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衡量数字世界:使用数字分析达成更好的数字体验

作译者：赵艳斌等

出版时间：2017-09 千字数：207 版次：01-01 页数：188

开本：16开装帧： I S B N ：9787121325359

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纸质书定价：￥49.0

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目   录
第一章  数字意义	1
数字挑战：我们的指标和测量缺乏意义	1
杂货店里的无形顾客	1
得到数字	4
第二章  两层分类	9
创建数字测量基础	9
两层分类	16
噪声信号：两层分类的另一个视角	19
理解两层分类	21
两层分类示例	23
第三章  用例和访问意图	27
洛杉矶塔可食品流动卡车：设计一个数字分类	28
构建分类规则	32
开发初始用例	36
创建行为特征	39
分类	44
剩余部分分析	49
定义成功	51
第四章  客户标识和分类	60
加深对行为的理解	60
功能主义	70
构建分类	79
第五章  网站结构	82
假设2：假设1常常是错误的	82
没有新问题：只是旧错误	86
选择限制	87
行为转化	90
对照实验	91
混合你自己的实验	96
第六章  态度和行为：配制具备更强大测量 功能的“鸡尾酒”	99
理解网站行为	100
“粉饰”分类	102
验证分类	103
建立一个分类	105
第七章  客户声音、数字营销和成功测量	112
数字网站成为零售点	113
在线或通过呼叫中心采购	113
在线播放和消费显示	114
在线引领代际和销售转化	114
在线或离线商业模式下的产品支持	115
制药公司向潜在病人推销药物	115
采样和偏差	116
事前询问，过程中询问，事后询问	119
测量上游旅程	119
目标精度	121
站外调查	123
站点测量（过程中）	125
稳定性	128
何时询问：目标调查和样品的作用	128
基准测试和跨站点比较	130
测量下游价值（事后询问）	132
再调查方法	133
取样挑战	136
第八章  大数据和数字世界测量	138
数字数据分析的真正不同之处	141
大数据用例	146
为什么每个人都理解错了	148
用你所拥有的去获取	149
第九章  全方位渠道分析	151
黄金路径的神话	152
启示	155
全方位渠道分析：旅程阶段	155
为跟踪旅程搭建测量框架	157
最近/频率/货币（RFM）	160
第十章  认知没有尽头	163
评估框架	164
一些谦逊时间：这里并不涵盖所有的事情	168
期待：仍然有工作要做	169
测量和它所蕴含的含义	170

译 者 序
环顾我们生活的四周，从驱车上班到工作刷卡、从超市购物到款台结账、从读书学习到消费娱乐……我们都不可避免要触碰数字、使用数字，我们生活在数字的海洋里，我们生活在数字世界里。
当前，云计算、大数据、互联网+方兴正艾，所有这些新科技都离不开数字的支撑，当然更离不开数字分析的托举。当我有幸读到Gary Angel撰写的这本英文原著时，我才更真切认识到数字分析的重要性，它能够为生活在数字世界的我们带来很好的数字体验。这也催生我翻译这本原著的念头。
为了翻译好这本书，我查阅了许多相关资料，也向不少专家学者请教咨询，在这里向他们表示感谢。这本书是我翻译的第二本译作，难免有些地方还够妥当，恳请各位专家和读者朋友们提出批评建议。
为了完成这本书的编译工作，张威教授、卢庆龄教授不顾白天工作的劳累，常常深夜与我探讨里面的章节，其他译者李左续、赵洪彦、赵燕婷和魏扬澜也对这本书的翻译付出了很多心血，这里对他们表示诚挚的感谢。
衷心希望这本书能成为一把启迪钥匙，让你对数字世界测量有更进一步的理解。再次感谢所有帮助我完成编译这本书的老师和朋友们。

译 者  
2017.7.31
前    言
我们究竟该如何理解我们周围的世界呢？因为它不是很明显。
我们的感官将永无休止的数据送到我们的大脑。原始状态的数据是极其复杂的。我们吸收事物的形状、表面、大小、颜色、运动、气味和质感，而且这一过程似乎毫不费力。然而，即使是最强大的超级计算机也无法实现实时处理。但是，对于具备适应性的人类婴儿大脑，在一些精心预布线的帮助下，毫无疑问，他们可以学习如何理解这些数据并解析它们，并且对于潮汐式的信息激增可以明智地迅速反应。
几个世纪以来，哲学家们认为无法核实我们自身之外的世界存在。我们只能从内部、从无尽的常量处理过程认识世界，我们把这些称为意识和明显的数据流，我们认为这些数据是由我们的眼睛、耳朵、鼻子和手指产生的。物理世界中有些事情的存在，大大超出了我们的质疑能力。但是我们只能通过解释本质上的抽象数据了解它。
我们通过实施一些模式理解世界，在大自然无穷无尽的实验室中，已经有一些基础模式，留下深刻印记并深深植入我们的思想。大小、形状、颜色和运动只是人类对物质世界理解的几个核心构件。一旦意识数据漏斗进入大脑，我们便尽快进行检测，按照关键维度对它们分类，然后测量和比较所有数据。
这就是物理世界。进化可以确保我们知道如何理解它，即使我们自己都不知道我们如何理解的。但是，我们不再把我们所有的时间都花费在物理世界。因为我们也生活在数字世界里，它有不同的规则、不同类型的数据、不同的参考帧，以及不同类型的测量。
在过去17年的时间里，我的工作一直是数字世界测量。为了从它呈现给我们的巨大数据流中收集数据，进行基本的分类工作十分必要。通过开发框架设备、维度和测量指标，我们可以像解析周围的物质世界那样，轻松地理解这个数字世界。这是很重要的工作，因为只有当我们理解它是如何工作的——看它如何为人们工作而不是从编程的角度看它如何工作（虽然我开始作为一名程序员），这样我们才可以塑造和改善这个世界。
现在，我们花费大量时间、精力和金钱，努力改善数字世界。我们做这项工作的好坏可以决定公共政策（healthcare. gov）、我们钟爱的生命健康（eHarmony），以及我们知识世界状态（nytimes.com）的成功和方向。
这项工作并不容易，而且它还没有结束。我们仍然像刚出生的婴儿那样，需要学习解析数字传感器的数据。
数字世界是迷人的。而且不像物质世界，我们没有测量和理解数字领域的预布线。因为没有较大的预构建优势，所以我们解释错的概率要比正确的概率大得多。但是当我们正确解释后，我们至少知道我们做了什么。
接下来的章节将告诉你，我们目前已经掌握的关于如何测量和理解数字世界的知识。

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