数据调研方案

本文转载自【微信公众号：怪兽先森，ID:Mister-shou】经微信公众号授权转载，如需转载与原文作者联系读前思考3秒：你觉得有效的调研方法是什么？我看到很多人都会有这样的误区：认为一个好的品牌策略是手夹着香烟、翘着二郎腿、闭着眼睛、坐在办公室里苦思冥想出来的——也许这样的方式也可以有好的创意出来，但是没有任何调查的创意与策略能否落地，这个不敢说了（非常有经验的高手除外）。营销最难的是如何找出问题的本质，这是需要很强的洞察力。因为只有问题找对了，才能做出有效的解决方案。否则再好的创意也解决不了你的问题。洞察力需要不断思考总结，需要培养多元化思维和逆向思维，提升认知水平。所以，营销最核心的能力是洞察力。而洞察力一个重要基础就是来自于生活的积累和对市场和用户的观察、调研。毛泽东说过，没有调查就没有发言权。一提起调研，相信很多人都会想到调查问卷的方式。其实调研有不同的方式，问卷调查只是其中一种，而且不同情况，方式也不一样。有些调查不一定就需要列出几百道问题给消费者填写。况且，很多问卷调查的问题本身就有问题，填写的方式也有问题，那得出的结论怎么会准确呢？真想让问卷调查方式得到的数据做到有效和有普适性，先不说问题设计的问题，首先你的问卷量就要达到一定的标准。而这些是需要花费一定的金钱和人力的，所以我一般不太建议没那么多资源的企业去盲目依靠调查问卷的数据来做决策。真要做，你的问卷调查只能作为一个辅助。不然的话，所有的企业决策权直接交给调研公司就好了，还要企业老板干嘛呢。今天，我分享一个调查方式，这个也是目前很多人验证过有效的方式，我也经常用的——回到现场调查。所谓现场调查，要回到现场才能知道真相，才能真正发现问题所在。因为顾客不会像我们一样，安安静静地坐在电脑前思考。顾客在产生购买行为时，影响的因素是多变的——可能他正在颠簸的车上看到一个风景就触动了他下单了一件商品。你只有真实回到现场，你才能找到这些影响顾客购买行为的核心因素。这个现场，也不一定是线下实体店，而是顾客购买时的真实场景。比如在地铁上拿着手机在逛淘宝，这个也是顾客的购买现场。那么，现场调查的具体方法有哪些呢？下面我分享几个我常用的有效方法：1.自己去体验这个需要让自己完全还原用户状态，按照用户的路径去真实体验几次。从中去发现产品，服务，流程，环境等各方面的感受。看看哪里不舒服，哪里比较有惊喜点。比如我们有次去安徽客户的一家餐厅，告诉老板不要告诉店员我们是谁，当做我们是普通消费者来对待。首先到了店附近怎么也找不到店在哪里，然后就发现了门头有问题。接着开始点餐、就餐、结账等等过程，就发现点的菜有些吃不完，有些感觉太贵等等现象。从而发现产品结构、服务体系、门店价值不突出等等问题，。再比如你想知道一个手机产品问题在哪里，最好的方法就是你以用户角度去使用、体验它，你才能发现这个产品有什么问题、有什么地方做得不错等感受。根据自己的亲身体验后，再结合其他调研方式，你才能更全面和精准地找出问题所在，给出有效的解决方案。有些朋友可能会问，如果有些行业是我们做营销的体验不了怎么办？比如我们有个母婴产康的品牌客户，由于性别原因我无法亲自体验。不同行业，解决方案也不一样。其实也不用担心，还有其他很多方法，比如接下来我要讲的方法也是其中的替代方案。2.现场观察法现场观察法就是站在第三方的角度，从开始到结束，蹲在现场里去观察用户的行为表现，看看哪些因素是影响用户的购买行为。这里有个原则就是，宁愿连续10天、每天观察1小时，还不如一天观察10小时更有效果。当然，这个看情况来定，总之我想说的意思就是要完整地观察用户的所有购买流程和细节。比如我们最近接了一个烘焙行业的项目。我们去到现场，从开店到晚上，蹲点观察了接近10个小时，最终发现了吸引用户的最大价值点——就是突出我们产品的馅料多。（目前这个项目的首个品牌店正在开业，该品牌定位通过甲方团队强有力的执行，销售业绩大幅上升）。总之，不管你是实体店还是其他类型的产品，你最好找到机会去用户购买你产品的现场去观察，去寻找创意，去发现问题。3.深入访谈法这个是非常重要，也是调研方法中的难点！如何问出有效信息和分析出真实需求，对调查人员的专业能力和访谈技巧要求也高。这个访谈的对象，不只是已经消费的顾客，还有不来消费的用户，以及与用户接触的工作人员（服务员、销售人员、客户等）。比如日本有个纸尿布品牌，产品很不错，对婴儿很有作用，但当推出市场却无人问津。后来经过与用户深入访谈才发现，当时在日本，妈妈给孩子用这样的产品会被人说偷懒。得到问题的根源后，商家调整营销策略，在广告不只是强调产品多么好，还重点强调该产品是为了孩子更加健康——打消妈妈群体的心理顾虑，从而让该品牌的产品得到热销。再比如我们给一家美容品牌做品牌价值梳理时，通过定向的用户访谈，间接地得知很多用户说在体验时非常讨厌推销，所以我们通过结合其他方面的信息，得知用户在“不要被打扰”这方面有很大的需求空间，提出“服务期间不打扰”价值主张。那么，怎么做访谈呢？方式因人而异，我这里分享几个主要的注意事项：第一，问题的设计。一些敏感或者用户当面不会告诉你的问题就不要问了。也不要问一些需要用户思考的问题，比如不要问：你觉得我们的产品应该怎么做才好呢——这种问题就是白痴问题，这些应该是营销人做的事，而不是把决策权给用户。用户的信息只是帮你的决策提供一个参考。也不要问一些引导性的问题，比如说”你是不是比较喜欢我们的产品？“——听到这样的问题，用户除了说“是的”还能说什么呢？你要问一些让用户不需要思考，或者是回忆式的问题。比如说“你第一次买我们的产品是什么时候”等等。第二，怎么问首先要打破陌生感，建立信任。可以通过一些轻松或共同话题来建立信任感。然后通过一些故事性的话题插入问题，同时要打消采访对象的顾虑，让被参访者感到轻松地说出自己的想法。整个过程切记不要引导被采访者的思路，要激发与帮助他们回忆当时的购买场景与细节。同时也要随时观察用户的表情变化和身体语言变化，进行安抚或者，剖析背后的原因。当然，以上这些只是一些技巧，最终还要调查人员的不断练习与总结。所以，你只有深入到用户心理，才能得知真正的需求与问题根源，而访谈就是一个非常有效的方法。总结除了以上的三个调研方法，其实最重要的调研方法是你不断的思考与实战总结、对生活经验的累积等。同时把每一个项目和每一次接触项目的机会都当做成长的机会，你才会更快地把握和找到适合自己的调查方法，加强自己对事物的洞察力，从而快速又精准地找到问题的本质。

