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关键词

的种类(一):用户

一、定义用户指以用户为中心,遵循用户的需求设置活动与规则,制定战略与目标,严格控制实施过程与结果,以达到预期所设置的目标与任务。 二、任务(1)用户是一个很繁琐的过程,者要有足够的耐心和细心整理用户资料和信息,产品的核心应该是解决用户的问题,了解用户需求是用户最重要的一个点,知道用户要什么,然后更好的为用户服务。 因此,用户的日常工作重点就出来了:根据日常统计报表分析用户群体--包括用户的性别、年龄、地域、兴趣爱好、消费能力、活跃时间、常出没地点等等,挖掘用户需求及习惯并分发给相关同事,建立执标准,收集执效果进二次分析 四、用户的要点(1)用户以用户为中心(2)制定战略与目标(3)过程的计划、组织、实施和控制(4)具有指导意义的数据分析五、用户的目标人员通过长期的数据分析,了解用户的使用为 用户的终极目标,是活跃用户数,个人觉得,如果把所有的一个排序,那么用户,可以列为所有的之首。

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术语扫盲

前言 身为一名人(没错特指程序员),在工作中经常会听到一些非技术方面的专术语。 是需要有一定的知识才能更好地进功能开发和控制资金投入,不看数据闭门造车特别容易白忙活。 但是对于一枚单纯的程序员,一般来说工作内容与不会有太多的关,这样看来似乎不懂这些也完全没有关系。 目前 ARPU 这个概念在许多都有着广泛的应用,特别是在游戏产里面,随着免费游戏的兴起,ARPU 日渐成为游戏商着重关注的元素。 广义上不仅仅是指广告范畴,应包括所有形式的基于成功销售而收取一定比例佣金的商合作方式。

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    最壕十一月,敢写就有奖

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    商遭虚拟商挖角:传统企难抗衡

    不远处的移动在闹革命,商与一脉相承,不会置身事外。有的人在内部寻求变革;而有的人,则干脆跑到了革命区。商面临产转型 内外因素交叉作用影响个体离职。 另一方面,在三家商十来年的竞争中,不断通过促销等方式变相降低资费,用户ARPU有减无增。还有,商在通信之外进的不少探索,成功的少,失败的多。很多务需要烧钱式投入,例如务。 商在OTT之争之后已经明确自己的管道地位。4G能帮助商更好地扮演管道角色,却很难扳回一局。一边是颠覆传统的热闹,另一边则是商的自我救赎。 可以给员工发68个月工资,在商干得再好,回报在年前已经确定,并且是由“上面”层层划定。 转加速、前路渺茫的同时,商已开始降薪。 曾面临与商相似的境遇的,还有曾经的摩托罗拉,诺基亚和黑莓,现在的雅虎、微软。未来发生在一些也不奇怪。

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    读书笔记|之道

    关于本书的重要性在公司发展中是不可或缺的,尤其是在产品同质化越来越厉害的当下,成了同质化产品竞争的法宝,越到产品后期,为产品带来的差异化价值越大。 (各职能部门KPI考核指标)➁ 从狭义的角度来理解,那么至少应该分为内容、活动、用户、数据分析和用户关系(客服)等细分的职能。 贯穿产品的整个生命周期,那么它在每个周期内具体是如何起作用的。?3的一般流程产品在日常中根据PDCA循环,对其针对性地进改造,整理出一套属于的工作流程。? 内容➤ 分类:➀ 一种是传统的、由专人员负责的方式,典型例子是门户站的编辑,我们称之为PGC(Professional Generate Content)➁ 另一种是由用户产生内容的方式,称之为 ● 让利给用户,O2O补贴大战● 试图引起讨论或争论,提供具有争议性的话题,让双方自发争辩,不断发酵甚至达到话题爆炸效果。

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    从消费到产发生了哪些变化

    马化腾在公开信中提到“接下来,我们要做好‘连接器’,为各进入‘数字世界’提供最丰富的‘数字接口’”,在消费时代,连接的工具以社交和内容为主,而产时代,连接的工具则以AI、云计算、大数据等技术为主 相对于头部花费大量科研经费和成本从技术切入企内部,以第三方平台的角色出现,想要服务B端的创者不妨从深入内部,挖掘产链的核心痛点出发。? 02 客户爸爸难伺候,可能是没抓住ta的真正痛点各种信息只是告诉我们产即用技术赋能企,但TO B者似乎还是很难找到突破口,走在科技前端的者往往会用自己的思维习惯揣测企的需求 不仅帮助用户解决技术问题,更多的是在理解用户商模式的基础上帮助企转型,信息化打破技术壁垒,不只是简单的提供技术支持,而是将技术真正切入到转中。? 所以消费到产方向之变,本质上也可以被认为是商变革的工具之变,这个工具将会在利益的驱动下被深入到各,但对于想要入局B端的企来说,这个风口也许并不像C端那么容易抓住。

