Startup

创业笔记 165：知识星球里的「评价」为什么下线了

2018-05-24Luca

#Startup

上一个版本的知识星球里，我们希望能够放出更多信息，帮助用户了解某个星球的价值（同时也让一些有待改进的星主感受到一点压力），我们做了个极其简单的评价功能：

用户在付费加入星球 7 天后，会提示他对星球进行评价。选择只有两个：满意、后悔，二选一；
新用户在付费购买星球之前，可以看到评价，如：1000 人评价，其中 950 人满意，50 人后悔。

功能上线后，马上得到了一些朋友的反馈，其中比较集中的是对「后悔」的用词，认为这个描述伤害极大（瞧，这就是文案的力量），对认真运营的星主是个打击。于是我们快速更新了一个版本，将「后悔」调整为「期待改进」。

即便这样调整，还是有不少星主认为这样对他们的星球伤害很大，我们也做了反思，觉得还有一些地方可以优化，比如：

创业笔记 164：「作业」应该怎么用？

2018-05-14Luca

#Startup

知识星球里的作业功能即将上线——虽然这是个极小的功能，但我却非常期待，这毕竟是我们往「深度连接」这个方向迈出的一小步——而且，这个功能对我自己都很有用啊。

「作业」和「问答」一样，都是双向创作。布置作业的人，如果作业布置得很没水平，读者显然是不会有参与欲望的——哪怕我们在产品设计上故意做成了可能「满屏都是作业」，以刺激大家的参与，但「发起作业」的这个内容如果不足够漂亮，还是会应者寥寥。

作业这个功能，适合什么人呢？

星球不太大（300 人以内吧）——否则可能导致作业刷屏——除非你不在乎；
内容比较单一——比如知识星球里面的「每日一图」、「手机摄影」社区；
期待严肃的作品——当然这时需要严肃地布置作业、批改作业——比如知识星球里的「产品党」；
目前活跃度不太高，星友之间不太熟悉，希望通过一些活动激活互动的。

我想了想，我目前担任星主的几个星球里，分别可以试试这样布置作业：

手机摄影

你手机里最舍不得删除的照片是哪张？总有那么一张照片，是你换了手机，还得拷过去存着的。

那张照片，是因为美，还是因为背后有什么故事？

拿起手机翻翻看吧，期待你的分享。

我们将在 2018-06-01 20:00 查看作业排行榜，Top3 用户可以得到知识星球赠送的一份小礼品。

每日一图

有些人、事、物、景，会让你有「今天真美好」的感觉。请用手机拍下今天给你带来美好感觉的那个瞬间吧。图片张数不做限制，1-9 张都可以。

我们将在 2018-06-01 20:00 查看作业排行榜，Top3 用户可以得到知识星球赠送的一份精美礼品。

产品党

在「产品党」这个星球里，有几万人，但是平时的活跃度却不是很高，所以我想借着作业这个功能，让大伙儿多参与进社区的讨论里来——或许布置个十期八期的作业后，一次都没参与过的，就清理出去了。

产品党这期的作业，邀请大家：

创业笔记 163：这个周末到上海的收获

2018-05-06Luca

#Startup

周六，唯品会举办了第三届互联网电商安全峰会，老朋友邀请，很开心地去学习。除了听会上的分享，还和朋友们私下聊了不少信息，可以记一记。

黑产、羊毛党很猖獗而且分工精细。有个朋友处理的案例中，黑产可以做到手机卡的废卡再利用——也就是一张已经停机的废卡，甚至是一张在正常使用中的 sim 卡，只要此前没有注册过某些业务，都可以被用来接收到注册短信，用于薅企业推广费用的羊毛；
某人找到了一个数字货币的算力分配漏洞，用单机挖矿，月入百万——以这个速度薅币圈的羊毛，算是细水长流；
数据是石油，有很大的价值。但是石油需要流动，需要防止在流动中失火，就需要安全防范。DT 时代，数据无法被固定在某个地方，而是需要在业务中流转，以带来更大价值。要做数据保护，首先得先知道数据在哪里，谁用了，怎么用的；
如果发生数据泄漏——比如客服盗卖数据，用户就会接到诈骗电话等，之后就会产生投诉。这种投诉，孤例没有意义，但是只要有十个八个案例叠加，某电商企业等风控系统中录入相关信息，有 60-70% 的可能性能直接挖出这些数据可能被哪个业务系统的哪个人传出去的；
某公司号称被拖库也不太担心，因为数据库表名甚至部分关键信息都做了随机化处理，还隔一段时间变化；
某公司对用户做了识别和分级，对某些确定有问题的用户（比如羊毛党），给的验证码可能是一题微积分——就是不让你用；
电商平台上产品的销售数量、库存数量，被各种爬虫爬走做数据分析，有些平台不厌其烦，索性这个数据通过一定的算法处理，数据绝对不准，但尽量对用户还有一定的指导意义（其实……我觉得这种方法不一定好）；
腾讯的安全情报自动化采集，大概 200 个软件源、100 个资讯源、400 个 twitter 源，每 15 分钟采集一轮，日均采集 1000 条，过滤后大约 80 条；
唯品会的维品花业务，做反欺诈模型训练后，模型总体效果是：唯品花申请通过率降低 1%，坏账降低 20%；
千寻位置在阿里云大概有 1300 台虚机，他们有不少对云的使用经验。比如先用好安全组、安骑士这些免费组件。比如从外部对开放端口做检测。比如对 github、gitlab 数据监控。比如有钉钉插件通知各种安全事件。比如真正了解自己在自己的业务体系中出现什么是危险的，然后通过日志找问题（比如通过 dns 发现挖矿、通过登录 IP 发现绕过堡垒机的行为）；
一句大实话：死都死在密码上！回去后看来得做个内部的安全培训和安全检查；
听了个产品风控的词，想想颇有道理，应该捋一捋产品里可能存在的风控点，通过产品上的微调，减少后续的麻烦。举个例子：唯品会 app 中，商品加入购物车后，会有 20 分钟的锁定商品时间（避免无货），购物车变动后，会重刷新修改锁定时间为 20 分钟，但这个功能就能被黑产利用，当有紧俏商品销售时，黄牛不付出成本就锁定商品，直到找到下家后下单——价差轻松到手。如果是你，怎么做这个风控？
京东的反刷单系统，在长时间跨度下，从海量持续变动的数据里挖掘刷单行为；
羊毛党很恐怖。聊天过程中说起，某公司损失最大的一笔是七千万——老板拍板按单发货。某公司四月份一个产品被标错价格，很快被撸了价值 20 亿的商品——每发货，每用户发了 20 元优惠券。某公司网上卖飞机，价格错标为 18 万，很多人真付款了——这显然不能发货，于是每用户给了 1 万元优惠券（注：只能用于买飞机）。