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2017-02-25 – 9:49 下午

  春去秋来,猴年去,鸡年来。我觉得WAW有机会走完一整个生肖。

  2016年我们的WAW获得了很多收获。2017年我们继续。

  新年第一次WAW,时间:3月22日 晚上7点签到,7点半开始。地点:北京国贸地铁站和大望路地铁站之间的必帮咖啡(朗园院内)

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优化转化:除了转化漏斗,你的弹药库还需要几种分析武器

2017-02-10 – 9:27 上午

  转化分析是我讲的最多的领域。五六年前我讲的时候,大家不是很在乎,因为那时候流量不是事儿。今天,大家似乎都开始意识到,地上钻个孔就能喷出油的日子似乎离我们越来越远,如果不学会压榨流量的价值,盈利也会离我们越来越远。

  一旦涉及到转化优化分析要采用什么方法,大家一定会异口同声道:转化漏斗!但我们真的做起来,就会发现,转化漏斗仅仅只是帮我们指出了一个(或者多个)地点(严格讲,地点应该替换为页面或者app的screen)存在问题而已,至于存在什么问题,如何分析,如何解决这些问题,则完全不可能独靠转化漏斗解决。或者说,转化漏斗,不过是转化分析的第一步罢了,想要解决转化问题,还差得远!

艰难一年:DSP、RTB和程序化广告的2016年终反思

2017-02-06 – 9:05 上午

【以下观点仅代表个人观点,如果有不当之处,请多拍砖,期待与朋友们交流】

  对于RTB和程序化广告而言,2016年绝对是很艰难的一年。

  有DSP跟我聊,说年初还不错,结果到了第二季度,就直线下挫。

  有人说,今年Ad Exchange的整体消耗,降低了5成左右。未经证实,但不是没有可能。

  RTB的下挫,也连累了整个程序化广告领域的萧条。所谓2013年程序化兴起,到2016年便发生回调,似乎正应证了那个著名的行业发展曲线理论。

最后33席:互联网营销的数据分析和优化大课堂深圳站

2017-01-14 – 6:25 下午
最后33席:互联网营销的数据分析和优化大课堂深圳站

课程核心内容:

1. 如何通过数据分析流量、流量的质量、流量之间的互动,并且优化它们
2. 用数据去找出影响转化的关键问题,分析、改进、提升
3. 移动端(app和H5)的用户体验最佳实现方式,以及优化分析方法
4. 如何通过数据维系客户,以及进行大数据(DSP等程序化营销)的基本方法
5. 谷歌分析(Google Analytics)和其他最常用分析工具的主要用法

【精华文档下载】互联网数据分析行业生态全图(宏观版)

2016-12-21 – 11:11 下午

在最近几期的主题内容中,我们决定把中国和美国的各个互联网数据分析和优化生态中的各个领域做一个对比,并且特别介绍我们中国的情况。我们的目的,是让业界了解中国互联网数据分析行业中已经取得的成绩、正在攻克的难关,以及我们可以如何利用国内的这些优秀解决方案提供商的产品和服务——告诉你哪些是靠谱的,哪些还需要假以时日。

  作为第一篇的开篇,先带大家看看互联网数据分析的生态中,有哪些大块。之后,我们在对每一个大块抽丝剥茧、分门别类的进行探讨。