第173章部門“刷數據”的公開秘密
第173章部門“刷數據”的公開秘密(第2/4頁)
為的比例，比平時高出約8個百分點。”
會議室的空氣安靜了一瞬。負責活動的運營經理立刻接話：“這個我們之前也有預期，補貼活動肯定會吸引一部分價格敏感用戶和短期行為用戶，這是正常的。關鍵是總量上去了，大盤數據好看，而且總會有一定比例的用戶沉澱下來。我們的核心kpi是新增用戶數，這個指標是硬道理，老板和財報都需要看到增長。”
另一位產品同事補充：“是啊，留存和後續價值可以後麵慢慢做。先把蛋糕做大嘛。而且反作弊那邊也在跟進，會持續清理。”
王磊冇有再爭論，隻是點了點頭，說了句“數據供參考”，便結束了彙報。會議繼續討論下一階段的活動規劃，氣氛重新活躍起來，大家開始討論新的補貼方案和渠道策略，如何“再衝一波量”。
古民默默記錄。他聽懂了弦外之音：那個“8個百分點”的異常用戶比例，或許隻是冰山一角。核心kpi（新註冊用戶數）被完美達成，甚至超額。但達成這個kpi的手段，可能混雜了相當比例的無價值甚至虛假動作。而後續留存和價值數據的下滑，被輕描淡寫地歸因為“正常現象”，或留待“後續優化”。這其中的邏輯是：先完成眼前的、被高度關註的數字目標，其他問題可以往後放。隻要大盤的數字在漲，就有故事可講，有資源可拿。
會後，古民主動留下，向王磊請教一些數據平臺的技術問題。問完正題，他看似隨意地提起：“王老師，剛才會上提到的異常用戶比例，我們有冇有更細的維度？比如，不同渠道來源的異常率差異？或者，不同補貼額度吸引來的用戶，後續價值差異的量化模型？”
王磊看了他一眼，眼神裡有些複雜，似乎斟酌了一下措辭。“數據都有，維度也可以拆。但有些分析，做了不一定需要大麵積彙報。”他操作電腦，調出幾個內部看板，權限對古民開放，“你可以自己看看。註意，這些看板和標簽隻在組內共享，不要外傳。”
古民花了接下來幾天時間，深入查看這些數據。他看到了更詳細的渠道分析：某些渠道帶來的用戶，註冊後除了領取新人優惠和完成首單（往往是最低門檻的廉價商品或服務），再無任何後續活躍行為，設備id也常在短時間內批量出現。他看到了補貼敏感度分析：高額補貼確實能瞬間拉高註冊量，但補貼一旦停止或減弱，這部分用戶的流失率陡增。他甚至看到了內部對一些“渠道合作夥伴”的私下評估筆記，其中隱晦地提到“數據質量存疑”、“存在刷量慣常操作”。
更讓古民覺得耐人尋味的是，在一些非公開的討論群或文檔評論裡，“刷數據”或類似的表述——“做數”
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