市场调研是一个令很多中小企业营销管理者感到迷茫的问题：人力上，既没有专职的市调人员，更没有独立的市场部门；财力上，请不起专业的市场调研公司……而现实是，市场调研工作又不得不做，不做就不知道目标对象是谁，他在想什么、做什么；不做就不知道自己的竞争是怎么做的、将怎么做……一、中小企业市场调研的职责担当中小企业一般没有独立完整的市场部门，关于市场调研工作的职责担当问题，在没有独立的市场部门并且也不打算建立市场部门的情况下，最好把此项工作交由专职信息人员，比如总经理室负责。这样做有三个好处：1.很多中小企业的销售工作是由总经理直抓或兼管，总经理室作为幕僚单位，有必要把握市场动态，供总经理决策参考。2.总经理室与总经理最为贴近，便于总经理指导市场调研工作及查阅参考市场信息。3.总经理室作为公司的“中枢神经”，由它来策划和执行市场调研工作与管理的基本原则不矛盾。当然，在策划调研活动时，必须以市场和销售为导向，并充分听取销售人员的意见和建议。二、市场调研的具体执行市场调研是一项繁杂的工作，即便是具备独立的市场部门、专职的市调人员的大公司，市场调研工作也不是由市调人员“包干到底”的，市调人员的工作是负责策划、组织、指导、控制调研活动，对中小企业而言，具体执行工作可借助于销售人员。1.由公司销售人员借工作之便进行调研或临时执行调研任务：销售人员是冲锋在第一线的战士，他们最了解“敌情”，也是最需要了解“敌情”的人；2.借助公司的经销商或代理商来完成调研工作：经销商或代理商在做好本地市场这一基本愿望上是与公司完全一致的，在这一前提下，公司可以策划、指导经销商或代理商做好本地区的市场调研工作；这样不仅解决了调研难题，也有助于巩固双方的合作关系。3.收集研究二手信息：总经理室不仅应做好市场调研的策划、组织、指导、控制工作，还必须做好二手信息的收集研究工作，这样可以尽快地了解业界动态。4.启用专业第三方调研机构：还有一部分企业一方面对调研工作确实没有经验与能力，但又确实必须借助调研以加深产品与消费者之间的互动与相互了解，此时通过第三方调研机构能帮助快速开展。以倍市得目前的调研方案为例，基于问卷调研、数据收集、数据分析、方案撰写等一系列调研支持，能够帮助企业持续性的洞悉消费者、了解竞品动态、把握市场趋向，从而反哺到产品优化和运营决策中去。将专业的事情交给专业的人去做，企业则能够专注于产品和决策本身。三.市场信息的消化与吸收作为公司的专职信息人员，必须具备较强的计划、分析和文字表达能力，及时将市场信息消化、整理，上达主管。而作为公司的经营和销售人员，应主动地研究市场，并及时反馈意见，以求改进及更好地配合。对中小企业来讲，最重要的两个字是“观念”。企业的营销管理者对市场调研重视与不重视，抓与不抓是完全不一样的。因此，基于调研获取的第一手信息将成为企业加速自身“新陈代谢”的营养剂，从而促进企业持续、稳步发展（关注倍市得公号，了解更多资讯）。

在运营活动当中，不同角色对于数据有不同需求，而对于设计师，数据又能对他们起到什么作用呢？随着网络渗透率不断增长，网络数据量级每时每刻都在指数增长。与此同时，AI、大数据及云存储等数据相关底层技术也慢慢得越来越成熟，数据时代的到来是每个人都不可小觑的未来趋势之一，它将不仅仅影响到社会生活的方方面面，也会对各个互联网相关的岗位分工和职责带来变化。在早期的项目中，设计师能拿到PV、UV这样的基础维度的数据就已经不错了。而今，几乎每个岗位都能看到数据，且看数据的维度和方法也越来越精细化，甚至能靠数据带来大幅度的业务增增长，我们团队也在数据指导设计这条路上不断的摸索着。1. 设计师为什么要懂数据在运营活动当中，不同角色对于数据有不同需求。譬如运营和销售会关注业务指标的表现，规划资源投放、监控活动、评估投入产出和项目价值等；而产品经理则更偏重查看使用数据，判断页面功能是否有异常……而对于设计师，数据又能对他们起到什么作用呢？1）数据是理性设计的根基设计和创作不一样，设计往往存在目的和理性部分。虽然也有人不做数据分析，也一样能做出方案，但数据作为一个定量的维度，能拓宽设计判断的渠道，以一种客观方式反映某些现象或问题。虽然数据并不能完全决定设计，但数据分析可作为一项定量标准，支持设计方案的推导和决策，以及对方案效果进行验证。2）数据是体现设计价值和辅助方案推动的利器一些团队中设计师会苦于无法体现设计价值，譬如：在一次运营活动中，从采销到玩法策略到营销推广等都会对销售与活动效果产生影响，如何体现设计在活动中的价值，提升设计与用户体验在活动策划中的话语权，也需要一种客观且可度量的反馈，而数据分析则提供了一种反馈手段。2. 数据是什么在利用数据指导设计之前，先需要理解数据是什么。很多时候设计师往往没有主动去看数据的意识，更常见的场景是业务或者产品做了数据分析，然后看情况同步一下给相关的设计师，大致知道。这类数据往往有的只是一些概括性的数据，如整体的PV、UV、转化率等，很难看出具体的问题和原因。我们获得的数据维度越多，越有利于我们深入去研究问题。实际上，对我们有用的数据可以分为2大类：后台数据和调研数据。1）后台数据后台数据是指通过行为埋点统计的全量数据，它能够为我们提供页面的客观事实，常见的有以下几类：图2-1 某页面的后台数据示例2）调研数据调研数据是指通过用户调研提炼的抽样数据。如用户期望价值、满意度评分、主观评价、净推荐值NPS、回访/复购意愿、脑电图测试数据、眼动仪测试数据等等。调研数据能够帮助我们去发现问题、细化问题、寻找个数据表现背后具体的原因。图2-2 某页面的眼动测试数据示例除此之外，每次看数据之前要明确数据口径，清楚每个指标是怎么定义的、代表了什么。举个栗子，非常多人都会忽略的UV和访次的案例：小A认为UV和访次都是代表访问的用户量，所以当日UV=当日访次，但实际UV是当日独立访问的用户量，而访客是30min内的停留在站内的独立访问的用户量（不同的公司有不同的计算口径）。如果小A把访次当UV来计算客单价（客单价=引入订单金额/UV），那算出来的结果就会明显偏低了。所以在分析具体数据及下结论之前，一定要把数值代表的含义定义清楚。图2-3 某数据表的指标定义示例3．什么时候要看数据？绝大多数的情况下，我们开始想到要看数据的时间点都发生项目上线后，看效果如何，但数据的价值远不止于此，数据能帮助我们客观的了解现状，追溯问题，甚至辅助未来决策。根据经验，设计师们可以在这些时间节点去关注相关数据：项目前期：定位设计目标时，可分析线上或往期活动数据，寻找问题和发现机会点；项目中期：进行方案抉择和定信息优先级时，可参考页面相关/相似模块数据来辅助决策；（此阶段可以选预设每个设计点需要验证的指标，提前做数据留存和埋点沟通）上线后：通过数据验证方案带来的效果，及排查问题环节，进行下一轮的优化迭代。图3-1 结合数据的时间节点总之，随时随地要把数据思维渗透到每个环节中去，能用则用，总会有增益。4．怎么通过数据指导设计？经过前面的几步准备，我们知道了有哪些数据、数据指标代表的含义、以及该在什么时间点去看数据。那接下来，我们就来介绍具体该怎么通过数据指导设计了。1）用GSM分析方法进行目标验证管理学大师、作家彼得·德鲁克有一句名言：“你无法衡量的东西，你也无法管理。”结合设计方案和设计目的设立指标，并以合理方式检验这些指标，便是数据分析的主要思路。其中Google的GSM模型，目标（Goal）-信号（Signal）-度量（Metric），则是一种较为常用的方法。目标（Goal）的设立是具体、清晰、明确的，不能单纯地说提升活动效果或者要提高GMV。确定设计目标往往需要结合业务目标，在保证使用体验的前提下，把大目标拆解成具体的设计目标。如双11的主会场，目标可以是通过提升用户浏览效率，使用户更快更准的到达后续页面形成订单转化。信号（Signal）指的是方案的反馈信号。在设立指标的过程中，我们需要基于设计目标，预估应该需要得到的反馈。通常一个目标会有多个可能用于检测的信号，譬如页面浏览时长减少、整体点击次数减少、甚至坑位点击转化率的提升，都可以反映用户使用效率提高。至于具体选择哪个信号，应结合设计方案进行考虑，即我修改或设计了什么地方、这种调整预期改变的是什么数据。