博客园_旁观者

<meta http-equiv="content-type">前的非ANSI字符

2011-12-31T15:43:00Z

2011/12/31

浏览器检测网页字符集的默认顺序

浏览器的网页字符集检测顺序通常是：

charset parameter in HTTP Content-type header.
<meta http-equiv="content-type"> element in the <head> of a web page for HTML documents.
BOM（Byte Order Mark）.
Auto-detect the character encoding as a last resort.

注解一：HTTP Content-Type header 如果指定了 charset 的话，优先级高于 HTML 文档里<meta http-equiv="content-type">中的charset声明。

注解二：如果HTTP Content-Type Header没有指定 charset ，而html文档的<meta http-equiv="content-type">之前有非ANSI字符，有可能此meta标签就不会解析，切记，2005年的Blogger.com就曾出现过此问题。如下图所示，此meta标签保持在title之前是个好习惯，但下图中的绿色字体中文注释会导致部分浏览器不再继续检测字符集：

注解三：第二步后，如果还没有明确指定字符集，那么浏览器就暂时采用默认字符集。如IE中文版的默认值是GB2312，Firefox中文版的默认值是GBK。

一些浏览器（如IE内核低版本浏览器）因meta之前有中文导致无法解析，会用默认字符集GB2312来解析该网页，于是渲染之后你看到的就是这种乱码：

即，当你能看到明显是乱码的汉字或方块字排列，八成是浏览器把UTF-8文档当成GB2312解析了。

我的推特流：

1、

《网曝3家银行过亿用户数据泄露》——人们很快发现曝光用户密码泄漏有助于唤醒休眠用户，开心啊，年终总结报告这下好写了。

2、

张俊林博士的新书《这就是搜索引擎:核心技术详解 http://t.cn/Sfm4uh 》，亚马逊价格39.60元，光看目录就让人眼馋，不同纬度的N多算法。比如第6章的链接分析。

3、

说个段子，N年前的一天，我坐俊林旁边办公，想查一下现在主流的文章去重算法有哪些，于是Google了一把，翻了若干文献后，突然看到一篇极精彩的，深入浅出，评语精妙，心想：人才啊，赶紧看看这谁写的...翻到最后，原来是张俊林。

4、

赠图2枚：

本文链接

作战手册-2011-12-18

2011-12-18T16:08:00Z

作战手册-2011-12-18

确保区域单元的作战执行力

@OurDearAmy在知乎论述道，一个团队执行力低下取决于几个因素，

n Leader 的执行力低下，决策效率低，无法给团队传达明确清晰的目标；

n 员工对目标和任务的重要性理解不够，或者是缺乏相应的激励或考核，或者是本身对于工作的热爱度不够高，因此想要做的欲望、激情动力不够；

n 员工不知道该如何执行，即有一定难度，没有人帮助；

n 沟通成本过高；

所以，日常要多打造这样的团队组合：

l 避免无人拍板无人决策：典型例子就是你说东他说西，三头驴子向着不同方向拉车，哪位老大都不拍桌子（不拍桌子的老大是不负责任的）。

l 一个项目组的人坐在办公区域乃至全国的不同位置，导致只会用邮件或QQ沟通，效率低下；

l 要么产品要么运营梳理清楚，要么项目组项目经理梳理清楚，任务分解到人到天；

l 项目Leader必须有热情、有亲和力、能推动每一个人，至少当个人遇到问题后，Leader能找到资源排解。

『担当、责任意识和自动补位是创业团队早期必要的。

而不是经常说这不是我的事、我不是管事的、需要找xxx……

从0-1，从1-10，

只有敢于要，敢于担当的人最后才能成为获得成就、地位、认可的人』——@文昭武穆语录

通过打大仗恶仗来锻炼队伍

往往由于打了一场完整的恶仗，虽然这仗在整个战争中地位不一定明确，结果不一定良好，但它培养了一支成建制的、能战斗的队伍，这个队伍中各个兵种都齐全（项目管理、需求分析、研发大拿、攻城师、前端工程师、工程师等等）。

而反观某些团队，一直都是零敲碎打，各个BU之间缺乏配合，各自为战，造成：

A、每个小团队之间存在隔阂，只看缺点不看优点；

B、一个东西因为各个BU的配合而迟迟上不去，互相埋怨，甚至有厌战情绪；

所以，还是要多打大仗恶仗。

小规模战斗打多了，兵都打残（包括脑残）了，极度厌战。

『团队成员不能按时按质完成任务时，管理团队应该先反思自己：

是否把任务交待清楚，

是否预估好了大致时间与计划，

是否把团队能力分析到位，

是否为失败提前想好了预案...

管理团队在作好自己、完善自己的情况下，

再去提升、完善、优化团队成员的能力、态度和绩效，

这才会更有信服力、更可执行、更良性。』

——@大宝_sodme语录

执行力第一、兄弟亲情第二

作战往往陷于苦战，尤其是当主导BU也无法替其他BU决策时。

此时，保持作战单元的团队气氛即可，不需要过分注重整个队伍的亲情友情。

执行力是终极评价。如果一个人丧失了执行力，要立刻走马换将。

指望一个人在苦战中顿悟，希望渺茫，处理稍不及时，会造成该BU成员和其他BU悲观厌战。

所以剔除执行力低的人，引入其他兵种，动手要快。

『要想培养干实事的团队，

最紧要的是屏蔽、筛选掉那些只会扯淡、只有大公司普通覆历，但在当前项目中毫无成绩、效能低下的人。

所有人，从进入这个团队开始，都处于同一起跑线，想拿得多，就要有成绩；想被晋升，就要能独当一面，就要被团队信服。

』——@大宝_sodme语录

本文链接

[知乎问答]团购网站为什么普遍没有评论功能？

2011-12-14T15:41:00Z

好歹也敲了不少字，所以贴过来吧

原始链接：　http://www.zhihu.com/question/19782946/answer/13499103

行文如下：

1、

请大家想清楚2010上半年～2011上半年阶段团购模式的目的是什么？简单一句话，为了帮助商家促销。复杂一句话，为了打包预售商家未来剩余服务能力。

那么，请问团购网站会提供什么样的用户互动功能？

针对团购活动的用户评论，针对团购合作商家的用户评论，是不是应该服务于前面说的这个基本目的？

你能指望团购网站像大众点评网初期原始积累阶段那样以中立方面目出现？提供一个可能影响用户购买促销商品的功能？

可能吗？！

2、

由于是为了完成促销和分销的正反馈，所以自然不可能允许未消费用户做点评了。所以，那些八卦可能需要过高敏感词过滤啊、人工审核啊的人可以退去了。

由于是同样的目的，已消费用户的点评必须是现场收集（如现场消费验证后立刻下发短信要求用户点评和评分），不可能让用户吃完喝完回到家再慢慢悠悠地点评（就像你在招行办完事儿是当即评分，让你回到家再到招行网站对某一个分行或营业员点评，可能有人点评吗？这事儿还能有效果吗？）。

出于同样的目的，你觉得这种用户点评、评分收集和分析系统可能对普通用户开放访问吗？

不能吧？

什么时候可以全面开放？

当团购网站有强横话语权，有占同领域半壁江山的地面销售能力，有海量单子时，当它更像个大卖场而不是纯团购时。

3、

你是否还知道：团购正在从指定时间内促销，慢慢转向常态化销售（分销）与打折（促销）相结合？

那么，请问团购网站收集到的用户评论是基于商家的，还是基于活动的？

如果是基于商家的，那么请问：

4、

与团购合作的已经慢慢向优质商户转变，而不仅仅是门店，那么你评论的信息架构是基于商户，还是基于门店？

大众点评是基于门店的。

团购呢？

一个团购单子经常囊括几十家门店，跨区域甚至跨省市。

用户评论如何组织？

这种组织能对普通用户开放吗？

说到底，它还是为商家、为平台服务的。

后续补充如下：

5、

作为促销的另外一块阵地：优惠券阵地，如维洛城，如钱库，

会提供用户自主评论和展示功能吗？

大家商业模式不同，别拿什么有没有用户评论当成用户体验好坏的必要条件！

我的推特信息流：

1、

如果你教条地按照《Lie To Me》里教的“和遮住嘴巴一样，说话者触摸鼻子意味着他在掩饰自己的谎话，聆听者做这个手势则说明他对说话者的话语表示怀疑”，那你在北京就行不通，因为很多人被污染和柳絮搞得过敏性鼻炎，不得不摸鼻子，所以楚留香必须是北京人儿。

2、

团购在点评网的体系中权重不高，它的道路本来应该是优惠券+发卡的以长期用户黏性为主的“券商”之路，团购成功地吸引了它的一段时间内注意力，但却与它现有应用体系、数据体系和商家合作模式有冲突。

3、

我以前也把搜狗输入法细胞词库作为词典源之一（只不过这个细胞词库由于是不同业务线的不同水平的人为不同目的整理的，所以质量参差不齐）。

4、

关于Windows Phone程序员购买了同一本技术参考书，导致公开发布的产品GUID一样，用户安装时会互相覆盖。据@张欣丨WPMind 称，这是使用了同一套MVVMLight模板造成的；其实本来无所谓，走正规流程提交到Marketplace后会被自动改变。但是他们（注：可能要内部公测）着急火燎的往外放xap包就会造成重复。

