从数据分析角度来看有饭私厨评比带来哪些经验教训

概况:在微信朋友圈中分享+投票的方式能够有效聚集与目标客户相同特质的新用户关注,越来越多被使用。那类似活动的效果可以达到何种程度?投入产出比如何?活动用户的真实性如何?主办方在这样的活动中应该担任什么样的角色?带着这些问题来看“有饭”平台最近“私飨家”活动的评选,看看他们的做法可以带来哪些教训和启发。
“有饭”平台的“私飨家”投票活动,活动预算1.1w,活动时间13天(12.19-12.31),host基数270,注册量基数8W。活动效果:活动前每天注册量在200左右,活动第一天注册量飙升至1.3W,13天内平台通过活动从8W的注册量增长至18.8W,获得16W人次的点赞。(这里的注册量指在投票中获得其微信token的用户)
从数据分析角度来看有饭私厨评比带来哪些经验教训
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接下来通过分析几个典型host的投票走势,来解答心中几个具体的疑惑:
1. 线下口碑是否代表线上排名?如果不是,线上top是怎么得出?用户是否真的相信榜单?
我们选出线上排名top1 的”mike”(_name=wondermike),线下口碑不错的上海代表”赴汤蹈火”(_name=徐先生)和“辣火朝天”(_name=李铠),线下口碑北京代表”黑麦”(_name=黑麦的厨房)。通过查看他们得票的时间趋势,来分析其热度及行为思路
从数据分析角度来看有饭私厨评比带来哪些经验教训
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说明:投票活跃度=host当日收到点赞数/12日收到点赞总数
黑麦从第一天开始发力,当天收获点赞数占12天点赞总数的20%,曾经在前两天占据top1的位置,而后对活动越来越失望,而后几乎放弃,最后排名在top20之外。赴汤蹈火和辣火朝天的走势相近,其发力在活动结束前5天-前3天,最后两天也是放弃的表现(点赞数仅为几十个),这个走势比较奇怪,后面单独再分析。Mike与前三者正好相反,比赛前三天总共加赞300多,还不足黑麦的1/3,在top10以外,但在12.27当天加粉5000多,进入top5,而后在最后一天加赞13000个,最后一天的点赞量比前11天总共的点赞量还多,占据54.8%。这些赞的来源十分值得商榷。代表线下口碑的黑麦的top20 以外,赴汤蹈火和辣火朝天在top10-20之间,而线上投票的mike拿到top1,不得不说,这样的评选结果很难服众,下面通过分析每个人的具体情况,来学习这中间host和平台方可以学习的东东。
一、无奈的黑麦(host_id=23,host_name=黑麦)
从数据分析角度来看有饭私厨评比带来哪些经验教训
从host角度:黑麦一开始采用自身朋友圈+网红的方法推广,方法迅速而有效,在前两天(700左右的增量)迅速占据top1的位置,坚持9天之后,效果犹存但如强弩之末,意境发挥不出太多威力,因为27号的时候被挤出top10的范畴,而且网红的投入也是有经费,方法看不到希望(mike在27日一天两个小时内通过手段就可以拿到5000的点赞)、烧钱无尽,最后索性放弃参赛,果断割肉离场。
从数据分析角度来看有饭私厨评比带来哪些经验教训
从平台的角度:其实黑麦的推广方法是平台非常欢迎的,因为本来是平台需要花这笔钱找朋友找网红来推广自家的app,现在通过比赛的方式来分散投资,拿出1w的奖金,吸引10个人每人拿出1千来做同样的事情,再有其他引流的就是多赚的。但这种方式最终被以mike为代表的新一代武器所打击到放弃参赛,如果mike的方式是可以引流的,那无可厚非;其他情况,就需要谨慎对待了。
二、砸钱买口碑的Mike(host_id=274,host_name=wondermike)
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22-25日数据缺失说明:mike在开始前三天总共只有344的点赞量,故在12.21日-25日,当时只对500点赞量以上的host进行抓取,344的mike是不在抓取范围之内的,从26日开始恢复对全部host的抓取。
趋势说明:前三天基于正常的朋友圈及转发达到344的点赞,这些应是基于正常的真实点赞,而后27、30、31三天连续发力,走出了5000,3100,13000三个高点。继续对于这三天的24小时趋势分布做分析。
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27号在一个波峰(2个小时)点赞超5000,30号在三个波峰点赞超3000,31号在四个波峰内点赞超1.3W(在凌晨1-2点之内点赞数继续超3000)。我们继续对比一下平常的点赞趋势,以20号为例(下图),每小时最多点赞数不超过8个,这应该代表mike真实的朋友圈的情况。上面三幅图和下面一幅图的对比,我们可以推测,除非mike在10天之内能结交上万个朋友,否则27、30、31三天点赞mike的人未来转化为食客为小概率事件。
假设mike没有在10天之内结交1.3w个可以帮他点赞的微信好友,上面三天的点赞为营销推广,27号第一次集中放量时间太集中,30号在3个时段分批放量,31号在4个分批放量,避免太招摇,这也是推广需要考虑到的因素,看来mike同学考虑到了。