一个方案中设计点和信号可能会有多个，可通过分析互不干涉的信号一定程度上得出结论（如点击分布和点击率两个信号是相对独立的）。但像增加活动说明和弱化进入会场按钮可能都会影响点击率，可能需要后续细化迭代中验证各自所起到的作用。度量（Metric）则是如何在技术上去测量信号、通过什么方法去评估这些信号反馈，以验证目标的达成情况。度量方法通常是对比，而变量的控制则是让对比具有说服力。因此AB测试是常见的产品数据验证方式，因为它能最大限度地控制除了AB方案本身差异外的其他变量。另一种方法是切少量的流量做会灰度测试，一边优化一边将比例不断扩大，最后新版相比旧版数据有达到预期的提升后开放100%流量。（此方法仅针对长期在线的产品或页面）图4-1 用GSM分析方法进行目标验证2）通过数据发现问题前面的GSM思路面向是目标非常明确的场景，但也有很多设计师面对数据也不知道从哪下手的场景，比如在对页面改版前期想要通过数据来发现问题。这里提供几个基础的看数据的思路：①看趋势：以时间、流程等线性角度分析整体变化。时间角度，如选取1个月的时间角度来看变化趋势，特别关注数据特别低的节点，去寻找影响因素；流程角度，如看全流程的流量漏斗，寻找流失特别高的环节，排查问题点在哪。图4-2 某页面的转化率变化曲线②做对比：同比/环比看优劣。只看到”PV400,000，UV300,000，转化率2%，跳出率50%……“这样一系列的数字是无意义的，我们需要去寻找同类页面来对比，才知道目前的情况是好是坏，可提升空间大的机会点在哪。比如我们发现另一同类页面的流量差不多，但跳出仅5%，我们就可以从如何提升用户转化和减少跳出为目标来排查问题环节。图4-3 某项目数据对比案例③细化分析：当找到某个问题点之后，我们就需要使用数据来进一步细化分析。如，定位到跳出率是目前页面数据问题最严重的点，那可以继续细化到页面每屏的跳出率是怎样的，在跳出最高的那一屏做挽回措施；也可以拆分细化用户群来看，你可能会发现新用户的跳失率明显高于其他用户，那下一步就可以针对如何刺激新用户留存为方向去针对性设计。细化的方向非常多，需要尽可能多的结合业务特性去细化发现问题来源。3）将数据结论沉淀为共享经验，不断迭代试验，辅助决策最小单位持续迭代：往往实际情况下，对页面所有设计点进行AB测试是不可能的。因此，对于相对独立单一，但应用广的单元功能，譬如商品坑位利益点展示的样式，可以通过AB测试在不同的页面和场景中验证和迭代，不断探索各场景下的最优解。数据经验共享：一个人的力量是有限的，能做的验证案例量也有限，比较好的方式是团队所有人在各种项目中做过的数据验证都能留存下来共享，当我要做“优惠券”模块的设计时，可以直接找到曾经所有相关的优惠券做的尝试，在已验证过的结论基础上来做决策。5．最后的一些建议将数据变成设计流程中必不可少的一个环节。在更远的未来，海量的数据将会是每个企业必不可少的基础支撑，对设计师而言，数据也是帮助设计发挥更大价值的强大帮手，不管是在设计前、设计中、设计后，尽量能将数据变成设计流程中的常规环节吧。将数据思维变成一种习惯。早期的设计主要靠感觉和审美，慢慢的设计越来越讲究方法论和心理学，以后还可以再加一种，那就是依靠数据，它将让每个人都能获益。来源：https://mp.weixin.qq.com/s/XVuy5uGNr_7HmVnxiJmx2A本文由 @京东设计中心JDC 授权发布于人人都是产品经理，未经作者许可，禁止转载题图来自Unsplash，基于CC0协议

1 前言随着物联网的发展，各部门对采集站数据时效性、准确性及观测密度要求越来越高，个别部门已经将10分钟观测密度提升至5分钟甚至1分钟，并将区域范围内采集站统一到部门服务器进行集中式管理。为提升技术水平和服务质量，我们提出了新设备网的概念。新设备网除改进现有GPRS模块和PV控制器缺陷外，传统的服务理念也要跟着改变，化被动售后服务为主动服务。通过内部的云平台，监控所有已安装并运行的产品，通过设备定时上传的数据信息结合大数据分析等技术，做到设备故障前及时诊断预警，故障后及时告警通知，为客户提供产品整个生命周期的管家式服务。2 参考资料MR.Chen 《关于新型站网建设的建设要求》3 总体框架3.1 现有采集站体系存在的问题1、 主从模式缺点（业务软件和设备间） 双向通信增加了数据数据时延及丢包概率，降低了数据的时效性及一次到报率 多中心站情况下，存在报文重复发送的可能2、 报文传输时延较大常规的采集站组网方式都是数据先发往初级服务器，初级服务器对数据进行入库并生成规范报文上传部门，部门再对数据进行处理，整个过程比较耗时。3.2 基本应对策略应对3.1节中提到的采集站问题的方法如下：1、 设备定时主动往后台软件外发送数据2、 缺测数据时设备将数据单独发往请求补收的中心站3、 将初级服务器采集站统一汇总到部门，部门统一管控3.3 整体技术架构为解决目前采集站存在的问题，并满足前言中提到的客户需求及相关规划，新设备网的整体技术路线如下：系统总体拓扑图数据传输过程：1、 正常数据传输过程1) 自动站定时将数据发送给GPRS模块2) GPRS按照广播的模式将数据发往多个通道(初级服务器、监控平台)3) 数据在允许时间误差内到达，数据入库生成规范报文2、 缺测数据补收过程1) 后台软件发送命令补收没有按时到达的数据2) GPRS模块判断哪个中心站下发的补收命令，并告知自动站3) 自动站将补收的数据反馈给GPRS模块，并告知发往哪个中心站（避免未发送补收命令的中心站重复收到数据）3、 校时机制在多中心站情况下，由于服务器系统时钟可能不一致，如果都开启校时机制，会存在多方校时造成数据缺测进而影响数据完整性、实时性及到报率，所以只允许级别最高的中心站开启校时机制，其余中心站全部关闭校时机制。4 设计开发4.1 GPRS模块新需求定制总结前面DTU通信模块使用过程中的问题，结合现在的需求对DTU提出如下OEM定制需求。 模块状态指示灯含义扩充，通过指示灯能更好的判断模块状态 增加隐藏数据通道，供监控平台使用 DTU云平台支持多点发送 支持短信配置模块参数功能 整合现有DLL，提供一个综合的DLL可以控制修改大部分模块参数 提供RDP协议，供我们采集器嵌入式软件开发测试4.2 嵌入式软件开发目前采集器嵌入式软件的开发主要功能如下：1、 支持RDP协议 多通道点对点功能。采集器可以从5个数据通道中选择任意一个通道发送。 读取模块部分状态信息。具体信息参照虚拟站协议通信模块的状态信息部分。2、 主动发送功能 主动发送数据时间间隔可设置。 主动发送自动站状态信息 主动发送气象要素数据信息（DMGD、DMRD……） 主动、被动发送可设置（兼容现有的主从模式） 采集器主动发送数据时按照广播模式发送，在收到不同中心站下发补收或其他指令后需要遵守RDP协议选择对应通道发送数据。3、 隐藏通道定时发送数据 通过隐藏通道主动发送自动站状态信息（含模块部分状态信息） 通过隐藏通道主动发送自动站气象要素信息（频率很低，一天发送几个时次即可）4.3 后台软件开发后台软件缺少对GPRS模块远程控制修改以及状态监控功能 远程控制和修改GPRS模块参数 实现对GPRS模块状态信息的部分监控 融合DTU的云平台到监控平台中5 系统集成测试5.1 测试平台基于新设备网的设计思路，系统的测试平台如下：1、 监控平台 采集站监控平台 DTU云平台（监控通信模块状态）2、 模拟初级服务器5.2 系统测试方法测试时混合组网测试。监控平台被动接收、中心站按照既主动又有被动模式测试，查看是否存在异常。其中，监控平台每小时获取自动站数据和状态信息，都是按照分钟密度进行数据采集。6 试验站点选择6.1 站点选取原则试验站点选择需要遵循三个原则，一是就近原则，二是站点使用公网通信，三是尽量集中。就近试验便于维护，降低出现问题后对客户造成的影响。公网通信能够保证监控平台顺利运行，可以评估监控平台的运行效果。集中部署可以更好的评估整个系统。6.2 如何部署安装具体有两种方式完成站点部署：1、 对于尚未出厂的新设备直接使用新模块和程序 向制造部提供配置完毕的GPRS模块 向制造部提供采集器程序升级说明2、 对于已出厂的新设备现场改进 安装人员携带新模块前往更换 提供指导手册现场升级新设备