5、

Wow，webOS将开源。用了Veer让我觉得webOS比iOS不遑多让。http://t.cn/S5fy4u

6、

Instagram用的原来是Django啊，而且模板引擎用的是Jinja2。jinja.pocoo.org 首页也列出了Mozilla、SourceForge和Instagram都用它。See also：http://t.cn/Sq6qpa

赠图一枚：

本文链接

[随笔]寡头垄断市场的原因之一

2011-12-06T11:24:00Z

在技术控的小世界里，以下世界是不应存在的：

楼宇液晶屏构成的广告媒体世界；
由短信通道和号码资源构成的移动广告世界；
由Avatar和微支付构成的虚拟装饰世界；

甚至在技术控的投资理念中，以下世界不是大生意：

高速公路服务站；
网吧；
廉价旅社；

甚至若干年前，大部分人都认为下面的生意不是生意：

网址导航
浏览器
twitter

很正常，这就是为什么有些市场能快速发展为几个寡头垄断的市场的原因。

我的最新推特流：

1、

洗肺大约5000～7000元，需麻醉，全称是“大容量全肺灌洗术”。估计有能人志士把它从治疗手术转为保健手术...

2、

推荐阅读： http://t.cn/S4DtvN 《百分点推荐引擎——从需求到架构》：“根据不同的应用需求，存储层细分为Redis集群，Membase集群，MySQL集群和Hadoop/HDFS四类。”

3、

日本偷袭珍珠港只是它第一阶段战役的一个点，同一时刻摧枯拉朽地对东南亚各个英美势力地区发起闪电战，四个月后，除了印度之外其他地盘均告失陷。这时烦心事来了，日本没有准备第二阶段作战计划，因为没想到第一阶段打得这么敞亮。好多互联网公司也这样，第一阶段鹊起，后面拔剑茫然四顾毫无章法。

4、

Calm down，话说当年“雾都”伦敦，1952年12月4日的毒雾让近5000人丧生，英政府从1956年开始颁布“清洁空气法案”，到1974年出台了“空气污染控制法案”，直到1975年才算大幅好转，花了足足19年。以我天朝的心理承受能力和动员能力，这几次的PM2.5事件只能让监测开个小口，治理吧还要照顾北京GDP呢。

5、

什么是#数据分析#：美第8集团军运筹小组通过收集志愿军与美军交战的全部战斗记录，发现了一组数字：从50年底到51年初，中方军队3次大规模攻击持续的时间都是8天。运筹小组紧盯不放找到了原因，李奇微在此基础上形成了磁性战术。

本文链接

推荐阅读：《我在赶集网的两个月（完整版）》

2011-07-12T17:23:00Z

引子：

很好的一个流水帐，很好的一个实习生案例，很好的一个职场现身说法，很好的用数据说话的实战例子，很好的鲶鱼！请仔细阅读，尤其是你们中刚刚踏入职场没几年的年轻人，看看一个大三的北邮学生是怎么震了赶集网的销售、数据挖掘、竞情分析、产品、团购、运营和电话销售。

引用赶集网YJ先生对这位大三实习生的褒奖邮件中几句结论，共勉：

2.以结果为导向
任何工作活动，都要有结果，要清晰的知道目标和目的，得有实现结果的"势利眼"。为实现目标，谁都可以随时站到全局看问题，技术人员可以站在商务角度考虑问题，产品也可以了解一定的技术思路，这些方式、技术、工具、能力，都只是手段，甚至都不是最重要的，最重要的是随时知道想要的结果是什么，知道大家共同的目标是什么。
不该以"苦劳"来论成绩， BUG 百出的代码，看似忙碌，实则是一种破坏；冗长的会议也不好玩，没有结果的会谈任何人都该随时中止。
3.共生而不是惰化
一个人做不成任何事情，甚至都生存不了，人只有与组织共生。但组织大了常会有个体的依赖， 1+1<2 ，甚至 <1 ，最后整个组织都烂掉。我们不需要组织性惰化，我们需要每个人都时刻警醒：自己是否为别人提供了有价值的付出，自己是否帮助到了团队同事；自己是否变懒了，自己是否在抱怨各种所谓的不公。
4.挖掘自身的价值
每个人都有别人不及的价值，我们在工作中都需要千方百计的把自身这些独特的价值挖掘出来，不用拘泥于现有思路，更不用局限于已有的经验。要敢做，要尝试不同的方式，同时也要尊重自己以外的每一个团队成员的价值。每个人都这样做，才能整体而全面的超越对手。

正文：

我在赶集网的两个月（完整版）

转自：北邮人论坛

（一）
百度三面后的第二天，接到了赶集网面试的通知。除了大嘴姚晨的广告，对这个公司毫无了解。
由于到得比较早，细心观察了一下。“做人要正，做事传奇”、“心胸坦荡，有抱怨向上走”这些信条很吸引我。
面试我的不是HR，是销售部的运营经理——GL，也是我以后的Boss。我第一次打领带穿衬衫，他让我不要紧张。面试过程很轻松，基本上是他问我答，他否定之，然后告诉我他的理由。那天完全被震撼了，后来公司内临时的会议打断了面试，于是他和我约定的第二次面试的时间。
步行到软件园东站时，胃开始剧烈的疼痛，从小到大感到很大的压力时我都会这样。我一路上慢慢思考，觉得自己菜得一米，有必要系统的学习一下，而且这个公司适合我。
第二次面试，还是他问我答，他否定。我一如既往地被鄙视，然后懊悔自己考虑不成熟就开口的行为。我也知道了数据运营的职责，了解销售数据，制定销售计划，确保公司年度计划的完成。在GL的眼中，运营做得多是监控，监控整个销售团队的绩效。他告诉我一个模型——针对需求去寻找方法，然后建立反馈流不停地改进这个闭循环。面试的最后，他问了我时间安排和态度，他说工作可能和我想得大相径庭，可能枯燥、无聊，但是正是因为枯燥、无聊才会使得工作更高效。
GL让我回去等消息，一周后会有答复。
我回去洗洗就睡了。一周过去了，没有一点消息，我不知道他的电话，也觉得打过去冒失。于是在百度乖乖呆着，两周后实在坐不住了，我觉得自己该做些什么。记得GL说过，房产业务是赶集网的支柱，于是我决定从这个点入手，通过房产中介去了解赶集网的业务。
在苏州街，我开始了调查。一家家中介问，刚开始什么都不知道，只好边问边学。我告诉中介，我来自赶集网运营部，希望了解他们的反馈，以便更好地改进工作。
从付费端口、竞价积分、用户界面、上户量这些方面，我逐步还原了中介眼中的赶集网房产频道。问题很大，埋怨声很多，后来我问的问题也更有针对性，从他们口中我还得到一些信息：我们的竞争对手58同城，搜房帮，安居客；我们的地毯式广告轰炸等等。
第一天一共刷了24家中介公司，并且答应他们一周后过来收集反馈，晚上做了统计表。第二天，我决定扮演58同城的工作人员，开始在知春路一带刷中介。
中介们并没有埋怨58同城的业务和费用，他们认为58收费合理，上户量较好，各个区域经理认真负责，定时会到店中了解情况。而对赶集网，他们的打分仍然不高，诟病的内容与苏州街一带基本相同。中宇慧通的店长胡泊先生和我聊得很开心，一个劲拉我入伙，要我和他一起搞中介，搞贷款。后来当然也经常去店里找他玩~
第三天，我决定了解赶集网的广告效果。随机做5趟公交，3趟全程的地铁。记录赶集网广告的播放情况，频度，每一次都用秒表卡时间。回来后把这三天的工作做了一个总结，得出了一些结论。
首先，赶集网的地毯式广告取得了很好的效果，对市民的曝光率几乎是100%，如果你乘坐地铁大于5站，很不幸，你会被轰炸3次（7点新闻时段除外）；如果你乘坐公交3.7站，同样很不幸，你会被轰炸一次。在巨额广告投入的影响之下，赶集网全线产品开始涨价，这种涨价行为也招致了顾客的不满。其次，赶集网过度进行市场开发，忽略了可赢利性客户的关系管理和维护，页面改版并没有取得预期效果，反而增加了用户的学习成本；取消竞价积分赠送改用现金返还，遭致了顾客的反感......

