本文整理自神策數據驅動大會，秒拍副總裁陳太鋒的《移動視頻數據驅動實戰分享》演講實錄。著重介紹了如何通過數據分析來提升有效播放量，讓日視頻播放量達到22億的秒拍保持業務的高速發展。

秒拍是是國內最大的一個視頻內容的制作和分發平臺，目前是微博短視頻的運營和合作伙伴。由于定位是PGC內容平臺，所以整個產品不僅要重視觀眾的使用體驗，也要關注內容產生者的使用體驗。只有從海量數據中進行分析，從不同維度來同時提升用戶體驗，保證平臺的有效播放量，才能讓秒拍在競爭激烈的視頻領域立于不敗之地。

什么是有效播放量，為什么這個指標這么重要？

我們將有效播放量定義為：一個統計周期內，視頻被打開，且視頻正片內容（除廣告）被成功播放的次數之和。（也稱為CV，即：Content Views 內容播放數）

有效播放數指標之所以重要，是因為這個指標能真實的反映出視頻的受歡迎程度，用戶的實際體驗度，并最終能夠影響公司的變現能力。

需要提醒的是，大家不要將有效播放量與另外兩個重要指標混淆了。

IV（Initial View）：指在一個統計周期內，視頻播放初始化的次數之和，這個數據對于評估運維質量非常重要。

VV（Video View）：指在一個統計周期內，視頻被加載的次數之和。但因為是視頻流被加載，有可能播放的是片前的廣告視頻，還未播放到正片內容。

影響有效播放量的因素有多少？

對核心指標有了解后，我們一起看看影響有效播放量的因素會有多少呢？ 讓我們跟著整個視頻播放的邏輯圖來看一下這些影響因素。

從這個邏輯圖中我們可以看到，影響到有效播放量因素非常之多。從市場運營產品負責的用戶來源渠道，應用首頁的展現形式，內容的組織形式，到技術運維負責的播放器的加載速度，視頻播放流暢度，清晰度，用戶上傳體驗，轉碼速度等。

只有在這些影響因素指標都良好的情況下，你才能得到一個比較滿意的有效播放量。所以說，有效播放量這個指標不能是一個產品經理，或者某一個部門來簡單的負責。我們需要對這個指標進行拆分和分解，讓每個部分負責其所能影響的子指標因素。最終形成合力，提升核心指標—— 有效播放量。

我們看一下具體到每個部門，指標將分解為哪些呢？

渠道部門

• 一次用戶占比：指登錄一次的客戶端的用戶占這個渠道客戶的比例，這個數據應該是越小越好。從神策數據分析中的用戶的新鮮度可以對這些數據進行拆分。

• 用戶的留存率：行業里大家一般用的是次日留存，7日留存和30日留存數據。神策分析中留存的維度和指標都是可以完全自定義的，而且在數據量上可以選擇抽樣和全量兩種模式。這樣我們就可以在平時研究渠道質量的時候，可以隨機抽查，任意渠道任意天數的留存。