汽车产业的发展，一方面在于科学技术与工程技术不断进步的推动，另一方面，也在于不断升级与变化的用户需求的拉动。而对于汽车用户需求的把握，除了基于过往经验和数据的积累、对竞争对手的情报分析，还有一个重要的信息来源——依靠市场研究与咨询。中国汽车市场在此前的发展初期，主要是卖方市场，并且汽车用户也不成熟、对于汽车产品不够了解，因此汽车厂商对市场、对用户的洞察研究即使较为粗放，也能够满足战略规划、产品研发、营销推广的需求。随着中国汽车市场的不断成熟，用户对汽车产品的需求越来越多样化，汽车市场不断细分，竞争日益激烈。对于描述汽车市场的信息量始终处于高速增长的状态，传统的调研已经无法满足汽车厂商对于产品精确定位、营销精细化管理的需求了。市场研究的发展与统计学的发展息息相关。受限于传统调研获取样本的成本与效率，汽车市场研究始终是以“小数据”为主的。而统计学近年来的发展方向，无论是金融统计、生物统计、社会网络分析，还是机器学习、数据挖掘，均以大数据、至少是大样本量的数据为研究对象。随着移动互联与物联网的发展，人类社会产生数据与获取数据的数量与速度成指数式增长，这一趋势势不可挡。因此，对于汽车市场的研究，如果不能突破数据源这一瓶颈，则会被整个统计学科所遗弃。显然，汽车市场研究瓶颈的突破，其关键在于获取大规模的数据源。但这的确是传统调研（包括在线调研）的方法无法做到的。互联网凭籍其自身特点，天然的是数据蕴含量丰富的矿藏，而汽车之家作为国内最大的汽车行业垂直媒体，毫无疑问是个巨大的汽车大数据金矿。汽车之家基于大数据的汽车市场研究解决方案——“车智云”平台（包括聚焦到市场、营销等具体业务场景的Smart系列产品），成为大数据时代汽车市场研究突破性的解决方案。在各种新事物出现时，媒体往往喜欢用“颠覆”一词，虽然从严谨的态度出发，“颠覆”一词并不恰当，但称“车智云”平台是对汽车市场研究的“发展”与“突破”，则毫不为过。大数据研究突破了传统研究的样本量限制汽车市场的不断发展与成熟，使得用户需求愈发细分，汽车产品也向着专用化和多功能化两个方向发展，因此日趋复杂。对于汽车市场、用户需求的描述，已经无法用传统的市场研究方法来实现了。传统调研中，无论定量研究还是定性研究，都无法获取足够的样本量来覆盖足够有代表性的群体特征，因此也无法详尽的描述客观事实，反而容易受到前期研究设计的制约与影响，使得结果产生偏差。而大数据作为市场不断发展、用户不断成熟这一过程中同步诞生的资源，是最佳的研究对象。随着移动互联、物联网的发展，大数据也趋向于成为全量数据，不仅可以突破数据量的限制，而且是客观记录、基于过程、连续的，足以描述整个复杂的汽车市场与用户的每一个细节。大数据研究突破了传统研究的时效性限制传统研究的执行周期相对较长。从项目设计、执行，到数据处理、报告撰写，需要数周、甚至数月的执行周期。报告的时效性也很短，仅能代表执行期内的这一时间片断的结果。大数据则可以做到快速及时的收集、统计、分析数据，完全突破了传统研究的时间限制，对于对实效性有较高要求的研究内容，大数据几乎是唯一的解决方案。尤其在舆情监测和营销效果监测方面，大数据可以提供几乎实时的相关数据，帮助汽车厂商快速响应、应对舆情事件，对营销动作的效果进行及时检验、调整。大数据研究突破了传统研究的真实性限制传统研究结论的偏差主要来自于几个方面：一方面是系统误差，这是研究方法、样本量、样本选择、问卷设计等一系列因素所引起的。受限于资金成本、时间成本以及经验，消除系统误差难度很大。另外一方面来源于被访者的表达。无论定量研究还是定性研究，被访者所回答的问题都是基于自己对过往的回忆，容易存在记忆偏差，甚至遗忘。并且其主观表达存在一定的选择与取舍，不会真正的说“实话”。甚至，能够接受调研和访谈的被访者本身就不具备用户整体的代表性，因为多数用户是不愿意接受访问的。随着用户时间成本的逐渐增加，以及对个人隐私保护意识的增强，愿意花时间接受访谈的用户将越来越成为小众群体、越来越不具有代表性。当然，还有样本作弊、冒充真实用户等质量问题会影响传统研究的真实性。相对而言，大数据记录的是用户即时的真实行为与态度。用户在自然状态下发生的行为与表达的态度的真实性，是通过调研方法获取信息远不能及的。这一点，想必无须解释。大数据研究突破了传统研究的方法论限制前文提到，市场研究发展的天花板是统计学。受限于传统调研获取样本的成本与效率，以“小数据”为主的汽车市场传统研究被高速发展的统计学远远抛在了后面。大数据帮助汽车市场研究与时代同步，拓展了更为丰富的研究方法和领域——比如更为精准的销量预测，以及可以洞悉全局的市场竞争格局分析。销量预测：用户在购车前会上网查阅车辆资料、对比车型参数、了解口碑评价、寻找促销信息。用户的线上行为与购买行为高度相关。通过对用户线上行为的分析，可以对其购买意向、预购车型、购车时间等进行判断。结合用户行为、宏观经济指标等数据，应用机器学习技术，可以实现更高精度和更细颗粒度的销量预测，为汽车厂商的排产、库存管理、采购、物流、资金周转等提供更为精确的参考。竞争格局分析：每个用户的对比行为，就是将对比车型视为彼此竞争对手的行为。把整个市场所有用户的对比行为进行统计分析，就可以还原市场真实的竞争关系。竞争格局分析是复杂网络理论在汽车市场研究中的应用。可以在更为宏观、全局的视角俯视整个乘用车市场，并且可以长期观察监测，发现新车上市、营销动作等对市场格局的影响。大数据的应用，可以在汽车市场研究中应用更多的数据挖掘技术与可视化技术，更深入的挖掘数据价值、更生动形象的将分析结果可视化。从小数据的“证明设想”到大数据的“发现规律”，这是一个质的飞跃。大数据研究突破了传统研究的体系限制所谓体系，就是需要能够覆盖整个领域的各种现象与各种活动，要能够对本领域中的基本现象与关系提出原理性的归纳与解释，并且能够经受实践的检验。传统的汽车市场研究，虽然可以覆盖多种需求与目的，但各项目之间的数据源和执行时间都是彼此孤立的、碎片化的，无法构成一个严密的体系。大数据能够在一定程度上实现汽车市场研究的体系化，研究范围贯穿汽车产品生命周期始终，为汽车厂商的产品研发、营销管理提供全面的数据支持与解决方案。汽车之家“车智云”平台包括多个模块与产品，可以实现汽车产品全生命周期的数据支持。传统的汽车市场研究经过多年发展已进入平台期：行业规模增长停滞不前、准入门槛降低、利润率下降……其本质在于传统的研究方法已经对当前快速变化的市场态势、日益多样化的用户需求难以做到精确把握与快速响应。大数据的时代来临，市场研究也必须从传统调研向大数据研究转型。帷幕刚刚掀开一角，未来将会上演怎样的一场大戏或许未知，但精彩毫无疑问。让我们共同期待，并为之努力。（文/汽车之家大数据分析师 刘雪杉）

