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互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品運(yùn)營數(shù)據(jù)(互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品運(yùn)營的數(shù)據(jù)分析模型)
2022-11-10 17:31:47

?互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品運(yùn)營的數(shù)據(jù)分析模型

互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品運(yùn)營數(shù)據(jù)(互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品運(yùn)營的數(shù)據(jù)分析模型)
  ?

  “不僅要知道用戶當(dāng)下在想什么,更要知道用戶背后在想什么,以及用戶正在經(jīng)歷著什么?!?

  傳統(tǒng)用戶模型構(gòu)建方式

  用戶模型:基于對用戶的訪談和觀察等研究結(jié)果建立,嚴(yán)謹(jǐn)可靠但費(fèi)時(shí);

  臨時(shí)用戶模型:基于行業(yè)專家或市場調(diào)查數(shù)據(jù)對用戶的理解建立,快速但容易有偏頗。(缺乏時(shí)間,資源的情況下)

  為了節(jié)省時(shí)間,降低風(fēng)險(xiǎn),產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)往往盡快將產(chǎn)品推向用戶,快速試錯(cuò),在這種場景下如何構(gòu)造用戶模型?

  1,首先,整理和收集已經(jīng)獲得的任何可認(rèn)知用戶的經(jīng)驗(yàn)和數(shù)據(jù),將這些信息映射成為用戶的描述信息(屬性)或用戶的行為信息,并存儲(chǔ)起來形成用戶檔案,

  2,實(shí)時(shí)關(guān)注自身數(shù)據(jù)的波動(dòng),及時(shí)采取行動(dòng)

  3,記錄用戶的行為數(shù)據(jù)而不是單純地為用戶打標(biāo)簽

  4,360°覆蓋用戶全生命周期的用戶檔案

  用戶的每一步成長都通過行為記錄下來,基于用戶所在生命周期的不同階段,針對新用戶、流失用戶、活躍用戶、沉默用戶分別采取有針對性的拉新、轉(zhuǎn)化、留存等運(yùn)營策略。

  1.事件是什么

  就是用戶在產(chǎn)品上的行為,它是用戶行為的一個(gè)專業(yè)描述,用戶在產(chǎn)品上的所有獲得的程序反饋都可以抽象為事件,由開發(fā)人員通過埋點(diǎn)進(jìn)行采集,通俗講就是:將一段代碼放入對應(yīng)的頁面/按鈕,用戶進(jìn)入頁面/點(diǎn)擊按鈕的本質(zhì)是在加載背后的代碼,同時(shí)再加載事件采集代碼,這樣就被SDK所記錄下來了。

  2.事件的采集

  事件:用戶在產(chǎn)品上的行為

  屬性:描述事件的維度

  值:屬性的內(nèi)容

  采集時(shí)機(jī):用戶點(diǎn)擊(click)、網(wǎng)頁加載完成、服務(wù)器判斷返回等。在設(shè)計(jì)埋點(diǎn)需求文檔時(shí),采集時(shí)機(jī)的說明尤為重要,也是保證數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性的核心。

  舉個(gè)例子,在采集過程中如果沒有明確時(shí)機(jī),當(dāng)用戶點(diǎn)擊了注冊按鈕,由于用戶輸入了錯(cuò)誤的注冊信息實(shí)際沒有注冊成功,可能仍然會(huì)進(jìn)行記錄,這樣在統(tǒng)計(jì)注冊成功事件的時(shí)候就不是準(zhǔn)確的。而正確的采集時(shí)機(jī)描述應(yīng)該是“服務(wù)器返回注冊成功的判斷”。(日本官網(wǎng)采集的就是返回激活成功或者失敗頁面)

  3.事件的分析

  人數(shù):某一事件(行為)有多少人觸發(fā)了

  次數(shù):某一事件(行為)觸發(fā)了多少次

  人均次數(shù):某一事件(行為)平均觸發(fā)多少次

  活躍比:在一個(gè)時(shí)間區(qū)間內(nèi),觸發(fā)某一事件的人數(shù)占當(dāng)前時(shí)間段內(nèi)所有活躍人數(shù)的比

  4.事件的管理

  當(dāng)事件很多時(shí),可以對事件進(jìn)行分門別類地管理。同時(shí),可以從產(chǎn)品業(yè)務(wù)角度將重要的用戶行為標(biāo)注出來,以便可以在分析時(shí)方便、快捷地查找常用、重要的事件。