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至于营销推广,答主了解的几种方式分享一下(见解有限,其他方式欢迎补充):
微信买赞,淘宝上均价3毛,如果mike采用这种方式,2.4w个就是7000块的投入,但是两个小时内手动实现3000个点赞,实操性上有点困难,而且在30号还是凌晨,这个也太拼了。购买账号,购买有饭账号或者微信账号,用机器实现点赞操作。购买微信账号,这个有点小题大做,成本非常高;购买有饭账号,通过有饭账号实现点赞。如果是有饭账号的话,最后一天1.3w的点赞量需要1.3w的账号,而注册通过手机号的话,有饭平台手机号verify的total用户是2.8w,13天活动期间内手机号注册1.1w,所以购买账号的方式应该不可行。 Hacker:黑进平台服务器,后台手动更改数据,如果有这方面资源,这个可能更经济实惠,而且只变动3天,不容易被发现。 Deal with platform:与平台做交易,你给我1w,我还你8k(或者更高),但是我要top1的排名。分析下来,2最不可能,除非在活动前有2000多机器账号预先注册,否则不能实现最后一天1.3w的量;1对供应商难了些,但努努力还是可以实现的,而且不需要人脉资源,只用7000块+一点策略就可以搞定;3需要一些人脉资源,而且还要看hacker的技术和平台的防护能力,有一定风险;4有些腹黑,但互联网的腹黑已不是什么新鲜事儿。
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对平台来说:mike之于黑麦,相当于原子弹对ak47,杀伤力不是一个数量级。但在最终实际引流效果来看,两者产生的效果正好相反。如果平台没有任何交易,后台没有被黑掉,这样的情况不被制止,将有更多的“黑麦”们会积极响应平台会变成小概率事件。顺便提一下,这两者是必要而非充分条件,即平台为了整体利益向好,一定会强力禁止host(mike)的类似行为;但阻止这样host的行为,不一定是为了整体利益向好,还有可能是3、4的条件谈崩或者其他新晋参与者更好的offer。
三、“为了合理而出征的”赴汤蹈火(host_id=91,host_name=徐先生)/辣火朝天(host_id=147,host_name=李铠)
看到了mike和黑麦的情况,我们再看看这两个上海口碑的代表的日趋势图又会让我们学习到什么呢?
从数据分析角度来看有饭私厨评比带来哪些经验教训
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从host的趋势来说:“辣火朝天”前5天的走势非常像黑麦,可以理解为类似的心理活动;而“赴汤蹈火”在前三天仅有242个赞(500以下的21-25号未监测)。两者都是在26-30这几天开始雄起,但是奇怪的是,30、31两天又回归每天不到100的点赞平静期,相比mike同学最后一天1.3W的点赞冲刺,这两位host的表现不像黑麦中间就放弃,而是中间开始发力,在29号都才刚刚摸到top10 的边缘的时候,正是要奋力一搏进入top10的时间点的时候而放弃,感觉有些人为的现象在里面。
从平台方来看:无论何种原因,线上top10的排名如果都是线下没有什么口碑的人,那此次活动难免不会被说闲话。一个号称史上第一个私厨排名的榜单,都是平台上没有听说过的host以不知什么原因排在top,这个无论如何无法得到服众。如果能托上几个知名的host在第一版面,至少能不那么难看。如果是这样的原因,在中间缓慢托升,逐步加码,在最后能到达top10的附近,也ok。
四、学习总结
从host参与方的学习:参加一场比赛,可以从这样几个角度来预判是否参与
奖金是否集中,如果80%以上的奖金集中在一个人身上,极有可能(不是一定)发生利益的交换,建议放弃。投入产出比,在我列出的微信买赞、购买账号、hacker、deal with platform四种常见方式的组合应用预期,对成本及收入做到心中有数,如果失败,止损区间在什么位置。(黑麦及时止损)从平台方的角度学习:
如果我作为平台方来做类似的营销推广,可以从这个案例中学到什么
平台方是制定规则的一方,明确本次活动的目的和自己的职责范围,并在活动期间像《老炮儿》的“六爷”那样坚守原则(1) 如果是希望指标更加合理,让新老食客都接受,那必要时进行人为干预,同时干预的很漂亮,不露马脚。(后台数据技术上可以被人工更改调整)
(2) 如果目的是创造公平的比赛,八仙过海各显神通,在事前说明好比赛规则,比赛过程中维护好自己的服务器不被黑掉,只要不违反比赛规则,所有的结果都能接受,那也ok。
如果仅仅是“本次评选规则最终解释权归‘我有饭’所有”,甚至连参与活动“每人每天可投一次”的标准都没有写清楚,那更不要提哪些投票不计入,那些投票违规的准则了。在这样的规则条件下,什么叫违规、什么叫合规,难道是股东讨论或是技术人员凭个人心情来定?这次活动,离“公平”有些差距,距离“合理”好像也不是很近,谢谢”有饭”平台给我们上的生动一课,让其他的小伙伴们少走弯路。
从数据分析角度来看有饭私厨评比带来哪些经验教训
P.S.