周三，我到苏州街收集反馈，好几个人都认识我了。在二十一世纪不动产里，一个人木讷地看着我，我也很疑惑，他一直跟着我到了外面。他要检查我的工牌，我说我没有，他问我上司是谁，我说我不知道。他急了，说我凭什么冒充赶集网的人，这件事他非解决不可。最后他让我跟着他到了京东提货点，一边坐着，一边骂我。我一点都生气不起来，首先我把玩笑开大了，我做的调查没有得到授权，其次我通过调查了解了许多内部价格。但我很疑惑，到京东提货也是赶集网工作人员的职责吗？
当天晚上11点，我接到了GL的电话。大意是这件事我做得很棒，出乎他的意料。因为我的事情公司领导在内部会议时炸开了。GL让我准备一下，第二天销售VP要见我，一切看我的。
于是我开始打印表格、报告，连夜写一份总结。至于百度的工作，我决定先辞了。

（二）
第二天，GL把我带到了销售总监的办公室。一台Mac，一套煮咖啡的设备还有一个白板（后来看到的，当时吓傻了O(∩_∩)O）。
总监YT坐在桌子的另一侧，靠着椅子。他问我为什么要做这些调查，我说我想进这个公司；他又问我是什么学校什么专业的。
他知道了我是北邮计算机专业后，态度缓和了很多，他告诉我他也是学计算机的，在天津大学，后来转了销售。他说，技术转销售是一种取舍，可能再也回不去了，我现在可以做这个决定吗？我想了一下，告诉他基本可以，最后他问了我以后的职业规划。轮询后，我把报告交给了YT，他看了一遍，然后让我谈谈客户满意度为何重要。
YT出了总监室，然后外面传来了叫骂声，房产部的人被训了，我在里面也心惊胆寒。GL一直没有和我说话，专心地做他的Excel表格，就这样熬了二十多分钟。
YT回来时，决定给我安排到运营中心，让GL通知人事部的人去办。GL说他亲自办，后来才知道这个部门不招实习生，这个位置是YT争取过来的。
第一天下午做的事是了解赶集网的产品和业务，到了培训部那边听了一阵子客户种类区分，然后开始记录资料上的数字，包括访问量、PV、各时段峰值。
月底，周围人都很忙，第一周我算是比较清闲和自由。浏览赶集网每一个频道，看看《客户关系管理》也顺便学习Excel。
第二周，GL忙完了4月计划，抽了一天晚上给我开小灶，一同参与的还有负责市场推广的某姐姐。小培训在总监室里进行。

首先他介绍了什么是运营，他认为运营是渠道管理。赶集网是一个社会媒体，也是一个广告公司，运营的职责是优化各项流程，提高流量的变现能力。

他给我们恶补了网络广告的形式和发展历史，第一类广告——CPM是按照每千人浏览计费的，现在门户网站等还在用这种模式；第二类广告——CPC，按用户点击计费，百度推广，竞价排名后的实际点击干得就是这档子事，竞价积分就是通过改变绝对和相对位置使愿意出高价钱的公司或个人可以买到用户的点击（流量），流量到现金的转化能力的提升是运营需要关注的；第三类广告——CPA，按照用户的实际行为付费，比如赶集网的PPC（电话商机），赶集网提供对外号码给出资人，出资人需要向账户内充钱，当用户拨打号码后，赶集网系统会进行呼叫转移，同时系统开始录音。每一个有效电话（完成交易）的基本价格是5元，当然有些频道可以炒到700元以上。
GL还介绍了他的模型，通过客户、产品和销售人员三条主线分析公司盈利额，三条主线殊途同归但是展示了三个不同的角度，分析过程中可以解决诸多问题。
乱入的YT把我拦住，我让拿着白板笔给他重复一遍主要内容，于是只好上去写。他做了一个简短的总结，运营就是开源节流：开源就是提高流量的变现能力，节流就是通过优化流程，降低成本。
我们几个人一起离开公司，一直到了西二旗城铁。路过了百度大厦，灯火依然璀璨。GL说，他的上一个东家也是百度，做的工作是活动策划和数据运营，YT没有多说话。后来知道，YT曾经是百度的传奇人物，负责百度在整个华南区的销售业务，他开辟了华南区市场，从几千万的区域盈利额一直提升到4个亿，在来赶集网之前YT一直呆在深圳。
我的第一项工作是统计竞争对手58的方格业务，当时基本靠数，用手指一个个过去，一个下午就过去了。网灵通是58的另一个付费业务，以标记的形式分散在各个页面之中，一百多页后还有。GL问我，可以把网灵通的数量也弄出来吗？我说可以，我写程序抓~由于我们这边没有代理服务器，只好在1-10的随机间隔内一页页抓网页，然后拿出来正则匹配。保洁频道的很快出来了，GL让我接着抓搬家的，似乎有好几千页。
快8点的时候，刷新错误了，58开始提示输入验证码。突然发现输了也不管用，于是我意识到自己被ban了。一会儿对面做数据的姐姐发现58不能上了。我觉得不妙，到隔了几个办公区的204里找了一个电话销售，让他试试登陆58，也不能上。
整个个公司的IP段都被58同城ban了，我告诉GL，他们很淡定还觉得很好笑......不过正是因为这件事我认识了赶集网产品部的朋友们。

（三）
之后的工作还是数58方格广告数，计算每排、每列的个数，然后乘起来填到Excel表格之中。
数过搬家频道后，我到一楼去买雪糕，回来时看了看屏幕，习惯性地刷新。突然发现方格似乎发生了变化，我不是很确定，继续刷新，结果没有变……等了大概5 分钟，再次刷新时发现新的方格出来了。当时很兴奋，好像发现新大陆一样。随后一想，我之前做的统计全部错误了，页面上可见的只是广告位数量并非真实的广告数量。
尝试用反复刷新的方式记录了几次，没有止境，于是打算从网页代码中找结果。常用的标签里没有相应项，在网页的尾部发现了JS代码，这些广告信息出于某种原因是动态生成的，但是所有方格广告的信息都在这长长的一行暴露了。
接下来用php写了一个脚本来抓取方格的实际数量，商户名和商户电话。在搬家频道中，一个时间点上的广告数为25和广告位数相等，但是实际广告数却大于70个。
我继续刷新，开始研究58方格的变化规律，发现58做了蛇形方向轮播，让每个广告按时间段出现在每一个广告位上并且经过每个时间间隔，会消失一个广告并且出现一个新广告。我向市场部的人要了竞品数量统计，发现几个月以来，他们提供的数据一直有误，比方说搬家频道，总是25个。这意味着，我们对58产品的了解是片面的，而且错误估算了对方的盈利额，也在参考对方业务的过程中，限制了自身产品的市场潜力。
和GL讲了这件事，他起初不相信，非要让我演示一遍。后来，他亲眼看到之后，无语了很半天，然后是烦躁。第二天，YT和三个业务部的负责人知道了这件事，反应很大，之后是他们无止境的会议。
销售部接下来采取了动作，重新定位竞争对手，重新对产品进行定价；考虑是否改变现有产品的广告位或者采取轮播；改变电话销售的流程。
经常和北交的SGY到汉王吃午餐（自助但是管理费很扯），有一天他带我去拼餐，吃素菜。十多个人力几乎全部是技术和产品部的，一开始感觉有些拘束。他们吃饭时谈到了那次58 全面ban 了赶集网，我说是我干的，大家很快就聊熟了，几个前辈也分享了自己眼中的商业产品设计。
赶集网负责数据挖掘的YJ先生，至始至终对我很关心。饭后，他给我介绍了服务器管理常识，传给我一些技术PPT，也向我推荐了一些数据挖掘方面牛人的微博。
几天后，打开内部邮箱，看到了一封YJ先生CC给我的邮件。这次讨论是关于公司文化的，产品部沸腾了。
选择部分邮件内容粘在下面。（人名已经屏蔽）
———————————————————————————————————————————————
答复: 爱拼赢不了，拼到底才能赢
销售运营部门有位刚来的小朋友，叫CLX。
他思路开阔，动手能力强，前几天一同午饭时，他的分析和沟通，得到了在座同事一致褒扬。
除了本职，小曹能主动分析竞争对手与咱们的业务数据从而算出与竞争对手的差额，并进而提出模式改进建议。（部分可参考邮件附件。需要进一步了解可找我，或直接联系小曹）

提到这位同学，没别的意思，只是觉得一位未正式踏入职业生涯的小同学身上，有不少职业人能够学习的地方。
有下面几点，供参考。
1.为自己工作
理论上说，工作只是一种契约，倘若只将工作看成付出劳动获得报酬，那么人与工具无异。在赶集网，爱上自己的工作，为自己工作，才能获取比物质大的多的收益。将工作看成是为自己工作，是一种主动，也是一种快乐。不需要打卡考勤，绝不是一种可钻的空子，人在做天在看，为美好打拼的意义远超懒惰与贪便宜的小快感。
2.以结果为导向
任何工作活动，都要有结果，要清晰的知道目标和目的，得有实现结果的"势利眼"。为实现目标，谁都可以随时站到全局看问题，技术人员可以站在商务角度考虑问题，产品也可以了解一定的技术思路，这些方式、技术、工具、能力，都只是手段，甚至都不是最重要的，最重要的是随时知道想要的结果是什么，知道大家共同的目标是什么。
不该以"苦劳"来论成绩， BUG 百出的代码，看似忙碌，实则是一种破坏；冗长的会议也不好玩，没有结果的会谈任何人都该随时中止。
3.共生而不是惰化
一个人做不成任何事情，甚至都生存不了，人只有与组织共生。但组织大了常会有个体的依赖， 1+1<2 ，甚至 <1 ，最后整个组织都烂掉。我们不需要组织性惰化，我们需要每个人都时刻警醒：自己是否为别人提供了有价值的付出，自己是否帮助到了团队同事；自己是否变懒了，自己是否在抱怨各种所谓的不公。
4.挖掘自身的价值
每个人都有别人不及的价值，我们在工作中都需要千方百计的把自身这些独特的价值挖掘出来，不用拘泥于现有思路，更不用局限于已有的经验。要敢做，要尝试不同的方式，同时也要尊重自己以外的每一个团队成员的价值。每个人都这样做，才能整体而全面的超越对手。

