Groupon是一个奇妙的东西……是未来

2010年7月11日 由 zhang wei 没有评论 »

一直以来我坚持一个观点,整个web2.0浪潮是技术演进推动的互联网服务升级,产品形式只是伴随计算能力的增长自然而然出现的。现在web2.0的大多数形式都可以在telnet 方式的BBS找到他们的原始形态。
这些年的web2.0产品,从早期的blog、flickr、youtube到facebook、twitter等等都可以回溯到telnet 形态的BBS上。
而团购网站是一个另类,使用的技术貌似和早期门户相当。却有着爆炸式的发展速度。真的是运营奇迹么? 还是说网络生活环境进化的水到渠成?

回到BBS,看看这些年的进步:

当年拨号访问BBS的时候,你的网络连接就是这么一根线,无法在使用BBS的时候同时使用其他的服务,因此BBS的功能逐渐变得大而全,用户在当年的“互联网”上能想到的需求,在BBS上面基本都会有支持。

除了基础的发帖回帖,你可以查看用户资料,发消息,在线发消息,看个人文集,看精华贴,有“管理员”,有经验/等级系统,有休闲小游戏和大游戏,可以全站搜索帖子。更有喜感的是当时也有了好友的概念,包括在线好友。

简单的做一个映射,你就可以发现,其实现在的这些主流应用,除了“视频”还有点这个时代的特色,其他都是BBS时代吃剩的了。

而这一切的一切又是如何演进的呢?很简单,技术,或者说计算能力的发展,导致大家不需要拨号到主机上,而是直接在浏览器上面渲染,或者使用客户端软件来享受更舒服的服务。

ok,back to groupon……

现在再来看groupon就有意思了,这个东西实在是没什么亮点,他就是原来BBS上面的购物版偶尔召集的某某团购活动,怎么就突然爆发了?

因为,互联网的web1.0时代结束后,技术的进步导致一些受限于计算能力的需求被满足,从而开启了web2.0时代

web2.0时代是带宽、存储、计算能力大幅度提升的时代,各种在原来敢想,但是做不到的服务一个一个被“创新”出来了。

现在,单纯的技术演进似乎是遇到了一些瓶颈,那么站出来的就是:

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应用创新~

基于现有的技术和用户习惯,创造性的将传统应用搬到互联网上,并且拿到不错的流量和用户,就是未来5年左右互联网创新的热点(这个结论是我总结的,只管说,不负其他责任)

其实京东、vancl已经有了这种苗头,只是太平淡了,没有让大家兴奋起来仔细想这个问题;而groupon,牛逼的groupon横空出世,刺激了大家的神经,也刺激了大家的思考,一个新的时代来临了,已经来临了,不可阻挡的来临了。

这个时候我们需要问一下自己:你准备好了么?

大型的公司很难被打败,大多数是自己作死的

2010年6月11日 由 zhang wei 没有评论 »

创业是激情的
管理是平淡的

找好位置才能有好的表现,别想在管理中释放激情,公司有好多方面,不查这一个,还有战略、产品可以释放的。

这几个名字,他们或者快了,或者慢了,总之,他们可能是优秀的创业者,却没成为优秀的管理者

Steve Ballmer

Jerry Yang

“流量”的N个话题

2010年6月3日 由 zhang wei 没有评论 »

公司内部培训,由客户端软件总监袁兢同学主讲,非常的精彩,按照自己的记录做一个整理,是很不错的参考资料。

互联网公司,从用户角度看,是不同的功能满足对应的需求。
从商业模式看,就是流量转化成价值,How?
好的流量来源要满足下面几点:
  • 要大,量足
  • 要健康,用户不是很水,不是被强迫或者被骗
  • 要有”标签”,不是无特征的流量,是对口的,可掌握特性的(用户群特性/目标)
  • 要有适合变现的产品,和“标签”相对
QQ的流量战略:QQ依赖PC客户端的流量是脆弱的,流量来源脆弱,客户端软件并不安全。因此开拓mail,news,qzone等流量来源。
厉害的需求应当是什么样的:
必需的:用户经常用、根本性的需求。这种需求一旦搞定,就很难替代,容易形成垄断
用户群大:可以产生足够的流量来变现
自己产生流量:不是依赖于外部导入流量,而是能留住流量,反复产生流量
这个问题的扩展思考:
客户端软件的流量模式是什么样的?或者说是一种特殊的流量?
在什么边界条件下可以做流量中介?什么情况下适合做流量消费者(变现)

Groupon模式到底是个什么东西?