  漏斗模型幫助你分析一個(gè)多步驟過程中每一步的轉(zhuǎn)化與流失情況。

  舉例來說,用戶下載產(chǎn)品的完整流程可能包含以下步驟:

  我們可以將如上流程設(shè)置為一個(gè)漏斗,分析整體的轉(zhuǎn)化情況,以及每一步具體的轉(zhuǎn)化率和轉(zhuǎn)化中位時(shí)間

  我們需要將按照流程操作的用戶進(jìn)行各個(gè)轉(zhuǎn)化層級上的監(jiān)控,尋找每個(gè)層級的可優(yōu)化點(diǎn);

  對沒有按照流程操作的用戶繪制他們的轉(zhuǎn)化路徑,找到可提升用戶體驗(yàn),縮短路徑的空間。

  更好的利用漏斗模型:

  1.細(xì)化每一個(gè)環(huán)節(jié),展示到點(diǎn)擊之間?點(diǎn)擊到下載之間?下載到安裝之間?安裝到體驗(yàn)之間?

  2.擁有埋點(diǎn)意識和全局觀念,才能夠有效采集,為每個(gè)環(huán)節(jié)的漏斗優(yōu)化做出決策依據(jù),推動(dòng)各個(gè)部門優(yōu)化

  什么是熱圖分析模型?

  反映用戶在網(wǎng)頁上的關(guān)注點(diǎn)在哪里,尤其對于官網(wǎng)首頁來說,信息密度極高,用戶究竟是如何點(diǎn)擊,如何瀏覽的效果圖

  按計(jì)算維度劃分,熱圖可以分為點(diǎn)擊熱圖和瀏覽熱圖。

  點(diǎn)擊熱圖:追蹤的是鼠標(biāo)的點(diǎn)擊情況,進(jìn)行人數(shù)、次數(shù)統(tǒng)計(jì)并基于百分比進(jìn)行熱力分布,點(diǎn)擊熱圖又分為兩種,一種是鼠標(biāo)的所有點(diǎn)擊,一種是頁面可點(diǎn)擊元素的點(diǎn)擊。前者可以追蹤頁面上所有可點(diǎn)擊和不可點(diǎn)擊位置的被點(diǎn)擊情況,后者只追蹤頁面上可點(diǎn)擊元素的點(diǎn)擊情況。

  瀏覽熱圖(也稱注意力熱圖)記錄的是用戶在不同頁面或同一頁面不同位置停留時(shí)間的百分比計(jì)算,基于停留時(shí)長。

  熱圖分析模型中的新特性

  1、面向特定人群的分析與人群對比

  比如理財(cái)產(chǎn)品,投資用戶和未投資用戶關(guān)注點(diǎn)肯定不同

  2、聚焦分析

  點(diǎn)擊率= 點(diǎn)擊次數(shù)/當(dāng)前頁面的瀏覽次數(shù)

  聚焦率=點(diǎn)擊次數(shù)/當(dāng)前頁面的點(diǎn)擊總次數(shù)

  應(yīng)用場景

  1、落地頁效果分析

  2、首頁流量追蹤

  3、關(guān)鍵頁體驗(yàn)衡量(產(chǎn)品體驗(yàn)和下載頁面)

  留存定義和公式

  定義:滿足某個(gè)條件的用戶,在某個(gè)時(shí)間點(diǎn)有沒有進(jìn)行回訪行為

  公式:若滿足某個(gè)條件的用戶數(shù)為n,在某個(gè)時(shí)間點(diǎn)進(jìn)行回訪行為的用戶數(shù)為m,那么該時(shí)間點(diǎn)的留存率就是m/n

  N-day留存,即第幾日留存,只計(jì)算第N天完成回訪行為的用戶

  Unbounded留存(N天內(nèi)留存),留存會(huì)累計(jì)計(jì)算N天內(nèi)所有完成過回訪行為的用戶。

  -Bracket留存 (自定義觀察期留存)N-day留存和Unbounded留存都是按照獨(dú)立的天/周/月為觀察單位計(jì)算,但有時(shí)候我們不希望受限于這種固定時(shí)間度量,我們希望劃分為幾個(gè)觀察期

  第一個(gè)觀察期:次日

  第二個(gè)觀察期:第3日-第7日

  第三個(gè)觀察期:第8日-第14日

  第四個(gè)觀察期:第15日到第30日

  自定義留存

  上述三種留存方式,都是對時(shí)間的限定,對留存的定義都是用戶打開了APP或進(jìn)入了網(wǎng)站

  自定義留存是基于業(yè)務(wù)場景下的留存情況,比如閱讀類產(chǎn)品會(huì)把看過至少一篇文章的用戶定義為真正的留存用戶,電商類產(chǎn)品會(huì)把至少查看過一次商品詳情定義為有效留存