本文基于个人的兴趣进行数据抓取和分析,感谢 @李宁 的文章 如何用数据分析当下私厨 O2O 的现状? - 李宁的回答 的启发,在此基础上,对榜单进行爬取和分析,通过数据逻辑推导,如果对数据和逻辑感兴趣,可自行动手玩一下。
抓取榜单的python源代码如下:
(因为榜单查看需先登陆,建议提前手机号注册网站)
【从数据分析角度来看有饭私厨评比带来哪些经验教训】 (基于post方法)
#标准工具包import re# 第三方工具包import requests,datetime,http.cookiejardef host_count(account,password): trequests=requests.session() trequests.cookies=http.cookiejar.LWPCookieJar("cookies.txt") r=trequests.get("http://www.youfanapp.com/site/auth/login") trequests.cookies.save() _token=re.compile(r"\\\u0026lt;input\\stype=\\"hidden\\"\\sname=\\"_token\\"\\svalue=https://www.zhihu.com//"(\\S+)\\"", re.DOTALL).findall(r.text) #构造post的headers和form header={ \u0026#39;User-Agent\u0026#39;: "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/35.0.1916.153 Safari/537.36 SE 2.X MetaSr 1.0", \u0026#39;Host\u0026#39;: "www.youfanapp.com", \u0026#39;Origin\u0026#39;: "http://www.youfanapp.com", \u0026#39;Referer\u0026#39;: "http://www.youfanapp.com/site/auth/login", \u0026#39;Cache-Control\u0026#39;: "max-age=0", \u0026#39;Connection\u0026#39;:"keep-alive", "Content-Type": "application/x-www-form-urlencoded", "Accept": "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,*/*;q=0.8", "Accept-Encoding": "gzip,deflate,sdch", "Accept-Language": "zh-CN,zh;q=0.8" } data=https://www.zhihu.com/api/v4/questions/39023180/{"phone":account ,"password":password ,"_token":_token } r=trequests.post("http://www.youfanapp.com/site/auth/login",data=https://www.zhihu.com/api/v4/questions/39023180/data,headers=header) r=trequests.get("http://www.youfanapp.com/") if \u0026#39;我的订单\u0026#39; in r.text: print(account,\u0026#39;登陆成功\u0026#39;) header={ \u0026#39;User-Agent\u0026#39;: "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/35.0.1916.153 Safari/537.36 SE 2.X MetaSr 1.0", \u0026#39;Host\u0026#39;: "www.youfanapp.com", } host_list= for host_id in host_list: url=\u0026#39;http://www.youfanapp.com/huodong/host/%d\u0026#39;%host_id print(url) try: dictdata=https://www.zhihu.com/api/v4/questions/39023180/{} r=trequests.get(url) content=r.content.decode() fav_count=re.compile(r/u0026#39;///u0026gt;(//d*)人点赞///u0026lt;/u0026#39;).findall(content,re.DOTALL) #显示host的点赞数 print(/u0026#39;host_id为%d,host的点赞数为%s/u0026#39;%(host_id,fav_count)) except Exception: print(Exception) continueif __name__==/u0026#39;__main__/u0026#39;: host_count(/u0026#39;**手机号**/u0026#39;,/u0026#39;**密码**/u0026#39;)


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