Cách thực hiện phân tích dữ liệu là cách tiếp cận chính xác để các bên dự án phát sóng

Tác giả: Kerman Kohli, người sáng lập DeFi Weekly; Người dịch: Golden Finance xiaozou

< p style="text-align: left;">Gần đây, Starkware đã bắt đầu đợt airdrop rất được mong đợi của họ. Giống như hầu hết các airdrop, đợt airdrop này cũng gây ra rất nhiều tranh cãi. Đáng buồn thay, điều này không còn là một điều ngạc nhiên nữa.

Vậy tại sao điều này lại xảy ra nhiều lần? Bạn có thể nghe thấy một số ý kiến ​​​​như thế này:

· Người trong cuộc chỉ muốn rút hàng tỷ đô la và bỏ đi

· Nhóm không biết phải làm gì và không có cố vấn phù hợp

· Cá voi nên được ưu tiên hơn vì chúng mang đến TVL

· Airdrops nói về quá trình dân chủ hóa tiền điện tử

;">· Không có nông dân, giao thức sẽ không được sử dụng hoặc kiểm tra căng thẳng

· Các ưu đãi airdrop không nhất quán sẽ tiếp tục có mặt lạ hiệu ứng

· Các ưu đãi airdrop không nhất quán sẽ tiếp tục có tác dụng phụ kỳ lạ

p>

Không có quan điểm nào trong số này là sai, nhưng bản thân những quan điểm này không hoàn toàn đúng. Chúng ta hãy thực hiện một phân tích nhỏ để đảm bảo rằng chúng ta có sự hiểu biết toàn diện về vấn đề hiện tại.

Có một sự căng thẳng cơ bản khi thực hiện airdrop, bạn cần phải lựa chọn giữa ba yếu tố sau:

· Hiệu quả vốn

· Phân cấp

·  Tỷ lệ giữ chân

Bạn thường gặp phải tình huống airdrop hoạt động tốt ở một chiều nhưng không hoạt động tốt ở hai hoặc cả ba chiều. Rất khó để đạt được sự cân bằng tốt giữa hai chiều . Giữ chân là khía cạnh khó khăn nhất và tỷ lệ giữ chân trên 15% là điều chưa từng thấy.

· Hiệu suất vốn được xác định bằng số lượng token bạn cung cấp cho người tham gia. Bạn phân bổ airdrop của mình càng hiệu quả thì việc khai thác thanh khoản càng dễ dàng hơn (một mã thông báo cho mỗi đô la được gửi) - mang lại lợi ích cho người dùng cá voi.

· Sự phân quyền xác định ai sẽ nhận được mã thông báo của bạn và theo tiêu chí nào. Các airdrop gần đây đã áp dụng các thực tiễn tiêu chuẩn tùy ý để tối đa hóa quyền truy cập vào mã thông báo cho càng nhiều người dùng càng tốt. Đây thường là một điều tốt vì nó giúp bạn tránh khỏi rắc rối pháp lý và mang lại cho bạn đòn bẩy lớn hơn vì bạn đang làm cho mọi người trở nên giàu có.

· Định nghĩa về tỷ lệ giữ chân là số lượng người dùng sẽ tiếp tục giữ mã thông báo airdrop sau đợt airdrop. Theo một nghĩa nào đó, đó là một cách để đo lường xem người dùng có phù hợp với mục đích của bạn hay không. Tỷ lệ giữ chân càng thấp thì người dùng càng ít phù hợp với mục đích của bạn. Tỷ lệ duy trì 10% làm tiêu chuẩn ngành có nghĩa là chỉ có 1 trong 10 địa chỉ ở đây vì những lý do chính đáng!

Bỏ tỷ lệ giữ chân sang một bên, hãy xem xét hai yếu tố đầu tiên chi tiết hơn: hiệu quả sử dụng vốn và sự phân cấp.

Hiệu quả vốn

Để hiểu hiệu quả sử dụng vốn, chúng ta hãy làm quen với một khái niệm mới thuật ngữ gọi là "hệ số sybil". Về cơ bản, nó tính toán lợi nhuận từ việc phân bổ một đô la tiền cho một số tài khoản nhất định.

p>

Kết quả của hệ số âm thanh của bạn cuối cùng sẽ quyết định mức độ lãng phí của airdrop. Nếu hệ số âm thanh của bạn là 1, về mặt kỹ thuật, điều này có nghĩa là bạn đang chạy một chương trình khai thác thanh khoản, điều này sẽ khiến nhiều người dùng khó chịu.

Tuy nhiên, khi bạn đến một điểm như Celestia, nơi hệ số âm tiết tăng lên 143, bạn sẽ thấy hành vi cực kỳ lãng phí và hoạt động khai thác nông nghiệp tràn lan.