　　过去几年内，我们见证了互联网从“数据”到“大数据”的量的转变。作为拥有数据生产者和使用者双重身份的企业，正面临着时代变革所带来的各方面的挑战，无论是大公司还是小公司，或所处什么行业领域，企业所面临的困境越来越相似。　　企业对于自己的信息知之多少？　　这些数据来自何方？　　如何应对爆炸式增长的数据量？　　这些数据是否安全可靠？　　如何使庞大繁杂的数据变得易于管理？　　……　　可见随着 “数字化转型”进程的推进，企业对数据的要求也随之提升，从“量”变逐渐往“质”变的方向发展。“可信任数据”（Trusted Data）将成为企业竞相争取的下一座金矿。　　其实数据就如原油，只有经过提炼才能发挥无尽的潜能，“可信任的数据”即经过提炼后的石油，那么究竟何为“可信任数据”？从字面上理解，它主要有两层意思：　　其一，数据完整、准确。大数据并非只是指其数据量之大，更体现在其所蕴含的价值之大。通过保证数据的完整和准确，使数据的价值得到体现，数据完整、准确是“可信任”的根基。　　其二，可值得信赖。数据质量是确定决策所使用的数据是否可靠的一个基本考量因素。“可信任的数据”整合来自任何来源的可信数据，将其组合成有意义、有价值的信息，这样的数据是值得依赖的。　　高质量的数据是大数据发挥效能的前提和基础，企业获取“可信任数据”，势如夺金。而通过强大的大数据分析技术是获取“可信任数据”发挥大数据价值的重要手段。想必这时候你就会问，如何获得“可信赖数据”呢？作为数据管理和分析领域的强手，IBM给出了数据收集，集成到管理整个生命周期的解决方案，帮助企业从海量数据中获得洞察，助力科学决策。　　数据提质必经站——Information Analyzer　　企业经常碰到几个数据质量问题，如：数据不完整，数据不一致，数据逻辑错误，数据有错误等。要想获得高质量的“可信任数据”，则必须规避这些问题。IBM Information Analyzer就很好的解决了这些问题，它就像是一个提质站，提供了数据质量评估、数据质量监控和数据规则设计与分析功能，帮助企业降低错误信息所带来的风险，保证“可信任数据”顺利交付。　　通过 IBM InfoSphere InformationAnalyzer 软件工具实现对数据进行全面分析，包括技术层面和业务层面，体现如下：　　标准评估：为企业数据源的结构、内容和质量建立一个全面、整体的认知。　　数据规则：通过定制并不断地调整自定义数据质量规则来对数据进行更深入的质量验证，趋势预测和模式分析。　　报告指标：通过对分析结果的鉴别、评估以及异常管理来限制数据质量的恶化，从而降低风险。　　数据集成利器——DataStage +CDC　　相信很多企业都有这么一个感觉，虽然大数据为企业机构在做商业决策等方面提供了强大的支持，但与此同时，错综复杂的数据本身对企业来讲就是一个挑战。如何将大量的结构化和非结构化数据转化成“可信任数据”是企业所急需的，IBM拥有DataStage和ChangeDataCapture（CDC）等多种数据集成解决方案正是为解决这些问题而生。通过将不同来源的数据组合成有意义、有价值的信息，帮助企业理解、清理、监视、转换和提供数据，确保信息的可信度和一致性，并对数据进行实时监管。　　作为数据集成的两大利器，DataStage和CDC相辅相成，却又各有所长。IBM CDC是一种准确而高效的数据复制工具，可以帮助企业轻松地获取业务生产系统的增量数据；而DataStage 则是企业数据集成领域另一个专业而强大的ETL工具，拥有多处理器硬件平台的并行处理能力和可扩展的功能，可以高效批量处理海量数据。当CDC与DataStage“双剑合璧”时，就能实现快速地把业务增量数据，实时地按业务规则进行数据转换和集成处理，把最终处理结果更新到目标的分析系统中。　　IBM DataStage 和CDC等数据集成方案适用于各个领域，尤其是银行、保险、大型制造业等行业领域。例如，华为借助DataStage ETL解决方案打通了各个业务之间的“信息孤岛”的问题；中国建设银行在建设海外开发中心的过程中，通过CDC使海外分行和北京中心建立了实时双向数据同步功能。　　我的数据我做主——InfoSphere MDM　　科学的决策一定是基于准确可靠的数据得出的，而想要获得“可信赖数据”，企业就需要拥有一套适合自己的数据监管方案。无论是银行、制造业、零售商或政府机构，都拥有自己的核心数据，即我们常说的主数据，一套强大的主数据管理可帮助企业创造出巨大的商业价值。IBM MDM为企业提供基于SOA 开放标准的主数据管理，可扩展的功能架构，和灵活地进行客户化定制主数据的管理方案，为所有业务部门提供及时、准确的主数据业务视图。MDM主要有三种部署方式：协作型、操作型和关联数据管理，企业可根据自身属性选择使用。　　由于缺乏全局意识，很多企业所采用的应用程序只是为支持某个业务领域的运营过程而设计的，它们拥有自己的信息技术设施，包括与应用相关的数据存储和定义，其结果就是导致同步数据变得十分复杂，维护难度不减反增，数据质量很难确保。通过集信息集成、管理和共享于一身的IBM MDM，可很好的解决这些问题，5个步骤就能达到简化结构，降低成本，改进数据监管等目标：　　1. 建模：用灵活的数据模型定义任意类型的主数据　　2. 识别：快速匹配和准确识别重复项目　　3. 解决：合并以创建可靠、唯一的真实来源　　4. 联系：揭示各类主数据之间的关系　　5. 治理：创建、使用、管理和监控主数据　　大数据时代，企业的战略一定是从“业务驱动”转向“数据驱动”。未来有价值的公司，一定是数据驱动的公司。在这样的时代背景下，参差不齐的数据时刻困扰着企业业务发展之路，唯有从数据的源头到管理全过程确保数据的准确可靠，才能保障企业有效地挖掘隐藏在大数据中的信息，为“我”所用。　　大数据处理信息服务商金盛网聚WJFabric认为，大企业对于新兴领域的布局往往是超前的，但鉴于其体量及需求等原因，布局的方向更多在于对新兴行业基础设施的搭建，因此，对于行业细分领域的研究仍然是创业的重要方向。以大数据为例，IBM的布局意在为行业提供发展基础，即数据的获得及精准性的提升，本质上是一种工具式的研发，而在大数据的应用方面，如何更好地将新技术与传统行业相结合，创造出更多的价值，这是留给创业公司的发展机会。