以上几点，不知道能否可以立即转化为可操作的方法，但我们在价值观高度趋同的大前提下，在战略大目标异常清晰的前提下，最重要的是落地！
每个人都知道自己做什么，每个人都知道怎么做，这个组织的力量将是最强大的。各位同学，共勉！
YJ
发件人:XXX[mailto:xxx@ganji.com]
发送时间:2011 年4 月18 日 21:31
收件人:' xx'; 'ttt'; 'yyy'; ' 产品部门邮件组'; 'mobile.all'; 'pm'
主题:答复: 爱拼赢不了，拼到底才能赢

老实说，如果我们都拼了，即使被对手甩开了，我们不会有遗憾。如果我们没拼，即使赢了，和我们没关系，我们会欠那些天天在公司打拼的人一个永远也无法偿还的人情。更何况，不去拼搏，还能赢。这样的事情有谁听说过？

对我们现在来说，最可怕的事情就是我们会逐渐变得平庸。而一家公司，或者一个团队的激情被消磨为平庸时，就不是某个人或者某件事情就能挽救的。

所以，我们千万不要变得平庸！要用燃烧生命的态度去拼！去让我们变得不平凡。

主题:答复: 爱拼赢不了，拼到底才能赢

让我来挑明吧:
今年和明年是我们与竞争对手殊死搏斗的两年, 如果这两年内我们没有抛开对手或者被对手甩开了, 那我们现在做的所有事情将毫无意义!

可能我们从春节过年以后, 看着我们市场推广了, 看着我们品牌知名度提高了, 看着我们的PV/UV 上升了, 心里沾沾自喜; 但是咱们自己问问, 这些事情和我们为之做出的努力有一毛钱的关系吗? 我们有什么可喜的? 如果产品和技术上面没有足够的优势, 市场和销售如何去利用优势打客户? 让他们只能求爷爷告奶奶 ? 那叫乞食! 换我们自己上, 你愿意干吗?

请大家严格要求自己, 从我做起, 坚持做好自己手里的每件事情; 坚守自己给出的承诺; 坚持维护技术部乃至产品部的尊严!让我们的名字留在赶集辉煌的旗帜上, 而不是写在某个默默无闻的墓碑上!

人生难得几回搏, 可堪回首的牛逼能有几回? 一个大好的机会我们没有发力为之去奋斗的话, 我们一定会遗憾终生的 ! 为了不遗憾, 为了今后向自己的儿子吹牛: 你老子当初也在赶集奋斗过!. 兄弟们, 加油吧!
———————————————————————————————————————————————
到这里收尾吧。

（四）
赶集网团购频道上线时间不长，在浏览其他频道的时候偶尔也会看看赶集网的团购频道。假期里有看过一些团购平台的定性分析，于是我打算从赶集网团购频道入手尝试一下定量分析。
首先建立了电子表格，最开始只有团购名称、日期、原价、现价、交易数量、单位让利、交易额几个项。翻阅往期团购，很快就可以得到这些数据和信息。

对团购而言交易数量和交易额这两个指标很重要。交易数量可以从一定程度上反映平台被关注、交易被达成的程度；交易额是平台上一个单子实际产生的效用：按照团购规则，平台商可以从交易额中提成，同时交易在达成之前，平台账户上每天会有现金流入。支付宝牛叉的一个原因就是在用户确定付款之前，这些钱都停留在这个平台账户之上（上次淘宝宣讲时提到每天进账8亿，比整个香港岛还多些），这段时间内他们可以拿这些钱做很多事。
总结赶集网往期的11个单子，发现效果很差，除了做简单的排序，我得不到什么实质性结论，顺便就把58团购3月份所有的往期团购数据手动搞了下来（100多个单子），很多单子交易数量或者交易额很大，理所当然滴很快我很快在这些数据中迷失了。
突破口是两个表项的加入，“细分市场”和“类型”。细分市场大致包括情侣（夫妻算入其中）、女性、男性、儿童、老人、无针对性；类型没有划分范围，基本上是直接定义，如摄影.婚纱。
再对表格按照交易额排序，我发现了一些规律：针对情侣、女性、儿童（不要频繁使用）的单子一般而言可以获得较好的交易数量和交易额；无针对性的单子，效果无法预估；针对男性消费者的单子结果不会很理想。（截图是58团购平台三月份按交易额及交易数量降序排序的TOP10）。

记得一个理念，通过数据还原业务。对比58团购平台这个市场的早期进入者，我们存在诸多差距，我认为追求同质化然后再追求差异性是一种较佳的发展方式，也就是他们有的我们必须都有，相同业务要和他们做得一样好，然后再考虑产品特色。不知道58是否用这个规律作为一个选择合作商家的标准，但是我们可以利用这个规律来为自己的平台服务，这样每一天的团购广告位可以得到更充分利用，也更好地实现“双赢”。
    用这个规律去看我们往期做过的单子，可以对“效果极差”做一个很好的解释；试着预测了一下当天“男性全面体检”的单子（男性向），数据出来时果真很糟。

除此之外，发现了另外一些规律。利用免费、秒杀这种手段可以吸引众多点击，提高平台热度，同时在一段时间之内，秒杀会促进相关类型单子的交易数量的提高。58做过一个“巴厘岛的双人免费游” 的秒杀，带来了312328的点击量，在交易的有效期内，相关单子交易数量也借势提升，就连到“十渡双人游”这种单子也跟着虎了起来。“秒杀”现象可以参照拉手、糯米、高鹏往期的单子，特别是“0元iphone4”。
利用节事展开营销是另外一种手段。为分析效果，我又加入了特殊标记和考察点这两个选项。特殊标记用于标记“妇女节”、“白色情人节”这些事件；考察点作为一个时间段，跟踪从标记点发起的所有团购。58团购在3月8号开始推出免费抽取针对女性的时尚音乐手机，效果一般，但是缺乏一段时间内的跟进。如果我是搞市场的，会在妇女节后连续做手机和针对女性的团购活动，因为这些用户会连续地登录，看看自己是否秒到了手机，也会看看这些我们有意用于吸引他们的“新团购”。

GL说团购平台和销售部无关，但是我觉得有必要去找找负责团购的人。在另一间办公室里，找到了负责团购的YF（北京人），花了一个小时和他交流，他表示很赞同。几天之后听说他们给大Boss交了一份报告，说是找到了团购平台的瓶颈并且建立了一种新的工作方式，并被表扬了一番。
有一天偶遇，被YF拉到了办公室。他给我展示了很多折线、饼状图，告诉我现在每天业绩上去很多，这种有针对性筛选商家的方法很赞。YF是手动输入的，连夜记录了58团购一、二月份的交易，现在想了解下拉手和糯米的情况。我觉得帮人还是帮到底为好，花了几天写了一个脚本，这样可以很快把所有往期团购都抓出来（规律仍然适用），这个程序的第一版使用网页输出，第二版直接输出Excel表格，为他们节省很多时间。

