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第169章 队长遇上队长
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“你便是星大陆，一千零一夜的队长，元一？”
“是的。”元一看着眼前的曲面屏幕，屏幕波动着。
“这上面写你平均分105，获得过挑战杯二等奖，……”
“是。”
“不过，我从来不看重这些，你的这些成绩是过去的你，我只关心现在的你。满分100分，你给一千零一夜打多少分？”
“60分。”
“很好，让我们直面最困难的部分，假如你要将一名成员踢出团队，你要考虑哪些因素？”
“首先要保证团队的完整性，应该提前开始候选人的面试考核；其次要注意安抚团队内其他人的情绪；最后才是与离队成员的沟通。一般而言，沟通要尽量就事论事，不夹带感情色彩，用事实说话。
“从形式上，要与离队成员提前沟通好，最好由其主动提出离队（当然所有人都知道不会是这样，但如此可以保全最后一点面子）。最后，一些队外活动，还是可以大家一起玩，毕竟感情的积累是逐渐的，感情的消失也最好有个过程。整个过程要快，所谓快刀斩乱麻，便是如此。”
“好一个『快』字！你知道吗，我就是曾经被踢出来的。”
“其实将一名队员踢出去虽然当时大家很痛苦，但长久来看是好的。就好比一对情侣分手，大家会找到更适合自己的。”
“我赵日天自从离队后成立过36个队伍，又亲自解散了36个队伍，原来将我踢出的团队早被我按在地上摩擦，正所谓『虎踞龙盘今胜昔，天翻地覆慨而慷！』”
“有志者事竟成破釜沉舟百二秦川终属楚，苦心人天不负卧薪尝胆三千越甲可吞吴。”
“人永远达不到自己想要时是最好的，达到之后就开始堕落、放纵、茫然……”屏幕里的声音也怅然若失起来……“你们的最终作品是群体法则，谈谈它的问题。”
“由于其他团队数据太少，仿真度有点低，这种情况下虚拟团队就会显得很鸡肋。”
“好，既然问题也很清晰，思路也很明确，那么下面就是想出十种方法来增加团队数据。”
“一，首先是联系班里的同学，将周围人这一部分数据导入进来。”
“好，没问题，这部分数据虽然单一，却最好获取。”
“二，通过学校资源，获取往届团队数据以及将来学弟学妹团队的数据，可以请姬老师及水院长帮忙。”
“这是利用了校友资源。”
“三，在网络上将群体法则项目开源（数据不开源），由其他人来自愿贡献团队数据。”
“网络数据会相当良莠不齐，这必然需要严格的审核。”
“四，在各种团队比赛现场去主动搭讪来获取数据。”
“利用了现有组织、现有比赛资源。”
“五，花钱购买一些数据库。”
“现金也是一种资源，有的买比没的买好得多。”
“六，交换数据。”元一咬着食指，标志着她开始认真思考了。
“数据本身也成为资本。”
“七，软件模拟生成数据。”
“计算机虚拟数据很不错，这个大有搞头。”
“八，通过网络爬虫去搜集数据。”
“这属于互联网数据抓取。”
“九，类比数据获取并转换，比如篮球队、足球队、电子竞技队数据。”
“数据类比。”
“十，花钱打广告，购买团队数据。”
“看到了吧，即便看起来毫无思路的工作，只有你朝着正确的方向去想，很快你找到的答案，多得令你自己都惊讶，请你记住『人的潜力是无限的！』”屏幕上出现黑底白字。
元一想了想，没有说话。
“那么开始下一个问题，假设现在有另外一个团队同样在做『群体法则』，但他们各方面实力都比你们强，资金数据资源也远比你们丰富，这种情况怎么处理？”
“这个问的是对同行竞争的处理了。”元一心想，“首先，不同的两个团队在完成同一主题的作品时，至少在很多方面是不同的，例如艺术风格、用户构成、技术实现方式等等。很难在上述所有的领域全方位落后，即便真的全方位落后，也可以把产品开源，至少开源就会成为你的优势。最后如果对方同样将产品开源，那么既然你全方位落后，而对方又和你做的是同一主题，极好的学习机会来了，大不了可以先提高团队成员的自我修养再来战过吗。”
“还不错，我其实最关心，是不是任意一种劣势下都有能面对并处理的心态，至少心态不能爆炸。下一个问题，如果群体法则发布后，你会关注哪些指标？为什么？”
1）arpu：总收益/用户数，即每用户平均收益，用来衡量一个时间段内从每个用户那里所得到的收益。
2）注册团队数：（仅针对有注册功能的产品）所有的注册用户总数。
3）活跃团队：指那些会时不时地光顾产品，并为产品带来一些价值的用户，而且不同产品的“活跃”定义有一定差别。
日活跃团队数：某个自然日内启动过app或是打开过网站的团队，该日内多次启动只算一个活跃团队。
月活跃团队数：某个自然月内启动过app或是打开过网站的团队。
4）新用户占比：新团队占今日活跃团队的比例。
5）用户流失率：等于总流失用户数/总用户数，而流失用户是指曾经使用过产品，后来由于某种原因不再使用产品/服务的用户。
6）次日留存率：（某天新增用户中，第2天还登录的用户数）/某天新增用户总数。因为都是新用户，可以通过产品的新手引导设计和新用户转化路径来提升次日留存率。
7）渠道转化率：某渠道成功转化的用户数/该渠道看到产品广告的总用户数。
