Daisywonderland

疲惫生活的温柔梦想
为自己造一个世界
世界里编织着文字·音乐·阅读
更有美食·运动
这些最好的解药
疯狂的去相信美好 活在美好里
人生最难得的是复杂之后的简单
-那就用一杯水的单纯,面对所有一辈子的复杂;

快速笔记·西湖品学大数据峰会—移动互联网专场

以下记载都没有阅读性,仅供自己快速查看回忆


一 . DrawBridge·App广告个性推荐

硅谷数据公司分享


APP  与广告主匹配:
用户使用APP ————Request,(基本信息basic information )————过滤(内排序:)单个用户精准投放——(决策过程)对单个用户进行精准投放

流程对应的问题:
CTR(Click through rate  )  And CVR (Coversion rate) 
impression- click -click-comversion 

2nd price 预测
竞标策略:How much to bid based on demand and supply info?

怎么用大数据来应用到商业:@drawbridge   Silicon Vally
大数据带来更精准的估计,提高用户核广告的黏合程度,核用户的联合度决定收入
Make accurate estimate——better insight on market;
大数据揭露真相;


CTR:
任务:预测用户广告点击率
Log——loss reduction  降低,CTR 提升;

最少的训练数据

2nd price auction 的基本概念
将竞价发给广告市场
-A :一块    B:9毛    C:0.8

跨平台广告:(手机 PC 端的ID )
把用户看手机端和桌面web端,手机端相对于Web ,没有那么多的数据:
把PC 端的数据拿来给手机用
手机端的行为,需求不太一样
DrawBridge 的卖点:
不需要LOg in ,和ID 
人——————links ———————
算法概略:
手机很PC 匹配
手机不同设备的 匹配(识别码)

Pairing 的一些数据:
Input
output
time
Pairing 的结果: IFA_UPID :
Audience Targeting
案例1
Cross-device Retargeting:
 
更精准的用户定向:
推荐系统简介:
——对每一个用户简历一个profile
——计算各个应用与应用之间的相似性
用户行为模型:
A:  Angry bird       fruit       XX
B:    Angry bird       fruit  
||||\C  :Angry bird    fruit  _ (推荐XX)
   

Mahout

单个用户的行为


安卓正在赶  ios
广告尺寸:利润,成本,转化率
xiang@drawbridge.g


二 新浪微博· 大数据的垂直领域兴趣应用(垂直内容输出形成一个产品)

商务搜索引擎,偏向于产品

工业革命时代
互联革命时代
数据金矿

PC:通过”链接“互联
移动互联:通过“关联”互联:通过关系网络:第三方合作登录,新浪门户(的音乐频道:直接索引)

4V:
Variety
Velocity
Vo


新浪微博对大数据的理解:
连接:
流动:静态数据必须流动和传播起来
开放:才能更好的形成生态体系
云端计算能力:
平台化的服务


知识图谱构建:
时间都去哪了:私人定制  葛优 冯小刚 ,————每个节点都可以扩散出去,发行公司:XX,另外的歌。

兴趣映射:
小时代————关联图书,主演,导演,

DaaS :Data as a Service

数据层:知识图谱,兴趣映射
平台层:
应用层

非结构化————结构化————套件化——产品化

知识图谱支撑垂直领域:
微博的即时性很强,信息流速很快,转瞬即逝
(原料————加工————形成循环)

输出成为新的移动互联网产品的组成部分:
垂直领域内容——个性化音乐
品位相近的好友
音乐24小时 赞榜:
早上起来开车类似电台一样的歌曲播放:
微博上面的音乐人:

垂直领域内容——电影原著
排行榜怎么来的?
电影原著热度排行榜

垂直领域内容——第三方应用:
用平台形式开放出来
开放平台接口实现一些调用

垂直领域内容——区域热议
汽车品牌的区域热议

垂直领域内容——知识图谱支撑的移动化搜索

垂直领域内容——收视指数
影视,综艺的微博热议指数:春晚魔术穿帮;

垂直领域应用——节日POI
情人节签到TOP:公园,校园,酒店TOP 5:  旅游香港;校园安徽农业大学。
                              情人节为爱奔走的:沈阳到广州3000多公里的“真爱”

三.大数据移动游戏·Talking data

Analytics   GameAnalytics   Campaign   Insight
移动游戏行业:用户行为
                          玩家行为追踪,注册角色

                          数据产品怎么能快速进入一个行业?怎么样有价值?市场Size ?覆盖人群?

iOS  和 Android :  3.1亿人玩过移动游戏
至少10款:25%
3款:90% 
重度玩家(每人至少一小时每天):28%  
付费:9.7%

(中国市场已经是安卓最大的市场)
安卓的收入占比:超出50%

一个手机装5款以上的游戏,占40% 多
玩家休闲游戏:

3成玩家 每个月安装10款 
 周五晚间——周六 占一半以上————Promotion

在哪下载:助手类:91助手
应用汇,。

iOS ,65% 通过APPLE Store
平凡的升级使用别的—————— 游戏:不适合,每次更新流失4% ,更新的周期非常长

时间高峰:中午 ,晚上8:00——12:00
付费方式选择:第三方 支付成为支付主流
“僵尸用户”:安装,但是从来不玩————研究重点,背后的原因

LCV 生命周期价值:
原因:渠道,市场推广资源稀缺
           页游

游戏数据标准:怎么定义
移动指标白皮书
AARRR模型:
应该有一套
碰到问题的时候,给我一个方法
数据是可追踪的,可评估的;

KPI:
Day1: Retention

为什么新手引导会这么多
UI 很重要:玩家耐心很低
题材

大量玩家成长流失率高:失去耐心

AB Testing:削弱怪物

利用数据优化推广策略以及预算
利用数据进行人群定向投放
喜欢的题材,风格,付费能力,
角色扮演:效果差     转移 —— + 加数据时间算法(两个月之后再投)


主题沙龙:大数据在移动互联网的机遇与挑战

过去做过什么?现在做什么?
@阿里巴巴 :移动搜索,无线营销。关注移动电商领域——用户需求差异,营销方面的一       
                       些差异
@快的打车:
@Talking data:社交属性 ,日活上 30万;
@Drawbridge:
@新浪微博:
————————————————————————————————————————
@Drawbridge:
   用户时间有限:几款主要的应用上面
@快的:刚需,使用频次
@阿里巴巴:1。09年 音乐,移动端的需求  变化。网页和APP  时间的竞争


一:移动互联网与WEB 差别:
移动网络脆弱,日活 100万。
中国安卓手机:15% 的时间有Bug。三星的ROM  有错误
                           延迟,日志LOG 延时;采集过程丢掉一些数据;————纠错
                           想知道手机连的哪个运营商:ROM 乱写——纠错层——

移动互联网的价值比WEb  高:跟个人的相关程度,隐私

(不止是手机,还有可穿戴设备)

二。搜索 
在移动互联网搜索不再成为互联网热点行为:移动互联网的关系  就是搜索的固化

三。关键指标:
@talking data:1.方法论  2.工具base     
                             已然只关心  新增激活,活跃,留存率(自定义)
                              KPI  用户留存率


@广告:粘合度,什么原因造成的,放大。美国最大的团购网站,在一个上面APP (同性恋) 广告上面很好:深度分析,同性恋的经济条件不太一样,跟正常人比不太一样,团购对他们的影响很大。不只看表面,知其所以然。


   

 
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