot traffic等都是secondary,类似于quality of service。
: 这样,公司的生死存亡在于business development拉关系,而不是data science真正
: deliver的relevance。这还是IBM,微软,salesforce那一套。

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g*l
8
ATTRIBUTION MODELING: we are diving into this recently, and we have some
ideas of how to go about doing it, but the problem is, we do not know how to
VALIDATE the model.
suppose if we say SEM contributes $20M out of $100M revenue, but that can be
validated only if we turn off SEM and see how much sale we lose. well, in
that case, the business can't support this experiment because too much loss
in revenue. esp when a bunch of VPs have their bonus tied to their sales
plan/goal, there is no way that they will take a loss that does not benefit
them.
so, attribution model has little trust because of the lack of validation
avenue.
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m*a
9
No, you do not need to turn off SEM, but slowly move to your optimal
allocation, and monitor the change in total revenue, see if it agrees with
your prediction!
Just curious, how do you model attrobution?

to
be
loss
benefit

【在 g**********l 的大作中提到】
: ATTRIBUTION MODELING: we are diving into this recently, and we have some
: ideas of how to go about doing it, but the problem is, we do not know how to
: VALIDATE the model.
: suppose if we say SEM contributes $20M out of $100M revenue, but that can be
: validated only if we turn off SEM and see how much sale we lose. well, in
: that case, the business can't support this experiment because too much loss
: in revenue. esp when a bunch of VPs have their bonus tied to their sales
: plan/goal, there is no way that they will take a loss that does not benefit
: them.
: so, attribution model has little trust because of the lack of validation

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d*i
10
被AOL收购的Convertro不是号称可以做multi touch attribution吗?可是做出来的东
西确实没有validation。没法儿确认哪一个attribution的效果更好,只能比较用不同
attribution model来优化出来的sales/ad response是否有区别。
另外,目前cookie tracking在cross device/platform方面还不是很先进。如果要准确
的把用户从看到广告到购买产品的conversion path给清晰的描绘出来,目前还不行吧
?尤其是在有online和offline channel的情况下。
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c*z
11
谢谢各位大牛的input
现在的公司专注做mobile,个人觉得是最佳的online to offline渠道
我们和beacon公司合作,就是客人进入实体店的时候会记录一下
广告的有效性,就是比较有没有推广告的情况下,客人数量的变化
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z*l
12
做同样事情的公司还有很多,比如Visual IQ和被google收购的adometry.

【在 d********i 的大作中提到】
: 被AOL收购的Convertro不是号称可以做multi touch attribution吗?可是做出来的东
: 西确实没有validation。没法儿确认哪一个attribution的效果更好,只能比较用不同
: attribution model来优化出来的sales/ad response是否有区别。
: 另外,目前cookie tracking在cross device/platform方面还不是很先进。如果要准确
: 的把用户从看到广告到购买产品的conversion path给清晰的描绘出来,目前还不行吧
: ?尤其是在有online和offline channel的情况下。

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t*g
13
作为DSP的DS,我觉得我可以回答楼主几个问题
1. conversion rate这个有个attribution的问题,一般由第三方决定。就比如A公司,
B公司,C公司等等都给某个人发了广告,他最后买了。第三方会决定这个算哪个公司的。
2. 其实DS在广告公司非常重要,因为广告这行虽然有点意思,但是竞争非常激烈。同
样的digital ad campaigns,同时由好几个公司在做,哪个公司表现好,哪个公司表现
差非常直接。如何更好的target来提高比如conversion rate,click rate等等至关重
要,直接影响公司收入及发展。
3. 数据收集的确是个难题。整个广告行业没人比google数据更多。如果偏重某个行业
的话,很多公司有可能比google相关数据多些。
4. 收益确认这个就是attribution的问题。现在有几个公司做这个,比如Adometry。但
是这个还是行业难题,就跟duanyangzi说的一样,很难有validation。
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c*z
14
谢谢大牛回复
请问大牛觉得广告业泡沫大么

的。

【在 t******g 的大作中提到】
: 作为DSP的DS,我觉得我可以回答楼主几个问题
: 1. conversion rate这个有个attribution的问题,一般由第三方决定。就比如A公司,
: B公司,C公司等等都给某个人发了广告,他最后买了。第三方会决定这个算哪个公司的。
: 2. 其实DS在广告公司非常重要,因为广告这行虽然有点意思,但是竞争非常激烈。同
: 样的digital ad campaigns,同时由好几个公司在做,哪个公司表现好,哪个公司表现
: 差非常直接。如何更好的target来提高比如conversion rate,click rate等等至关重
: 要,直接影响公司收入及发展。
: 3. 数据收集的确是个难题。整个广告行业没人比google数据更多。如果偏重某个行业
: 的话,很多公司有可能比google相关数据多些。
: 4. 收益确认这个就是attribution的问题。现在有几个公司做这个,比如Adometry。但

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P*X
15
广告跟数据有关那是传说,还真有这么多人信
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t*g
16
我不是大牛啊。最多算小小牛。
我觉得广告业没什么太大的泡沫。虽然会受GDP等影响,但是总体上来说广告业还是一
个合理存在的大产业。
不过广告业总体上竞争太激烈,而且现在clients要求越来越高,可以预见很多小公司
会混不下去。

【在 c***z 的大作中提到】
: 谢谢大牛回复
: 请问大牛觉得广告业泡沫大么
:
: 的。

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t*g
17
广告跟数据不但有关,而且关系很大。

【在 P******X 的大作中提到】
: 广告跟数据有关那是传说,还真有这么多人信
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