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互联网企业的数据统计不代表科学的管理

(2006-11-17 08:59:10)
分类: 互联网与新媒体
一直以来,如何评估内容的质量是媒体界无法解决的问题。虽然各家也有各家的做法,不过从我知道的十几种方法来看,最多只有两三种还比较能用,不过工序却又太复杂。
在互联网业内,似乎这突然变成了一个技术问题,似乎一切都能拿数据说话,评估内容最简单的方法变成了pv或者点击。
由于互联网的“一切都能用数据说话”和管理学上的“现代企业要靠数据经营”看起来非常的类似,于是数据就成了互联网企业印证自己先进的地方和包括内容在内的经营基础。只不过互联网的数据是基于技术统计,而不是市场调研,这两者的区别非常之大,直接导致一批互联网公司陷入数据的误区。
简单来说一个网页的pv,内容所起到的作用是基础性的,更多属于粘住用户的性质,确切来说属于来了100人,有多少人第二天或者某一段时间后还会来?100人当中有多少会形成口碑宣传,并推荐其他人来?如果简单用pv来衡量,也许一个优化技术更能带来丰富的pv,而内容的作用在这种对比之下显得非常不足道。有众多的互联网公司拥有无比庞大的流量,却在网友中知名度甚低,真正对他留有印象的非常少,更不要说去推荐。
另外一个可怕的地方是,大部分统计数据是由技术人员设定的,而不是由市场或者相关专业人士设定,很多看起来似乎是对的,但实际上方向有很大的偏差,甚至在做数据分析的时候,会发现很多数据根本不在同一个层面,经过分析出来后的数据当然更不可信。比如最近正在研究的电子杂志的“订阅”,貌似看起来很像平面媒体的订阅,因为一旦选择之后就会定期收到。但实际上,这个订阅仅仅是现实中的“下载辅助手段”或者叫做“定时下载保存”。这两个似乎没有分别的东西,在判断订户忠诚度,产品是否成熟的界定上相差非常大。而订阅率的计算则更复杂。
另外,由于数据统计有史以来的方便,将庞大的数据放在了互联网企业经营者的面前,哪些数据组合才是有效的?大部分互联网企业统计分析数据的依然是技术人员,而不是市场分析人员,面对他们不懂得知识,只能用最简单的加减乘除来解释数据。比如上面说的为何有的网站有好口碑?有的怎没有?其中相当重要的一部分在于对“意见领袖”这个特殊族群的影响。而意见领袖在你的调查数据中能够界定吗?技术人员是否懂得意见领袖的含义?数据中能否表现?
在数据统计如此盛行的互联网企业中,其实谁能优先把握那部分没有数据的东西,谁才最有可能取得胜利。
 

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