本文整理了新书数据驱动大会、初拍副总裁陈泰峰的《移动视频数据驱动实战分享》演讲实录。

着重介绍了如何通过数据分析来提升有效播放量,让日视频播放量达到22亿的秒拍保持业务的高速发展。

秒拍是是国内最大的一个视频内容的制作和分发平台,目前是微博短视频的运营和合作伙伴。由于定位是PGC内容平台,所以整个产品不仅要重视观众的使用体验,也要关注内容产生者的使用体验。只有从海量数据中进行分析,从不同维度来同时提升用户体验,保证平台的有效播放量,才能让秒拍在竞争激烈的视频领域立于不败之地。

什么是有效播放量,为什么这个指标这么重要?

我们将有效播放量定义为:一个统计周期内,视频被打开,且视频正片内容(除广告)被成功播放的次数之和。(也称为CV,即:Content Views 内容播放数)

有效播放数指标之所以重要,是因为这个指标能真实的反映出视频的受欢迎程度,用户的实际体验度,并最终能够影响公司的变现能力。

需要提醒的是,大家不要将有效播放量与另外两个重要指标混淆了。

IV(Initial View):指在一个统计周期内,视频播放初始化的次数之和,这个数据对于评估运维质量非常重要。

VV(Video View):指在一个统计周期内,视频被加载的次数之和。但因为是视频流被加载,有可能播放的是片前的广告视频,还未播放到正片内容。

影响有效播放量的因素有多少?

对核心指标有了解后,我们一起看看影响有效播放量的因素会有多少呢? 让我们跟着整个视频播放的逻辑图来看一下这些影响因素。

从这个逻辑图中我们可以看到,影响到有效播放量因素非常之多。从市场运营产品负责的用户来源渠道,应用首页的展现形式,内容的组织形式,到技术运维负责的播放器的加载速度,视频播放流畅度,清晰度,用户上传体验,转码速度等。

只有在这些影响因素指标都良好的情况下,你才能得到一个比较满意的有效播放量。所以说,有效播放量这个指标不能是一个产品经理,或者某一个部门来简单的负责。我们需要对这个指标进行拆分和分解,让每个部分负责其所能影响的子指标因素。最终形成合力,提升核心指标—— 有效播放量。

我们看一下具体到每个部门,指标将分解为哪些呢?

渠道部门

  • 一次用户占比:指登录一次的客户端的用户占这个渠道客户的比例,这个数据应该是越小越好。从神策数据分析中的用户的新鲜度可以对这些数据进行拆分。

  • 用户的留存率:行业里大家一般用的是次日留存,7日留存和30日留存数据。神策分析中留存的维度和指标都是可以完全自定义的,而且在数据量上可以选择抽样和全量两种模式。这样我们就可以在平时研究渠道质量的时候,可以随机抽查,任意渠道任意天数的留存。

  • 人均日使用时长:结合上面用户留存率的数据,加上我们同样维度里用户的使用时长来发现渠道的一些问题,寻找更好的渠道资源。

  • 人均日登录次数

市场部门

  • 指数:代表了海量网民行为数据的兴趣需求,目前有代表性的有百度指数和新浪微博指数等。

  • 活动推广周期内的用户质量。

  • ROI:投资回报率。

  • 活动运营数据:阅读量,参与人数,新增用户,留存、生产内容量、互动率。

产品部门

  • 产品的质量:产品的bug,错误率;

  • 留存:关键核心路径的留存。在神策分析的留存分析功能中,我们可以按照选定的需要研究的路径来设置初始行为和后续行为,来知道满足这些行为模式下用户的一个留存情况。

  • 用户的反馈数据:正向、反向

  • 用户体验数据:愉悦感、参与度、接受度、任务完成率、流失率、回访、

运营部门

  • 内容质量:人均观看、人均访问时长;

  • 用户拓展:头部用户比例、内容生产比例;

  • 精细化运营:挖掘用户状态迁越的关键点、个性化推荐;

  • 用户召回:阶段性的设计促活和召回策略。

研发部门

  • 稳定性:崩溃指标,我们现在用神策分析来统计系统的崩溃数据,可以从不同机型,系统来分析查看其崩溃率;转码失败率。

  • 运维质量:内容加载成功率、响应速度、延迟率,调度成功率,服务稳定率。

  • 视频指标:视频上传成功率,转码失败率,上传速度、播放速度、VV/IV。

通过哪些数据分析方法来提升这些因素?

有了这些指标,我们看看可以通过哪些具体的数据分析方法来提升这些指标。

第一是用户行为路径分析:就是通过去跟踪整个用户行为流程,帮我们去建立对用户的认知,来了解用户是否按照我们的预期路径来使用我们的产品,通过每一步的漏斗分析来评估我们的路径设置的优劣。在整个产品里面,可能会梳理出几百个上百个不同的点, 比如说视频拍摄的路径,视频直播的路径是否满足用户的需求。

用户行为路径分析非常重要,哪怕是用一些原始的人工采样调研的方法也要去做。之前在2011年的时候,在没有这些路径分析的时候,我们用了很原始的方法,把十几个网友拉到一个小房间里面去,很多的出来的数据跟我们想象的非常不一样。路径分析,最核心的就是帮助我们的产品还有运营人员,去了解用户对于整个产品的使用习惯,这种习惯在互联网,尤其是移动互联网是已经成形的,改变起来很难,我们要学会这些习惯,顺应这些习惯。

第二个是用户分群分析:建立用户标签,根据不同渠道,不同设备,不同地区等特征,将用户关键行为特点进行精细化分群,进而分析群体画像、留存、转化等指标。

这个是在做内容推荐,还有大数据推荐里面用的最多的。秒拍现在每天的上传量有100多万,我们有将近20多个亿的数据,所以现在也采取个性化推荐。我们会去建立不同的用户标签还有不同的渠道、设备,不同地区等特征。把这些用户进行分群,针对不同的群,推送一对一的内容。那么建立了不同的推荐之后,最重要的是评估,可以用用户分群去评估,不同的地点的不同的数据。

第三是聚类分析:就是把某些相似特征的数据分成一类。比如说移动端上有各种各样的数据去处理,这个时候需要把相同的这些数据进行比对、分析,比如说我们讲的播放失败率,在秒拍、一直播、微博、小咖秀都存在这个问题,都是一类的问题,那么这一类的问题就可以统一来进行归总再去调整。

第四是关联分析:目的是找到与记录相关联的信息,这些信息可以直接或者间接补全记录数据,更容易的得到问题的有效用例输入数据。如从视频播放数据记录中通过用户手机的UID和用户反馈平台对应起来找到用户的反馈信息,从而找到播放失败的问题描述等的信息。

我们为什么选择神策数据作为我们的数据分析服务商?

我们之所以选择神策数据作为我们的数据分析服务商,是基于以下几个原因考量的。

第一,神策数据是为数不多的,可以私有部署的定制化的数据分析工具。 我们通过私有部署,可以将我们的数据保留在自己的环境内,提升数据的安全性。

第二,在使用神策数据之前,一下科技公司内部使用了大量不同的第三方数据统计分析工具。这为后续的数据分析工作,数据指标统一工作带来了更多的复杂性。妨碍了快速从数据中提取有价值信息的能力。 在使用神策数据之后,我们逐渐剥离以往使用的第三方数据统计工具,让数据能够统一的进行收集,整理,分析。从而大大提高了数据分析的效率。

第三,神策数据有很多很好用的功能。让我们运营一些数据分析方法的时候更加轻松,比如之前提到的用户行为路劲分析,用户分群分析等。 其中我们对于渠道整体质量的分析,也是使用神策数据来解决的。

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