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    知助侠企服领跑+知识产权企

    +知识产权,这个新名词在这个冷僻的兴起,将传统相结合,在新领域建立新生态充分利用大数据和在线平台,促进传统的相结合,发挥出在生产要素配置中的集成和优化作用,使经济社会的各个领域都能享受到的创新成果 一 +知识产权新趋势知识产权是通过市场,企或者其他专门组织进一系列的知识产权活动,在实现过程中繁琐的流程会让很多人望而却步,在遍地开花的时代利用先进技术以及专态度改变并简化供需双方的对接 ,让知识产权不再有以及地域的限制,可以有效整合资源,缩短知识产权供需双方之间的距离,进而推动了知识产权交易的成功和质押融资;与此同时,由于有大数据支撑,相关企可以建立专利盟,大大减少了研发时间以及降低了研发经费 在未来方式+管家的服务模式必将颠覆知产。二 +知识产权新模式一是以包括人工智能与大数据在内的前沿科技助力知产服务。 在知产这片蓝海未来会更加开阔,在这个多变时代,、大数据和人工智能的发展改变了并且在继续改变着我们的生活。

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    流量下的移动“风口”

    第三:移动的快速发展有了终端,有了络,还有一个最缺的就是内容,这个内容谁来提供,就是移动的内容生产者,目前有各种手机应用App,各种H5游戏,各种生活软件,各种手游等,移动使我们有机会在智能手机和移动通信技术的快速发展的前提下 ,能够享受移动带来的条饕餮盛宴。 商的流量经随着微信、微博等内容商的崛起,使得传统商OTT务遭受了严重的亏损,商的盈利重心也不得不押宝流量务。 另外,流量为三大商众多务中的一环,其务负荷能力有限,不能满足所有开发商和品牌商的小管道需求,而流量品台作为第三方平台,为小管道的流量分发和作解决问题,帮助商和开发商有效的双向动, 随着4G络的全面开放,智能手机的快速发展,以及移动的爆发式发展,流量需求将成为移动用户最刚性的需求,以如魔品科技等为代表的移动者,必将成为移动的新风口的胜利者。

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    +服务解读

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    人工智能如何助力企突围困局?

    产品在近十年来呈现爆发式增长,然而它们中的大多数却面临着竞争力低下、用户大量流失而最终被市场淘汰的困境。如今,随着数字化和智能化的发展与变革,纷纷拥抱新技术,不断尝试新的方式。 大家好,我是Datatist的宋碧莲,今天和大家分享的主题是如何用人工智能技术突破难点。将从以下五点进论述:核心用户问题中国困境用户系统应该如何改革? ▍中国困境结合上述这五大痛点,我们先来看一下中国情况。随着近年创、创新趋势的推动,中国产品数量已经是全球第一名,是美洲+欧洲国家产品数量的总和。? 支持B2B智能化作,补充企画像。▍案例解析:某大型保险企智能用户接下来,以某大型保险企为例,来具体讨论智能用户。 随着的推进,我们相信未来会诞生两个新兴产:数据官和AI官。

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    数据中心发展及实践

    但是面对海量的需求,现场的这些,尤其在基础设施这一块的需要人工干预的环节还是非常多。我们的数据中心现场,大家看着挺干净整洁的,也很有序,也做好了冷通道封闭,看上去感觉管理得井井有条。 另外在中,我们的务团队或者我们的管理团队也许还会质疑我们的IDC,务响应慢,络不给力,资源交付慢,怎么总会有断电,空调怎么总出问题等等类似的声音。 另一方面,我们还需要有专维外包团队、专公司加入进来,把我们一线例化、重复性或者是标准化的工作让专的外包团队来实施,释放自有的一线管理人员,让他们有更多的精力抽出来,去思考刚才提到的如何去优化和提升质量 未来数据中心的要求就是要快速部署,快速腾挪,跨区冗余、快速调度,这是务对数据中心基础架构这一块的要求。 本文部分图片来自,如果涉及到版权问题,请系serenadeyan@tencent.com。

