2 益的理解。是能直接復(fù)用到?作上的。 研定位什么和提供什么三方面。我們是誰呢？問答序三我們做什么呢？探索時候也會做市場規(guī)模、業(yè)務(wù)模式設(shè)計等?面的工作。我們提供什么呢？ 探索多效的實操指南。?次完整的調(diào)研必經(jīng)的三個階段——調(diào)研前、調(diào)研中、調(diào)研后。下?將照此順序詳細闡述子流程的關(guān)鍵自身業(yè)務(wù)熟悉，研究?員對項目亦能駕輕就熟，只需要綜合利用商業(yè)模式畫布和AARRR模型圍繞重要商呢？商業(yè)畫布是通用的商業(yè)模式梳理?具，按照以下順序梳理邏輯：構(gòu)和盈利目標，來設(shè)置?個雙方都接受的價略)怎么體驗和分析對標案例？通過項目了解和對標案例體驗分析還不能夠做到對需求的全面把握，項目組內(nèi)需要進行?次溝通。 溝通的●1)對標案例成功關(guān)鍵因素的交流；●2)我方業(yè)務(wù)路徑和關(guān)鍵點；●3)?期調(diào)研的關(guān)鍵點；●4)疑惑之處。做好調(diào)研計劃呢？下：How如何)——計劃的方法和運轉(zhuǎn)實施；調(diào)研方法的選擇?！馝ffect(效果)——預(yù)測計劃實施的結(jié)果、效果。預(yù)期的調(diào)研結(jié)論。這樣的預(yù)期。 用戶訪談、問卷調(diào)研和競品分析是常見的三種調(diào)研形式。用戶訪談？) 及時導(dǎo)必不可少。敏捷訪談——前兩次訪談后優(yōu)化訪談提綱，訪談記錄當天發(fā)出。旁聽制——邀請項目組同事參加旁聽。。關(guān)于用戶的?切秘密都在現(xiàn)除了用戶訪談，另外?種常?的調(diào)研形式當是問卷了。那么，做好問卷調(diào)研呢？鑒于問卷調(diào)研掩蓋觀念形成的過程，?消費者的觀念和?為?是調(diào)研的重中之重，且很多時候問卷的設(shè)后和她交流了解都乃不得已?為之。錯誤的問題決定了錯誤的調(diào)研。資，命名就是節(jié)省成本，這么重大的事情怎么能讓不知情的用戶來投票決定呢！●抓核?——圍繞問卷要解決的主要矛盾，避免貪多求全?！窭磉壿嫛x項間的關(guān)系、問題間的邏輯關(guān)系?！褡鲇嬎恪斗徘皩厥涨闆r做測算，可采取敏捷投放?！駝討B(tài)調(diào)整——根據(jù)回收情況調(diào)整投放。競品分析？ (2)行動——準備、武器、戰(zhàn)斗、避免暴露。?？紤]到信息及時性和有效性，需第?時間將調(diào)研結(jié)論發(fā)送給項目組同事。：xxx經(jīng)告?段落，訪談初步結(jié)論如下：訪談概況：此處寫訪招募、訪談情況主要訪談結(jié)論如下：1)分結(jié)論12)分結(jié)論23)分結(jié)論3……分享，屆時邀請大家參加(可注明預(yù)期分享時間)感謝！然后接下來是正式調(diào)研報告。那么，寫好調(diào)研報告呢？好的調(diào)研報告取決于調(diào)研提綱＋訪談過程＋歸納分析，并且?定要結(jié)合項目實際情況提出可落地的建設(shè)側(cè)重點。這個更多是看?些優(yōu)秀的分析報告學會建立映射策略，后面我會分享?些。這里主要看看? (若結(jié)論的得出需要以分結(jié)論作為依據(jù)鋪墊或是推導(dǎo)，建議先敘述分結(jié)論，再得出總結(jié)論和建議)最后是建議落地跟進和新需求溝通，然后重復(fù)整個調(diào)研過程。我們在支持項目的過程中，初期會選擇采用「故事編寫工作坊」(策略)的形式來梳理產(chǎn)品的用戶故事地圖。老大。產(chǎn)品定義——梳理骨干故事——拆分故事——溝通確認?！癞a(chǎn)品的目標用戶●解決了哪些問題●用戶目標●產(chǎn)品目標。明確業(yè)務(wù)訴求和用戶訴求為之后的設(shè)計提供了指導(dǎo)，不僅可以在接下來討論的過程中不易迷失方向，還可以避免陷?設(shè)計細節(jié)的糾結(jié)。基于業(yè)務(wù)訴求和用戶訴求其實就是為了不忘初心，是為了明確設(shè)計的初衷。 (這?步可以讓項目組內(nèi)所有?和用戶共同明確產(chǎn)品覆蓋的整個范圍。)為了方便大家理解，我在這里舉?個大家生活都會發(fā)生的例子。這段掙扎——關(guān)鬧鐘——下床。剩下的故事卡片都可以繼續(xù)這樣拆細理) ——穿衣——出門——上班途中——到達公司)。這樣我們項目組的所有人就可以對整個產(chǎn)品有個全局的印象。 細節(jié)在這步讓大家做到對產(chǎn)品只見森林不見樹木的狀態(tài)。每?個二級故事下面做停留，去拆分二級故事獲取更多細節(jié)內(nèi)容。如果二級故事是?個海平面的話，那二級故事以上就是海平面故事，那現(xiàn)在我們需要關(guān)注的是海平面以下更多不可見的故事。項目組會圍繞這個故事寫出很多細節(jié)來。 我們可以按照以下幾個維度對細節(jié)進行歸類，分別是：其中情緒可以通過固定的問題獲得，也可以通過用戶想法、用戶的痛點結(jié)合主觀判斷?；ゲ桓?，這時可以通過?些問題來刺激大家腦暴出更多的內(nèi)容，●用戶在這步具體做什么？●用戶還有其他選擇么？●用戶怎么做才能更爽？●出現(xiàn)問題如何處理？●其他用戶來到這里該如何處理？的流程，但當沒有熱水時這個流程就會發(fā)生變化。做完這步，我們已經(jīng)獲取到了足夠多的細節(jié)信息，整個項目組都會做到對產(chǎn)品又見森林又見樹木的狀何？是否符合當時的產(chǎn)品定義....)時可以區(qū)分要做的故事細節(jié)的優(yōu)先級，就完成了如下這樣?張完整的用戶故事地圖了?？偨Y(jié)?下。。最后，并不是所有的故事卡片都需要在同?時間細化，在真實業(yè)務(wù)中有些模塊的故事是?法?開始就梳獲得足夠的信息，讓項目有?個明朗的開發(fā)流程。這中間還有很多細節(jié)要點，會在今后再整理總結(jié)分耗我們制作了Excel故事地圖準備模板(工具也可以用類似在線的石墨，看情況不限定)，可以在故事編整體的梳理和思2.事中如果是需優(yōu)化的產(chǎn)品，demo或者線上產(chǎn)品截圖打印出來，這樣可以增強大家的代入感，提高產(chǎn)出質(zhì)量3.事后Axure將我們的討論內(nèi)容高效傳播。大家可以自行判斷什么業(yè)務(wù)背景下適合采用該方法。以往我們產(chǎn)品共識的方式有兩種：寫文檔的PD腦子里?定會回響?個問題：這東西寫了有人認真看么？方式都可以進行接下來的界面設(shè)計，但是你確定你收到的就是真實的需求么？這里提到的共識有什么不同？用戶故事地圖過程中做到多角色、多視角，單純的估計用戶需求。(業(yè)務(wù)及第三方商家估計也包含其中)項目里不同的參與者有不同的需求、PM想跟蹤進度、開發(fā)人員想實現(xiàn)、產(chǎn)品經(jīng)理想功能、產(chǎn)品老大有歡喜的決定，并且持續(xù)保持平衡是很困難的事情。導(dǎo)致車子的方向偏移。 所有人包括用戶站在八百里高空俯視產(chǎn)但是如果我們把各自的想法說出來、寫出來、畫出來，我們可能發(fā)現(xiàn)你以為其實不是我以為的。最后理想狀態(tài)達到我以為的就是你以為的。2.同理心會提問題、同時和不同的?員角色如何溝通也是有不同的策略，這個在干貨匯總有相應(yīng)的分享內(nèi)容)那故事地圖是如何解決這個問題的。們都做到站在用戶的頻道，說人3.參與性設(shè)計與參與性設(shè)計對立的是經(jīng)驗性設(shè)計。