这个方案是近期去一家金融公司面试之后做出来的，不知将来是否有机会往金融方向工作，但毕竟是自己做出来的方案，如果没能在金融行业方向发展，或许在工作中用不上了，在此分享给大家，希望能和大家一起共享并讨论，以下方案是个人以往广告投放的工作经验再结合P2P互金行业推广运营方向得出的一些小心得，可能会有很多不足的地方，欢迎大家帮忙指点，谢谢！1. 2018年互联网金融P2P行业现状1.1 2018年P2P理财产品现状可大致从两个方面来看：（1）运营平台数量分析深圳市P2P平台数据在广东省排名第一，截到3月31日，深圳市累计平台数据达695家，占广东省累计平台数量的73.62%。3月深圳地区无新增平台，新增问题平台10家，累计问题平台480家，在运营平台215家。（以上数据来自网贷天眼不完全统计）由于行业整改及备案进程，风险整治一直在有条不紊的进行并且目前尚未完成 ，预计2018年网络借贷行业运营平台数可能还是会有所下降。（2）成交趋势分析截至2018年3月深圳地区网贷平台成交总额为294.28亿元，环比下降4.07%，同比下降13.45%，占全国成交额的15.33%，较上月占比有所下降。(数据来自网深圳网贷报告)1.2 P2P 平台概况自 2012 年的 200 家激增到 2016 年的近 4，000 家，4 年翻 20 倍。成交 规模从最初 2011 年的 84.2 亿元，到 2015 年 10 月已经实现了 7，000 多亿的总体 成交。截至 2016 年 5 月，P2P 网贷历史累计成交量达到 20，361.35 亿元，突破 2 万亿，而第一个万亿规模在 2015 年 10 月才刚刚突破，体现了近年了 P2P 网贷 飞速发展的事实。（数据来自网络）1.3 P2P百度搜索整体指数（2011-2017）1.4 P2P百度PC搜索指数（2011-2017）1.5 P2P百度移动搜索指数（2011-2017）由数据曲线图“P2P”关键词的百度搜索指数（2011-2017）可以看出：无论是整体搜索指数还是PC端、移动端，P2P在2011年崭露头角一直到2013年用户对P2P行业的关注度都是处于平稳萌芽状态，2014年~2016年期间达到一次顶峰，2017~2018年市场由于对部分问题平台的管控与整改回归平稳。（数据仅作参考数据，不代表完全准确数据）2. P2P目标用户群分析P2P百度搜索用户画像2.2 地域分布情况2.3、年龄阶段分布情况2.4、性别分布情况说明：以上数据来自百度搜索指数，数据不完全准确，仅作参考。2.1、用户心理倾向分析投资理财是能让闲余资产在一定时间段内能够再增值，利用本金投资赚取利息增加额外收入，当下投资项目和方向比较广泛，股票、证券、房产、银行存储、基金、黄金、P2P等都是投资理财的方式，其中收益高的如股票投资风险一般相对较大，风险小的如银行存储，但收益一般只有2%左右，投资回报率太低，并无太多投资价值。而P2P互金方式风险较于前两者，收益为5%~18%左右，介于这两者之间，收益一般比银行可观，但也不会太高，具体风险比股票要小很多，不过也得看准平台，谨重选择，无论如何对投资风险要有一定的心理预期，预估平台短期内是否有暴雷的可能性，这个就需要用户个人在理财时，关注平台的资质背景,借贷运营相关数据分析，平台稳定性进行综合考虑评估选择。用户在选择P2P平台进行投资理财时，往往会比较谨慎，而了解或者认知一家平台的渠道来源有很多种，一个是当下比较流行的网络渠道广告，一个是通过熟人介绍推荐、口碑流传和其它传播来源。现在都是互联网高速发展时代，基于网络的灵活、便捷、普遍与大众化通用性质的前提背景下，用户想要详细了解一家平台，除了口碑与推荐外，通过网络了解则是大部分用户的首选。如通过搜索引擎百科信息、信息流、应用市场、媒介广告、网贷之家、网贷天眼、贴巴论坛、平台官网等各种线上渠道去挖掘P2P平台信息，从而对这些线上P2P平台进行进一步的深层了解与评估。而影响网络渠道的用户是否作出投资决策的因素主要有以下几点：安全、收益、平台背景资质、资金流动性（是否便捷）、产品使用体验（PC/APP的用户体验）等等。而目标用户在首次投资后，如果在以上的几个用户体验上都没有问题，一般会再次进行二次或以上的投资决策，因此，P2P平台在新用户拉新首投运营体验上的首要工作是要先获取用户的首次信任，以取得用户对平台的忠诚度。3. P2P平台资质背景、产品特点（竞品概况）以下表格数据来自网络数据的不完全统计整合，由于这几个平台在平台运营模式，运营数据，和拉新方式这几个不同的方面上都比较类似，但也有各自的不同之处，所以选择以下平台与数据，用于比拟用户心理对平台的风险评估。注1：以上数据主要是团贷网、你我贷、小赢理财、随手记四家平台，以年化收益范围、综合利率与平台资质背景、资金安全、新手专享活动与首投产品策略以及全部投资产品类目这几个不同的维度进行数据整理与对比分析，以便后期产品在做线上推广营销时可供竞品数据分析进行参考。注2：选择这些平台进行竞品比对是由 于这些平台是互金P2P行业打广告相对比较多，并且平台运营模式和行业背景、类别都比较类似，团贷网和你我贷这两家是比较成熟稳定型平台，小赢理财和随手记初始流量都是口碑与老本流量延伸到线上，运营模式比较相似。可以选择其中两个或以上平台进行比对，看各方优势与劣势，从而策划广告落地页与广告素材的创意与策略，通过互联网广告进行品牌宣传与拉新注册，最终达成用户交易的目的。4. 互联网金融P2P广告平台的分类4.1 互联网广告从效果上分为三大类：品牌曝光类、品效结合类、效果转化类如下思维导图为三大类渠道平台：图中所罗列的是部分广告平台，并不代表全部渠道。（1）品牌曝光类广告线上：微信朋友圈广告，微博、手机百度等（还可拓展其它流行APP渠道）的社交类人群APP启动开屏/开机报头广告。线下：新闻报纸、公交车站台、公交车内外部、大型商场、知名建筑物LED、火车、地铁、高铁、飞机场内/出入口/候车厅之类的视频类/灯厢类/座位贴片类等等的广告位）优势：提升品牌影响力与企业核心价值，增加品牌知名度与美誉度，流量比较大，可拓展比较感兴趣或本来不了解企业的人群关注，并且这部分转化人群对企业忠诚度与信任度会相对比较高，具有较高的潜在转化价值。缺点：费用投入较大，用户虽然多但比较分散和碎片化，并且获取潜在用户转化时间周期会比较长。（2）品牌+效果类广告（品效结合）① 金融咨讯类行业垂直网站金融行业垂直流量相对比较多且稳定的（PC/移动）网贷天眼，网贷之家等网站首页banner位和首页顶部、左侧、右侧、中部、底部等等的固定展示类广告位，此种类型广告一般计费模式都以CPM或者CPT/CPD来计算广告费用，费用大概需要1000-100000不等/天或某个时间段。大搜索引擎的品牌广告：品牌专区、品牌黄金广告。此类广告为搜索品牌广告，一般是以CPT的方式计费，费用根据不同地区与品牌关键词数量和展现方式而定。一般在7万-20万不等，时间是以半年或一年/两年为一个投放期限。PC端：团贷网PC百度品牌专区宜人财富PC百度品牌专区移动端：手机百度品牌专区② 应用市场分类、推荐、排行、精品应用等固定前10位，或安卓、APPstore ASO优化。（由于应用市场相对而言广告形式较少，所以在此不多举例子）③ 导航网址（PC端案例）（360导航、hao123导航）理财频道：点击左侧理财文字链，或者右侧的借钱楼层文字链跳转到360借贷层级再进入360理财频道，如下：360导航理财频道（其中一个广告位）.泰山压顶广告位案例：a. 中业兴融（主要拉新策略为注册新用户可领1200的京东卡和800元现金红包）展开广告：收起折叠：b. 惠农聚宝展开广告：收起折叠：④信息流广告（今日头条、UC头条、百度原生、智汇推、广点通、WIFI万能钥匙）【目前金融行业投信息流的一般是贷款类比较多，理财类大部分平台属于尝试萌芽阶段，具体转化暂无数据体现】信息流(Feeds)广告，顾名思义，即是出现在社交媒体用户好友动态中的广告。