  初始行為:初始與回訪是相對的概念。

  回訪行為:與初始行為的設(shè)定是并且關(guān)系。用戶的初始行為可以理解為上一次行為,回訪行為即理解為下一次行為。

  對初始行為和回訪行為的設(shè)定本質(zhì)上是在進(jìn)一步篩選用戶群。在滴滴的一次增長分享會(huì)曾提到過“搶了紅包的用戶后來打了車的日留存”,即初始行為是搶了紅包,回訪行為是打了車。“搶了紅包的用戶打了車的3日留存”即初始行為是搶了紅包,回訪行為是打車,看這部分人的第三天留存。

  定義:對活躍用戶使用產(chǎn)品的習(xí)慣的分析,例如一個(gè)月使用了幾天,使用大于一天,大于七天的用戶有多少,例如某些產(chǎn)品上線了新功能,用戶使用需要簽到,可以由此分析出用戶的使用習(xí)慣,評估新功能的吸引力和健康度。

  作用:使用留存分析,了解產(chǎn)品和功能黏住用戶的能力如何,用戶喜歡哪個(gè)功能,不同用戶在同一功能在適用上的差異,有助于科學(xué)評估產(chǎn)品,制定留存策略

  舉例:股票APP,已投資用戶和未投資的用戶觸發(fā)功能【查看股票市場】的次數(shù)

  行為路徑分析分為漏斗分析和全行為路徑分析。與漏斗分析模型不同,漏斗分析模型是分析既定的行為轉(zhuǎn)化,例如電商產(chǎn)品,分析從查看產(chǎn)品詳情到最終支付每一步的轉(zhuǎn)化率。而全行為路徑分析是對用戶在APP或網(wǎng)站的每個(gè)模塊的流轉(zhuǎn)情況,挖掘用戶的訪問模式,從而優(yōu)化產(chǎn)品或網(wǎng)站

  一般可用樹形圖表現(xiàn),如下圖,一個(gè)線上培訓(xùn)網(wǎng)站,用戶大都會(huì)打開搜索課程,所以需要優(yōu)化搜索課程。而在第一次搜索課程后,用戶并沒有搜索到想要的課程,又進(jìn)行了第二次搜索,因此可以將用戶搜索頻率高的關(guān)鍵詞設(shè)置成可點(diǎn)擊元素,鏈接到用戶使用頻率高的相關(guān)課程。引導(dǎo)用戶點(diǎn)擊得到想要的結(jié)果

  分群是對某一特征用戶的劃分和歸組,而分層,更多的是對全量用戶的一個(gè)管理手段,細(xì)分用戶的方法其實(shí)我們一直在用,比如我們熟悉的RFM模型:

  RFM模型是從用戶的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中提取了三個(gè)特征維度:最近一次消費(fèi)時(shí)間(Recency)、消費(fèi)頻率 (Frequency)、消費(fèi)金額 (Monetary)。通過這三個(gè)維度將用戶有效地細(xì)分為8個(gè)具有不同用戶價(jià)值及應(yīng)對策略的群體,如下圖所示。

  另外四個(gè)用戶分群的維度:

  1、用戶屬性:用戶客觀的屬性,描述用戶真實(shí)人口屬性的標(biāo)簽,比如:年齡、性別、城市、瀏覽器版本、系統(tǒng)版本、操作版本、渠道來源等就是用戶屬性

  2.活躍時(shí)間

  3.做過,沒做過

  4.新增于:何時(shí)新增用戶較多
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我們致力于提供一個(gè)高質(zhì)量內(nèi)容的交流平臺(tái)。為落實(shí)國家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室“依法管網(wǎng)、依法辦網(wǎng)、依法上網(wǎng)”的要求,為完善跟帖評論自律管理,為了保護(hù)用戶創(chuàng)造的內(nèi)容、維護(hù)開放、真實(shí)、專業(yè)的平臺(tái)氛圍,我們團(tuán)隊(duì)將依據(jù)本公約中的條款對注冊用戶和發(fā)布在本平臺(tái)的內(nèi)容進(jìn)行管理。平臺(tái)鼓勵(lì)用戶創(chuàng)作、發(fā)布優(yōu)質(zhì)內(nèi)容,同時(shí)也將采取必要措施管理違法、侵權(quán)或有其他不良影響的網(wǎng)絡(luò)信息。