新產(chǎn)品的設(shè)計，都是設(shè)計者通過觀察未來用戶以及發(fā)揮產(chǎn)品的各種效用各種情形。 但是用戶不會成為產(chǎn)品設(shè)計的真正用戶故事地圖是?個吸引用戶參與設(shè)計他們所需產(chǎn)品的便捷手段。個設(shè)計過程中都有用戶的身影。計的參與者。同時，隨著用戶漸漸掌握如何口頭表達故事來描繪他們的需求，項目組成員與用戶間的關(guān)系變得更加親密主動，這種良性的循環(huán)使所有?員都獲益良多。4.記錄我們以往記錄的方式無非有幾種：文檔記錄、筆記記錄或者記錄在聊天記錄里面。這種方式大多是單點對單點或多點的，而且記錄內(nèi)容有限。用戶故事地圖的記錄方式有什么不同？大家看到下面這張照片，那這張照片傳達給大家的信息是什么？大多數(shù)?得到的信息可能是你們玩的很開?，沙灘的風景真美等等這些表面的信息。但是這張照片對于在照片里的?傳達的信息就多得多，的那個時間段所有的信息，記錄的信息量是更加龐大的。 (這里可以理解不僅要記結(jié)果，還記錄下這個結(jié)果背后的想法是怎么產(chǎn)生。我建議用流程觸發(fā)比較合加上我們整理的故事地圖四個步驟：產(chǎn)品定義——梳理骨干故事——拆分故事——溝通確認想通過這個方法去維持范圍層的穩(wěn)定，讓我們能更好的做原型設(shè)計。著產(chǎn)品生產(chǎn)周期的，我們要把各個決策分散到項目過程中。為此我們要確保?個獲取信息的過程方法，這就是?個良性的用戶故事地圖。第?遍我們可以用大網(wǎng)眼的漁網(wǎng)撈?遍故事池，以此得到所有大故事。不用顧及那些小需求。最后才是最小的需求。，有些需求我們曾經(jīng)認為很重要，但是會隨著產(chǎn)品階段不同逐漸變的重要性會降低，有時甚至降低到我們?nèi)蝿?wù)這些需求已經(jīng)?效。)從上面的比喻可以看出來，項目前期是不可能正確的捕捉并寫出所有的需求所有故事的，用戶故事地圖這個?法也不可能在單?階段捕獲出所有的用戶故事。 加?產(chǎn)品新的用戶故事)。捕捉故事的漁網(wǎng)網(wǎng)眼也會?直變化。怎么填更好？這種仁者見仁的判斷需要我們在使用中去總結(jié)經(jīng)驗。?相關(guān)的郵件抄送給接??。我回去確認?下你們部?是不是也在抄送名單里。設(shè)計師專業(yè)背景可能是?業(yè)設(shè)計，也可能是其他設(shè)計專業(yè)，比如平?設(shè)計——但是也有完全和設(shè)計專業(yè)背景有可能是平?設(shè)計，也有也是?機交互類的，也需要研究用戶的特分。我個?感覺交互設(shè)計是從工業(yè)設(shè)計領(lǐng)域衍生出來的，而且并不局限于網(wǎng)站和軟件界面……可能在不同的領(lǐng)域有不同的叫法吧。個話注意別說~很容易引發(fā)整個組的鄙視)網(wǎng)站這個概念也不能籠統(tǒng)去講。越是要用戶去使用的網(wǎng)站，設(shè)計難度就越高。需要最終流轉(zhuǎn)到我們手里得以分析、實施。 來危害產(chǎn)品，這正意味著產(chǎn)品開發(fā)中也會遇到種種的風險)。究員配合產(chǎn)品經(jīng)理(此階段，大部分是以產(chǎn)品經(jīng)理為主導(dǎo))做?些目標?群的調(diào)研，到產(chǎn)品的真正定位，確定核心的功能以及功能的優(yōu)先級等。檔，也有可能由產(chǎn)品經(jīng)理先進?需求?檔?作后再開始交互設(shè)計)但是不像你剛才說的，直接去出?張也就是交互設(shè)計師去做?些線框圖。Heidi你可以理解成草圖。就好像大樓要施?之前，也需要有?個藍圖?樣。先得把藍圖確認了才能開Tom:這個我理解。做草圖是和別?去討論是吧？視覺設(shè)計師設(shè)計不也是要出很多稿草圖嗎？我們確實可以不出這個草圖，而直接讓視覺設(shè)計師去做。但是這個視覺設(shè)計師會非常非常痛苦。因為他致遲遲確認不了。合點去讓所有決策方達成共識。Heidi：的確。但是我們的存在會幫助視覺設(shè)計師減少大部分痛苦(當然我們存在的價值不限于此)。因為我們會縮?他們確認的內(nèi)容范圍。如果沒有交互設(shè)計的存在，就會把所有的可能性都拋給視覺設(shè)計的大部分痛苦來源于對各種意??法控制，從而有效達成決策)能把另?個版本的顏色換過來看看？這些內(nèi)容可以不那么感性去評價，更多是靠?些說服性的東?去說服大家接受。更多的?去幫你看看是不是有更好的解決方案，如果時間和資源允許，就引入真正的用戶去幫我們看說服他們相信這是最好的解決方案。圖圖3：講故事是將用戶使用場景具體化形象化的方式，成為交互設(shè)計師說服框架里重要的?種技能。 (很多UED設(shè)計都喜歡做用戶故事或者用戶地圖，甚至拉上PM?起。這本身就是?種需求梳理和分析需求策略：關(guān)于用戶故事地圖的“?段”(螞蟻金服))Heidi是設(shè)計任務(wù)流。少的步驟達到目標。)哦，其實，我們的目標不只是這衡，也需要和我們投入的成本和用戶投入的成本相平衡。有多個維度的(圖4)。圖4：好的設(shè)計方案應(yīng)該能夠滿足多個維度的評審標準才是每天面對客戶的?。上室里做?些可用性測試。但是另外?部分用戶們網(wǎng)站的有專門的團隊，BI部門(網(wǎng)站參謀部)會定期做?些海外買家的問卷調(diào)研，并逐漸沉淀出?些買家分層外，我們自己也會偶爾做?些遠程的在線的用的產(chǎn)品非常不會經(jīng)常推出，但是?的產(chǎn)品會經(jīng)常出現(xiàn)。但是?些老產(chǎn)品的優(yōu)化是不斷在進?的——(打核?的功能，和主要的流程沒有問題。我們也?法?開始就做到盡善盡美，?個原因就是資源不允許。另外有可能是，我們確實不清楚到底完美的方案是什么，那些耗費大量資源的功能到底有多少用戶需 是永遠不用再優(yōu)化的。?站的體驗就是?點點被優(yōu)化升級的啊。 ?面。作為客戶培訓師，你不需要知道產(chǎn)品數(shù)據(jù)在我們后臺是存儲在什么服務(wù)器的。最終做，才能夠把最簡單最愉悅的結(jié)果呈現(xiàn)出 這個圖呈現(xiàn)的流程，依賴于多個部門的通?合作。從戰(zhàn)略層高瞻遠囑的判斷、從產(chǎn)品經(jīng)理對于市場的分依賴于SEO、市場營銷、銷售和客服的?作。成全盤皆輸。PM●我們可以在這個階段做些什么呢？●我們?nèi)绾螌ふ艺{(diào)研的切?點呢？2.問題拆解●階段1，“獲取用戶階段” 取決于產(chǎn)品本身的功能對用戶吸引?度有多大，甚至下載渠道的流暢程度、安裝包的大小也會影響用戶●階段3，“用戶開戶階段”3.研究方法意愿的體驗問題(為了讓產(chǎn)品同事對用戶的問題感受更為深刻，每場測試都邀請到?位產(chǎn)品同事參與現(xiàn)場調(diào)研)。4.研究結(jié)果 擇在哪個交易所開戶，此時用戶會想先了解交易所再做選擇，導(dǎo)致部分用戶跳出開戶流程)。PM自己去做或者主導(dǎo)，那么本身就是需求分析的階段)，產(chǎn)品針對每?條問題都做了回復(fù)，建議采納率高達90%(采納率是指產(chǎn)品將該建議納?需求池，排期逐?上線)。經(jīng)過?系列的優(yōu)化，開戶流程轉(zhuǎn)化率較之前提升了24.5%。最終也獲得總 操作區(qū)域延伸至右側(cè))。