离开赶集网后，YF还经常联系我。

我意识到技术的重要性，成为技术上的大牛可望不可即，可以应用技术解决我们每天遇到的实际问题就可以了。

（五）
新的一周里，经历了产品的重定价过程，这一周开始，我们运营组的几个人搬到了总监室。营销调研和营销情报是营销信息系统的两个重要部分。我们手上掌握了自己的月点击总量和销售额，还有竞争对手58同城的一些数据。
这个过程只能在一旁听和学习，主要是GL比划、YT提意见。GL提出了他的观点，根据数据统计，58与赶集网月流量基本相同，也就意味着我们开始平分市场了；这时58的广告总数*58的广告价格与赶集网此两项的乘积比值应该为1，我们一直少估计了竞争对手的广告总量，所以要考虑提价（我不赞同比值为1这个假设）。
GL写出了一个公式，有一项是两家公司广告数量的比值，由于相似产品的相对位置不同，所以要引入相关系数（赞同），具体这个系数是多少不得而知。GL一拍脑袋说0.7，YT和我们都表示不认同。0.7是一个心智模型推算出主观概率，不说明问题，有一些可参考可行的解决方案，比如局部试验、记录用户的鼠标轨迹、眼动实验。
按照GL的估算，我们在广告位不采取轮播的情况下要在“精品”这个产品上提价3倍，一个季度超过1W，他自己也觉得不可行，也没有商家愿意出这个价格。
这件事具体怎么了结的，我不清楚也没有权限了解，经历了一次真实的产品定价过程却是宝贵的。
（六）
四月中旬，GL把我们几个运营组的人召集起来开了一次会。会议的主要内容是探讨如何优化各个流程。他问问题，然后在白板上画各种图（围绕ARPU），能答上问题的只有DX姐姐，术语很多。
GL说如果我们能建立一个成功的运营体系，以后就是前人栽树后人乘凉了。我负责电话销售优化这一块。GL谈到了各种影响因素，比如培训部的各项工作。我认为应该从培训入手了解情况，原因有以下两点：第一，培训的人从来没有做过具体的销售工作，他们制作了很多PPT，总结了很多话术技巧，我质疑这些材料的价值；第二，如果一个业绩糟糕的电话销售在被点名接受培训后，进步巨大，无法对的进步归因——是培训的结果，还是自我驱动的结果。当时有一个想法，让培训部的所有人去做一段时间电话销售，合格后方可以继续工作，但又觉得这件事不靠谱，会得罪很多人。
我决定从售前、售中、售后三个环节去寻找电话销售改进的可能性。下班前问GL他是否做过电话销售，他说没有。我们到了华夏楼下，我告诉他，我想试试，我自己不去打电话找不到问题解决的方法。GL很高兴，他说如果我想回百度，他可以推荐我回去，我不知道是不是测试忠诚度，我说我会好好坚持下去。
回到办公室，GL把我分给了服务部的负责人SF姐姐，然后SF把我调到了YHN阿姨的组中，这个组全部是新人。GL说，你要给我们争脸，我觉得我是去解决问题的似乎和争脸无关。
当天晚上在知春路买了一本《销售圣经》，然后构思了一晚上我该怎么打电话。其实内心里很排斥销售，总觉得销售和贿赂、饭局、声色场所挂钩。
第二天早上，SF姐姐帮我借了一个接听器让我听别人打电话。第一个姐们很悲剧，我一接外呼，她那边就没有声音，于是换了一个哥们继续听，顺便把他讲的话记下来。不幸的是，他联系的都是意向客户，彼此认识了。开场是自我介绍，然后各种哥、嫂子叫个不停。
对方拒绝的理由也很简单，要么是不在北京（注意，号码是北京的座机O(∩_∩)O），要么是自己做不了主要问他娘子。总体感觉客户几乎是互联网盲，他们总是跟不上电话销售的节奏，还有很多人不认识赶集网，于是乎各种“赶集网老虎了”的话就出来了。
有一点点心动的客户就和他们约时间和地点，那个哥们做事不够干脆，不把时间约在时间点上而是在时间段上，而且没有从客户的角度考虑，总是说自己的时间安排而不是将就别人。
我排斥叫哥、叫嫂子这种做法，决定不使用这种策略。中午时，SF姐姐问我收获如何，我说有一些，我让她下午让我打电话，我计划打45个，15个一组。
开始打电话时，发现没有客户资料，得自己去58同城、百度、简单网找。这是售前搜集资料的问题，大家盲目找很制约效率，而且面对的是相同的资源：一个电话这个人打完另一个再打的现象会经常发生。如果一天接到赶集网的5个不同的人打来的电话，客户会很崩溃，要么后果很严重，要么就是“求求你，别打了，我给赶集网付费还不行吗？”。但事实上第一种事件可能性最大，第二种会在百度这样的公司里频发。
打电话前需要把客户号码粘贴到一个浮动窗中，按下绿色按钮后，CRM系统会自动连接，同时录音开始。我决定打搬家这个行业，头15个电话全部悲剧，特别是提到赶集网以后。礼貌的人会说，我在外面，我没时间；不礼貌的人骂去你妈的，或者把电话直接挂掉。被别人挂电话，是一件非常不爽的事情，我发现昨天晚上准备的策略和构思完全没有作用。
第二组仍然悲剧，我决定换一种方式。自报家门相当于告诉客户你要向我交钱，我为何不换一种身份呢？我可以先扮演他的客户，然后再逐步转换身份。这种方式取得一定成果，终于达到了一个意向客户的标准，与此同时我发现一个另外的问题，客户对报价很敏感：有几次基本上钩了，我一报价，他就挂电话，于是我决定在最后一组中隐瞒报价，直接约见见面时间和地点。
我构建了一个情景，而且这个情景很适用——我告诉对方（搬家公司的老板），我住在马甸桥现在想搬到罗庄西里的大月园，现在在6楼，要搬到1楼去。家里有一台星海钢琴，以前搬家时被钢琴被搬家公司摔坏一个脚，所以很在意也很质疑他们的能力。
这样开场后，老板会花很长时间介绍他的“专业团队”，然后向你各种保证。我会接着问他们的车辆（是金杯还是开车），让他们安排路线和计划。当你和客户能连续聊5分钟左右，这时你就可以改变话题了，他们一般不会骂去你妈的或者挂你电话了（2次例外）。
然后我开始介绍赶集网的各种产品，他也不好意思拒绝。最后他开始问报价，我告诉他我也不太清楚公司的内部的定价，但是价格他们可以承受，而且这是一个利用网络开展营销的绝佳机会。最后是约时间和地点，一般直接约到赶集网，如果对方不方便可以约到他的店铺或者工地，接下来的事情就可以交给产品的人了。 PS：很奇怪他们最后对我要搬家这件事不感兴趣了。
最后一组我打成了11个意向电话。单组战绩是11/15，加上前面的2组，综合战绩是12/45。我问了SF姐姐，这几百个人里，最狠的能在100个电话里达成几个意向客户。她看了一会儿统计，告诉我7、8个，你可以试试，我算了一下我至少可以打30个。
晚上YHN组开了一个小会会，她宁报了一下我的数字，然后十几个人起来拍手，当时很飘然。之后他们调了我的电话录音，感觉特别别扭，前面像童声后面像鸭子。

（七）
CRM不仅仅是一个软件、一个系统，而是一项重要的职能——维护和管理可持续盈利客户。
赶集网CRM系统主要是记录客户资料，记录内部电话销售录音这些信息。其中客户又分为新录入客户、意向客户和流失客户（流失客户统一放到公海）。每个电话销售新成功录入的客户会被保护起来，其他人不可以再次录入；电话销售也有权利把自己的客户放到公海中并且从公海中抓取别人流失客户。
售前寻找客户这个阶段存在很多问题和盲目性，许多行业存在天花板（保洁、驾校行业牛叉的公司就这么几家）。解放电话销售并提高他们的效率，应该建立一个自动抓取和过滤客户信息的系统，或者让专门的人从事信息的收集、录入工作。第一种方式需要花费大量的开发成本，第二种方式忽略了每个人的主观感受：首先挑选客户需要一定经验，销售的工资由底薪+提成构成，很少有人愿意专门从事收集客户资料的工作。
以电话数衡量为指标规定电话销售的工作量，不是很合理。从4月份新签客户的记录中，我得到了客户电话，详细查看和收听了针对该客户的每一次呼叫（可能由不同的电话销售完成）。其中一些电话，在这里不妨称作关键电话（客户的态度发生了根本改变），时长基本超过6分钟：较电话量这个标准，单次电话通话时长这个指标更为重要。这个意见及时和GL做了沟通。
我们做了一个实验，抓取了58同城各个频道方格广告的客户资料（这些客户的支付能力较强），然后让一个组的人集中打这些电话，效果明显要好很多，这个实验说明优化客户资料的重要性，恰当的优化和正确的筛选标准可以从质上提高电话销售的工作效率。
赶集网在4月份开始进行电面分离的尝试。也就是改变电话销售的职责，电话销售只负责寻找意向客户，不用介入签单；专门的人——面销，负责约见客户并签单。这个计划看起来很好，更像流水线的工作方式，但是忽略了员工的个人感受。
工作中发现一个现象，两个实验组的电话销售，情绪不佳，绩效也不是很好。一些人直接从电话销售变为了面销，一些人电面结合（这些人引起了组内敌视），还有一些人只做电话销售。
之后我决定针对CRM系统的改进和电面分离这两个问题做了一次对两个实验组的20几个电话销售的分时段面谈。
面谈的结果中有许多不一致性，主管和各个电话销售的意见极不统一。在主管看来，电面分离是好的，应该拥护（他们的工资结构与销售不同）；就销售看来，电面分离严重挫伤了工作的积极性和目的性。电销和面销之间的交流衔接存在差异，导致了信息的不对等。以客户的角度考虑，交易的一方始终在变换会带来极大的不安全感。对于CRM，大家都反应了他的臃肿和低智能化。
我和GL汇报了结果。在电面分离这件事上他的意见是：电话销售们挑三拣四，下个月压死他们或者让他们滚蛋。这个意见我不接受，我认为一个公司里员工满意度这个指标是很重要的，与员工工作的绩效和面对客户的态度正相关；在CRM上，我提出了一些改进方法，我们必须建立一种防止客户被反复骚扰的机制，一方面节约电话成本，一方面不至于一次就把客户打死。
GL把我带到了楼下，这一次是说我想得到的太多了，让我先耕好自己的一亩三分地再说。他反复提了功高盖主这件事，还援引了一些他的经历，我隐约感觉到事情会向不好的方向发展了。
第二天继续了解各个组的主管对CRM系统改进的意见，到ZY组时，我说了一下自己的想法。他说，昨天GL已经和他聊过了，是不是GL也和我讲了。。。当时很无奈，自己说过的话做过的事变成别人的，这种事经历过好几次了。