2010年5月30日 由 zhang wei 1条评论 »

“Groupon features a daily deal on the best stuff to do, see, eat, and buy in London and a variety of other cities across the United States” — Groupon的网站描述

从这个描述中我们能获得信息是“每天一个deal,优质的产品(更多的是服务),在一系列大型城市。”

1.大家眼中的Groupon模式

对于Groupon和“美团”等国内模仿者,已经有不少的互联网评论人士给出了自己的看法。
a)ebizer的从产品设计角度——“Groupon通过做减法,让在线购物简单又好玩”,于是获得了现在的成功。
http://blog.ebizer.org/meituan-groupon-copy-and-risks/

b)Gallon Wang认为——国内的商业环境,“被宠坏”的买家群体,需要比较强的运营能力,将是国内Groupon类网站的三个难题。
http://www.gallonwang.com/post/523.html

c)对王兴的访谈记录中可以看到——他对美团的定位是社区+电子商务。
http://tech.163.com/10/0510/00/669HCHM3000915BF.html
ps: 每个城市10名运营人员,说明和商家的沟通还是需要不少成本的。

d)尽管不大同意alibuybuy上面的观点,还是列出这篇文章,作为一个平衡的参考——广告盈利,区域化,行业化
http://www.alibuybuy.com/19933.html

不论观点如何,大致都是说Groupon是一个简单、创新的模式,为用户带来的新的购物体验。blabla

2.被忽略的部分

我个人认为上面的评论和访谈都是非常不错的讨论和思考,其中ebizer的观点很精彩。这些讨论中对于用户体验、网站运营都有讨论,但是对商业模式的讨论少的可怜。
我们可以看到,这个Groupon=大折扣+每天一例+重点城市+简单的选择,不过这个是针对用户来说的。上面的评论是不是的忽略了另外一方?

商家

作为产品和服务的提供者,商家的重要性和网站本身同等重要,甚至比网站更重要。当我们谈论taobao和alibaba的时候,我们都会想到他们创造了一个生态圈,他们聚集了大量的商家,这些商家一方面提供海量的商品,各有特色的导购服务,一方面为taobao贡献数量不少的推广收入。当我们谈论京东商城的时候,我们可以引用刘强东的仓库决胜论;在讨论groupon的时候难道就能忽略商家这个举足轻重的角色了么?

3.我眼中的Groupon模式

一个健康的商业模式应该有着健康的生产者、消费者和中介。Groupon的生产者是商家、消费者是网站用户、中介就是groupon这样的网站。无利不起早,这三者是怎样聚合成为商业模式的呢?

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商家的优势:服务类产品固定成本较低,营销成本占不小的部分,我敢为用户打折

消费者的优势:我在电脑前,我可以选择不买……

中介的优势:我有用户群,我有品牌认知和信任,我有成熟的流程和客服

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商家的利益在于:我可以在这个单子里面少赚50%,甚至更多;但是我要这个单子能给我带来平时一个月、两个月才能积累的新用户,以便从这些用户中产生足量的regular客户;如果单子不成,我还有一个广告投放的效果,做品牌宣传

消费者的利益在于:这个服务的质量有groupon担保;这个服务/产品的价格是非常吸引人的;这个购买流程非常简单&统一,一次学习终身受益。

中介方的利益是:有分成收益;用户在自己手中,可以长期变现;自己控制投放节奏,每天一家。

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商家的劣势:我不一定什么时候能上推广,我的接待能力也会有限,我能否有很高的新客户转化?