舊版(左圖-圖5)VS新版(右圖-圖6)這樣改版的理由是：●用戶修改交易品種、設(shè)置價格和數(shù)量都更加方便●買賣五檔僅有10%的用戶點擊過，說明用戶對該功能的需要程度不高，可以考慮轉(zhuǎn)移至其他區(qū)域 但項目組內(nèi)也有同事認為，這樣會造成買賣五檔使用不夠便捷。(縮短路徑是交易消費中?個比較關(guān)鍵的轉(zhuǎn)化策略)2.問題拆解眼看只剩下3天時間就要決定是否做改版了，用研看著產(chǎn)品線內(nèi)存在不同的意見?能做些什么呢？為什么大家會存在爭論？爭論的焦點又是什么呢？用研是否可以幫助大家澄清問題呢？涉及到方案選擇決策的問題)●爭論點1：版本2是否比版本1更加利于用戶修改交易品種、價格和數(shù)量？ (下面是對于爭論所涉及的考慮或者策略分析)事均已達成共識：非頁面中間區(qū)域)，操作起來更加順?、便利；有“參考五檔來設(shè)置價格”這樣的使用場景存在(這就意味著應(yīng)該讓買賣五檔和價格設(shè)置區(qū)域可以便捷的切換)。都沒有清晰的定論。3.研究方法本次調(diào)研采用了問卷調(diào)研的方式(圖7、圖8)。為什么選擇問卷調(diào)研？這是基于研究問題來決定的：這個問題就決定了要通過定量的方式來研究。為什么不能通過數(shù)據(jù)分析的?度呢？這個問題應(yīng)該先通過訪談了解用戶使用習慣，當了解清楚之后再做問卷定量驗證。使用習慣方面的訪談(經(jīng)過多次訪談發(fā)現(xiàn)，用戶使用買賣五檔的場景，歸解各類使用場景的占比。4.調(diào)研結(jié)果考買賣五檔呢？其中最重要的兩點是：●用戶會參考買賣五檔的價格，判斷成交價●點擊買賣五檔某個價位即可將該價格輸入至價格框，省去了“點擊價格輸入框-打開鍵盤-手動輸入調(diào)研結(jié)果出來以后，我把報告發(fā)送給產(chǎn)品線的同事，大家對用戶如何使用買賣五檔也有了更加清晰的認識，最終買賣五檔依然保留在價格設(shè)置區(qū)域的右側(cè)?；饬舜舜渭姞?。問題：產(chǎn)品線內(nèi)各個崗位的同事都在思考如何圍繞高凈值用戶開展業(yè)務(wù)。 例如：些因素而選擇?易貴金屬？●運營的同事，希望能為高凈值用戶提供更加精準的服務(wù)？2.問題拆解呢？3.研究方法本次調(diào)研采用了用戶訪談和問卷調(diào)研的方式。 (用戶訪談主要是了解高凈值用戶在服務(wù)方面有哪些需求和痛點；問卷調(diào)研，是想了解訪談當中發(fā)現(xiàn)的需求或痛點在高凈值用戶中的占比。)4.調(diào)研結(jié)果座無虛席。分享完畢之后，場分享后期還受邀分享過兩次?！癖敬握{(diào)研，深?了解高凈值用戶在服務(wù)方面的關(guān)注點及痛點。由于篇幅和項?保密性的緣故，在此僅列舉?項調(diào)研結(jié)果：為什么以上項目能獲得領(lǐng)導(dǎo)層和其他崗位同事的高度認可呢？其中有?個最核心的原因在于，“抓住了產(chǎn)品線當前的業(yè)務(wù)核心”。BYTHEWAY業(yè)揮更大的價值。?說，制定?個產(chǎn)品策略基本都是四步法 杰歌檔) 分好優(yōu)先級。不同格子有不?樣的聚焦度，因此不同的內(nèi)容擺放不同的格子)可觀看相應(yīng)視頻 最貼合其胃口視頻，增加觀看時長。 采用腦excel。 如下圖即為整理的視頻放映結(jié)束后，影響推薦精準性的相關(guān)因素： 不管沒有基于用戶推薦，也可以用熱度或者規(guī)則推薦。做了什么，我可以再給多/少哪些內(nèi)容。3.計算邏輯們直接影響最終結(jié)果產(chǎn)出的準確度。部?合作完成。我們簡單理解就?點：，權(quán)重。同時權(quán)重值不是?成不變的，我們可以測試不理XXTOP予XX，用這種相對表達)3.1邏輯模型作它有助于相關(guān)同事們從宏觀上理解你的思路。。 可以和我交流下) 可可3.2邏輯執(zhí)行流程下面為筆者所整理的執(zhí)行邏輯。 3.3賦權(quán)項與賦權(quán)值此處引用賦權(quán)項與賦權(quán)值的概念。，即可獲得或減少相對應(yīng)的分值。 DIY高權(quán)重，優(yōu)先展示說出這些內(nèi)容； 3.4計算公式與當前視頻匹配度(D)=候選視頻標簽數(shù)÷(該候選視頻標簽數(shù)+在播視頻標簽數(shù))與歷史視頻匹配度(L)=候選視頻標簽數(shù)÷(該候選視頻標簽數(shù)+歷史畫像標簽數(shù))整體匹配度(P)=D+L ABC+……+標簽N賦權(quán)值)÷歷史標簽總賦權(quán)值1.候選視頻標簽賦權(quán)值調(diào)取歷史畫像中相同標簽的賦權(quán)值，即候選視頻標簽A，則A的賦權(quán)值等于歷史畫像中標簽A在所有過往操作中所累積的賦權(quán)值；2.歷史畫像中所有標簽數(shù)值，均為歷次操作所賦權(quán)數(shù)值的累加總和；3.標簽賦權(quán)值參照附表?；4.若平臺?法更新歷史賦值規(guī)則，則按照平臺既定規(guī)則賦值。臺既定熱度和新鮮度排序規(guī)則。 D推薦引擎的策略都是不斷變3.5內(nèi)容反差界定補充內(nèi)容視需要?定。 如何識別反差邊界： 則可基于年齡畫像，將動畫片列為反差內(nèi)容予以排除(也許是?戶的孩?在看動畫片)。 內(nèi)容類別不同類別內(nèi)容，不可出現(xiàn)在當前內(nèi)容關(guān)聯(lián)推薦列表。不可出現(xiàn)在關(guān)聯(lián)推薦列隊中。容較差關(guān)聯(lián)推薦現(xiàn)象。般截止到上述三步，第四步結(jié)果?然便產(chǎn)?了。 的循環(huán)迭代。逐步覆蓋用戶群。 有哪些？ 1.衡量效果如何； (2)指標類型類：場景轉(zhuǎn)化效果指標、內(nèi)容消費滿意度指標。率-feed流產(chǎn)品】 >關(guān)注的是將用戶從?個場景轉(zhuǎn)化到我們希望的場景去的效果。果，主要有：不受用戶路徑影響(用戶重復(fù)瀏覽頁面)，完整單元點擊效果；dfeed攻擊。能對產(chǎn)品更好。數(shù)表示??的消費深度(每個用戶消費的次數(shù))。 (2)內(nèi)容消費滿意度指標可能是某APP的?個內(nèi)容業(yè)務(wù)細分。比如wifi萬能鑰匙除了?具屬性之外的資訊?也屬于內(nèi)容消費板塊， (x日后仍活躍的用戶數(shù)/x日前的用戶數(shù))留下來。2.停留時長 3.播放完成率 (播放時長/視頻時長) 最后分享關(guān)于產(chǎn)品指標需要注意的三點： C戀算法指標是第?個要注意的。準確率：識別為正確的樣本數(shù)/識別出來的樣本數(shù)】【召回率：識別為正確的樣本數(shù)/所有樣本中正確的數(shù)】所以根據(jù)定義：我們最直觀的有兩種計算AUC的方法的概率值記為1，累加計數(shù)，然后除以(m*n)就是AUC的值。---------------------以上這?個指標都是技術(shù)側(cè)對于算法/模型的"評價“。 (2)各個指標都有局限性標都存在無法反應(yīng)的情況。認清指標的局限性這是第?個要注意的。 (3)指標不宜過多特點和業(yè)務(wù)需求選擇核心的幾個。如果真的要關(guān)注多個指標，可以試著把這些直觀指標再次綜合成?個用戶畫像也稱用戶標簽。用戶畫像與用戶的站內(nèi)?為息息相關(guān)。些用戶?為產(chǎn)出的統(tǒng)計型畫像。 產(chǎn)品上自定義標簽、?告金融等業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)等。)