（八）
故事的结尾，似乎总会有一个唯美的结局。我却在经历一个个悲剧，总是不堪一击；总是觉得自己从一道光变成一个点，点的墨迹逐渐模糊、模糊，然后消失。
最后一项工作是从服务部转到招聘部，继续去监控电话销售的绩效。还是一样的问题：销售们盲目地渗透智联招聘、51job、中华英才、58同城的客户，这种做法是饮鸩止渴。
周四不情愿地翘了数据库的实验，一大早到大钟寺搭上了地铁。突然觉得一种不协调，在人群中穿梭，看着上班族们在屏蔽门打开后的一瞬间飞奔出来……
我是一个挺顽固，可以变态到吃一个学期酱香鸡腿饭的人。现在却逐渐开始厌恶我的工作——眼睁睁地看着一件事被别人越做越烂却无能为力。
周五，在地铁上看到了58同城广告（杨幂），连忙用手机拍了下来，然后开始记录广告的间隔，高广告投入必然带动产品全线溢价。以赶集网的“精品”为例，年后大规模广告轰炸后定价从2000左右，一直冲到了3000+。
非新闻时段，58同城的广告间隔差不多是34秒，单日广告投入在赶集网之上（地铁、公交等）。广告作为一种价值沟通的手段，可以扩大品牌的知晓程度，广告文案从很大程度上觉定了品牌在消费者心目中的定位。“赶集网，啥都有”和“不找中介找房子，不花钱招人才，一折吃喝玩乐，闲置物品能换钱”这两个文案对比起来高下立判。
有人说，58的文案很烂，直接得罪了中介、招聘网站，但互联网争夺的是用户的心智资源，这是一个用户为王的时代。说道租房子我或许会直接想到58同城，但是一定不会想到赶集网，“赶集网啥都有”只是一个杂货铺。
我尝试计算了一下58同城广告的涨幅，仅使用广告频率和赶集网的平均涨幅这两个数据。假设，我从公交和地铁这两个渠道统计的曝光频率代表了58同城所有广告的曝光频率；又假设58在定价时会充分参考赶集网的单位定价涨幅。这两个假设都很极端，但是我可以大致锁定一个范围。比方说58方格广告：广告前 2400，广告后可能会落在“3300-3600”这个区间内。
再一次找到了GL，这一次又被他叫了下去。GL说，这是杞人忧天，赶集网做到现在了，死不掉了，市场会让他活下去，即使公司内部还是一个烂摊子。
周五晚上，在新浪微博闲逛，到了雷军同学的主页。随意发了一个私信，没想到回信了，他说现在暂时不投资其他项目，向我推荐了一个他的师弟LHB，这个人也是天使投资。周六和LHB先生邮件，奇迹般获得了面谈的机会，然后就大家投入到了商业计划书的修改之中。
此后一周没有到赶集网，周一有请过假，GL说他知道了。周四进入最后排演，然后通宵。当时觉得被鄙视的可能性很大，但是我们得认真做，哪怕只有1%。
周五一早完全恍惚，我和LC一早从北邮出发，到清华大学找ZX，一般吃午饭一边排演，另一头ZS还在北师紧张地统稿。
最后还是被LHB“鄙视”了，理由很简单——三个大三和一个大二的孩子。
第二天GL把我也鄙视了。


新的一周我到赶集网办理离职，在两个办公地折腾了三次，意外的知道了58方格的新定价——接近3500。
后来和产品部的XT姐姐和KS前辈聊了很长时间。事后才知道，在运营中心这段时间，产品这边和GL要过几次人。
离开公司后，商业产品总监XJ姐姐给我打了电话，问问了大致的规划，以及是否换一个部门。很感激大家给我的机会，尤其知道了XJ姐姐也曾是北邮人以后。但是我需要一段时间去调整自己，感觉到了现在还在迷失。
感谢没有见过面的CYY姐姐对我的评价。

感谢赶集网的大家，GL、YT，产品部所有前辈，光耀学长以及素菜团的大黄、YJ。
就在这里结束吧，谢谢大家。

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端语录：两岁八个月（三）

2011-06-17T16:02:00Z

继续日常性的百爪挠心无米下锅中。所以继续贴出俺宝贝的语录。同时欢迎阅读《端语录：2岁7个月（二）2011-6-3》。

端两岁八个月的语录（三）（ZT）　　

（一）小姐or大姐
车里热得要命。
我对端爸说：“哥，求你把空调开开，行吗？”
端爸没动静（这个人反应总是慢半拍，BS一下）。
端端看了两秒后告诉我说：“哥没开空调。”
我觉得好笑，问端：“哥是谁？”
端笑：“哥是爸爸！”
我追问：“爸爸管咱俩都叫‘大姐’，你是大姐吗？”
端：“是啊～”
突然想起来大姐不是什么好词，又改了：“我不是大姐。”
我赶紧说：“那你是‘小姐’喽？”
端急得直哼哼：“我不是小姐！”（呵呵，带“小”的一概拒绝）
我又问：“那你到底是大姐还是小姐啊？”
端非常不情愿：“大～姐～”

（二）因果连词
因为：
稀妈推荐的阿达丽《培育阳光宝宝》一书中提到郑渊洁的一句话：合格家长的标志就是：把为家族创造荣耀的重担自己挑起来，给孩子建构一个轻松惬意的人生；不合格家长的标志是：把为家族创造荣耀的重担让孩子挑，自己则不思进取。
我看到这里，非常认同地笑出声来，玩朵拉积木的端噗问我：“妈妈笑什么呢？”
我就给她读了一遍并说这句话太好了，端噗理所当然地来了句：“是啊～！”
我追问：“你为什么觉得好呢？”
端噗想了想说：“因为——好宝宝是最美丽的！”然后歪着头嘻嘻一笑。

（三）喝不喝奶，我说了算
端端不爱喝奶，睡前我照旧问她喝不喝奶，端爸在旁边嗲声嗲气地学她：“不～喝～”
端端竟然很生气地对爸爸说：“没问你！问端端呢！”
然后理所当然地对我说：“喝啊～”（吼吼！上套啦～，晚睡前的时间段，爸爸说什么端噗都会对着干。）一杯子奶被咕咚咕咚喝光光。

（四）勇于认错
端端看地上有几滴水，问：“诶～，景仪尿的？”（景仪是邻居妹妹）
我说：“怎么可能呢？！景仪都回老家了，怎么会尿到咱们家？”
端端很确定地说：“嗯！是端端干的坏事！”
又强调一遍：“是我！是我！干的坏事！”

（五）妈妈的眼睛

宝宝趴到妈妈眼睛跟前发现了新大陆：“妈妈眼睛里有端端！”说着就把手指往妈妈眼睛里捅，妈妈本能地闭上，端说：“哎呦！咬手了！”又要求道：“别关上！我还看端端呢！”

（六）都是好朋友
端听见我手机响，问：“姥姥来电话了？”
我说：“不是，是垃圾短信。”
端马上劝慰我：“垃圾短信不烦人，都是好朋友！”

（七）酷
路过天梭表的专柜，我指着代言人欧文跟端说：“这个外国叔叔叫欧文，多酷啊！”
端看了一眼，很赞同：“嗯！像爸爸一样酷！”

（八）高调的小端
端指着我的裙子说：“妈妈裙子真漂亮！”
我很谦逊地说了声：“谢谢！”然后也夸奖她的裙子漂亮。
端挺胸抬头，毫不客气地大声回应：“是啊～！”俨然一副傲公主的样子。
喂，拜托！低调、低调！

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端语录：2岁7个月（二）2011-6-3

2011-06-05T19:08:00Z

很久没有写博客了，天天鸡飞狗跳人仰马翻得心脏病都快犯了。

第一次转载俺可耐的宝贝滴成长语录。

端语录：2岁7个月（二）

2011-6-3

（一）

不客气
我抱着端，脸贴脸地发腻：“妈妈好喜欢你哦～，你怎么这么可爱呀？我真荣幸把你给生下来！”
端很风度很大牌地看着我，微笑着对粉丝说：“不客气～”。
爸爸“噗哧”，差点把口里的水喷到电脑上。
　　
（二）

小妞在房间里跑来跑去追气球，窗外乌云压阵，突然一道闪电，小妞一怔：“啊呦，爆炸了！”，气定神闲，继续向气球奔去。

（三）

教爸爸
小妞看完《朵拉》说：“爸爸不看朵拉和Boots，他看不懂。”
然后又接着说：“端端教你（这里的“你”指爸爸）。”