消费者的劣势:这些低价产品,尤其是服务不是经常性的,我下次怎么办?每天deal是“随机”的,我可能一个月看不到喜欢的

中介的劣势:要摆平商家,给好的折扣和分成;要确定他们有足够的供货能力;要保证他们不会“客大欺店”控制投放节奏;要保证BD的节奏,有不同类型的服务能连续投放;要控制投放质量,保证用户的新鲜感和美誉度

【转载注明出处,谢谢  http://never2ever.com/zhang-wei/313/】

4.Groupon的未来和潜力

说实话,我非常喜欢groupon的商业模式,简单、漂亮。

但是简单并不一定就容易,看似简单的模型中还是有不少的地方可能有问题。如果让我预言groupon类网站的未来,对不起,我不知道,我的结论是看着vancl,如果vancl可以,groupon就可以,这两个看似不同的网站做着很相似的事情;如果vancl不可以,groupon就必须打造一个新的产业链,这条路可能比vancl更难,因为他还没有掌握产业链,没有成熟的营销理论。
5.中国的Groupon网站如何发展

在中国,你面对的不是“恶劣的竞争环境”,不是“风投太少”;面对的是用户群,国内用户群的数量和特征会极大的限制groupon类别网站的腾挪空间,你365天,提供300天的餐饮是不行的,提供300天的按摩也是不行的,但是你提高培训、高端休闲就可以么?中国,其实还没有什么白领,只是一群写字楼里的穷孩子,他们的钱并不那么好赚。你可以让用户“冲动”1、2次,但是,能冲动100、200次么?

最终,事情要落到核心商业模式上面:用户能够获得“可预期”的收益(投放节奏和质量);商家获得可预期的推广效果(准营销/咨询类的BD方案);中介获得稳定的用户增长和收入(强大的运营能力)

话说回来,这真是一个机遇,你做好了,就能比别人活得久,甚至走向行业垄断。

至于怎么能做好,看这些网站自己的特长,也许是BD强,也许是运营强,也许是客服强,也许是命大活得长。最终,掌控了上下游产业链的能生存,能让对手,无法生存。

革命尚未成功,坐在板凳上看诸君努力!

[数据挖掘]数据集 AOL

2010年5月12日 由 zhang wei 没有评论 »

AOL的搜索查询数据
基本数据描述: 包含65万用户在3个月内2000万的搜索查询数据。该数据结构按照匿名用户ID来索引。

http://www.gregsadetsky.com/aol-data/

AOL给出的ReadMe:

500k User Session Collection
----------------------------------------------
This collection is distributed for NON-COMMERCIAL RESEARCH USE ONLY.
Any application of this collection for commercial purposes is STRICTLY PROHIBITED.
Brief description:
This collection consists of ~20M web queries collected from ~650k users over three months.
The data is sorted by anonymous user ID and sequentially arranged.
The goal of this collection is to provide real query log data that is based on real users. It could be used for personalization, query reformulation or other types of search research.
The data set includes {AnonID, Query, QueryTime, ItemRank, ClickURL}.
        AnonID - an anonymous user ID number.
        Query  - the query issued by the user, case shifted with
                 most punctuation removed.
        QueryTime - the time at which the query was submitted for search.
        ItemRank  - if the user clicked on a search result, the rank of the
                    item on which they clicked is listed.
        ClickURL  - if the user clicked on a search result, the domain portion of
                    the URL in the clicked result is listed.
Each line in the data represents one of two types of events:
        1. A query that was NOT followed by the user clicking on a result item.
        2. A click through on an item in the result list returned from a query.
In the first case (query only) there is data in only the first three columns/fields -- namely AnonID, Query, and QueryTime (see above).
In the second case (click through), there is data in all five columns.  For click through events, the query that preceded the click through is included.  Note that if a user clicked on more than one result in the list returned from a single query, there will be TWO lines in the data to represent the two events.  Also note that if the user requested the next "page" or results for some query, this appears as a subsequent identical query with a later time stamp.
CAVEAT EMPTOR -- SEXUALLY EXPLICIT DATA!  Please be aware that these queries are not filtered to remove any content.  Pornography is prevalent on the Web and unfiltered search engine logs contain queries by users who are looking for pornographic material.  There are queries in this collection that use SEXUALLY EXPLICIT LANGUAGE.  This collection of data is intended for use by mature adults who are not easily offended by the use of pornographic search terms.  If you are offended by sexually explicit language you should not read through this data.  Also be aware that in some states it may be illegal to expose a minor to this data.  Please understand that the data represents REAL WORLD USERS, un-edited and randomly sampled, and that AOL is not the author of this data.
Basic Collection Statistics
Dates:
  01 March, 2006 - 31 May, 2006
Normalized queries:
  36,389,567 lines of data
  21,011,340 instances of new queries (w/ or w/o click-through)
   7,887,022 requests for "next page" of results
  19,442,629 user click-through events
  16,946,938 queries w/o user click-through
  10,154,742 unique (normalized) queries
     657,426 unique user ID's
Please reference the following publication when using this collection:
G. Pass, A. Chowdhury, C. Torgeson,  "A Picture of Search"  The First
International Conference on Scalable Information Systems, Hong Kong, June,
2006.
Copyright (2006) AOL

