用戶流失率高怎么破?這里有10個策略

1 year ago 1 3463


文章概要:
? 什么是用戶流失?
? 減少用戶流失是企業的首要任務
? 減少用戶流失的十種策略

數據分析:如何優化廣告投放提升廣告ROI?

1 year ago 0 8998


對于大多數廣告主來說,廣告投放的目的無非就是吸引更多的用戶,提升廣告ROI,最終實現營銷轉化。

雙11后的雙12該如何引誘用戶買買買?

1 year ago 0 2568

雙十一的硝煙已過,那么多親都剁了手,那么問題來了,雙十二我們的商品詳情頁如何設計才能讓用戶的購物車依舊超載?
商品詳情頁是電商APP中最容易與用戶產生交集和共鳴的頁面,商品詳情頁設計的質量,與用戶購買轉化率有著直接的關系!因此,商品詳情頁面設計的好可以激發用戶的購買欲,打消顧慮,增強用戶的信任感!
下面我們來看一下這個電商漏斗模型:拉新(新用戶)——活躍(商品列表頁、商品詳情頁)——購買轉化(下單、付款、交易完成)——傳播(評價、分享)。

“同期群分析Cohort Analysis”知道不?不知道你就OUT啦!

1 year ago 1 6025


一個漂亮的平均數完全是用數據創造出來的虛幻景象,會給我們的決策造成誤導,因此我們需要掌握一個行之有效的方法來剖析真實的用戶行為和用戶價值,這個方法就是同期群分析(Cohort Analysis)。事實上,數據不會說謊,只是分析數據的人沒有做到精準分析而導致對數據呈現的錯誤解讀!
國內對同期群分析相關的研究相對較少,也許不是所有的運營都知道同期群分析,但它是每個產品運營必備的分析方法。在著名的《精益數據分析》一書里面,作為測試數據分析的靈魂也提到了同期群分析的相關內容。
同期群分析最早用于醫藥研究領域,意在觀察不同被試群體的行為隨著時間的變化呈現出怎么樣的不同。通過監測不同的被試群體,醫藥研究員可以觀察到不同的處方和治療方式對被試的影響并且確定被試共同的行為模式。

你的手為什么就是管不住要去點開它?

1 year ago 0 1665

據統計,79%的智能手機用戶會在早晨起床后的15分鐘內翻看手機。某大學在 2011 年進行的一項研究表明,人們每天平均要看34次手機。然而,最近業內人士給出的相關數據卻高得多——將近150次。不得不承認,我們已經上癮了。面對手邊的這個高科技產品,我們就算沒有上癮,也至少已經患上了強迫癥。我們迫不及待地查看微信、微博,訪問手機淘寶、京東,原本只打算看上幾分鐘,一個小時后卻發現自己的手指依然在手機屏幕上滑動翻頁。這種欲望可能會伴隨我們一整天,只不過很少被覺察到罷了。

Ambari安裝及自定義service初步實現

1 year ago 0 3812

ambari安裝

1 Ambari簡介

Apache Ambari項目的目的是通過開發軟件來配置、監控和管理hadoop集群,以使hadoop的管理更加簡單。同時,ambari也提供了一個基于它自身RESTful接口實現的直觀、簡單易用的web管理界面。
Ambari允許系統管理員進行以下操作:
1. 提供安裝管理hadoop集群;
2. 監控一個hadoop集群;
3. 擴展ambari管理自定義服務功能.

完美消息推送的5W法則

1 year ago 0 4719

APP運營人員都知道消息推送對提高用戶參與度的重要性。推送消息做的好,用戶參與度會顯著提高,反之,用戶量則會大打折扣。
如何讓消息推送達到我們預期的效果?APP運營人員必須密切關注用戶的行為習慣,對用戶的興趣偏好了然于胸,并針對不同的用戶群體在合適的時間推送給他們感興趣的內容。完美的推送消息推送對于用戶來講是有價值的,它能幫助產品提升用戶體驗,增加用戶好感度。
如何做到完美的消息推送?APP運營人員必須在推送之前確定以下5W法則:
Who: 推送對象
What: 推送內容
When: 推送時間
Where: 推送場景
Why: 推送原因

運行三年,日活百萬的微服務數據分析架構

1 year ago 1 4628

架構使用的語言知識:

這幾年數據分析迅速發展,我們也做了一個微數據分析工具。該產品已成功運行三年,滿足日活百萬的企業。產品結構很簡單,用世上最簡單的語言php,最普遍的數據庫mysql,服務器可以選擇apache也可以選擇nginx,一切看你自己的喜好。

一、微服務架構圖:

作為產品經理,你真的了解數據分析嗎?

1 year ago 0 3803


每個產品經理都知道數據分析很重要,但你能清晰地給出以下這兩個問題的答案嗎?
1. 數據分析到底是什么?
2. 數據分析為什么如此重要?
如果在這之前你不知道答案也沒關系,因為本文會圍繞以下幾點回答以上兩個問題:
1. 數據分析到底是什么?
2. 數據分析的相關概念
3. 如何實施數據分析?
4. 如何測量和收集數據?
5. 如何做數據分析報告?
6. 數據分析與產品的關系