（四）

妖怪一
让端吃晚饭，端问：“爸爸怎么没回来呢？”
我答：“爸爸今天晚上要和徐总吃饭。”
端说：“我也要和徐总吃饭！”
想了想又补充道：“我漂亮，我不怕！”
接着问我：“徐总什么名字呢？”
我告诉了她，她重复：“徐XX！不是妖怪吧？”（原来前面说不怕就已经默认徐总为妖怪了，还先壮胆呢，厚厚～）
我笑喷：“你觉得爸爸会和妖怪吃饭吗？”
小妞不好意思嘿嘿嘿笑起来，也觉得自己荒谬？呵呵。

（五）

妖怪二
端拉完臭臭，我说“好粗啊！可怕吧？”
端看了一眼，表示同意：“嗯，妖怪一样。”

（六）

我不是姐
端爸用我的手机看新闻，失灵的滚动键按一下就从头滚到尾（这个是需要力道才能掌握好的，厚厚），端爸懊恼地对我说：“姐，求你把手机换了吧！”
我一字一句地说：“要、换、就、换、爱、疯！”
端爸反对：“姐，踏踏实实换个诺基亚得了。”又转向正在抠鼻屎的端寻求支援：“是吧，姐？”
端说：“别问我，我不是姐。”，继续抠鼻屎。

（七）

笨蛋
我说要去华堂超市买鸡蛋，端爸懒得去，就说在楼下菜摊买得了。
我说：“除了鸡蛋，家里酱油也没了、卫生纸也没了、还有牛奶、豆腐等等，不到华堂行吗？”
端爸不想去就不吱声。
端看爸爸没动静，突然下结论：“爸爸就是笨蛋！”
爸爸乐得屁颠颠去华堂了。

（八）

同类词
端想看动画片，爬到电脑上说：“妈妈，我要看电脑。”
我不同意：“现在不是看电脑的时间，你玩气球吧！”
端起急：“不！我要看电脑！”
我拖长音：“气——球——！”
端也拖长音：“电——脑——！”
我短音：“气球！”
端也短音：“电脑！”
我什么语调，端也什么语调，几个回合下来争执变游戏，我俩对乐。
我顺势换了个词：“爸～爸～！”
端想了想：“妈～妈～！”
我：“被子！”
端：“枕头！”
我：“冰——箱——！”
端好像被憋住了一小下，然后蹦出俩字：“橱柜！”

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个性化阅读的过去、现在和未来（二）·实作

2011-04-17T15:47:00Z

郑昀 20110414

前一篇：《个性化阅读的过去、现在和未来（一）·概论》，今日继续此话题。

前面说到Topic Engine/个性化阅读/Meme Tracker这几个方向所需要的研发团队大致是12个人起。下面着重说一下在现如今如何做个性化阅读。

Zite 的战略就是直接从Social Graph+Interest Graph切入，通过将Google Reader、Twitter、Facebook等拥有Interest Graph图谱的社会化数据导入，从而获得用户初始的兴趣爱好及社会化关系，由此引发阅读推荐，有效避免了推荐引擎的“冷启动”问题。如果用户不提供这些账号，Zite 需要你选择一些话题，然后就开始给你呈现相关的内容，这就和郑昀上一篇文章所介绍的2005～2007年活跃的个性化推荐没什么区别了。据说，国内已经有一家公司在做类似的产品，最近就会推出。

第一步，资讯聚合

热门资讯聚合有几种方法，郑昀以前在一、二里都讲过：

一、基于链接检测的聚合模式

这个模式非常好理解。只不过，我定义之所以叫链接“检测”，是因为链接并不显著，或在正文中隐藏，或在 Tweets 中隐藏，需要你特地提取出来。

2005年9月上线的 Techmeme 作为本模式的最优秀代表，就深刻地教育了 mashup 开发者，原来 链接检测 混搭 适当的A-List 有如此高的信息过滤效率。

Techmeme 在 Blog 时代称雄一时。到了 Twitter 时代，后起之秀是 TweetMeme ，上线之初，它并没有像 Techmeme 一样大放光彩，但随着 Twitter 的如日中天，它终于爆发了，它的 Alexa全球排名已经抵达在500名左右。

二、基于重复文字检测的聚合模式

Google News和百度新闻的新闻聚合，都属于本模式。它们可以通过检测近期发布的资讯之间的内容重合度，能将同一个主题的资讯合并在一起，也就是以文本相似性为技术基础的。

本模式一般是广泛收集新闻媒体信源，标记不同的权重度，做成扫描列表；然后通过爬虫抓取最新的新闻。通过对最近一段时间内的新闻计算文本相似性，可以获知哪些文章的相似度高于预设阈值，那么就说明这些文章是近似一个话题，可以合并。

三、Reddit模式

让新鲜且投票数还不足够多的文章能快速突破进入热门榜单，是很重要的。所以郑昀曾经在《榜单类应用我所喜欢的算法》中写道：“Reddit算法是我最喜欢用的算法。这个算法的解释参见我的文章：《Hacker News与Reddit的算法比较》”。

在郑昀撰写的《从Social Media海量数据中寻找专家的五大手法》中，SPEAR模式认为：“专家应该是发现者，而不是趋势的跟随者。experts应该是第一批收藏和标记高质量文章的人，从而召唤起社区内其他用户的围观。用户发现优质内容越早，表明该用户专业程度越高。所以，要区分“Discoverers”和“Followers”。”Reddit 正是通过log₁₀ 的使用，使得早期的投票（即Discoverers）获得更大的权重。比如，前10票获得的权重，与11到101票所获得的权重是一样的。

以Reddit算法为依托，针对资讯或社会化媒体数据做出不同分类的榜单，即热文列表。

四、Seeds模式

这是一种第三方应用深入某个 Social Media的常见刺探式统计方法。事先选定一个key users集合（比如创始人以及其他核心用户，被称之为“seeds”），然后从这批用户开始扫描建立Social Graph，通过统计inbound links和好友关系，得出被扫描的social media的不同指标的排行榜，这就是Spinn3r rank所用到的手法。这种模式并不限于计算Top Users。

它所用到的两个技巧倒是经常看到：

从 Approved Sources 开始扫描：一个好的算法，当然要从好源开始，Techmeme和玩聚SR都是这么做的；
遍历 friendship ：spammers或水平不那么高的用户，要想从 seeds 这里获得连接显然是不大可能的。

资讯聚合之后，要做到自动分类。此处用到了NLP的东西。

第二步，Interest Graph的建立

收集用户初始数据。此时有两种方式。

第一种，授权式：

让用户以自己的新浪微博、豆瓣、Google(Reader)等Social帐号登录；

获得用户OAuth授权后，获得用户（以及他的好友的）timeline，实时分析其潜在阅读喜好，构建Interest Graph。

第二种，预先计算式：

拿到Twitter、GR、新浪微博的类似Firehose（Streaming API）接口，提前存储大多数用户的社会化数据；

用户一旦输入（或叫“绑定”）自己的社会化帐号，后台根据已收集好的数据，立刻开始计算Interest Graph。

如何计算Interest Graph？

郑昀认为，可以把计算一个（微博/twitter）的Interest Graph视为短文本分类问题。

那么可以采用改进后的LDA算法，区分并且去除了容易造成主题混淆的关键词，只考虑主题明晰化的关键词。

什么是LDA？

即Latent Dirichlet allocation（硬翻译为潜在狄利克雷分布或隐含狄利克雷分配）。关联关键词：Topic Modeling。

参考《基于LDA的Topic Model变形》或《LDA模型理解》。比较通俗的解释可以看这篇SEO的：《Latent Dirichlet Allocation (LDA)与Google排名有着相当显著的相关性》。

具体如何做？

去年曾经有一位rickjin在新浪微博上如是说，颇有参考价值：

从代码层次上如何具体做，我就不说了。（注：你要是手头没工具包，也没做过NLP，也可以参考这么一个工具ROST CM。）

第三步，提供关联阅读列表

开源的推荐引擎，一个是easyrec.org。

背景1：http://en.wikipedia.org/wiki/Easyrec

easyrec is an open source Web application that provides personalized recommendations using RESTful Web services to be integrated into Web enabled applications. It is distributed under the GNU General Public License by the Studio Smart Agent Technologies and hosted at SourceForge.

It is written in Java, uses a MySQL database and comes with an administration tool.