事实上，不同类型（电商、社交、游戏、工具等）及不同平台（pc、移动端等）的产品，其关键数据指标往往不一样。需要结合具体情况具体分析。
“你便是星大陆，一千零一夜的队长，元一？”
“是的。”元一看着眼前的曲面屏幕，屏幕波动着。
“这上面写你平均分105，获得过挑战杯二等奖，……”
“是。”
“不过，我从来不看重这些，你的这些成绩是过去的你，我只关心现在的你。满分100分，你给一千零一夜打多少分？”
“60分。”
“很好，让我们直面最困难的部分，假如你要将一名成员踢出团队，你要考虑哪些因素？”
“首先要保证团队的完整性，应该提前开始候选人的面试考核；其次要注意安抚团队内其他人的情绪；最后才是与离队成员的沟通。一般而言，沟通要尽量就事论事，不夹带感情色彩，用事实说话。
“从形式上，要与离队成员提前沟通好，最好由其主动提出离队（当然所有人都知道不会是这样，但如此可以保全最后一点面子）。最后，一些队外活动，还是可以大家一起玩，毕竟感情的积累是逐渐的，感情的消失也最好有个过程。整个过程要快，所谓快刀斩乱麻，便是如此。”
“好一个『快』字！你知道吗，我就是曾经被踢出来的。”
“其实将一名队员踢出去虽然当时大家很痛苦，但长久来看是好的。就好比一对情侣分手，大家会找到更适合自己的。”
“我赵日天自从离队后成立过36个队伍，又亲自解散了36个队伍，原来将我踢出的团队早被我按在地上摩擦，正所谓『虎踞龙盘今胜昔，天翻地覆慨而慷！』”
“有志者事竟成破釜沉舟百二秦川终属楚，苦心人天不负卧薪尝胆三千越甲可吞吴。”
“人永远达不到自己想要时是最好的，达到之后就开始堕落、放纵、茫然……”屏幕里的声音也怅然若失起来……“你们的最终作品是群体法则，谈谈它的问题。”
“由于其他团队数据太少，仿真度有点低，这种情况下虚拟团队就会显得很鸡肋。”
“好，既然问题也很清晰，思路也很明确，那么下面就是想出十种方法来增加团队数据。”
“一，首先是联系班里的同学，将周围人这一部分数据导入进来。”
“好，没问题，这部分数据虽然单一，却最好获取。”
“二，通过学校资源，获取往届团队数据以及将来学弟学妹团队的数据，可以请姬老师及水院长帮忙。”
“这是利用了校友资源。”
“三，在网络上将群体法则项目开源（数据不开源），由其他人来自愿贡献团队数据。”
“网络数据会相当良莠不齐，这必然需要严格的审核。”
“四，在各种团队比赛现场去主动搭讪来获取数据。”
“利用了现有组织、现有比赛资源。”
“五，花钱购买一些数据库。”
“现金也是一种资源，有的买比没的买好得多。”
“六，交换数据。”元一咬着食指，标志着她开始认真思考了。
“数据本身也成为资本。”
“七，软件模拟生成数据。”
“计算机虚拟数据很不错，这个大有搞头。”
“八，通过网络爬虫去搜集数据。”
“这属于互联网数据抓取。”
“九，类比数据获取并转换，比如篮球队、足球队、电子竞技队数据。”
“数据类比。”
“十，花钱打广告，购买团队数据。”
“看到了吧，即便看起来毫无思路的工作，只有你朝着正确的方向去想，很快你找到的答案，多得令你自己都惊讶，请你记住『人的潜力是无限的！』”屏幕上出现黑底白字。
元一想了想，没有说话。
“那么开始下一个问题，假设现在有另外一个团队同样在做『群体法则』，但他们各方面实力都比你们强，资金数据资源也远比你们丰富，这种情况怎么处理？”
“这个问的是对同行竞争的处理了。”元一心想，“首先，不同的两个团队在完成同一主题的作品时，至少在很多方面是不同的，例如艺术风格、用户构成、技术实现方式等等。很难在上述所有的领域全方位落后，即便真的全方位落后，也可以把产品开源，至少开源就会成为你的优势。最后如果对方同样将产品开源，那么既然你全方位落后，而对方又和你做的是同一主题，极好的学习机会来了，大不了可以先提高团队成员的自我修养再来战过吗。”
“还不错，我其实最关心，是不是任意一种劣势下都有能面对并处理的心态，至少心态不能爆炸。下一个问题，如果群体法则发布后，你会关注哪些指标？为什么？”
1）arpu：总收益/用户数，即每用户平均收益，用来衡量一个时间段内从每个用户那里所得到的收益。
2）注册团队数：（仅针对有注册功能的产品）所有的注册用户总数。
3）活跃团队：指那些会时不时地光顾产品，并为产品带来一些价值的用户，而且不同产品的“活跃”定义有一定差别。
日活跃团队数：某个自然日内启动过app或是打开过网站的团队，该日内多次启动只算一个活跃团队。
月活跃团队数：某个自然月内启动过app或是打开过网站的团队。
4）新用户占比：新团队占今日活跃团队的比例。
5）用户流失率：等于总流失用户数/总用户数，而流失用户是指曾经使用过产品，后来由于某种原因不再使用产品/服务的用户。
6）次日留存率：（某天新增用户中，第2天还登录的用户数）/某天新增用户总数。因为都是新用户，可以通过产品的新手引导设计和新用户转化路径来提升次日留存率。
7）渠道转化率：某渠道成功转化的用户数/该渠道看到产品广告的总用户数。
事实上，不同类型（电商、社交、游戏、工具等）及不同平台（pc、移动端等）的产品，其关键数据指标往往不一样。需要结合具体情况具体分析。