有句很煽情很酸的文字，叫做“人生若只如初见”，然后再随意的填上几个星星点点的省略号就可以了。初见，嗯，那么多人事匆匆，初见也显得格外珍贵了。有的时候，是不是一别，就不知道何时才能再相见？
如果，如果，你是一个软件的开发者或者网店店主，那么，你和每一位顾客的初见，又是什么样子呢？这个时候第一印象——第一次使用体验或者第一次购买体验，往往是决定了这到底是个回头客还是一去不复返。顾客都是懒的，他不会那么主动的给你提供那么多反馈，那么，你可以怎么了解到他的更多信息呢？如果你自己开发一个软件，那么恭喜，每一次和用户数据交互的时候，你都可以记录一些信息。然后这些信息累加起来，就成为了你们之间的来往信息。可问题是，就算打电话我也不能把她说的每句话都记住啊，更何况来来往往那么多数据。应该保留哪些呢？
好吧，不效仿什么“甄嬛体”了，还是“说人话”吧。继RAAT第一话说了说微博数据与network effect玩法之后，现在的问题是：
如果你是一个app的开发者，你应该记录哪些用户反馈/交互的信息呢？
这个问题是一位创业青年过年的时候问我的，到现在我也只能理出来一个简单的回复，真的是有些抱歉。同样的类似的问题，或者更general一点用学术化的语言来表达，那就是，
在设计一个社会实验/survey的时候，你会问哪些问题、记录那些反馈呢？
或者说，当你面对一个回归分析问题的时候，
你会把那些变量放入回归方程呢？你关心的是哪些纬度呢？
这个问题可能是一个非常ad hoc的，往往需要根据一个具体的产品、业务或者目标来因地制宜的选择。比如，我想提高落园用户的粘性——好不容易来一次，多看几个网页呗，那么除了版式设计什么好看一点之外，我还得多观察一下博文之间的关联性——读过XX的，还倾向于点击XXX。这样，“相关博文”那里就可以优化一下，而不仅仅是现在这样基于tags的关联了——嗯，根据已有用户的阅读行为，来建立collective intelligence记录，然后向新的访客推荐。挺好的不是么？那显而易见的，为了达到这个目标，我需要记录每个访客（比如ip或者cookie识别），landing的网页及其来源、停留的时间、接下来点击的动作等等，大多数指标都可以在google analytics里面看到。
那么对于一个app，用户识别首先不是大的问题——需要购买嘛。这样的话，就不用劳神记录cookie什么的了。然后，从用户体验的角度，往往需要经历一个新手->热衷体验->维持一个稳定的访问/使用频率。依旧以我的这位朋友的产品为例，他们的产品叫做“我有啦”，是一个在线分享自己所拥有的物品的社交平台，类似于一个“物品签到”的概念。现在有个很具体的问题，怎么充分调用network effect来增加新用户、减少流失用户呢？这个过程中，需要什么样的数据呢？
所有基于SNS的产品推广的时期最重要的怕就是利用社会网络自身的network effect扩散特性，最成功的例子大概就是开心网当年利用病毒营销异军突起，利用虚拟游戏当中的奖励刺激用户去邀请自己的亲朋好友加入。然后，开心网的社交游戏特性，又进一步加强了这种朋友联系对于用户使用粘性的正作用（network effect在社交游戏中成功的例子还可见于最近很火的猜词游戏Draw Something）。从直觉来说，用户最乐意向他的朋友们推广一个应用的时候，应该是他使用热度最高的时候--尤其是这种以“炫富”+“拼爹”为卖点的app，不赶紧向自己周围的朋友们炫耀怎么可以呢？
为了识别一个用户的成长轨迹、以便于在他热度很高的时候给予一些奖励（尤其是虚拟地位勋章等等），来刺激他拉自己的朋友进来攀比，必要的数据记录自然是用户每天登陆的时间、地点，然后一连串的点击行为来判断他到底是在摸索这个软件怎么使用还是已经成为了一个熟络的高手（包括错误操作的提示和记录），这样就可以完成初期对于用户成长周期阶段的识别（被用滥了的CRM-customer relation management-系统基本概念之一）。一种理想的情况是，如果根据已有用户的成长记录，发现用户的每日使用时长或者每日点击量呈现S型曲线增长，区别只是增长基数、斜率不同，那么一个简单的函数拟合预测便可以得知用户使用高峰时点的来临，然后采取相应的激励措施。另外一个需要强调的是，在采取了任何策略之后，务必须要关注的就是用户的反馈，这样会知道上一期时点的选择是不是最优的——一种事后的反馈和假设参数的更新。
除了激励用户推荐给自己的亲朋好友之外，network effect另外的应用便是在用户呈现流失倾向的时候，利用朋友的力量来提醒他回来看看。这里有意思的是，根据最近一个基于facebook的研究显示，并不是“来邀请加入的朋友的数量”而是“这些朋友分属的圈子”对邀请成功率有更决定性的影响，因此提醒的时候需要发送的内容也应该是该用户最感兴趣的商品类别以及他最关心的朋友。这样，需要记录的就是他每次访问、评论物品等展现出来的行为，以及他朋友们的互动记录。
到此，直接的一种利用社交圈子的营销机制已经建立，后面进一步利用"用户-物品"双重联系的网路模型还可以进一步优化。暂时直觉只到这里。于我看来，一切所谓的营销都是一个营销资源最优化的投放问题：在最优的时间、对最合适人、采取最优的策略。如是来看，其实什么基于网络与否也只是对资源投放效果的一个预估，和其他一般的营销总体思路并无二致（p.s. 有意思的是，最近还被问到诸如电商 coupon 券应该怎么发放…一样的道理嘛，为了最大化ROI自然是在已有数据的基础上，分析并预测式选择反馈最大的人群，促成其关键购买行为成长环节的转化）。
上述局限：只能知道使用自己开发的产品的用户信息，无法得到并利用其他业务的使用信息，从而偏好数据来源受到极大局限，进而影响全方位对用户的偏好识别、把握以及差异化新产品的推广。换言之，交叉推荐等不可行。
这一话更多的是一些具体的问题和可能的对策，暂时不涉及技术实现策略。在最后一话，针对前两话涉及到的数据搜集及分析，将会尽量给出相应的解决策略，还请稍待片刻。