腾讯微博邀请 QQ微博邀请

2010年5月8日 由 zhang wei 没有评论 »

种子一枚

http://t.qq.com/invite/b25aa3354a2c6dbf0f4b

第二枚

http://t.qq.com/invite/104e6e2c85f01c97e315

这个机制真无聊啊……

[转贴]移动互联网,跟手机无关

2010年5月4日 由 zhang wei 2 条评论 »

来源:http://www.5gme.com/space-2109-do-blog-id-99874.html

什么是移动互联网?

移动互联网的概念在很大程度上是由无线数据业务运营商所代表的利益集团所强力推动的。然而他们所倡导和描述的那 种“移动互联网”的应用形态,在我看来并非是真正意义上的“移动互联网”,因为他们总是要拿“移动互联网”和“传统互联网”相比较,但是在我看来,互联网 就是互联网,根本不存在什么“传统互联网”和“移动互联网”,互联网发展的趋势本身就是要“移动”的,而跟是否手机的互联网应用多了就变成了“移动互联 网”无关。恰恰相反,现在几大运营商所倡导的那些“移动互联网”的概念和运作思路,我认为反而无法做好“移动互联网”。移动互联网的核心应该互联网 应用能够真正实现“Anytime,Anywhere,Anyway”

移动互联网,以“人”为中心

之前,跟朋友争 论过“无线互联网”和“移动互联网”概念的区别,我认为“无线互联网”概念更加狭隘一些,就是指的通过无线方式进行互联网接入和数据传输。而“移动互联 网”则不该是从接入方式上来定义的。我认为的“移动互联网”应该指的是——基于个人应用和社区互联网应用的跨终端统一服务。具体来讲,GOOGLE是移动 互联网,TWITTER是无线互联网,TAOBAO也会是。举淘宝应用的例子,你可以在网吧里上淘宝找到你要买的东西放入购物车,离开网吧,你可以用手机 确认付款,你开车的时候,车载服务可以告知最近的淘一站有你要买的东西,你是否需要直接去看货;回家后可以打开电视机通过机顶盒进入购物频道,甚至可以通 过收看广告节目来抵扣你的购物款。而所有这些服务都是统一的,无缝的,基于个人帐号的。这才是我认为的真正意义上的“移动互联网”,跟手机无关,“移动” 指的是人的移动,服务随着人的移动而不中断。

跨终端,服务体验一致性

移动互联网的特性不在于你可以在无线的时候接入互联 网,而在于你在联网PC上所获得的体验是否可以在多种不同场景下,不同的终端上,获得统一的一致的体验。比如偷菜这种典型的应用,你最好是可以在电脑上, 手机上,车载终端上,电视机上,甚至地铁、商城都有可接入的公用“偷菜终端”,那样,你偷菜才能够真正实现“Anytime,Anywhere,Anyway”的 偷。
这其中,跨终端是一个门槛,因为很多终端开发接口都不完全开放,这使得要真正实现跨终端,开发和运营维护成本非常高,但是一旦真正实现,则用 户粘性和传播性则会强力爆发。
实现了跨终端后,服务体验的一致性和连续性就非常重要,比如你上班在虾米网听音乐,下班后,打开虾米车载电台,可以 继续听电脑上没有听完的歌曲,回家后,可以打开电视机继续收听,在公交车上也可以通过手机客户端继续进行音乐的收听和互动行为。这些不同终端上的服务体验 必须一致,让用户有一种service in air的服务无所不在的感觉。