它最早于2006年出现在社交巨头Facebook上，随后Twitter、Pinterest、Instagram和LinkedIn以及国内的QQ空间、微博和人人网等社交媒体也相继推出信息流广告。在内容资讯信息流上，每隔六到七条信息就会看到一条广告，展现形式有：文字+单图/三图方式，它以一种十分自然的方式融入到用户所接受的信息当中，用户触达率和接受率高，对用户不会造成很大的干扰，所以这种广告方式相对被动弹出的展示类广告而言，不会很容易造成用户对突发广告的反感心理。信息流广告案例：a. P2P理财投资信息流广告案例截图贷款类信息流b. 投资理财类信息流案例⑤ DSPDSP是基于程序化交易的需求方平台，以精准营销作为核心概念，与此相关的有RTB（实时竞价），ADX与SSP（供应方平台），和DMP（数据管理平台）等，这几个之间的关联可以举以下几个例子说明：DSP对中间人ADX说我这边有打广告的需求，ADX跑去和SSP说这里有需要打广告的主人，请提供合适的广告位，SSP根据ADX描述的DSP广告主的需求，于是给ADX介绍了几个广告位，但是需要竞价，谁价位高，广告素材质量好位置就是谁得，ADX就把SSP的回复传达回给DSP，于是DSP广告主给出价格在RTB系统进行竞价投放。ADX这时的任务完成了退出。整个过程就是这样。（以上例子纯属个人理解，如有不同之处，欢迎各位前辈拍黑板纠正＾＿＾）DSP平台系统中有集合了各种各样的媒体资源网站，相当于一个行业媒介资源库，如：PC移动谷歌DSP，品友DSP，360聚效、腾讯DSP，阿里巴巴旗下的私有程序化交易系统等，电商、贷款类比较多，理财类少见有投，也可以作为渠道拓展的一个方向。（如图）⑥ 线上视频类广告爱奇艺、优酷、腾讯等视频贴片和富媒体短视频广告，电视剧、电影播放期间植入广告，社交类短视频如：小咖秀，抖音等。优势：品牌性与转化性质比例相当，此类广告渠道通常流量都很大，精准人群与潜在转化人群各占一半左右的流量比例，可通过不同的人群画像与适合企业行业的维度定向，进行细化精准营销，可节省推广成本。缺点：由于此类渠道流量非常大，而且不同渠道例如新闻资讯类或者社交类人群意向相对较散，优化运营时间成本和人工成本较高。（3）效果转化类广告渠道（理财返利平台）（主投新人专享领券页或者理财返利比较多，主要以CPS或者CPC/CPT计费会比较多）券妈妈理财节返利网理财值得投什么值得投米咖钱优客金融超市网（贷款类）财气网百家奖坛石头客希财网返利摩方生菜网欢利送投之家抓钱网银桥网91投理财微盈宝人人利财迷之家5. 落地页产品用户体验相关当广告在信息流或者媒介平台正常上线后，目标用户点击广告，无论是PC端还是移动端打开的第一个页面为Landing Page，这个页面在PC端上通常是一个页面，移动端则有两种：一种是点击广告后有一个简短的H5广告页或者进入平台移动wap官网网址首页；还有一种是点击广告素材后直接跳转到应用下载页。目前用得最多的PC端是进入官网首页或拉新注册页；移动端比较受欢迎的则为简短的活动拉新H5页面（这种方式是用页面的优惠、利益、砸蛋、刮奖、邀请有礼等活动，再附上平台介绍等信息引导注册策略，抓住用户心理需求，最终引导下载的方式）；而点击广告后直接跳转到下载应用的这种方式对用户心理承受能力来说稍微有些过于粗暴直接，当然，应用市场不包括在此类广告范筹内。（1）你我贷PC端广告落地地首页主要展现的几个信息点：首页logo icon，品牌标识，品牌色为橙色，广州见面会活动等海报轮播图，注册/登录板块，企业平台安全信息等等。（2）团贷网PC端广告落地页首页展现信息点：首页logo icon，品牌标识，存管银行，砸金蛋和800元京东E卡和518元新人注册红包活动。5.1 APP首页视觉体验用户在下载APP后，打开APP所见到的第一个页面除了启动引导页外，首页也是非常重要的一个落地页。而首页展现的内容也是作为品牌标识供用户认知平台非常重要的一项。（1）底部导航如下图，以下六个平台，底部导航都为浅灰背景和深灰色的图标与标题字体，当用户点击相应图标与文字时，图标与文字会相应改变平台原有主打的背景颜色作为主色。说明：小赢理财与支付宝这两个平台主要以蓝色作为主色调，当用户点击底部导航标题时，导航标题图标与文字相应地变为蓝色。而你我贷与团贷网品牌VI主打颜色为橙色，底部导航文字与图标当被点击时，则变为橙色。下面为随手记APP首页界面，视觉体验方面稍微偏传统了一些。关于P2P平台整体的落地页产品建议（Web/Wap/APP端）整合建议（仅代表个人意见^_^）：理财类广告，落地页衔接好，结合素材，和拉新活动创意、策略方面，提升用户体验。PC端或者APP端，打开初始页面，对应地给用户展现理财类产品页面，这样可以避免通过广告引进来的投资理财用户在打开初始页面时找不到他想要了解的产品信息。APP底部导航界面设计大方得体“我的”模块，尽量不要设置超过4~5个导航标题。（可参考一下中国银行、微信、团贷网、PPmoney等）产品类目分类快捷入口，例如图标icon尽量标上颜色，以便提高用户视觉体验。5.2 H5新人拉新落地页面功能交互体验案例上面五个图片为团贷网刮奖新人注册拉新活动H5页面的功能交互体验相关，主要交互步骤逻辑如下：用户操作主要有以下四步：点击落地页点击刮奖输入手机号码与验证码设置密码输入随机验证码总的来说，操作步骤比较便捷，活动新颖度比较具有吸引力。用户点击后100%中奖。抓住用户喜欢刮奖、中奖、新鲜、好玩的心理倾向。接着页面的下方是有关于团贷网平台资质背景与安全性相关的介绍内容。引导用户认识平台，增加用户对平台的信任度与认知。总的来说主要体现为以下几个方面：创意新颖度体验活动参与体验操作便捷性体验资金安全性体验广告落地页链接跟踪需做好布码工作，便于后期广告投放数据跟踪与分析。PC端落地页与移动端方式比较类似，此处只做了移动端的作为参考案例。6. 推广数据分析与同行竞品数据比对概况数据监控，优化运营，数据汇总，整合，效果评估，后期策略改善更迭。主要是做好以下几个方面的工作，广告投放方式根据不同的维度与投放目的可用A/B test方法进行不同的定向投放定向方式，以便后期数据分析与总结汇总。在新用户参与首资投资交易后，最终的体验与活跃度、留存、内容运营、活动策划等以及二次复投以上转化的情况，就要在APP产品用户运营上花更多的心思去维护新老用户，对新老用户进行二次以上的营销运营，一般有签到、H5小游戏、邀请有礼、用户等级、积分系统、UGC内容运营等方式以便达成业务项目的正常运营。结尾说明：互联网营销的方式有很多种，也分不同的维度与平台，其间广告投放与策略也各有不同之处，在此只是结合个人经验在互金广告方向作了一些汇总，分享给大家，有不足之处，敬请谅解！个人也抱着学习的态度，欢迎大家在评论区反馈~谢谢！本文由 @小侠Sissi 原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载。题图来自 Unsplash，基于 CC0 协议