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    关于移动的分享总结

    服务,公司即服务。没有好的产品,不能打动客户的心,让用户喜欢,让用户好用,让用户尖叫。那么,你服务的是谁?你提供的是服务?你提供的还能有价值?产品一定要。产品一定要打磨,做到极致。 用合适的方法,引导合适的用户,通过合适的产品路径,获得合适的服务 = 移动:1、产品2、3、数据化的两个核心:触达和触动在洞察客户的基础上,引导客户完成产品使用( 平均主义是个陷阱,一般的消费群体都是个数学上的正态分布不同层级的要求:P5:专员,能在指导下正确有效完成工作,思辨的执力P6:资深专,独当一面,沉淀出务方法论,自成体系P7:专家,Hold住一个务体系 战略、策略、节奏、取舍的三力1.心力顺境中的危机感逆境中的自信坚持和耐心不达成功,誓不罢休视野,格局,胸怀2.脑力琢磨有效的琢磨是否一直在有效的琢磨琢磨后的执力军人式的强执力执的智慧3.体力身体和心灵是否做好准备家庭和时间是否做好准备心智和兴趣是否做好准备最怕的是短暂的激情最可贵的是坚持和持续的输出的三种态度 ,带脑去执不要为了执而执逢山开路,遇水架桥善于组织和用资源

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    盘点 | 10大关键词

    前言2017年是中国深入发展的一年,7亿民数量世界第一,中国已成为名副其实的络大国。十九大报告中八次提到,其中,络强国战略再次被提及。 2017年5月,“一带一路”沿线20国青年评选出的中国“新四大发明”中,独占其三(购、共享单车、支付宝)。 回顾中国刚刚走过的一年,有太多值得说的故事,人民盘点2017年度关键词,共同见证中国的新发展!1深度融合成为实体经济转型加速器? 在2017年的的各种论坛上,人工智能是出现的频率最高的词,马云、马化腾、刘强东、李彦宏、雷军,今年都留下了不少关于人工智能的金句。 或许,通过“无人店”来切入零售,是醉翁之意不在酒,公司看重的是零售后面的服务和产品数据。9绿色物流全共同在动?

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    +”催生云发展

    ”、“中国制造2025”、“+动计划”等,都把云计算作为优先发展的方向。 通信应抓住当前“+”的发展机遇,持续开展技术务和商模式创新,提供最佳的解决方案来赢得市场和用户的认可。其次,提升络基础设施能力,支撑云计算产发展和应用。 目前云服务正逐步向多个重点和领域渗透,集“公有云”和“私有云”优点于一身的“混合云”成为云服务态发展的重要方向。商也应该结合自身优势,未来在更广的范围与领域推广。? 如何结合需求,打造整合大数据的云平台,成为当下云计算厂商的挑战。基于“+”政策的逐步推进,内新应用、新态、新模式不断涌现。 移动,智慧城市和工等重点领域逐渐成为云计算的重要市场,垂直的云应用需求市场逐渐走热。

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    线上销 + MarTech

    通过此类产品,企能够通过采集和分析用户数据,帮助企构建更精确的用户画像,从而深入洞察用,实现精细化。  Ptengine能够快速收集第一方用户为数据,并结合智能易用的分析引擎和可视化报告,帮助企了解用户偏好,并对客户进细分。 此外,通过Engage功能,企可将分析落地,通过个性化消息推送,让合适的人在合适的时机看到正确的信息,实现精细化。“Ptengine很容易上手,但功能和逻辑确非常强大。 不仅可以带来直观的流量为洞察,新增的Engage功能还能帮助我们迅速验证各种假设,抓住市场机会,提升效率。更重要的是,表单的提交转化率提高了45%。”   — 北京文都教育总监张贺 为应对复杂多变的外部环境,企须升级传统的作方式,线上销+ MarTech作为有效手段之一,能帮助企实现商赋能,从而应对日益激烈的市场竞争。

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    浅谈数据中心海量之道

    也许在一些传统看来,这样的数据中心服务器规模短期内是不太可能存在的,但是在已经全面面临这样的问题和挑战。那么,我们该如何应对呢? SO模式:scheduleoperation计划性模式。【正文】随着务的快速发展,其数据中心除了自身数量、规模体量在快速增长外,其承载的务也是海量增长。 但今天,我们不谈体系,而是关于如何做好数据中心海量的思路和方法,就个人的体会,做一些散谈。(当然,如有不妥之处还请包涵。) 如前所说,务发展快、变化快、需求多样,一味的保姆式服务是无法满足海量务的需求的。这样就要求:一方面,团队需要梳理清楚自身的工作目录和量化自身的服务能力,形成标准清晰的服务目录。 除此之外,在制定应急预案和应急演练中还有一块是容易被忽视的,那就是与务的动。统一产品会提供不同的应用,在基础架构侧出现故障时,如何有效做到务的“柔性可用”。