務(wù))【標簽體系分為五?類】 M IMEIIDFAHiveRedis以供線上加載使用。 (離線模型需要根據(jù)用戶搜索詞分析出用戶的偏好。)對于關(guān)鍵詞搜索場景，由于?部分搜索詞店鋪及店鋪分類強相關(guān)(?部分搜索詞甚至直接是店鋪名稱)是直本更低)選用了TF/IDF模型，來構(gòu)建關(guān)鍵詞和用戶偏好的關(guān)系。用這個方案原因是文章-詞模型與詞-店鋪模型非常相似。該?案主要用于計算店鋪分類(或商圈)與關(guān)鍵詞的相關(guān)程度，也是對其打分的依據(jù)。該模型相關(guān)資料 假設(shè)：c●c3=搜索詞總數(shù)，則tfidf=(c2/c1)×log(c3/(c4+1))tfidf=(c2/c1)×log(c3/(c4+1))由此計算出店鋪分類與關(guān)鍵詞的關(guān)系，取topN(根據(jù)存儲大?及不同店鋪對同?詞的TF-IDF差距擬定)個店鋪分類。IDF終產(chǎn)出兩條獨立打分規(guī)則，分別掛在店鋪分類和商圈下面)。使用Spark來構(gòu)建離線模型，提取用戶的搜索詞和搜索后點擊的店鋪及店鋪分類，運用上述方案來計算以檢索詞為key，關(guān)聯(lián)店鋪分類和店鋪的TF-IDF打分作為value進?保存?！敬蟛糠峙判蚨家紤]下衰減，這個和業(yè)務(wù)商品的內(nèi)容時效性有正相關(guān)】 (這里要引入?個重要的排序因子—衰減相關(guān))Tair據(jù)，合并時，如果新數(shù)據(jù)包含老數(shù)據(jù)中某些店鋪(店鋪(店鋪分類)從合并數(shù)據(jù)中剔除。衰減?案根據(jù)時間進?衰減。默認半衰期(即衰減權(quán)重從1衰減到0.5的時間長度)為72?時(不同的店 (注意這個檢索排序的流程)索端采用與實時流同樣的時間衰減?案，以保證?致性。舉例如下：s減。案類似。 理解是用于?些產(chǎn)品場下的推薦計算的?些策略因?，即根據(jù)這些維度去計算“什么?在什比較細了...】●用戶特征●建模特征：基于用戶的?為序列建模產(chǎn)生的特征等?！裆虘籼卣鳌窠y(tǒng)計特征：不同維度/時間粒度的統(tǒng)計特征等?！馫uery特征●上下文特征●?告曝光位次。●用戶的消費場景?！瘛瘛瘛瘛瘛瘛瘛駪舻皆撟鴺说木嚯x。品類酒店表達用戶的旅游及住宿需求，綜合表達用戶的其他生活需求。用戶的?為軌跡 (?般在個性化的模擬實驗、離線評估去評測發(fā)現(xiàn))發(fā)現(xiàn)用戶的實時行為對表達用戶需求起到很重類尤其)場景化定向綜合考慮了當前流量的種種場景因素(用戶、天氣、媒體等)，分別根據(jù)業(yè)務(wù)需求設(shè)計了不同的模型來構(gòu)建?告打分機制，并對單個場景的?告打分進?綜合。用于后續(xù)的CTR排序和處理。著。●如何豐富各類場景特征(如天氣、媒體的更多特征、以及細分也是)，●引?更多的場景因素(如所處環(huán)境周邊店鋪、當前時間用戶行為等)，●嘗試不同的模型?案(組合推薦)，都是下?步的可探索?向。DSP化廣告定向推薦+排序在聯(lián)盟?告投放系統(tǒng)(DSP)中，廣告從召回到曝光的過程需要經(jīng)歷粗排、精排和競價及反作弊等階段。 (其中精排是使用CTR預(yù)估模型進行排序)由于召回的候選集合較多，出于工程性能上的考慮，不能? ●●●首先會對美團點評的?告粗排機制進?概要介紹；之后會詳細闡述基于用戶、天氣、關(guān)鍵詞等場景特征的?告粗排策略。 都會用對畫像的?次利用和基礎(chǔ)提排機制簡介后的候選集會被傳遞給?告精排模塊處理。盡可能在候選廣告集合里找到與流量相關(guān)性較高的廣告，?般以有效轉(zhuǎn)化(通。 S考慮到不同流量所覆蓋的特征不盡相同：明顯的媒下面將根據(jù)不同場景詳細介紹各類粗排機制的離線模型，以及線上應(yīng)用?案。戶畫像的廣告粗排有著顯著影響。 業(yè)務(wù)和產(chǎn)品作為鋪墊)用戶畫像也稱用戶標簽。美團點評的用戶畫像與用戶的站內(nèi)?為息息相關(guān)。些用戶?為產(chǎn)出的統(tǒng)計型畫像。 【標簽體系分為五大類(美團系生態(tài)鏈產(chǎn)品的用戶畫像融合)】 M IMEIIDFAHiveRedis以供線上加載使用。面試?貨))場景與特征[干貨補充] 理解是用于?些產(chǎn)品場下的推薦計算的?些策略因?，即根據(jù)這些維度去計算“什么?在什比較細了...】●用戶特征●建模特征：基于用戶的?為序列建模產(chǎn)生的特征等。●商戶特征●統(tǒng)計特征：不同維度/時間粒度的統(tǒng)計特征等。●Query特征●上下文特征●?告曝光位次?！裼脩舻南M場景起到事半功倍的效果?！罢埱蟮缴虘舻木鄳舻皆撟鴺说木嚯x。●●●品類酒店表達用戶的旅游及住宿需求，綜合表達用戶的其他生活需求。用戶的行為軌跡● (?般在個性化的模擬實驗、離線評估去評測發(fā)現(xiàn))發(fā)現(xiàn)用戶的實時?為對表達用戶需求起到很重●)類尤其)用戶定向包含了兩層含義： M能好于模型。使用頻繁集方案的意義是？●???可以挖掘出規(guī)則考慮不到的關(guān)聯(lián)關(guān)系；便地進????預(yù)。抽取?段時間的用戶點擊歷史數(shù)據(jù)，來挖掘用戶興趣與?告商戶分類的關(guān)聯(lián)關(guān)系。)。之后使用Spark的ML庫來進?頻繁集挖掘。記錄會級分類。通過Spark的ML庫找出大量頻繁集后，剔除掉僅包含?告分類或僅包含用戶標簽的，僅保留兩者共存集戶。接舉例?下表：但非是強相關(guān)興趣)。載檢索端每天定時加載?次離線結(jié)果到內(nèi)存中。序后會根據(jù)線上的設(shè)置進行截斷。用戶定向的整體應(yīng)用框架如下： 驗。基于天氣場景特征的廣告粗排 。下?將介紹基于天氣場景的離線模型及在線打分方案。 線就是根據(jù)用戶的?為在線計算，更偏向是實時。而離線和實時是相對的概念) 得參考和復(fù)用其邏輯。)②第三方媒體對DSP(Demand-SidePlatform)的響應(yīng)時間有嚴格限制，如果每次?告請求都去請求天?數(shù)據(jù)包含兩種：①線下模型使用的歷史天氣數(shù)據(jù)；②線上檢索使用的當前天氣數(shù)據(jù)。兩者在相同特征上的數(shù)據(jù)取值涵義要保證?致(即?些特征選擇好后，要對其確定數(shù)據(jù)來源、?徑和定美團配送團隊對基礎(chǔ)天?數(shù)據(jù)進?清洗和加?，每日提供未來72?時內(nèi)的天?預(yù)報數(shù)據(jù)，同時保存了穩(wěn) 天?特征的離線模型選用了AdaBoost模型，該模型可使用若?簡單的弱分類器訓練出?個強?的分類考慮到要在線上檢索端加載弱分類器進?計算，基礎(chǔ)的弱分類器不能太過復(fù)雜(以免影響線上性能)，基于以上考慮選用了AdaBoost常用的樹樁模型(即深度為1的決策樹)?！襁x定模型后，首先需要對原始數(shù)據(jù)進行處理，將其處理成適合決策樹分類的特征。；到左右?樹的均方誤差值之和為最??！駥μ卣鬟M行處理后，可以應(yīng)用模型對特征進行迭代處理。重點看)考慮到在檢索端需要對?告和天氣的特征關(guān)系進行打分，因此分類模型不能完全滿足的需求。最終選取AdaBoostGentleAdaBoost很多(根據(jù)?獻1，在采用樹樁模型時，該模型效果好于傳統(tǒng)的離散AdaBoost)，本?不再對其進行數(shù)學說明。