Phân cấp

Điều này đưa chúng ta đến yếu tố thứ hai: thay đổi phân cấp. Cuối cùng, bạn muốn giúp đỡ “những người nhỏ bé”, những người dùng thực sự và hy vọng họ sẽ chớp lấy cơ hội sử dụng sản phẩm của bạn sớm—ngay cả khi họ không giàu. Nếu hệ số sybil của bạn quá gần 1 thì bạn sẽ không thể cho “kẻ nhỏ” bất cứ thứ gì và có nhiều khả năng mang lại lợi ích cho “cá voi”.

Đây là lúc cuộc tranh luận về airdrop trở nên sôi nổi. Có ba loại người dùng ở đây:

• "Anh chàng nhỏ bé" kiếm tiền nhanh chóng ở đây rồi quay đi (có thể sử dụng nhiều ví trong quá trình này).

• Những "người nhỏ" thích sản phẩm của bạn sẽ ở lại.

• "Các công cụ khai thác trong ngành hoạt động giống như rất nhiều kẻ nhỏ bé" chắc chắn sẽ lấy đi hầu hết các mã thông báo khuyến khích của bạn ở giai đoạn này, và sau đó Bán chúng trước khi chuyển sang mục tiêu tiếp theo.

Loại thứ ba là người dùng tệ nhất, loại thứ nhất có thể chấp nhận được và loại thứ hai là tốt nhất. Cách chúng tôi phân biệt ba loại người dùng này là một thách thức lớn đối với airdrop.

Vậy giải quyết vấn đề này như thế nào? Mặc dù tôi không có giải pháp cụ thể nhưng tôi có một ý tưởng về cách giải quyết vấn đề này mà tôi đã dành nhiều năm suy nghĩ và quan sát trực tiếp: phân khúc dự án.

Tôi sẽ giải thích chi tiết ý tôi. Bây giờ hãy nghĩ về một vấn đề cơ bản: bạn có tất cả người dùng của mình và bạn cần có khả năng chia họ thành các nhóm khác nhau dựa trên một số đánh giá về giá trị. Giá trị ở đây là dành riêng cho người quan sát và do đó sẽ khác nhau tùy theo từng dự án. Cố gắng đổ lỗi cho "bộ lọc airdrop ma thuật" nào đó không bao giờ là đủ. Bằng cách nghiên cứu dữ liệu, bạn có thể bắt đầu hiểu người dùng của mình thực sự trông như thế nào và bắt đầu đưa ra các quyết định dựa trên khoa học dữ liệu về việc phân đoạn quá trình thực hiện airdrop của bạn.

Tại sao không ai làm việc này? Tôi sẽ nói về vấn đề này trong một bài viết sau, nhưng đây là một vấn đề khó về dữ liệu đòi hỏi chuyên môn về dữ liệu, thời gian và đầu tư tiền bạc. Không có nhiều đội sẵn sàng hoặc có thể làm được điều này.

Tỷ lệ giữ chân

Phương diện cuối cùng là tỷ lệ giữ chân. Trước khi thảo luận về tỷ lệ giữ chân, bạn nên xác định tỷ lệ giữ chân có nghĩa là gì. Tôi tóm tắt như sau:

Số người nhận airdrop/Số người giữ airdrop

Sai lầm điển hình mà hầu hết các đợt airdrop mắc phải là coi chúng chỉ xảy ra một lần.

Để chứng minh điều này, tôi nghĩ một số dữ liệu có thể hữu ích! May mắn thay, Optimism thực sự đã thực hiện nhiều đợt airdrop! Tôi đã hy vọng tìm được một bảng điều khiển Dune đơn giản nào đó có thể cung cấp cho tôi dữ liệu lưu giữ mà tôi muốn, nhưng thật không may, tôi đã nhầm. Vì vậy, tôi quyết định xắn tay áo lên và tự mình thu thập dữ liệu.

Tôi không muốn phức tạp hóa mọi thứ, tôi muốn hiểu một điều đơn giản: tỷ lệ người dùng giữ số dư OP trong quá trình airdrop liên tục Nó đã thay đổi như thế nào .

Tôi đã truy cập trang web github và tìm thấy danh sách tất cả các địa chỉ tham gia airdrop Optimism. Sau đó, tôi đã xây dựng một công cụ quét nhỏ để lấy số dư OP của từng địa chỉ trong danh sách theo cách thủ công và thực hiện một số sắp xếp dữ liệu.

Trước khi tiếp tục, điều quan trọng cần nhớ là mỗi đợt airdrop OP độc lập với đợt airdrop trước đó. Không có phần thưởng hoặc liên kết để giữ lại mã thông báo airdrop trước đó. Tôi biết tại sao, vì vậy hãy tiếp tục.

