本文整理自神策数据驱动会议，秒拍秒拍副总裁陈太锋的副总《移动视频数据驱动实战分享》演讲实录。着重介绍了怎样通过数据剖析来提高有效播放量，裁分抖音刷双击 抖音点赞24小时下单让日视频播放量达到22亿的享移秒拍保持业务的高速发展。 秒拍是动视动实是国外最大的一个视频内容的制做和分发平台，目前是频数微博短视频的营运和合作伙伴。由于定位是据驱PGC内容平台，所以整个产品除了要注重听众的战何使用体验，也要关注内容产生者的提升使用体验。只有从海量数据中进行剖析，有效从不同维度来同时提高用户体验，播放保证平台的秒拍有效播放量，才能让秒拍在竞争激烈的副总视频领域立于不败之地。 什么是裁分有效播放量，为什么这个指标那么重要？ 我们将有效播放量定义为：一个统计周期内，享移视频被打开，抖音刷双击 抖音点赞24小时下单且视频正片内容（除广告）被成功播放的次数之和。（也称为CV，即：Content Views 内容播放数） 有效播放数指标之所以重要，是因为这个指标能真实的反映出视频的受欢迎程度，用户的实际体验度，并最终能否影响公司的变现能力。 需要提醒的是，大家不要将有效播放量与另外两个重要指标混淆了。 IV（Initial View）：指在一个统计周期内，视频播放初始化的次数之和，这个数据对于评估运维质量极其重要。 VV（Video View）：指在一个统计周期内，视频被加载的次数之和。但由于是视频流被加载，有可能播放的是片前的广告视频播放量提升，还未播放到正片内容。 影响有效播放量的诱因有多少？ 对核心指标有了解后，我们一起瞧瞧影响有效播放量的诱因会有多少呢？ 让我们跟随整个视频播放的逻辑图来看一下这种影响诱因。 从这个逻辑图中我们可以看见，影响到有效播放量诱因十分之多。从市场营运产品负责的用户来源渠道，应用首页的诠释方式，内容的组织方式，到技术运维负责的播放器的加载速率，视频播放流畅度，清晰度，用户上传体验，转码速率等。 只有在这种影响诱因指标都良好的情况下，你就能得到一个比较满意的有效播放量。所以说，有效播放量这个指标不能是一个产品总监，或者某一个部门来简单的负责。我们须要对这个指标进行分拆和分解，让每位部份负责其所能影响的子指标诱因。最终产生合力，提升核心指标—— 有效播放量。 我们看一下具体到每位部门，指标将分解为什么呢？ 渠道部门 市场部门 产品部门 运营部门 研发部门 通过什么数据剖析方式来提高这种诱因？ 有了这种指标，我们瞧瞧可以通过什么具体的数据剖析方式来提高这种指标。 第一是用户行为路径剖析：就是通过去跟踪整个用户行为流程，帮我们去构建对用户的认知，来了解用户是否依照我们的预期路径来使用我们的产品，通过每一步的漏斗剖析来评估我们的路径设置的好坏。在整个产品上面，可能会梳理出几百个上百个不同的点， 比如说视频拍摄的路径，视频直播的路径是否满足用户的需求。 用户行为路径剖析十分重要，哪怕是用一些原始的人工采样督查的方式也要去做。之前在2011年的时侯，在没有这种路径剖析的时侯，我们用了很原始的方式，把十几个网友拉到一个小屋子上面去，很多的下来的数据跟我们想像的特别不一样。路径剖析，最核心的就是帮助我们的产品还有营运人员，去了解用户对于整个产品的使用习惯，这种习惯在互联网，尤其是联通互联网是早已成型的，改变上去很难，我们要学会这种习惯，顺应这种习惯。 第二个是用户分群剖析：建立用户标签，根据不同渠道，不同设备，不同地区等特点，将用户关键行为特征进行精细化分群，进而剖析群体画像、留存、转化等指标。 这个是在做内容推荐，还有大数据推荐上面用的最多的。秒拍现今每晚的上传量有100多万，我们有将近20多个亿的数据，所以如今也采取个性化推荐。我们会去构建不同的用户标签还有不同的渠道、设备，不同地区等特点。把那些用户进行分群，针对不同的群播放量提升，推送一对一的内容。那么完善了不同的推荐过后，最重要的是评估，可以用用户分群去评估，不同的地点的不同的数据。 第三是降维剖析：就是把个别相像特点的数据分成一类。比如说移动端上有各种各样的数据去处理，这个时侯须要把相同的那些数据进行比对、分析，比如说我们讲的播放失败率，在秒拍、一直播、微博、小咖秀都存在这个问题，都是一类的问题，那么这一类的问题就可以统一来进行归总再去调整。 第四是关联分析：目的是找到与记录相关联的信息，这些信息可以直接或则间接补全记录数据，更容易的得到问题的有效用例输入数据。如从视频播放数据记录中通过用户手机的UID和用户反馈平台对应上去找到用户的反馈信息，从而找到播放失败的问题描述等的信息。 我们为何选择神策数据？ 我们之所以选择神策数据作为我们的数据剖析服务商，是基于以下几个缘由审视的。 第一，神策数据是为数不多的，可以私有布署的多样化的数据剖析工具。 我们通过私有布署，可以将我们的数据保留在自己的环境内，提升数据的安全性。 第二，在使用神策数据之前，一下科技公司内部使用了大量不同的第三方数据统计剖析工具。这为后续的数据剖析工作，数据指标统一工作带来了更多的复杂性。妨碍了快速从数据中提取有价值信息的能力。 在使用神策数据以后，我们逐步剥离往年使用的第三方数据统计工具，让数据才能统一的进行搜集，整理，分析。从而大大提升了数据剖析的效率。 第三，神策数据有很多挺好用的功能，让我们营运一些数据剖析方式的时侯愈发轻松。比如之前谈到的用户行为路劲剖析，用户分群剖析等。，其中我们对于渠道整体质量的剖析，也是使用神策数据来解决的。