算法大致流程如下圖所示：另外說明?下對該模型的?些工程處理，去掉了最后的感知器模型，直接使用回歸函數(shù)的和作為打分。kTairkey原因是在線上檢索端加載模型時，可以動態(tài)配置錯誤率閾值，根據(jù)模型的錯誤率超過閾值與否來決定是否對?告打分。天氣場景的離線數(shù)據(jù)和線上數(shù)據(jù)模型如下圖所示：廣告進行打分和排序。廣告檢索端需要從Tair讀取離線模型，來完成廣告打分。存模型。中讀取并使用打分結(jié)果?！竦拈撝祦砜刂泼看螜z索請求中 用該優(yōu)化策略，可以完全確保上線后的性能，通過調(diào)整迭代輪次的●通過以上三層優(yōu)化處理機制，保證了AdaBoost這樣的迭代模型可以在線上被加載使用。于關(guān)鍵詞特征的廣告粗排的關(guān)鍵詞，強烈地表達了用戶的短期偏好?；陉P(guān)鍵詞定向(QueryTargeting)是許多?告精準定向的利器。 出用戶感興趣的店鋪及店鋪分類，進而在站外App為用戶投放相關(guān)?告。下面將介紹聯(lián)盟?告基于關(guān)鍵詞特征的?告排序機制。 (離線模型需要根據(jù)用戶搜索詞分析出用戶的偏好。)對于美團點評的關(guān)鍵詞搜索場景，由于大部分搜索詞與美團點評店鋪及店鋪分類強相關(guān)(大部分搜索詞是直本更低)選用了TF/IDF模型，來構(gòu)建關(guān)鍵詞和用戶偏好的關(guān)系。用這個方案原因是文章-詞模型與詞-店鋪模型非常相似。該?案主要用于計算店鋪分類(或商圈)與關(guān)鍵詞的相關(guān)程度，也是對其打分的依據(jù)。該模型相關(guān)資料 假設(shè)：c●c3=搜索詞總數(shù)，則tfidf=(c2/c1)×log(c3/(c4+1))tfidf=(c2/c1)×log(c3/(c4+1))由此計算出店鋪分類與關(guān)鍵詞的關(guān)系，取topN(根據(jù)存儲大?及不同店鋪對同?詞的TF-IDF差距擬定)個店鋪分類。IDF終產(chǎn)出兩條獨立打分規(guī)則，分別掛在店鋪分類和商圈下面)。使用Spark來構(gòu)建離線模型，提取用戶的搜索詞和搜索后點擊的店鋪及店鋪分類，運用上述方案來計算以檢索詞為key，關(guān)聯(lián)店鋪分類和店鋪的TF-IDF打分作為value進?保存。對于關(guān)鍵詞定向，與用戶定向的?個區(qū)別在于前者時效性要求很高，因此需要使用實時計算系統(tǒng)來處理，并將最后的結(jié)果保存在Tair集群。則進?分詞，接著從Tair中查找出與該搜索詞相關(guān)的店鋪及店鋪分類和打分(離線模成本和代價沒那么高)。D 【大部分排序都要考慮下衰減，這個和業(yè)務(wù)商品的內(nèi)容時效性有正相關(guān)】 (這里要引入?個重要的排序因子—衰減相關(guān))Tair據(jù)，合并時，如果新數(shù)據(jù)包含老數(shù)據(jù)中某些店鋪(店鋪(店鋪分類)從合并數(shù)據(jù)中剔除。衰減?案根據(jù)時間進?衰減。默認半衰期(即衰減權(quán)重從1衰減到0.5的時間長度)為72?時(不同的店序 (注意這個檢索排序的流程)索端采用與實時流同樣的時間衰減?案，以保證?致性。舉例如下：s減。的廣告行業(yè)在不同場景下的重要性是不同的。 ?權(quán)重的訓練和場景定向下的具體打分，打分分布在[0,1]之間。告行業(yè)最終完成每個?告與當前的流量綜合打分。場景化定向綜合考慮了當前流量的種種場景因素(用戶、天氣、媒體等)，分別根據(jù)業(yè)務(wù)需求設(shè)計了不同的模型來構(gòu)建廣告打分機制，并對單個場景的廣告打分進行綜合。用于后續(xù)的CTR排序和處理。著。 ●如何豐富各類場景特征(如天氣、媒體的更多特征、以及細分也是)，●引入更多的場景因素(如所處環(huán)境周邊店鋪、當前時間用戶行為等)，●嘗試不同的模型方案(組合推薦)，都是下?步的可探索方向。 OO品牌知名度依靠如下的途徑開展宣傳：●互聯(lián)網(wǎng)流量(如傳統(tǒng)搜索引擎、門戶網(wǎng)站等)；●戶外廣告(如公交地鐵車身、廣告牌、燈箱等)。。的商戶無法承擔相關(guān)費用；(成本)●其次對于以直接效果為導(dǎo)向的商家來說，上述投放形式過于粗放且?法形成直接的購買轉(zhuǎn)化效果閉●對于大多數(shù)的中?商家來說，他們營銷預(yù)算有限且更加注重直接的購買轉(zhuǎn)化，獲取潛在客戶的主要但是，這些線下的營銷手段覆蓋到的潛在消費者較為有限，并且這些方式無法長期持續(xù)開展。 以美團為例子吧，?般這種O2O本地生活服務(wù)平臺現(xiàn)在都已經(jīng)成為廣大本地服務(wù)商戶在線營銷的最重要用平臺尋找商家、查詢優(yōu)惠信息、瀏覽評論。多的展示機會吸引更多客戶到店消費。晰準確掌握?告投放的效果并以此優(yōu)化?告投放策略。構(gòu)成意的信息和內(nèi)容服務(wù)。 O2O場景下的在線營銷?告相較于傳統(tǒng)的B2C和B2B商業(yè)模式下的?告有其獨特屬性，獨特性主要體現(xiàn)在移動化、本地化、場景化以及多樣性4個維度。物，?們都習慣于通過?機應(yīng)?來直接滿足。 (即O2O?告作為連接?和服務(wù)的本地化?活服務(wù)營銷模式，它有鮮明的移動化和本地化的特點。大家●通過移動設(shè)備的傳感器，能精確了解?戶所處的地理位置，推送更加精準的?告。絕大多數(shù)?戶隨時都把?機帶在身邊，所以?告信息能及時推送給?戶?！窦由夏壳坝羞@么多功能強大的各種移動應(yīng)?，為?告提供了多種互動可能性。 2本地化OO人群。地把貨物送達到消費者的?上?！穸诿缊F上，?家在五道?的火鍋店最佳的推?對象是五道?附近的食客，這些食客才最有可能直接到火鍋店來消費。易數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)超過90%的交易中?戶和商戶的距離?于3公里。營銷活動設(shè)備的精確定位為商戶發(fā)現(xiàn)目標?群提供了保證。)3場景化●●●導(dǎo)致?戶信息很難有效串聯(lián)，連受眾年齡、居住地等基礎(chǔ)信息都?法準確把握。而在移動互聯(lián)網(wǎng)時代?機??的模式下，通過分析和挖掘?戶在平臺上留下的各種?為足跡，能對?戶????的屬性和偏好進?解析和重構(gòu)，產(chǎn)出?分精準的?戶畫像。?戶的地理位置、消費意圖和?為軌跡等?戶信息前提下，O2O?告營銷能在由時間、地和線下的?為。 ?個在CBD上班并有喝下午茶習慣的白領(lǐng)，平臺可以適時地推送下午茶或者咖啡店商戶。)4多樣性告營銷也提出了不同的需求。 飲類服務(wù)對距離比較敏類服務(wù)商家的目標群體是全城的新婚夫婦。) 了檢索加排序的流程體系。 基于這?點，有很多?認為?告業(yè)務(wù)和搜索推薦業(yè)務(wù)沒有區(qū)別。要被重視和考慮，這些利益指標是?告業(yè)務(wù)得以可持續(xù)健康發(fā)展的啟明燈。 益這三項重要指標。)感知分析商戶在美團?告平臺上進??告營銷的根本目的，是通過美團觸達更多的潛在消費者，獲得最?的增量本地生活服務(wù)類型的商家的成本可以分為兩個部分：變動成本和固定成本?！褡儎映杀臼请S著業(yè)務(wù)量變動?線性變動的成本，主要來?原料消耗?！?固定成本是在?定時期內(nèi)是不會隨著業(yè)務(wù)量的改變?改變的成本，如門面裝修的投?、店鋪的租金、店鋪服務(wù)?員的基本?