云端服务会是最终核心竞争力

现在各大运营商都 在推应用商店(APP-STORE\MARKET),认为这是移动应用的最佳模式,是移动互联网运营模式的代表。但是APP-STORE本身并不是成功和 繁荣的根本原因,所有的应用,最终要能够全面占领用户,是通过服务粘住用户的。运营商的这种思路,本质上还是把应用商店作为卖硬件和卖带宽的促销方式来做 的,你买我的手机,买我的套餐,不但可以使用手机预置的这些程序,还可以在应用商店下载无数应用程序。但是这还是卖产品的概念,而非通过服务来获取用户长 期消费的思路。GOOGLE的做法更具前瞻性,ANDROID系统虽然以MARKET的方式来运营,但是其核心是通过对跨终端的占领,通过核心业务服务来 获取更多的终端用户数据,然后通过这些数据的云端计算来为用户提供更加个性化的优质服务。所以,我很替GOOGLE感到惋惜,进入中国的ANDROID行 货系统很多都被阉割了,用了它的系统,但是却把它收集数据的口子给切掉了。
最终能够形成移动互联网繁荣发展的一定会是各类优秀服务的云端服务的繁 荣,比如电子书有可能会成就盛大文学,比如动漫、比如音乐、比如购物,最终能够让整体市场繁荣的一定是那些云端服务能力非常强的公司。而事实上,在这个发 展过程中,我可以预见到,运营商们一定是起反作用的,是阻挠这个市场发展的,因为他们不具备这种云端服务的能力和意识,而这种业务模式也是会影响他们“要 从此路过,留下买路钱”的山大王赢利模式的。

然而,随着市场和服务提供商的发展,移动互联网的发展趋势,必定不是运营商所能够轻易能够垄 断得住的,这就是为什么我要把“移动互联网”的定位从“无线”拉到“基于人的移动”上来的原因。中移动可以卡出你用移动3G的渠道,但是它卡不住车载,卡 不住有线电视,卡不住网吧,卡不住社区便利店。只有真正把“移动互联网”的概念脱离“手机”这一个框框,你才能够真正为用户提供“无所不在的移动价 值”,QQ就是一个明显的案例,其他软件要装进运营商的渠道,都需要付费,但是运营商在招手机供货商的时候首先会问,你这里有没有装QQ,没有装的就不能 用你的。这就是真正把以“人”为中心做到极致后,运营商也会向你低头。

数据挖掘学习资源列表(updated 2010-04-26)

2010年4月26日 由 zhang wei 没有评论 »

MIT 开放课程:Machine Learning 研究生课程 – 讲义、作业、解答

http://ocw.mit.edu/OcwWeb/Electrical-Engineering-and-Computer-Science/6-867Fall-2006/CourseHome/index.htm

[分享]腾讯PPT – 产品经理的视角

2010年4月26日 由 zhang wei 没有评论 »

不错的培训材料。

做互联网产品经理、运营经理的同学可以参考一下。

示例是QQ秀付费产品,其实做社区新用户保留率、网游产品的同学也可以参考。

查看地址:http://wenku.baidu.com/view/065efd6527d3240c8447ef2e.html

[转贴]千人收益是网游商业化的唯一标准

2010年4月15日 由 zhang wei 没有评论 »

原文链接:http://blog.sina.com.cn/s/blog_53ae77e40100htqg.html

网络游戏商业化的评估标准,一般是以ARPU值和付费率为基准的。像上市公司财报里公布的通常是ARPU值和 APA,即付费用户数。APA乘以月ARPU乘以3等于季度收入,这无疑是个很容易理解的计算方式。但是这种计算方式往往没有把产品自身的生命周期和流失 率等问题考虑在内,像传奇、征途之类产品的ARPU值一般都不低,APA也能保持稳定,但是这种稳定究竟是大量营销成本砸出来的,还是用户自发增长形成的 呢?仅仅通过这些指标是无法评判的。

相对来说,千人收益为指标来评判一款产品的商业化程度,可能会更客观一些。所谓千人收益,简单一点理解,一千个进入游戏的玩家,在经过了一 个特定的时间长度之后,累计为游戏贡献了多少收入。譬如说4月1日某游戏新增注册用户1000人整,到4月8日,这1000个用户里有人还保持活跃;有人 已经流失,但是不管活跃还是流失,这1000个用户里有50个人付费,累计付费5000元,那么,4月1日注册的这批用户,7天的千人收益就是5000 元。是的,别忘了千人收益是需要有明确的时间长度的。

免费游戏领域长期以来都有一个争论是这样的:应该让一款游戏的玩家,在短时间内尽可能多的付钱呢?还是要玩家每次付较少的钱,而要在游戏中 保留最长的时间?后者的支持者往往把前者叫做“杀鸡取卵”,而前者一般都会讥讽后者不懂得商业化。