Vòng airdrop đầu tiên

Tổng cộng có 248.699 người dùng đã nhận được mã thông báo airdrop. Tiền xu có thể hoạt động các thao tác sau:

• OP mainnet người dùng (92.000 địa chỉ)

• Người dùng mạng chính OP trùng lặp (19.000 địa chỉ)

• Cử tri DAO (84.000 địa chỉ)

• Người ký nhiều chữ ký (19.500 địa chỉ)< /p>

• Nhà tài trợ Gitcoin trên L1 (24.000 địa chỉ)

  p>

• Người dùng đã hết Ethereum (74.000 địa chỉ)

Sau khi phân tích tất cả những người dùng này và số dư OP của họ , Tôi đã nhận được bản phân phối sau. Số dư bằng 0 cho biết người dùng đã loại bỏ mã thông báo của họ, vì mã thông báo OP chưa được xác nhận sẽ được gửi trực tiếp đến các địa chỉ đủ điều kiện khi kết thúc đợt airdrop.

Dù sao thì đợt airdrop đầu tiên tốt một cách đáng kinh ngạc so với những đợt airdrop trước đó mà tôi quan sát thấy! Chỉ 40% số người có số dư bằng 0, đây là một kết quả rất tốt.

p>

Sau đó, tôi muốn hiểu mỗi tiêu chí đóng vai trò như thế nào trong việc xác định liệu người dùng có khả năng giữ lại mã thông báo hay không. Vấn đề duy nhất với cách tiếp cận này là các địa chỉ có thể thuộc nhiều loại, điều này làm sai lệch dữ liệu. Tôi sẽ không chỉ coi nó theo mệnh giá, đây là một chỉ báo sơ bộ:

Người dùng OP từng có tỷ lệ 0 người dùng số dư cao nhất, theo sau là những người đã ép người dùng ra khỏi Ethereum. Rõ ràng, đây không phải là phân khúc tốt nhất để phân bổ người dùng. Những người ký nhiều chữ ký có tỷ lệ phần trăm thấp nhất, mà tôi nghĩ đây là một chỉ báo tốt vì việc những người nông dân airdrop thiết lập multisig là không rõ ràng (bạn có thể ký các giao dịch để khai thác airdrop).

Vòng airdrop thứ hai

Vòng airdrop này được phân bổ cho 307.000 địa chỉ, nhưng ở Theo tôi, điều này ít đáng suy nghĩ hơn nhiều.

• Phần thưởng của ủy quyền quản trị dựa trên số lượng OP ủy quyền và thời gian hoa hồng.

• Cung cấp giảm giá một phần gas cho những người dùng lạc quan đang hoạt động trả phí gas vượt quá một số tiền nhất định.

• Phần thưởng tiếp theo phụ thuộc vào các thuộc tính bổ sung liên quan đến quản lý và sử dụng.

Đối với tôi, đây là một tiêu chuẩn kém vì việc bỏ phiếu quản trị là một việc dễ dàng đối với bot và nó khá dễ đoán. Như chúng ta sẽ khám phá bên dưới, trực giác của tôi đã không còn xa vời nữa. Tôi ngạc nhiên là tỷ lệ giữ chân lại thấp đến vậy!

p>

Gần 90% địa chỉ không có số dư OP! Đây là dữ liệu duy trì airdrop mà mọi người thường thấy. Tôi muốn tìm hiểu thêm về tình hình nhưng tôi lo ngại hơn về số token airdrop bị bỏ lại.

Vòng airdrop thứ ba

Đây là hoạt động tốt nhất của nhóm OP cho đến nay airdrop. Các tiêu chuẩn phức tạp hơn trước và có các yếu tố "tuyến tính hóa". Các mã thông báo airdrop này được phân phối đến khoảng 31.000 địa chỉ, do đó, mặc dù nhỏ hơn nhưng chúng hiệu quả hơn.

• Phái đoàn OP x số ngày = ủy quyền Tổng số OP tích lũy (ví dụ: 20 OP được ủy quyền, 100 ngày được ủy quyền: 20 * 100 = 2.000 OP được ủy quyền).

• Đoàn phải ở trong khoảng thời gian chụp nhanh (0:00 giờ UTC ngày 20 tháng 1 năm 2023, ngày 20 tháng 7 năm 2023 giờ UTC ) 0:00) Bỏ phiếu trực tuyến thông qua quản trị OP.