• 人均日使用時長：結合上面用戶留存率的數據，加上我們同樣維度里用戶的使用時長來發現渠道的一些問題，尋找更好的渠道資源。

• 人均日登錄次數。

市場部門

• 指數：代表了海量網民行為數據的興趣需求，目前有代表性的有百度指數和新浪微博指數等。

• 活動推廣周期內的用戶質量。

• ROI：投資回報率。

• 活動運營數據：閱讀量，參與人數，新增用戶，留存，生產內容量，互動率。

產品部門

• 產品的質量：產品的bug，錯誤率。

• 留存：關鍵核心路徑的留存。在神策分析的留存分析功能中，我們可以按照選定的需要研究的路徑來設置初始行為和后續行為，來知道滿足這些行為模式下用戶的一個留存情況。

• 用戶的反饋數據：正向、反向。

• 用戶體驗數據：愉悅感，參與度，接受度，任務完成率，流失率，回訪。

運營部門

• 內容質量：人均觀看、人均訪問時長。

• 用戶拓展：頭部用戶比例、內容生產比例。

• 精細化運營：挖掘用戶狀態遷越的關鍵點、個性化推薦。

• 用戶召回：階段性的設計促活和召回策略。

研發部門

• 穩定性：崩潰指標，我們現在用神策分析來統計系統的崩潰數據，可以從不同機型，系統來分析查看其崩潰率和轉碼失敗率。

• 運維質量：內容加載成功率，響應速度，延遲率，調度成功率，服務穩定率。

• 視頻指標：視頻上傳成功率，轉碼失敗率，上傳速度，播放速度，VV/IV。

通過哪些數據分析方法來提升這些因素？

有了這些指標，我們看看可以通過哪些具體的數據分析方法來提升這些指標。

第一是用戶行為路徑分析：就是通過去跟蹤整個用戶行為流程，幫我們去建立對用戶的認知，來了解用戶是否按照我們的預期路徑來使用我們的產品，通過每一步的漏斗分析來評估我們的路徑設置的優劣。在整個產品里面，可能會梳理出幾百個上百個不同的點， 比如說視頻拍攝的路徑，視頻直播的路徑是否滿足用戶的需求。

用戶行為路徑分析非常重要，哪怕是用一些原始的人工采樣調研的方法也要去做。之前在2011年的時候，在沒有這些路徑分析的時候，我們用了很原始的方法，把十幾個網友拉到一個小房間里面去，很多的出來的數據跟我們想象的非常不一樣。路徑分析，最核心的就是幫助我們的產品還有運營人員，去了解用戶對于整個產品的使用習慣，這種習慣在互聯網，尤其是移動互聯網是已經成形的，改變起來很難，我們要學會這些習慣，順應這些習慣。

第二個是用戶分群分析：建立用戶標簽，根據不同渠道，不同設備，不同地區等特征，將用戶關鍵行為特點進行精細化分群，進而分析群體畫像、留存、轉化等指標。

這個是在做內容推薦，還有大數據推薦里面用的最多的。秒拍現在每天的上傳量有100多萬，我們有將近20多個億的數據，所以現在也采取個性化推薦。我們會去建立不同的用戶標簽還有不同的渠道、設備，不同地區等特征。把這些用戶進行分群，針對不同的群，推送一對一的內容。那么建立了不同的推薦之后，最重要的是評估，可以用用戶分群去評估，不同的地點的不同的數據。

第三是聚類分析：就是把某些相似特征的數據分成一類。比如說移動端上有各種各樣的數據去處理，這個時候需要把相同的這些數據進行比對、分析，比如說我們講的播放失敗率，在秒拍、一直播、微博、小咖秀都存在這個問題，都是一類的問題，那么這一類的問題就可以統一來進行歸總再去調整。

第四是關聯分析：目的是找到與記錄相關聯的信息，這些信息可以直接或者間接補全記錄數據，更容易的得到問題的有效用例輸入數據。如從視頻播放數據記錄中通過用戶手機的UID和用戶反饋平臺對應起來找到用戶的反饋信息，從而找到播放失敗的問題描述等的信息。

我們為什么選擇神策數據？

我們之所以選擇神策數據作為我們的數據分析服務商，是基于以下幾個原因考量的。

第一，神策數據是為數不多的，可以私有部署的定制化的數據分析工具。 我們通過私有部署，可以將我們的數據保留在自己的環境內，提升數據的安全性。

第二，在使用神策數據之前，一下科技公司內部使用了大量不同的第三方數據統計分析工具。這為后續的數據分析工作，數據指標統一工作帶來了更多的復雜性。妨礙了快速從數據中提取有價值信息的能力。 在使用神策數據之后，我們逐漸剝離以往使用的第三方數據統計工具，讓數據能夠統一的進行收集，整理，分析。從而大大提高了數據分析的效率。

第三，神策數據有很多很好用的功能，讓我們運營一些數據分析方法的時候更加輕松。比如之前提到的用戶行為路勁分析，用戶分群分析等。，其中我們對于渠道整體質量的分析，也是使用神策數據來解決的。

點擊屏幕下方“閱讀原文”，獲取秒拍副總裁陳太鋒演講PPT。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的秒拍副总裁陈太锋：如何通过数据分析提升有效播放量的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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