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关键词

的种(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发给相关同事,建立执行标准,收集执行效果进行二次析 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析五、用户的目标人员通过长期的数据析,了解用户的使用行为 用户的终极目标,是活跃用户数,个人觉得,如果把所有的进行一个排序,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业术语。 而作为一个没怎么接触过的小白,对一些相关东西更是一窍不通,每当听到如 「CPM」、「eCPM」 和 「ARPU」 之的术语的时候都是一头雾水一脸懵逼只能够一声不吭一言不发...对于独立开发者, 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 这个概念在许多行业都有着广泛的应用,特别是在游戏产业里面,随着免费游戏的兴起,ARPU 日渐成为游戏商着重关注的元素。 PPS 和 CPS 基本一个意思,似于淘宝客这的服务。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业合作方式。

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    关于移动享总结

    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。 何为? 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( 触达,触动)信息能够送达,信息能够触动用户的心数据化通过对数据的析,精准的决策。 平均主义是个陷阱,一般的消费群体都是个数学上的正态布不同层级的要求:P5:专员,能在指导下正确有效完成工作,思辨的执行力P6:资深专业,独当一面,沉淀出业务方法论,自成体系P7:专家,Hold住一个业务体系

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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,那么至少应该为内容、活动、用户、数据析和用户关系(客服)等细职能。 2的作用➤ 大范围上主要为两:➀ 当市面上没有同产品的时候,对产品而言是锦上添花,帮助产品更快地占领市场份额,并保持领先优势; ➁ 当市面上有同型的产品时,成了同质化产品竞争的法宝, 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,对其针对性地进行改造,整理出一套属于的工作流程。? 内容:➀ 一种是传统的、由专业人员负责的方式,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

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    中的10大数据析方法

    那么如何做好数据析呢,今天推荐一篇关于中的十大数据析方法。1细析细析是析的基础,单一维度下的指标数据的信息价值很低。 4同期群析同期群(cohort)析在数据领域十重要,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,来析哪些因素影响用户的留存。 以前留存析只要用户有回访即定义为留存,这会导致留存指标虚高。?5聚析聚析具有简单,直观的特征,析中的聚主要为:用户,页面或内容,来源。 9用户析用户析是的核心,常用的析方法包括:活跃析,留存析,用户群,用户画像,用户细查等。 用户画像基于自动标签系统将用户完整的画像描绘清晰,更有力的支撑决策。?10表单析填写表单是每个平台与用户交的必备环节,优秀的表单设计,对转化率的提升起到重要作用。

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    流量下的移动“风口”

    、以及传递数据型的广泛,使得人从依靠有线络,逐步过渡到无线络,现如今,我们离开了电脑能过,离开了手机估计都不能过,有了手机离了无线络会更悲催。 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 商的流量经随着微信、微博等内容商的崛起,使得传统商OTT业务遭受了严重的亏损,商的盈利重心也不得不押宝流量业务。 另外,流量为三大商众多业务中的一环,其业务负荷能力有限,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创业者,必将成为移动的新风口的胜利者。

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    如何析指标框架,驱动产品和

    公司的产品开发就像射箭一样。团队确定产品或者的目标之后,不断尝试,调整方案,接近目标。这个闭环的过程包括三步:行动执行,反馈结果,学习总结。而数据的量化析是反馈的重要组成部公司在产品收集数据中有着天然优势,能够全面海量地收集到数据,通过数据我们可以理解从全局到细节客户使用产品的情况,帮助团队及时准确地做出决策与行动。? 什么是黑客式增长在公司,用户与产品是所有事情的核心。一个公司的价值与估值往往取决于两个因素:多少人使用这家公司的产品(流量和用户数)和多少人有多爱他家产品(留存和活跃用户)。 如何用数据析驱动黑客增长(公司的成长)第一步:解构产品和用户的动关系在战略咨询中有一个方法论叫 mutually exclusive and collectively exhaustive ( 可以说,公司投入的所有资源,最终都会反映在这5个阶段上。第二步:制定每个阶段的关键指标有了框架,我们可以通过设计各阶段的关键指标,把握产品与用户动各阶段的能力和表现。

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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,我们的业务团队或者我们的管理团队也许还会质疑我们的IDC,业务响应慢,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似的声音。 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,这是业务对数据中心基础架构这一块的要求。 由下至上,别是我们的基础设施层,往上是承载的系统络,在系统络之上承载的是我们的服务器,在服务器之上承载着我们的业务应用。 本文部图片来自,如果涉及到版权问题,请系serenadeyan@tencent.com。