資等。虧 標是提升滿房率、減少空房情況。固定成本的存在是本地商戶開展O2O?告營銷的基本前提。)2廣告營銷效果衡量策略從商戶的?度出發(fā)，O2O?告營銷的效果可以從三個維度來衡量：1.?告的可?性、2.?告帶來的線上增量收益3.?告帶來的整體增量收益。?告展現(xiàn)預(yù)期是贏得?大商戶對O2O?告營銷信任的最基礎(chǔ)要求。)?告帶來的線上增量收益是指通過在美團等媒體平臺上的?告投放帶來的線上收益。這?部分收益可以分為兩類：●?類是直接的在線訂單帶來的收入，例如團購、酒店預(yù)訂等；●另?類則是在線預(yù)約等非直接交易帶來的收益。3衡量指標分析除了直接使用在線交易，用戶使用美團的另?種場景是通過平臺查看商戶菜品、評價和地理位置等信?告給商戶帶來的整體增量收益即包含了這部分離線客戶引流帶來的收益。餐飲類的商戶的線上交易只占?店整體收益的??部分，因此，對?告效果的衡量需要綜合考慮在線和離線兩部分收益。戶的到店情況，或者通過曝光、點擊至到店的數(shù)據(jù)漏?模型對到店數(shù)據(jù)進?估計。 ?付?式的普及，平臺將能更好地對商戶的整體收益進?統(tǒng)計。)OO果的主要衡量指標后，要確定商戶的?告投放成本是否真的較低，需要用到投?●在線支付ROI等于在線增量交易額除以?告費消耗，●整體支付ROI等于整體門店收入增量除以?告費消耗。務(wù)商戶來進行?告投放，才能生成更大的流量用以?告變現(xiàn)?！静呗浴浚好缊F主要從短期和長期兩個維度來進行用戶體驗指標的設(shè)計和度量。從信息曝光、用戶點擊和用戶交易這個用戶行為漏?出發(fā)，短期用戶體驗指標主要考慮了點擊和交易情第?個短期用戶體驗指標是點擊率(ClickthroughRate，CTR)，其數(shù)學表達為點擊次數(shù)(Click)除以曝光次數(shù)(Impression)。●點擊率反映了給用戶展示的商戶信息的質(zhì)量和相關(guān)性，與用戶意向?關(guān)的、與用戶所處時間地點場●點擊率這?指標?細分為?告曝光的點擊率和整體頁面的點擊率，●前者度量了?告本身的優(yōu)劣，后者反映了?告對整體信息呈現(xiàn)效果(自然結(jié)果加?告結(jié)果)的影●劣質(zhì)的?告除自身點擊率較低之外，還會攪擾用戶整體瀏覽行為，使得用戶不能愉悅獲取需要的本地生活服務(wù)信息。**CTR=點擊次數(shù)/曝光次數(shù)** OI例和時間，將超過?定展示比例和時間閾值的POI納?曝光次數(shù)的統(tǒng)計。)ConversionRateCVR)，其數(shù)學表達為交易次數(shù)(Order)除以點擊次數(shù)(Click)。●轉(zhuǎn)化率同樣反映了商戶信息展示的相關(guān)性和質(zhì)量，和用戶需求不相匹配的商戶展示將不能促成交易●和點擊率指標類似，轉(zhuǎn)化率指標亦可分為?告轉(zhuǎn)化率和整體頁面轉(zhuǎn)化率。其中?告轉(zhuǎn)化率還和商戶的在線交易ROI成正比，準確有效的?告投放，不僅可以提升用戶體驗，還能提升商戶的ROI。**CVR=交易次數(shù)/點擊次數(shù)**【長期用戶體驗指標分析策略】●長期用戶體驗指標以更長的時間跨度為出發(fā)點，評價?告對用戶的長期持續(xù)影響?！耖L期用戶體驗指標主要包括：回訪率和復(fù)購率兩個指標。作用：回訪率是?個反映用戶長期留存的指標，其意義為?定時期內(nèi)用戶是否還會重新登錄和使用美團●低質(zhì)量的?告投放，攪擾了用戶使用平臺?便獲取商戶信息的感受和體驗，使得用戶脫離平臺以致●●復(fù)購率則反映了用戶消費體驗的指標，其意義是?定時期內(nèi)用戶是否會重新購買某?個商家的服購率的下降。 長期保留?小部分流量作為對照組，不對這部分用戶開展廣告投放，通過比較整體流量和對照組上相關(guān)用戶體驗的長期影響，進而督促和指導(dǎo)平臺優(yōu)化廣告投放策略。)5平臺收益策略分析商戶營銷訴求和用戶消費訴求的最佳連接。前兩節(jié)已經(jīng)介紹了商戶ROI和用戶體驗的基本概念。●知道只有保障商戶的ROI，才會有更多的商戶、更多的預(yù)算進?到廣告投放系統(tǒng)內(nèi)；●只有保障用戶的體驗，才會有更多的用戶、更多的流量用于廣告變現(xiàn)。這兩者決定了廣告業(yè)務(wù)這?塊奶酪的大小。流量變現(xiàn)效率衡量單位流量所能帶來廣告收益。對于搜索廣告，流量變現(xiàn)效率主要用單次搜索廣告收益(RevenueperSearch，RPS)來表示。**廣告收入=曝光次數(shù)×CTR×CPC****廣告收入=廣告主數(shù)×ARPU**從流量供給端來看，廣告收?(Revenue)是廣告曝光次數(shù)、點擊率和點擊單價(CPC)的乘積；從流量需求端來看，廣告收?是廣告主數(shù)量和每用戶平均收?(AverageRevenuePerUser，ARPU)的乘積。在廣告商戶數(shù)、預(yù)算和流量情況穩(wěn)定的前提條件下，流量變現(xiàn)效率的提高主要通過點擊率和點擊單價兩個關(guān)鍵指標驅(qū)動，而這兩個指標的良性提高依賴于廣告投放的機制設(shè)計和投放算法。關(guān)于這些在后面繼續(xù)分享。 推薦主要是為了轉(zhuǎn)化提升、長尾內(nèi)容需求、個性化推薦為主流等；畫像主要是為了給上面?個?佬提供?個用戶數(shù)據(jù)基礎(chǔ)?持，沒有了它就玩不了上面的個性推薦、搜索告定投、計算?告乃至?切AI....搜索?告、?個是推送?告(也可以是推薦? (2)從技術(shù)看?告在技術(shù)上與搜索和推薦?分相似。搜索場景廣告會使用用戶的查詢詞去廣告商戶索引中去尋找匹配的商戶，推薦場景廣告會根據(jù)用戶的意信息去匹配合適的商戶。重要技術(shù)是查詢改寫。改寫；●絡(luò)模型(DSSM)和序列到序列模型(Sequenceto● (3)針對O2O的廣告是怎樣呢？針對O2O商業(yè)模式的特點和?告業(yè)務(wù)各?的利益，廣告召回機制在傳統(tǒng)搜索推薦召回機制基礎(chǔ)上進行了●在召回中引?了逐層召回的理念，各層依次設(shè)置由緊到松的相關(guān)性水準(MatchLevel)控制召回?告的質(zhì)量，●在當前相關(guān)性水準已經(jīng)召回足夠數(shù)量?告候選的情況下，不再進?后續(xù)召回。相關(guān)性水準考慮多種相關(guān)性因素：查詢匹配模式、距離和星級等。 相關(guān)性水準的設(shè)置應(yīng)該充分考慮到不同O2O業(yè)務(wù)的特點。 是否有料和亂說?聽就知道了。)首先說?個廣告實踐定理： (類似的，推送?告就是媒體在合適的時機將合適的?告以消息的形式推送給合適的?群。)。 那么怎么提升那剩下2億多用戶的活躍度呢？ ●有完整的用戶畫像，用戶畫像包含屬性標簽、偏好標簽和行為標簽，以此來判斷用戶對?告的興●智能匹配技術(shù)，將?告精準定位到合適的用戶上。)●理論上來說，推送?告可以在任意時間給任意用戶推送任意?告，●而搜索?告只能在用戶搜索或者篩選的時候給用戶展示?告。●但推送?告的劣勢是用戶意圖不明確，而搜索?告具有搜索詞或者明確的篩選條件，這些都是明確的用戶意圖。 推送廣告更需要精準的受眾定向。) (2)受眾定向策略分析●時間定向能夠讓品牌根據(jù)消費者?為、營業(yè)時間；●甚至是季節(jié)性活動或特殊事件來進??告投放。 2重定向●它指根據(jù)用戶的歷史?為，將曾在商家發(fā)生過瀏覽、收藏、購買等?