Một chi tiết quan trọng cần lưu ý ở đây là tiêu chuẩn cho việc bỏ phiếu trực tuyến là sau vòng airdrop cuối cùng. Vì vậy, những người nông dân đến vòng đầu tiên sẽ nghĩ "Được rồi, tôi bỏ cuộc, đã đến lúc chuyển sang mục tiêu tiếp theo". Điều này thông minh và hữu ích cho việc phân tích, vì vậy hãy xem những con số giữ chân này!

p>

Chỉ 22% trong số những người nhận airdrop này không có số dư token! Đối với tôi, điều này cho thấy đợt airdrop này ít lãng phí hơn nhiều so với bất kỳ vòng nào trước đó. Điều này củng cố quan điểm của tôi rằng việc giữ chân là rất quan trọng và có nhiều dữ liệu hơn cho thấy nhiều đợt airdrop hiệu quả hơn mọi người mong đợi.

Vòng airdrop thứ tư

Vòng airdrop này được phân bổ cho tổng số 2,3 địa chỉ , và Có một tiêu chí thú vị hơn. Cá nhân tôi cho rằng tỷ lệ giữ chân của đợt airdrop này sẽ rất cao, nhưng sau khi suy nghĩ lại, tôi nghĩ tỷ lệ giữ chân có thể thấp hơn dự kiến.

• Bạn tạo nó trên super chuỗi Một NFT hấp dẫn. Tổng lượng gas trên chuỗi OP (mạng chính OP, Base, Zora) liên quan đến giao dịch chuyển NFT được tạo bởi địa chỉ của bạn sẽ là 365 ngày trước thời hạn airdrop (ngày 10 tháng 1 năm 2023 đến ngày 10 tháng 1 năm 2024) được đo tại đây.

• Bạn tạo một NFT hấp dẫn trên mạng chính Ethereum. Tổng lượng gas trên Ethereum L1 liên quan đến các giao dịch chuyển NFT được tạo bởi địa chỉ của bạn sẽ được đo trong 365 ngày trước thời hạn airdrop (ngày 10 tháng 1 năm 2023 đến ngày 10 tháng 1 năm 2024).

Bạn chắc chắn sẽ nghĩ rằng những người tạo hợp đồng NFT là một chỉ báo tốt, phải không? Đáng buồn thay, đây không phải là trường hợp. Dữ liệu cho thấy một bức tranh rất khác.

p>

Mặc dù đợt airdrop này không tệ bằng đợt airdrop thứ 2 nhưng so với đợt airdrop thứ 3, chúng ta đã có một bước thụt lùi lớn về mặt giữ chân tỷ lệ.

Tôi nghĩ rằng nếu họ thực hiện thêm tính năng lọc thư rác hoặc tính hợp pháp trên NFT thì tỷ lệ giữ chân sẽ cải thiện đáng kể. Tiêu chuẩn này quá rộng. Ngoài ra, vì mã thông báo được phân phối trực tiếp đến các địa chỉ này (thay vì phải được yêu cầu xác nhận), nên bạn sẽ rơi vào tình huống mà người tạo ra trò lừa đảo NFT nói "Chà, tiền miễn phí. Đã đến lúc đổ."

< h2 style="text-align: left;">Kết luận

Khi tôi viết bài này và tự mình tìm kiếm dữ liệu, tôi đã chứng minh được điều đó hoặc Bác bỏ một số những giả định của tôi mà sau này tỏ ra rất có giá trị. Đặc biệt, chất lượng airdrop của bạn liên quan trực tiếp đến tiêu chí lọc của bạn. Những người cố gắng tạo ra “điểm airdrop” phổ quát hoặc sử dụng các mô hình học máy tiên tiến sẽ thất bại, dễ có dữ liệu không chính xác hoặc có nhiều thông tin sai lệch. Học máy thật tuyệt vời, nhưng phải đến khi bạn cố gắng hiểu cách nó đưa ra câu trả lời.

Bài học chính mà nhóm airdrop nên học từ điều này là:

• Không còn airdrop một lần nữa! Bạn đang tự bắn vào chân mình. Bạn nên triển khai các biện pháp khuyến khích tương tự như thử nghiệm A/B. Nó có thể được thực hiện thông qua nhiều lần lặp lại và học hỏi từ kinh nghiệm trong quá khứ để định hướng cho các mục tiêu trong tương lai của bạn.

• Bằng cách thiết lập các tiêu chuẩn dựa trên các đợt airdrop trước đó, bạn sẽ nâng cao hiệu quả của các đợt airdrop của mình. Trên thực tế, hãy tặng nhiều token hơn cho những người giữ chúng trong ví. Hãy nói rõ với người dùng của bạn rằng họ nên sử dụng một ví và chỉ chuyển đổi ví khi thực sự cần thiết.

• Nhận dữ liệu tốt hơn để đảm bảo phân khúc thông minh hơn, chất lượng cao hơn. Dữ liệu xấu tương đương với kết quả xấu. Như chúng ta đã thấy ở trên, “khả năng dự đoán” của tiêu chí càng thấp thì kết quả giữ chân càng tốt.