一、根據(jù)《網(wǎng)絡(luò)信息內(nèi)容生態(tài)治理規(guī)定》《中華人民共和國未成年人保護(hù)法》等法律法規(guī),對以下違法、不良信息或存在危害的行為進(jìn)行處理。
1. 違反法律法規(guī)的信息,主要表現(xiàn)為:
    1)反對憲法所確定的基本原則;
    2)危害國家安全,泄露國家秘密,顛覆國家政權(quán),破壞國家統(tǒng)一,損害國家榮譽(yù)和利益;
    3)侮辱、濫用英烈形象,歪曲、丑化、褻瀆、否定英雄烈士事跡和精神,以侮辱、誹謗或者其他方式侵害英雄烈士的姓名、肖像、名譽(yù)、榮譽(yù);
    4)宣揚(yáng)恐怖主義、極端主義或者煽動(dòng)實(shí)施恐怖活動(dòng)、極端主義活動(dòng);
    5)煽動(dòng)民族仇恨、民族歧視,破壞民族團(tuán)結(jié);
    6)破壞國家宗教政策,宣揚(yáng)邪教和封建迷信;
    7)散布謠言,擾亂社會(huì)秩序,破壞社會(huì)穩(wěn)定;
    8)宣揚(yáng)淫穢、色情、賭博、暴力、兇殺、恐怖或者教唆犯罪;
    9)煽動(dòng)非法集會(huì)、結(jié)社、游行、示威、聚眾擾亂社會(huì)秩序;
    10)侮辱或者誹謗他人,侵害他人名譽(yù)、隱私和其他合法權(quán)益;
    11)通過網(wǎng)絡(luò)以文字、圖片、音視頻等形式,對未成年人實(shí)施侮辱、誹謗、威脅或者惡意損害未成年人形象進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)欺凌的;
    12)危害未成年人身心健康的;
    13)含有法律、行政法規(guī)禁止的其他內(nèi)容;


2. 不友善:不尊重用戶及其所貢獻(xiàn)內(nèi)容的信息或行為。主要表現(xiàn)為:
    1)輕蔑:貶低、輕視他人及其勞動(dòng)成果;
    2)誹謗:捏造、散布虛假事實(shí),損害他人名譽(yù);
    3)嘲諷:以比喻、夸張、侮辱性的手法對他人或其行為進(jìn)行揭露或描述,以此來激怒他人;
    4)挑釁:以不友好的方式激怒他人,意圖使對方對自己的言論作出回應(yīng),蓄意制造事端;
    5)羞辱:貶低他人的能力、行為、生理或身份特征,讓對方難堪;
    6)謾罵:以不文明的語言對他人進(jìn)行負(fù)面評價(jià);
    7)歧視:煽動(dòng)人群歧視、地域歧視等,針對他人的民族、種族、宗教、性取向、性別、年齡、地域、生理特征等身份或者歸類的攻擊;
    8)威脅:許諾以不良的后果來迫使他人服從自己的意志;


3. 發(fā)布垃圾廣告信息:以推廣曝光為目的,發(fā)布影響用戶體驗(yàn)、擾亂本網(wǎng)站秩序的內(nèi)容,或進(jìn)行相關(guān)行為。主要表現(xiàn)為:
    1)多次發(fā)布包含售賣產(chǎn)品、提供服務(wù)、宣傳推廣內(nèi)容的垃圾廣告。包括但不限于以下幾種形式:
    2)單個(gè)帳號多次發(fā)布包含垃圾廣告的內(nèi)容;
    3)多個(gè)廣告帳號互相配合發(fā)布、傳播包含垃圾廣告的內(nèi)容;
    4)多次發(fā)布包含欺騙性外鏈的內(nèi)容,如未注明的淘寶客鏈接、跳轉(zhuǎn)網(wǎng)站等,誘騙用戶點(diǎn)擊鏈接
    5)發(fā)布大量包含推廣鏈接、產(chǎn)品、品牌等內(nèi)容獲取搜索引擎中的不正當(dāng)曝光;
    6)購買或出售帳號之間虛假地互動(dòng),發(fā)布干擾網(wǎng)站秩序的推廣內(nèi)容及相關(guān)交易。
    7)發(fā)布包含欺騙性的惡意營銷內(nèi)容,如通過偽造經(jīng)歷、冒充他人等方式進(jìn)行惡意營銷;
    8)使用特殊符號、圖片等方式規(guī)避垃圾廣告內(nèi)容審核的廣告內(nèi)容。