為的用戶作為商家的精準定向●根據(jù)重定向推送?告是通過視覺?式提醒消費者有關(guān)商家產(chǎn)品信息的好?式。 能夠誘使他們點擊并購買。重定向?式是所有定向?式中最精準、投資回報率最高的。)3地理位置類定向●它指的是根據(jù)用戶實時地理位置(?般是蜂窩信息或者GPS經(jīng)緯度)做?些定向，有助于幫助商家觸達那些正在前往商家所在區(qū)域的消費者，包括距離定向、商圈定向等。●這種定向?式在移動設(shè)備上投放?告時有著非常重要的作用。 定半徑內(nèi)進?宣傳。如果這家店在三?區(qū)內(nèi)有發(fā)廊的特許經(jīng)營權(quán)，那么它就可以使用該技術(shù)進??個以上定位。當然針對各區(qū)域進?定向的時候，商家可以根據(jù)區(qū)域內(nèi)業(yè)務(wù)發(fā)展狀況調(diào)整出價。)4人口屬性定向取決于商家銷售的是什么產(chǎn)品。 性別、年齡這種標簽比較容易得到，因為用戶注冊的時候就提供了相關(guān)信息；●而收?水平這種標簽需要通過預(yù)估得到。能過于籠統(tǒng)，也不能太過細分。年齡段?群可能沒有很強烈的美甲美睫需求。)●另??面，也要防止對?群太過細分，●時刻記住目標受眾，但在定位的時候得找到?個折中的辦法。定向●它是從用戶的?為數(shù)據(jù)中挖掘用戶興趣偏好，從而推送相應(yīng)的?告。●?為數(shù)據(jù)包括頻道、商家詳情頁、團單詳情頁的瀏覽和點擊，用戶評論和打分等?！衽d趣偏好?般分為長期、短期和實時偏好。B。●為了衡量不同時間?為權(quán)重，將?為累計控制在?段時間內(nèi).(?般使用滑動窗?法和時間衰減法。)●興趣偏好包括品類偏好、價格偏好、商圈偏好等?！衿奉惼弥傅氖怯脩羝玫纳唐泛头?wù)的品類，.用戶點外賣價格區(qū)間是偏好0~20元價位還是偏好20~40元價位。)推薦核心即Look-alike，以?告主的老顧客作為種?信息，結(jié)合?告平臺的大數(shù)據(jù)，尋找出老顧客具有的某種特征或規(guī)律，為?告主找到具有相同特征或規(guī)律的潛在顧客?！襁@種?式可在保證精準定向效果的同時，擴大用戶覆蓋面。 菜館)7小結(jié)?下●所以說，簡單總結(jié)下?個部分的環(huán)節(jié)流程。●通過對用戶?志的分析和挖掘得到用戶畫像，包括用戶基本屬性、興趣偏好、?為標簽等。●?告定向是?告和用戶匹配的過程，為每個?告找到適合的受眾群體。。 (精準定向?告的運作流程如圖3所示)圖3精準定向?告流程三、[干貨]廣告與用戶匹配的實踐策略分析為了實現(xiàn)?告和用戶的匹配，需要從?個思維流程去反推。1.首先需要為?告的受眾?群進行初步假設(shè)，即確定?告感興趣的?群，并將其與用戶畫像標簽映射2.然后根據(jù)這個初步假設(shè)確定?告投放的定向條件，匹配到符合條件的?群?！酒ヅ鋵嵺`分析】●組合定向條件的表示。?告主設(shè)定的定向條件組合往往非常復(fù)雜，是各種不同定向條件的組合，涉P輯關(guān)系組合。)●下面以?個例?來說明DNF的表達方式。●DNF1:(30歲男性)U(25歲女性)●DNF2:(?東??東男性)U(北京?北京品牌新客)●DNF3:(非男性)U(男性實時位置在店鋪周圍2公里范圍)U(喜歡美食的)A●定向條件匹配。定向匹配過程如圖4所示。?個定向請求包括用戶ID和廣告投放ID，首先根據(jù)用戶ID匹配?！穸ㄏ蛐Чu價。定向效果?般從質(zhì)和量兩個方面進行評估。質(zhì)指的是精準程度，主要指標是點擊率和轉(zhuǎn)化率。量指的是覆蓋程度，主要指標是用戶覆蓋率、廣告主使用率以及定向方式對應(yīng)的流量占圖4定向匹配過程地理位置定向和?口屬性標簽擁有更廣泛的?群，效果相對較差。實際采用哪種定向，需要看?告主的推?需求，?告主需要綜合考慮精準程度和覆蓋率的平衡。 事必先利其器”，有效的工具是?個優(yōu)秀高效的?告生態(tài)的重要組成部分。所以淺析從面向開發(fā)?員、面向?告主和運營?員兩個?度進?工具產(chǎn)品的分析，分析的維度?般是看么注意的關(guān)鍵點、案例舉例等，這些往往穿插到面試挖坑的各個環(huán)節(jié)，也是需求談資和面試拉升高度的技巧。 面向開發(fā)者的工具主要包含三個方面：離線數(shù)據(jù)分析工具、實時數(shù)據(jù)分析工具以及在線?告系統(tǒng)調(diào)試工分析工具產(chǎn)品設(shè)計核心策略：標(召回現(xiàn)問題和尋找潛?。2實時數(shù)據(jù)分析工具補離線數(shù)據(jù)分析的缺點，幫助開發(fā)者盡早發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)異常，更快地響應(yīng)和修復(fù)問題。產(chǎn)品設(shè)計核心策略：●在背后支撐這些分析方法的是Hive、Spark、Elasticsearch和Druid等大數(shù)據(jù)處理工具。●(如圖5所示是實時消耗數(shù)據(jù)分析工具的界面)圖5實時消耗數(shù)據(jù)分析工具3在線廣告系統(tǒng)調(diào)試工具產(chǎn)品設(shè)計核心策略：●通過調(diào)試工具可方便構(gòu)造模擬請求并查看單個服務(wù)處理詳細信息，收集各個廣告流程步驟(召回、排序和創(chuàng)意優(yōu)選等)的信息，跟蹤和定位線上實時環(huán)境中各步驟的問題?！癯司€上問題排查之外，調(diào)試工具也是開發(fā)階段用于驗證策略效果和算法正確性不可或缺的手段。如圖6所示是在線廣告調(diào)試工具的基本界面。圖6在線廣告調(diào)試工具界面 (2)面向廣告主和運營人員的工具面向廣告主和運營?員的工具包括：廣告主出價預(yù)估和排名預(yù)估、商戶效果漏斗分析、賬戶診斷等相關(guān)產(chǎn)品設(shè)計核心策略：●面向廣告主的工具幫助廣告主更好地衡量和感知廣告效果，讓其了解市場競爭情況，協(xié)助其有效主動地優(yōu)化廣告投放效果。●面向運營?員的工具能讓運營?員對廣告主的投放情況有更清晰的了解，進而幫助其更好地指導(dǎo)和服務(wù)廣告主。分析工具OO擊和轉(zhuǎn)化多個流程，(為了幫助廣告主優(yōu)化整體投放效果，在推廣后臺提供了效果漏斗分析工具)。產(chǎn)品設(shè)計核心策略：●效果漏斗分析工具主要包括曝光/訪問量/感興趣/到店三層漏斗，●同時給出相應(yīng)的問題診斷和優(yōu)化建議(如圖7所示的界面)圖7效果漏斗分析工具2推廣實況工具核心場景：●因為個性化智能排序技術(shù)體系和帶有地理位置限制屬性的O2O廣告場景下，●加之由于用戶個性標簽、地理位置等原因會導(dǎo)致廣告主看不到自己投放中的廣告在客戶端曝光，廣告主難以分析原因，也不知道如何優(yōu)化現(xiàn)有的廣告投放。產(chǎn)品設(shè)計核心策略：●廣告主可以查看選定商圈、類目、地理位置等特定條件下的實時排名，也可以查看去個性化后?般情況下的平均排名。●同時工具對于廣告展現(xiàn)位次過低或得不到展示的情況會給出具體的原因和相應(yīng)提示。那么，廣告主可根據(jù)提示調(diào)整投放設(shè)置。 時查看調(diào)整后的新排名情況，如圖8所示)圖8推廣實況工具3流失訂單分析工具流失訂單分析工具：基于門店流失訂單記錄提供對比分析功能。產(chǎn)品設(shè)計核心策略：●流失訂單是指最近?