5月7日,中国北京。近期,弗若斯特沙利文咨询公司(Frost & Sullivan)携手Poly博诣联合发布了一份电子报告,讨论数字化工作场景和协作方式的未来趋势,探讨通往现代通信的道路发展。Frost & Sullivan的研究表明,现代企业正在以一种更加互联、数字化和高效的方式加强沟通协作,为未来的工作场所和员工创造前所未有的灵活性、敏捷性和协同性,向数字化转型大步飞跃。Poly博诣公司大中华区总裁李金水表示:“今年在全球范围爆发的新冠肺炎疫情对远程办公和协作带来了决定性的驱动作用,使远程办公从‘可选项’变成了‘必选项’,并从很大程度上改变了各行各业的工作模式 —— 远程医疗诊断、在线课堂、远程应急、政府部门远程指挥,甚至电视台及娱乐产业所采取的实时远程节目播放等。我们可以看到,无论是企业还是个人用户,在使用习惯和思维接受度上得到了根本的改变,接受通过移动办公、远程交流、分享、多方协作来推进工作,保障生活及业务连续性。”未来的数字化工作场所任何成功企业都将实现团队部门之间的顺畅协作作为长期发展的核心要素。当下,企业员工和工作场所都在经历巨大的变化,这不仅来自高科技的快速发展和不断提高的全球化进程,还有例如新冠肺炎疫情的“黑天鹅”事件。企业必须通过投资下一代通信设备和云服务来保持领先地位,确保灵活性、可持续发展性、多模式等优势,以应对当下以及未来的工作场景及用户行为变化。Frost & Sullivan的研究数据表明,89%的Y世代人群(80-90后)更希望可以选择灵活的工作地点,88%的Z世代人群(95后)期待使用尖端科技来提升工作表现。所以,企业需要找到新的工作模式,使团队之间可以更加紧密地协作,从而提高生产力,并为满足未来的员工需求而提前做好准备。此次发布的Frost & Sullivan研究报告表明,人们对“视频优先”的体验需求正在不断增长,例如用户渴望在小型协作空间里拥有简单易用、即时且内容共享的视频会议系统。当下,只有不到3%的小型协作空间里部署了视频会议设备,但在5年内,这个比例将从18%增加到75%,充分显示视频通信的巨大潜力。值得一提的是,人工智能和机器学习将为远程协作带来更多优势,通过更深入的分析,为用户带来更优化的沟通体验和更有效的资源管理,以及帮助用户在做出决策时提供更准确的诊断条件。毫无疑问,未来的工作场所将配备最先进的通信和协作工具,让数字化办公人员以超越想象的方式,更加智能高效地工作和协作,更加人性化,更加灵活。现代沟通之路如今,用户无需考虑所使用的平台、设备和协作软件,自由选择适合他们需求的交互方式和通信应用软件,不受束缚。可以说,市场期待能够本地内置配对任何云服务的智能终端产品,为用户提供流畅的用户体验,满足用户在功能、性能、灵活性和可靠性等多方面的需求。新兴的通信软件、应用程序和云服务正在改变沟通协作的游戏规则。Frost & Sullivan的研究数据显示,到2021年,约有75%的工作将通过云端处理。企业正在积极拥抱灵敏的云化服务,并且充分集成耳机、终端和会议室系统 ——为未来的办公场景打造更易部署、易使用和易管理的高质量会议体验。不仅如此,数据显示,有70%的企业倾向于采用多集合、多供应商解决方案的部署措施,并优先考虑灵活的协作工具,使自身不受供应商锁定,从而获得最佳的统一通信解决方案整合,涵盖音视频设备,云化的UC服务,以及管理,分析和其他支持等。最佳技术集合 可跨工作场景及业务流程高效的业务沟通依赖于技术之间的无缝协作。为了积极应对未来智能灵活的通信需求,企业需要开始思考在智能设备方面的投资,这些设备需要能够与云技术相辅相成,为实现更好的通信和协作提供分析和支持。在Frost & Sullivan的电子报告中,Poly博诣所提供的解决方案打破了通信领域的现状,得到了高度的好评和认可。Poly不仅提供丰富的创新终端产品组合,并且能够配合领先的云服务,提供出色的协作体验。Poly所提供的终端设备结合了完整的服务、统一管理和下一代分析能力,能够帮助企业解决当前的使用难题,以及未来的部署挑战。简而言之,随着全球化的不断发展和业务加速,企业需要以全新的工作方式来推进业务发展,促进创新,提高客户价值。正如Poly博诣的愿景及使命所说,智能终端、云服务和智能软件将赋能现代化通信,让人们可随时随地分享、交流信息,实现无缝的人与人间的连接和协作。关于Poly博诣缤特力有限公司(Plantronics, Inc,即“Poly博诣”— 由前缤特力和宝利通合并而成)(NYSE: PLT)是一家全球通信公司,专注于全球通信和协作体验,旨在让每次远程协作都如临其境,如见其人。Poly博诣整合了音频专业技能、强大的视频和会议功能,以克服在工作场所内外所遇到的干扰性、复杂性、远程性等沟通挑战。通过我们的解决方案,加以合作伙伴提供的服务,能够让用户更加轻松的工作与生活。我们的耳机、软件、座机、音视频会议、分析和服务在全球范围内得到广泛应用,是各种办公场所的首选。更多信息,请访问: www.poly.comPoly博诣名称,螺旋桨设计和Poly博诣企业标识是缤特力有限公司的商标。所有其他商标均为其各自商家所有。

中新网北京10月21日电 据零点有数介绍，日前，在浙江乌镇举行大数据与人工智能赋能实体经济高质量发展对接会上，零点有数大数据服务事业部对外合作总经理汤灏以《文本数据智能，让城市更美好》为题发表主题演讲。据悉，在第六届世界互联网大会“互联网之光”博览会期间，大数据与人工智能赋能实体经济高质量发展对接会在浙江乌镇举行。会议由中关村天使投资联盟、中关村大数据产业联盟、DT大数据产业创新研究院主办。会议邀请具有成熟案例的大数据与人工智能创新创业企业CEO、CTO，金融、制造、交通、零售等各行业实体经济企业CIO、政府信息化主管部门、大数据局等主管领导、风险资本投资经理、研究院所科研人员、高校等政产学研用各界、产业链各环节人员，探讨大数据与人工智能在各行各业的垂直智能应用，共建BDAI生态，共赢数字经济未来。零点有数CEO张军、大数据服务事业部对外合作总经理汤灏亦代表零点有数受邀出席。会上，零点有数大数据服务事业部对外合作总经理汤灏以《文本数据智能，让城市更美好》为题发表主题演讲，依托零点有数在政务和警务领域深刻的业务理解，以零点有数自研的文本萃取和分析技术为核心、数据融合为理念，实现对12345热线文本和警情文本的精准化和精细化分析，为政务部门和警务部门精准决策提供依据和行动建议。零点有数介绍，今年，零点有数再度上榜“2019中国大数据创新企业TOP100”，并荣获城市运行监测大数据领域《中国大数据行业应用TOP Choice2019》，零点有数的大数据应用案例《零点有数：基于大数据的渠道网点流失管控》入选“2019中国大数据应用最佳实践案例”。据介绍，零点有数作为大数据智能服务机构，深耕政务发展、城市发展、商业运营、终端管理、销售管理等诸多领域，积累了不同垂直行业的知识图谱。在多年的实践探索中秉承数据应用的问题导向，以业务应用场景为出发点，把咨询经验模型化、模型算法化、算法软件化，构建了丰富的数据智能场景算法应用模型。基于大数据、交互数据、物联数据、内部业务数据等多源数据融合建模，零点有数为政府和企业客户提供高效的数据智能解决方案。零点有数介绍，自2015年第二届世界互联网大会乌镇峰会起至今，零点有数每年都深度参与其中：在大会各大分论坛上多次发表数据智能系列主题演讲。零点有数多个案例入选“中国大数据应用最佳实践案例”，涉及公共服务增效、城市运行管理、商业布局、终端管理、新零售等诸多领域。(完)