4. 色情低俗信息,主要表現(xiàn)為:
    1)包含自己或他人性經(jīng)驗(yàn)的細(xì)節(jié)描述或露骨的感受描述;
    2)涉及色情段子、兩性笑話的低俗內(nèi)容;
    3)配圖、頭圖中包含庸俗或挑逗性圖片的內(nèi)容;
    4)帶有性暗示、性挑逗等易使人產(chǎn)生性聯(lián)想;
    5)展現(xiàn)血腥、驚悚、殘忍等致人身心不適;
    6)炒作緋聞、丑聞、劣跡等;
    7)宣揚(yáng)低俗、庸俗、媚俗內(nèi)容。


5. 不實(shí)信息,主要表現(xiàn)為:
    1)可能存在事實(shí)性錯(cuò)誤或者造謠等內(nèi)容;
    2)存在事實(shí)夸大、偽造虛假經(jīng)歷等誤導(dǎo)他人的內(nèi)容;
    3)偽造身份、冒充他人,通過頭像、用戶名等個(gè)人信息暗示自己具有特定身份,或與特定機(jī)構(gòu)或個(gè)人存在關(guān)聯(lián)。


6. 傳播封建迷信,主要表現(xiàn)為:
    1)找人算命、測字、占卜、解夢、化解厄運(yùn)、使用迷信方式治病;
    2)求推薦算命看相大師;
    3)針對具體風(fēng)水等問題進(jìn)行求助或咨詢;
    4)問自己或他人的八字、六爻、星盤、手相、面相、五行缺失,包括通過占卜方法問婚姻、前程、運(yùn)勢,東西寵物丟了能不能找回、取名改名等;


7. 文章標(biāo)題黨,主要表現(xiàn)為:
    1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現(xiàn)手法等行為來誘導(dǎo)用戶;
    2)內(nèi)容與標(biāo)題之間存在嚴(yán)重不實(shí)或者原意扭曲;
    3)使用夸張標(biāo)題,內(nèi)容與標(biāo)題嚴(yán)重不符的。


8.「飯圈」亂象行為,主要表現(xiàn)為:
    1)誘導(dǎo)未成年人應(yīng)援集資、高額消費(fèi)、投票打榜
    2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
    3)鼓動(dòng)「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
    4)以號召粉絲、雇用網(wǎng)絡(luò)水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
    5)通過「蹭熱點(diǎn)」、制造話題等形式干擾輿論,影響傳播秩序


9. 其他危害行為或內(nèi)容,主要表現(xiàn)為:
    1)可能引發(fā)未成年人模仿不安全行為和違反社會(huì)公德行為、誘導(dǎo)未成年人不良嗜好影響未成年人身心健康的;
    2)不當(dāng)評述自然災(zāi)害、重大事故等災(zāi)難的;
    3)美化、粉飾侵略戰(zhàn)爭行為的;
    4)法律、行政法規(guī)禁止,或可能對網(wǎng)絡(luò)生態(tài)造成不良影響的其他內(nèi)容。


二、違規(guī)處罰
本網(wǎng)站通過主動(dòng)發(fā)現(xiàn)和接受用戶舉報(bào)兩種方式收集違規(guī)行為信息。所有有意的降低內(nèi)容質(zhì)量、傷害平臺(tái)氛圍及欺凌未成年人或危害未成年人身心健康的行為都是不能容忍的。
當(dāng)一個(gè)用戶發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時(shí),本網(wǎng)站將依據(jù)相關(guān)用戶違規(guī)情節(jié)嚴(yán)重程度,對帳號進(jìn)行禁言 1 天、7 天、15 天直至永久禁言或封停賬號的處罰。當(dāng)涉及欺凌未成年人、危害未成年人身心健康、通過作弊手段注冊、使用帳號,或者濫用多個(gè)帳號發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時(shí),本網(wǎng)站將加重處罰。


三、申訴
隨著平臺(tái)管理經(jīng)驗(yàn)的不斷豐富,本網(wǎng)站出于維護(hù)本網(wǎng)站氛圍和秩序的目的,將不斷完善本公約。
如果本網(wǎng)站用戶對本網(wǎng)站基于本公約規(guī)定做出的處理有異議,可以通過「建議反饋」功能向本網(wǎng)站進(jìn)行反饋。
(規(guī)則的最終解釋權(quán)歸屬本網(wǎng)站所有)

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