另一个是Apache Mahout 。

背景2：http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-mahout/
Apache Mahout 是 Apache Software Foundation（ASF）旗下的一个开源项目，提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现，旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。经典算法包括聚类、分类、协同过滤、进化编程等。
Taste 是 Apache Mahout 提供的一个协同过滤算法的高效实现，它是一个基于 Java 实现的可扩展的，高效的推荐引擎。Taste 既实现了最基本的基于用户的和基于内容的推荐算法，同时也提供了扩展接口，使用户可以方便的定义和实现自己的推荐算法。同时，Taste 不仅仅只适用于 Java 应用程序，它可以作为内部服务器的一个组件以 HTTP 和 Web Service 的形式向外界提供推荐的逻辑。

此处的难点是，如何根据前面计算的Interest Graph，给用户推荐资讯。最简单的做法是，把Interest Graph映射到不同分类，这样只需要先期计算好每一个分类下的热门资讯，那么知道用户喜欢哪些分类，就直接推送对应的热文即可；然后根据用户点击流和分享收藏等动作做个性化推荐，调整资讯内容。

第四步，再次分发、共享和传播

不能让传播链在这里断掉，所以必须鼓励用户再次分享、推荐、共享、收藏到其他社会化媒体渠道。

郑昀北京报道

待续。

第一篇：《个性化阅读的过去、现在和未来（一）·概述》；

第二篇：《个性化阅读的过去、现在和未来（二）·实作》。

例行赠图一枚：

我的最新推特流：

1、

这个故事发生在距离中国不远的某俄罗斯边陲小镇硬盘维修中心。某天一位顾客带来了一块损坏的500Gb移动硬盘，这块硬盘来自河对岸的中国店铺，价格低廉的不可思议。这块移动硬盘竟然是由一个128MB的U盘和两个大螺帽组成。http://t.cn/hBgycH

2、

RT @shifeike: 这大半年来，没有一件让人开心的事儿，总是坏消息连着坏消息。我总在想，等到解放以后，罄竹难书和倒行逆施这两个成语，该拿出来用多少次啊！

3、

当《风声传奇》最后顾晓梦的父亲意欲杀死老潘，节奏越来越急促的背景音乐响起，两岁半的宝宝突然说：好像要死人了。。。

4、

下午百分点周涛教授给我们讲了个性化推荐如何与电商实际结合，非常精彩，信息量极大，深入浅出，全是干货，很久没听过这么酣畅淋漓的讲座了。

本文链接

个性化阅读的过去、现在和未来（一）·概述

2011-04-14T14:53:00Z

个性化阅读的过去、现在和未来（一）·概述

郑昀 20110414

以前曾经撰文讲过Topic Engine的过去、现在和未来。Topic Engine是一个生生不息的应用方向，因为从News Group、邮件列表、聊天室、论坛、Google News、博客圈子、群组。。。，人们一直因话题（有人也叫主题，英文为Topic）而聚集而交友，话题一直在生生不息层出不穷，组织形式在不断变异。

现在再讲讲个性化阅读的过去、现在和未来，也算是这个话题的延续。

一、概念定义

泛泛地说，只要是根据用户的历史行为（发言、标签等数据，点击流、分享、收藏、推荐、跳过等动作），动态决定哪些资讯内容（论坛帖子、新闻资讯、博客、微博、等）呈现给用户，都叫个性化阅读。

二、历史阶段

2005年～2007年：

这个阶段还没有Social数据，所以：

首先需要用户选定对哪些分类频道感兴趣，比如历史、人文、明星、体育等。稍微聪明一点的做法，不让用户选分类，而是问用户几个问题，然后就大致匹配出用户的兴趣点。

其次，系统决定给用户展现哪些分类的资讯。

随着用户点击，资讯实时不断变化，点击越多，系统越了解用户的阅读喜好。

这阶段的问题是：

1、利用成熟的协同过滤算法，但由于都在追求实时计算，运算量较大，有一定技术门槛；

2、对用户背景还是不够了解，仅仅通过用户点击流终究太浅。

3、普遍存在冷启动问题。

2008年～2010年：

有了Twitter，有了Facebook，有了Social Graph，个性化阅读器纷纷利用Twitter/Facebook帐号登录，展现的资讯是用户自己好友的Timeline聚合，主要是合并那些被诸多好友推荐的热点链接、图片和视频。不过，这波潮过去之后，像http://thoora.com/ 、http://twittertim.es/等都没有找到足够的用户群，还没有像2005年杀出来的TechMeme那么成功。

这阶段的问题是：

1、依赖于Twitter/Facebook的Social Graph，依赖于好友推送，可供阅读的数据过少，可供计算的数据过少，限制了自身应用的发展；

2、除非与Twitter保持良好的关系，能拿到 Streaming Firehose 接口，提前积累用户数据，否则用户Timeline信息需要积累一段时间，造成大量用户登录后没有可阅读的数据。

2010年：

FlipBoard杀出重围，自动排版技术独步天下。

2011年：

随着国内新浪微博、豆瓣等拥有Interest Graph（兴趣图谱）+Social Graph（社交图谱）海量数据的网站崛起，成为主流数据源，如何把2005年到2010年这些探索择其优点都整合起来，成为一个大课题。

Zite的横空出世，被众人热捧为“Flipboard Killer”，强调的是基于社会化关系的个性化推荐阅读方式。而Flipboard目前的战略重点主要还是集成各种社会化应用及内容源，并以其创造性的阅读体验方式展现出来。国内已经有几家也在Zite的方向上，尤其是iPad应用上，动了起来。

三、热门？还是个性化？

在2009年SXSW大会上，SheGeeks 直言不讳：『

热门内容（Popularity）已经过时了，某种程度上令人讨厌。

我不想知道什么是最流行的，Techmeme已经帮我做到了。我想知道什么东西和我相关。我们需要更多“相关性过滤服务”。』

此时，会有几种做法：

1、以热点资讯为主（先有蛋），以社交图谱为辅（后引入鸡）：将社交图谱引入热点资讯阅读中，像Quora（或中国的知乎）一样按人来隔离不同话题（不同热点）的讨论。Zite的方式类似于此。

2、以社交图谱为主：组织一度好友和二度好友的数据，做好数据挖掘。曾经有人在很久远的年代说过，“建立一个Social Network，每一个用户都推荐出自己喜欢的内容，那么被推荐得最多的，就一定是大多数人最受欢迎的内容。如果把这些推荐内容的用户区分成不同的群体，就会得到特定群体欢迎的内容。Digg的想法就源于此。不过，这需要用户有足够的动力去推荐自己喜欢的内容，否则，Network也无法形成”。

3、以人为阅读中心：有人很多年前说过“许多人的blog阅读体验和阅读闲谈专栏是相似的，他们选择读什么不读什么的判断依据不是话题，而是作者，因为只有这样才能保证阅读到的内容的质量”。

4、以Topic为中心：用户定义或发掘用户感兴趣的Topic，只要是一篇文章谈及了用户关注的某一个主题，那么就推送给他。或者来自于不同人的文章集中地探讨某个话题，那么把这些文章自动聚合为一个Dialogue（虚拟对话），推送给用户。

除了第一种做法之外，我曾经尝试过其他三种做法。在中国的大环境下，要么数据过少，要么数据质量不高，都不能很好地做到有“发现、探索”、“新鲜、有趣”的冲击力。

当Social能完整地提供三重元素时：
1、你的身份标识（Indentity）：Who you are；
2、你的联系人或圈子（Contacts）：Who you know；
3、你的网际行为（Activities）：What you do 。

那么，Social Graph，Interrest Graph，再联合热点资讯，揉入2005年以来的协同过滤算法，至少能做到make something people want吧。

四、Interest Graph的变化

以前，郑昀针对不同人群做的信息聚合，单纯从内容分类（也就是靠自然语言处理的自动分类算法）做，属于从信息本身下手。这种方式有一个问题：
   某一类人群，虽然有一些集中的阅读点，但还有边缘的共同兴趣。举例，如IT人群，虽然共享和推荐的大多数是IT科技文章，但也涌现出很多受欢迎的兴趣点，如韩寒的文章，如冷笑话，如创意趣味产品。
    这也就是为何基于 Tag 方式的阅读模式，以及基于指定主题的追踪模式，都不容易持久耐用的原因。一个人群的阅读兴趣点是比较模糊的。对于一个人来说，如果一个信息过滤器供应点科技，供应点娱乐，适当补充些人文历史，就能保证一定的粘度。
    所以，郑昀后来觉得从内容分类，由于不引入人工，只靠比较大条的自然语言处理分类，对于博文、微博、论坛帖子等文字质量不稳定的信息会分得很粗糙，所以改变思路，从人群分类开始做。
    也就是，划分出目标人群，依靠人群来挑拣信息，NLP算法为辅。这样有一个额外的好处，人群的兴趣点在动态变，短期地变，长期地变，但由于锁定人群，所以筛选出来的信息也在变。而相比之下，自动分类做出的信息，隔几个月或半年后，就要重新训练机器，因为往往信息包含的语言特征变了。
    这也是信息聚合中的一个实际考虑点。

现在，中国也有了自己的Interest Graph，比如新浪微博，它的数据天然就表明一个人的兴趣喜好，以及连续波动，都可以跟踪和挖掘出来。以前依靠遍历Twitter、Google Reader、FriendFeed的好友所得到的社群分离，现在通过新浪微博等Social Graph都可以得到类似的。

五、人员配比

一般我对这个领域（Topic Engine啦、个性化阅读啦、Meme Tracker啦），研发人员配比是这么建议的：

爬虫2人，
文本挖掘4人（新词发现+分词+分类一个人，实体识别与发现+情感趋势分析一个人，事件识别与发现一个人，User Interest Profile一个人），
数据挖掘和分析2人，
Web前端展现（包括手持设备）3人，
产品经理1人，
12人是一个比较不错的开局。

待续。敬请期待。

郑昀于北京报道

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