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    商遭虚拟商挖角:传统企业难抗衡

    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。商面临产业转型 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,商在通信之外进行的不少探索,成功的少,失败的多。很多业务需要烧钱式投入,例如业务。 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。一边是企业颠覆传统行业的热闹,另一边则是商的自我救赎。 商的业绩与员工的回报并未形成正相关。企业可以给员工发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。 商却很难效仿。 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。未来发生在一些企业也不奇怪。

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    线上销 + MarTech

    为了方便客户查看,Ptengine基于不同渠道特性将其为5 – 即外部链接、社交络、广告、搜索引擎、和直接访问。 通过此产品,企业能够通过采集和析用户数据,帮助企业构建更精确的用户画像,从而深入洞察用,实现精细化。  此外,通过Engage功能,企业可将析落地,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行为洞察,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,企业须升级传统的作方式,线上销+ MarTech作为有效手段之一,能帮助企业实现商业赋能,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

    SO模式:scheduleoperation计划性模式。【正文】随着业务的快速发展,其数据中心除了自身数量、规模体量在快速增长外,其承载的业务也是海量增长。 其实,这样的问题一直以来都存在,需要考虑的点、线、面也很多,每个管理者都会有很多的想法和措施。对于公司而言,面对海量数据的挑战,一定要建立完善的管理体系。 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。) (具体措施见仁见智,不在此处详述)【结束语】数据中心海量之路刚起步,路漫漫。。。前路有困难、有挑战、有挫折,但相信经过大家一起努力之后,更有阳光、快乐和成长! 补充说明:文中部图片来自,如果涉及到版权问题请系wizardgao@tencent.com。

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    投稿 | 数据化管理-流量篇

    的商业模式千变万化,但其盈利模式目前大抵可以为以下三种:一是向用户出售商品或服务,其中电商和o2o就属这种模式;二是靠广告来进行盈利,典型的例如google、百度以及其他平台公司;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享,同时也希望通过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。 数据析也是为了公司的发展,粗暴一点讲,是为了公司的盈利和持续的盈利。就从这个角度,来逐一解,行业中,哪些数据需要析,怎样析,析的价值是什么。 第一章 收入相关数据的商业模式千变万化,但其盈利模式目前大抵可以为以下三种:一是向用户出售商品或服务,其中电商和o2o就属这种模式;二是靠广告来进行盈利,典型的例如google、百度以及其他平台公司 大部业务的规律会与上述情况不同,一般2c的业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、星期这样的规律来布的。

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    浅谈数据中心海量之道

    SO模式:scheduleoperation计划性模式。【正文】随着业务的快速发展,其数据中心除了自身数量、规模体量在快速增长外,其承载的业务也是海量增长。 其实,这样的问题一直以来都存在,需要考虑的点、线、面也很多,每个管理者都会有很多的想法和措施。对于公司而言,面对海量数据的挑战,一定要建立完善的管理体系。 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,业务发展快、变化快、需求多样,一味的保姆式服务是无法满足海量业务的需求的。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。 (具体措施见仁见智,不在此处详述)【结束语】数据中心海量之路刚起步,路漫漫。。。前路有困难、有挑战、有挫折,但相信经过大家一起努力之后,更有阳光、快乐和成长! 【转自“腾讯数据中心”】

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    大数据如何变化并影响

    大多数财富500强企业已经在使用大数据析,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? 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,例如他们的行为和兴趣。这使人员能够将某些要素考虑在内,并更好地针对他们的客户。 一个很好的例子就是亚马逊站,因为他们使用站的大数据,他们可以为客户提供无法拒绝的优惠。据统计,亚马逊站销售额的百之三十五来自于其引擎的推荐。 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,这使得企业可以从搜索引擎优化的大数据中获益。 需要的专业知识和工具在开始之前,人员必须认真析和理解基本的数据析方法,这似乎是许多人员都会犯的一个大错误。

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    什么样的人适合做产品

    目前“”岗位在+行业比较流行,优质的人员被认为是未来稀缺的人才。 根据工作内容的不同,岗位可以细为产品、内容、活动、新媒体等,可以说是在IT非技术岗中入行最便捷、人才缺口最大、最有发展前景(钱景)的岗位之一。? 4、对业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、甚至是业界新闻的敏感度。 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行业变化,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,这是不符合行业发展要求的。 6、学习能力的范畴非常宽泛,每一种产品形态、每一种业务型所需要的手段和方式都是不一样的。想成为一名合格的,你必须要持续学习,不断贴近和熟悉更多型的产品和用户。