其实这个问题站在千人收益的角度,会非常容易解释。首先我们确定一个大前提,就是无论如何,一个用户总是会走的;然后,玩家对于运营商的内 在价值,其实就是玩家在不同时间点上为游戏所花费的所有钱的折现值;玩家可能在游戏里只花了1次钱,但是一次就花了1万块;或者在游戏里每天花100块 钱,连续花了99天。这种情况下,可能花1次钱的用户对游戏贡献更大一些;而在另外的情况下,可能持续付费用户贡献更大。

千人收益的好处在于,它可以把流失率和付费率及ARPU值放到一个统一的尺度下去衡量,有些游戏的流失率很高,但是剩下来的人付费非常踊 跃,例如SLG网页游戏;也有些游戏的付费率和ARPU值都偏低,但是用户流失率也比较低,千人收益反而并不差,譬如说某些休闲游戏。

游戏A有1万注册用户,3天后跑了9990个,剩下10个人里有一个付钱,付了1万块钱,这时候去测算游戏的付费率和ARPU值,是10% 的付费率,1万块的ARPU值,很高很高;然而从千人收益的角度,这个产品3天的千人收益也就是1000块而已,很惨淡。

游戏B也有1万注册用户,3天后跑了5000个,剩下的5000人里有50个人付钱,每个人只付了500块钱,这时候,这个游戏的付费率是 1%,ARPU值只有500块。

如果单纯比较当天的付费率和ARPU值的话,游戏A是有压倒性优势的;但是实际上,更赚钱的则是B。你当然可以用3天的用户数为分母计算付 费率,但是这种情况下,某个产品3天的付费率,和另一个产品3天的付费率是不可比的,因为玩家所处的游戏阶段可能截然不同。这样,当我们需要比较两款不同 产品的商业化水平的时候,付费率和ARPU值实际上都是有很大的局限性的。

另一方面,由于千人收益是从用户进入游戏开始进行统计的,因此对千人收益的连续统计,可以比较清晰的描绘出玩家在不同的游戏阶段上的付费意 愿变化曲线,这对于商业化的策略设计无疑是有很大作用的。而付费率的计算往往简单的以过去一段时间内的活跃登录账号为分母,而不把这些账号的生命周期纳入 考虑范围内,因此对数据的评估往往会因为市场活动和运营活动的影响而失真。

总体来说,千人收益是衡量一款商业化的网游产品营收能力的最好标准。一些运营方面的经验积累比较深厚的公司如盛大,内部就有PRAPA一类 的衡量体系,其实原理都是相似的。当然单纯的千人收益只是衡量用户进入游戏后的营收贡献,而没有对游戏吸引用户的难度进行评估,这时候,可以把千人营销成 本纳入到考虑范围,也就是每获得1000个有效用户,所要支付的营销成本。这样,千人收益加上千人营销成本,基本上可以衡量所有的互联网产品了。以这个体 系为基准,我们可以分析一些成功的网络公司是如何获得巨额利润的。譬如说,腾讯QQ这家公司短期的千人收益并不算高,然而其千人营销成本接近于零,而长期 的千人收益非常高,代表其用户流失率很低,这样就造就了QQ的神话;反之,盛大之类的游戏公司,短期的千人收益极高,但是千人营销成本也非常高,并且长期 的千人收益由于用户流失率的影响,反而不是那么的高,这样,它就搞不过QQ。

互联网上有一个铁律:千人营销成本越低的公司,越容易成为巨头。千人营销成本为零是一种境界,也就是纯粹依靠口碑传播来让用户基数不断成长 的企业。无论是QQ、百度还是传奇、魔兽世界,你可以观察到一种现象,用户基数最快成长的阶段,和市场营销费用的投入往往是找不到联系的。这一点实际上出 乎许多人的预料之外。真正高明的营销,是在油库里点火,只付出一根火柴的成本,而火焰燃烧熊熊不息;这里的火焰,讲的就是口碑传播,而口碑传播的最高境 界,就是千人营销成本无限接近于零。而互联网上的巨头,往往是“千人营销成本为零”加上“长期千人收益极高”的完美组合,这样的赚钱机器,想不成功也是很 难的。