周內(nèi)用戶對商家A進行了點擊，但實際去B、C商家下單的流量算作A的流失訂●分析工具根據(jù)用戶的點擊下單行為數(shù)據(jù)幫商家分析自身與用戶最終下單商家之間的差距在哪里。 圖9流失訂單分析工具4廣告收益模擬器產(chǎn)品設(shè)計核心策略：該工具基于門店的歷史非?告時期點擊轉(zhuǎn)化率、門店所在商圈流量以及競爭對手狀建立投●同時通過該工具，商戶可以方便地跳轉(zhuǎn)到推?通平臺進行注冊和投放。 告數(shù)進行預(yù)估，讓銷售?員更有針圖10廣告收益模擬器 著重介紹了如何應(yīng)用機器學習方法提升廣告投放的效果和效率，以及本地場景化的推送廣告。么是O2O廣告？●2、這類廣告有什么特點？●3、這類廣告平臺的生態(tài)鏈是怎樣？角色如何平衡利益？們是有什么邏輯關(guān)聯(lián)嗎？的案例、可復(fù)用的？產(chǎn)品是什么樣的工具？：搜索轉(zhuǎn)化率=搜索點擊PV/搜索曝光PV 這里我們可以借用?個通用的數(shù)學模型對轉(zhuǎn)化率進行拆解：式)擾D(Distraction)前面是個負號?！裎覀冊趺礃尤プ屬I家提高感知價值(Rx(V+M))？真正(TP)：分到類A且真的屬于類A的實例數(shù)量；真負(TN)：沒有分到類A且真的不屬于類A的實例數(shù)量；假正(FP)：分到類A但不屬于類A的實例數(shù)量；假負(FN)：沒有分到類A但屬于類A的實例數(shù)量；精確度=(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN)準確率=TP/(TP+FP)召回率=TP/(TP+FN)樣本程度等；●如何降低用戶感知的成本(F+A)？●如何提高用戶緊迫感(U)？用戶的緊迫感；●如何降低無關(guān)信息的干擾(D)？D名稱定義轉(zhuǎn)化指標R相關(guān)性確率權(quán)重因子V價值主張質(zhì)量詢成交率M動機營質(zhì)量F性能服務(wù)器性量A焦慮物流速度網(wǎng)址品牌U緊迫性商品更新頻率運營營銷活動D擾廣告信息運營質(zhì)量團為例))下面是付費會員的收費頁面：?個引導(dǎo)用戶付款的頁面。上面給出了4種不同的付款方案。PM要聚焦關(guān)注：●這種設(shè)計背后的邏輯是什么呢？●每個背后的策略如何進行分析，如何?環(huán)扣?環(huán)，用金字塔思想去?步?步深入下去進行分析呢？戶在短時間使用后的流失現(xiàn)象，并且保證了用戶極高的留存率和不會去使用競爭對?的產(chǎn)品。、反推策略原理】這種現(xiàn)象可以理解為用戶由于自?的沉沒成本而選擇繼續(xù)進?某種?為。沉沒成本即?們在決定是否去做?件事情的時候，不僅是看這件事對自?有沒有好處，而且也看過去是不是已經(jīng)在這件事情上有過投?。就不再過多介紹，感興趣可以直接跳到愛回收中損失厭惡的案例)但是這個連續(xù)包?是可以隨時取消的。那么為什么產(chǎn)品方還會允許?些只會買1個?會員的用戶去使用連續(xù)包?的價格呢？這不是虧了嗎？【面試思考和發(fā)散表達】其實不是這樣，如果再仔細讀?下我上面的問題其實會發(fā)現(xiàn)：3個經(jīng)典核心的定價策略以上是用?些比較通俗的大白話來進?的描述，：(這樣適用于需求評審、面試包裝、談資等豐富自?的知識在整個設(shè)計方案中，設(shè)計者共使用了以下3個方法： 中)利用這個心理來進?定價的?式有兩種，?種是激起用戶的損失厭惡，?種是規(guī)避用戶的損失厭惡)●比如?些營銷課，他們設(shè)定每報名超過?定?數(shù)就漲?定價格，我的很多朋友都因為這種設(shè)定而報強了不知多少倍。了購買欲望。 ●對應(yīng)到上面的案例，就是用戶會感覺買長時間的套餐比買?個?的套餐劃算。原理：價格誘餌也是基于絕對值盲區(qū)和環(huán)境線索的原理來制定的。 、中配而a和c就是誘餌?！襁@些案例很多，核心思想就如上面所提。具體可以淘寶或者JD看看購物，還有?些電商付費會員的模式。對應(yīng)到上面的案例，則是兩個長時間的套餐的價格遠遠高于1個?的套餐和連續(xù)包?套餐，驗●諾貝爾經(jīng)濟學獎獲得者丹尼爾·卡尼曼(DanielKahneman)曾經(jīng)設(shè)計了?個擲質(zhì)硬幣的實驗，硬幣是均質(zhì)的。大于輸?shù)膿p失。于得到150美元的快樂。 損失厭惡這里就引出了損失厭惡?理。完整的損失厭惡理論是?分復(fù)雜。但是將其簡化并應(yīng)用，就會變成我們經(jīng)常能?到的產(chǎn)品設(shè)計、產(chǎn)品定金的策略案例：1)限時促銷99元，倒計時23?時12分鐘恢復(fù)原價199折本損失 (比如看愛回收的評估流程)【下面也是面試點】 變現(xiàn)等產(chǎn)品經(jīng)理面試，若問到具體的案例可以拿下面的用)在愛回收的估價流程中：●當用戶選擇了?系列物品的屬性之后就會給出?個回收價格，在回收價格下方則提示：●用用戶尚未遭受的損失促進交易成功率，不得不說這是?個很好的設(shè)計細節(jié)?！窦词惯@么短的文案用戶看不懂也沒關(guān)系，后面還有?個查看詳細解釋的問號按鈕。用?分?的產(chǎn)品設(shè)計?理，?以電商產(chǎn)品最適宜使用(為啥大家應(yīng)該還?過這樣的文案吧：2)僅需9.9元，每100?報名漲價50元 抵觸?態(tài))三、JD增強付費會員購買率這個目的是什么呢？對于會員價/限時特價/活動價等等說法其實我們都很了解，會在旁邊放上?個原價進行對比來促進用戶購買，但?般也就是個樣子，只能看不能改。 如下圖：【拆分這個策略】●優(yōu)惠券的規(guī)則是滿105元可減5元，●而此時如果我使用會員價購買的話，商品總價格就會少于105元，優(yōu)惠券也就無法使用了?！穸疫x擇原價購買后則可以使用優(yōu)惠券(圖中的商品和優(yōu)惠券的案例并不能讓價格更加優(yōu)惠，但有其他優(yōu)惠券和商品以原價購買后是更加優(yōu)惠的)。當然這個設(shè)計不止上面?個原因，我相信對于JD這種體量的肯定最終還是兼顧到業(yè)務(wù)上，所以這也屬于但是，客觀上來說還能起到——讓用戶通過自己發(fā)現(xiàn)的價格來對比Plus會員省下了多少錢的認知，增強同時也能強化用戶的特權(quán)記憶，進?步增加會員購買率。●并寫明了選擇2小時送達可以送8元優(yōu)惠券?！衲敲催@3種配送方式的設(shè)計方案背后的原因是什么呢？●又有什么好處呢？這背后有什么策略支撐呢？2)生病中，吃藥時發(fā)現(xiàn)剩余的藥物只夠吃這?次了4)沒有生病，看到了平臺的促銷活動所以購買達。 又讓用戶產(chǎn)生怕?lián)p失厭惡的心理，所以用戶就很有可能選擇這個?；伺?于上面是我們對第?種配送方式的思考，也是對這個設(shè)計案例中最亮點部分的思考，那么繼續(xù)簡單說?下第?種配送方式和第三種配送方式。立即配送28分鐘送達存在?種核?體驗，券我也不會去選擇慢速配送。 時我的唯?目標就是救所以在本產(chǎn)品中立即配送被設(shè)定為了默認配送方式。這個可以聯(lián)想?下有多少?因為京東的配送速度而選擇了在京東買東西。有部分場景是類似的。情。 質(zhì)是?種增值服務(wù))?)以便在高峰期和峰谷期更合理的使用運力，降低配送成本。對于用戶來說，也可以選擇在自己方便的時間接收。驅(qū)動交易策略(場景重合度)場景：在美團APP(注意不是美團外賣)中定了外賣后，美團APP首頁中部位置會以很大?部分區(qū)域顯示此