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    数据析必须掌握的十个经典方法

    这篇文章是《增长的十个经典模型(2019年版)》的“兄弟篇”,两篇文章一个讲模型,一个讲方法,都是数据化销与领域非常重要的知识内容。 下面十个方法都是我这么多年做析时一定会用到的最经典的方法。这些方法如果烂熟于心,其实析的最核心部也就掌握差不多了。真没那么复杂。 4方法四:Event Tracking(事件追踪)数据析的一个很重要的基础是析。 无论哪种叫法,cohort析在有数据领域都变得十重要。原因在于,随着流量经济的退却,精耕细作的特别需要仔细洞察留存情况。Cohort析最大的价值也正在于此。 无细,毋宁死。?好了,十个方法讲完了。其实还有不少可以增补的。留到以后(或者课上)说! 如果你感兴趣这个内容,也可下载“数据析必须掌握的十个经典方法”PPT,方法见下:1END

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    产品体系总结之产品设计

    前段时间写了两篇关于产品方法的文章,发表到产品经理专业站上,受到大家的欢迎。这段时间自己也一直在思考,如果只有当我们碰到困难和问题时,才去找方法,未免工作太被动了。 最近在学习和实践的过程中,总结了产品的建设体系,算是自己对于本职工作所需的知识体系进行一次梳理,也希望对正在从事产品以及想要进入这个行业的朋友们有所帮助。 虽然在大家有一个万能的商业模式认知,就是等我有了用户,有了流量自然就有了商业模式,但是随着移动时代的到来,传统web端的流量被一个个的端割了,整个舆论的声音被自媒体人割了,除了做大平台, 其实很难再聚到流量了,但大平台随着进程也开始进入寡头时代,不论是BAT,还是JAT,诞生独角兽的机遇越来越小,成本越来越高。 那么第四步是确立产品的亮点和差异化,这部主要是为了更好的指导,但却不能说这是的工作,跟产品经理没关系。

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    数据36计(四):广告渠道归因析之Sharply Value

    Shapley ValueShapley Values的原理是基于合博弈论(coalitional game theory)的理论。Shapley Value的计算公式表达式如下所示:? 前面一部式表示的是权重, 后面一部括号内表示的是新增特征i前后的变化值。 2. 广告渠道归因析这里直接上例子来解释上面的公式,比如假设有3个渠道:信息流(A),开屏(B),视频(C)。 下面,我们来计算,每一个渠道的夏普里值,夏普里值的定义:是在各种可能的盟次序下,参与者对盟的边际贡献之和除以各种可能的盟组合。三个渠道一共有3! 即6种可能盟次序:A投放后接着投放B形成方案S,B投放后接着投放C形成方案S,即A→B→CA投放后接着投放C形成方案S,C投放后接着投放B形成方案S,即A→C→BB投放后接着投放A形成方案S,A投放后接着投放 我们要别计算着5种情况下的边际收益(我们需要注意到的是, 这5种情况不是等可能出现的)。|S|!为投放在A前面的渠道顺序的排列组合,(|F|-|S|-1)!为投放在A后面的渠道顺序排列组合。|F|!

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    增长的十个经典模型(2019年版)

    关于转化漏斗的基础知识,可以看这两篇文章:数据析必须掌握的十个经典方法,数据驱动的电商销售转化提升的方案与实践——跨境电商的一个真实案例。 下图就是一个典型的cohort析图。 关于cohort析,看我的这篇文章:数据析必须掌握的十个经典方法。 流失预测模型,是用历史流失发生的数据,训练数据模型,从而预测未来的流失,最常用的模型是决策树之的数据挖掘方法。这个模型普遍应用于零售、游戏、高频次的服务等。我的大课堂会介绍,不再赘言。 这篇文章可能能够帮助你:【万字长文】深度解读2018年销的新生态。 10模型十:推荐模型推荐模型基本上是今天最常用的模型之一了。 11总结这十个模型(事实上是15个具体的模型)并不能穷尽今天在销和上的全部常用数据方法。但我认为,理解当今的行业变化至关重要,在此此基础上再决定应该应用什么样的方法或者模型才更加现实。

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    干货|数据析必须掌握的十个经典方法

    下面十个方法都是我这么多年做析时一定会用到的最经典的方法。这些方法如果烂熟于心,其实析的最核心部也就掌握差不多了。真没那么复杂。 我在数据的课程中也会具体讲解。?方法八:微转化人人都懂转化漏斗,但不是所有人都关注微转化。但是你想指望一个转化漏斗不断提升转化率太困难了,而微转化却可以做到。 方法四:Event Tracking(事件追踪)数据析的一个很重要的基础是析。今天的app析、流量析、渠道析,还有后面要讲到的归因析等等,都是在析的基础之上发展起来的。 无论哪种叫法,cohort析在有数据领域都变得十重要。原因在于,随着流量经济的退却,精耕细作的特别需要仔细洞察留存情况。Cohort析最大的价值也正在于此。 如果你是销的负责人,归因析是必不可少的析方法。在我的课堂上,会特别多的篇幅讲解这个方法。?方法一:细严格说,细不是一种方法,它是一切析的本源。所以它当之无愧要排名第一。

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