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    投稿 | 数据化管理-流量篇

    的商模式千变万化,但其盈利模式目前大抵可以分为以下三种:一是向用户出售商品或服务,其中电商和o2o就属这种模式;二是靠广告来进盈利,典型的例如google、百度以及其他平台类公司;三是直接向用户收取费用 现在的工作会接触到很多公司做bi分析的朋友,想就着这个机会,把自己所见到、学到的整理一下与大家分享,同时也希望通过分享来增加与相通兴趣的朋友的交流。文章中存在的各种不足或者错误,欢迎大家评论。 就从这个角度,来逐一分解,中,哪些数据需要分析,怎样分析,分析的价值是什么。我会整体分为四大部分:收入相关的数据分析、成本相关的数据分析、风险(为了持续发展)相关的数据分析、综合管理篇。 第一章 收入相关数据分析的商模式千变万化,但其盈利模式目前大抵可以分为以下三种:一是向用户出售商品或服务,其中电商和o2o就属这种模式;二是靠广告来进盈利,典型的例如google、百度以及其他平台类公司 大部分务的规律会与上述情况不同,一般2c的务会在休息时间访问量巨大,可能刚好遇上述情况相反,但并不妨碍以上的分析方式。一般来说,流量都是以每天中的时段、季节、节假日、星期这样的规律来分布的。

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    中的10大数据分析方法

    那么如何做好数据分析呢,今天推荐一篇关于中的十大数据分析方法。1细分分析细分分析是分析的基础,单一维度下的指标数据的信息价值很低。 2对比分析对比分析主要是指将两个相系的指标数据进比较,从数量上展示和说明研究对象的规模大小,水平高低,速度快慢等相对数值,通过相同维度下的指标对比,可以发现,找出务在不同阶段的问题。 4同期群分析同期群(cohort)分析在数据领域十分重要,特别需要仔细洞察留存情况。通过对性质完全一样的可对比群体的留存情况的比较,来分析哪些因素影响用户的留存。 9用户分析用户分析是的核心,常用的分析方法包括:活跃分析,留存分析,用户分群,用户画像,用户细查等。 是城市和数据中心的必备管理工具,实现从管络、系统到管用数据的跃迁。大数据价值构建师DT时代组织转型的方案服务商

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    浅谈数据中心海量之道

    也许在一些传统看来,这样的数据中心服务器规模短期内是不太可能存在的,但是在已经全面面临这样的问题和挑战。那么,我们该如何应对呢? SO模式:scheduleoperation计划性模式。【正文】随着务的快速发展,其数据中心除了自身数量、规模体量在快速增长外,其承载的务也是海量增长。 但今天,我们不谈体系,而是关于如何做好数据中心海量的思路和方法,就个人的体会,做一些散谈。(当然,如有不妥之处还请包涵。) 如前所说,务发展快、变化快、需求多样,一味的保姆式服务是无法满足海量务的需求的。这样就要求:一方面,团队需要梳理清楚自身的工作目录和量化自身的服务能力,形成标准清晰的服务目录。 除此之外,在制定应急预案和应急演练中还有一块是容易被忽视的,那就是与务的动。统一产品会提供不同的应用,在基础架构侧出现故障时,如何有效做到务的“柔性可用”。

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    大数据如何变化并影响

    大多数财富500强企已经在使用大数据分析,上可以轻松找到大量软件,因此人员又有什么理由不使用这些数据以及它们提供的好处呢?什么是大数据的好处? 他们可以进比以往更彻底的精算分析。认识潜在客户社交络收集的信息(又称大数据)告诉人员他们的客户可能拥有的重要细节,例如他们的为和兴趣。 搜索引擎优化控制从关键字、反向链接到趋势的所有内容都积累了大量的数据,这使得企可以从搜索引擎优化的大数据中获益。 需要的专知识和工具在开始之前,人员必须认真分析和理解基本的数据分析方法,这似乎是许多人员都会犯的一个大错误。 · 自动化工具:这些工具用于通过各种渠道销活动。技术是大数据的关键,明智地选择您的工具非常重要,因为只有这样才能最大限度地管理大数据,如果您不确定是否需要寻求专家建议。

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    什么样的人适合做产品

    目前“”岗位在+比较流,优质的人员被认为是未来稀缺的人才。 关于人员的专出身,界是没有硬性要求的。没有所谓“XX专,一定比XXX专做得好”这种说法。目前还没有一个专是和工作完全对口的,大学里也没有这门课程。 按照这种说法,似乎人人都可以做,那什么样的人做能做得更好?大厂在招聘产品岗位时,会关注哪些素质?概括起来,一共有6点:1、专能力岗位没有专背景门槛,但不意味着它没有专能力门槛。 4、对界敏感和好奇实在变化太快,想要成为一名好,必须要持续接受和了解新事物。你要保持对于大众热点事件、话题和一些新鲜事物、新兴产品、甚至是界新闻的敏感度。 当然,也有很多人对新事物不抱有好奇,缺少这种好奇心和敏锐度就不能及时察觉到变化,对新事物的也没有足够的接受和了解,他的认知系统就无法与时俱进,这是不符合发展要求的。

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