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用户分析体系,该如何搭建

很多新手一听”用户分析”,就跟条件反射一样开始:“性别、年龄、地域、活跃、留存、流失、转化、RFM……”数据摆了一大堆却没有什么结论。 如何将用户分析做的更体系化?今天系统讲解一下。 一、用户分析体系的最大难点 搭建用户分析体系的最大难点是啥?当然是:缺数据! 第三步:用户活跃情况分析 解决完拉新问题,还可以进一步思考:存量用户活跃程度如何?哪个群体需要帮上一把?站在用户运营的视角,不同层级+不同活跃程度的用户,运营的思路也是不同的。 三、小结 这一套用户分析体系搭建,是紧密结合数据采集过程的,充分考虑了:万一没有数据怎么办。由浅入深的推动(如下图)。 这一套用户分析体系搭建思路,其分析思路,是站在业务视角,思考如何运营用户: 1、高价值用户是谁?值得我投入多少? 2、我能在哪些渠道,找到这些高价值用户?

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绩效分析模型,该如何搭建

绩效分析是数据分析中最重要,也是最容易见成效的部分。绩效是业务部门行动的指挥棒,是企业里领导们最关心的事。数据分析想引起领导重视、驱动业务发展,通过绩效分析来辅助领导决策是最快捷的方法了。 1 绩效分析常见错误 绩效分析常见的有三大流派 ▌第一类:拆解下发流。 多见于销售部门。 其他更差的,比如: l 连量化的绩效都没有 l 绩效目标值随意更改 l 就知道打鸡血,搞花式处罚的 不再一一举例 那么,到底如何改善以上问题呢? 2 绩效分析模型搭建思路 从本质上看, 绩效是驱动业务最有力的鞭子。也正为是鞭子,所以得谨慎使用。 感兴趣的话,本篇集齐60在看,下一篇我们分享:如何从细节中洞察业务发展的关键,敬请期待哦。

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    用户增长分析模型,该如何搭建

    数据驱动增长,是很多公司对数据分析师的要求,可具体到操作上,大家就开始纠结了。虽然增长黑客上白纸黑字写了AARRR五个大字,可真到分析的时候,就总被吐槽: “新客户数10000人,所以呢?” 市场上的用户全貌和基于存量分析出的用户画像不一样(如下图)。 因此在客群选择阶段做分析,要结合调研/竞品分析开展,及时了解竞争对手的客群结构,避免盲人摸象,越做越瞎。 之后,才是每一类方式的转化漏斗分析。转化漏斗分析在很多文章已经有讲到,这里不再赘述了,传统的投放分析/获客分析也经常做这一块。 04 第四:转化方式 转化方式的分析,在很多文章也已经讲过,这里不再赘述了。实际上,传统的投放分析/获客分析也会做转化方式的研究,很多ABtest也是围绕“哪种转化方式更有效”进行的。 这一步,常规的投放分析/获客分析也会做,但经常陷入细节,过分纠结每个渠道的ROI,形成“瘸子里边挑将军”的局面(如下图)。

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    运营策略分析体系,该如何搭建

    每年4季度,很多企业都会密集地上线运营活动,相关的分析需求也大量增加。这就带来了新问题:当一堆运营活动重叠的时候,到底该咋分析?今天系统讲解一下。 单个活动VS 策略组合 如果只做一个活动的分析,估计很多同学都没问题。 因为我们有活动分析四步法: 第一步:定目标 第二步:找差距 第三步:看过程 第四步:写建议 搞掂!(如下图) 但是! 这种时候,又自然无法进行策略上分析。 第三步:关注整体影响 当活动实际开始以后,每个活动的策划,都会盯紧自己的活动,输出单个活动的分析结果。 小结 综上可见:想要实现真正的运营策略分析,首先得把运营工作,从一个个孤立的,单点式活动中解放出来,站在二层楼看问题。把各种主动动作拉通,看清楚围绕一个目标的策略组合是什么,才能做到策略层面的分析。 数据分析师连发生了什么都是后知后觉,数据没有做标记,活动规则之间相互重叠毫无策略可言,又能做什么分析呢? 那作做数据的同学能做哪些改善呢?首先可以做的是第二步:收集信息。

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    一文看懂:如何搭建经营分析体系

    三、搭建经营分析体系 看个简单的题目:某互联网大厂的销售部门,主要职责是销售广告服务,让客户充值,之后选择广告产品投放(消耗充值金额)。旗下有5个小组负责不同行业客户销售。 假定: 该部门考核两个KPI指标:新签约客户数,客户消耗广告费金额 该部门年度需开发12w个新签约客户 该部门年度需促成客户消耗6000w以上 该部门主要为人力投入,有100个销售编制 问:如何搭建经营分析体系 第四步:用结构分析法+趋势分析法,找到5个子部门中,哪个部门问题更大(如下图)。 +趋势分析解读出来,从而引发更多深层次分析 第五步:梳理KPI指标的产生过程,设定过程指标。 五、经营分析如何由浅入深 建议:经营分析报告,聚焦讲清楚五件事 目标实际完成多少,谁做得好,谁做得差? 做得差的,是偶尔没完成,还是一贯没完成? 做得好的,是偶尔做得好,还是趋势一直向好?

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    【教程】如何用腾讯云服务器搭建微信公众号机器人?

    我们经常在一些公众号里回复信息,微信公众号都会自动回复信息,区别于微信平台的自动回复,有的公众号上面的自动回复,则更像是一个机器人客服。下面小编就教大家如何搭建微信公众号机器人。 注册微信公众号这里就不再详述。 2、后台服务器的搭建 任务时间:10min ~ 15min 安装 NodeJS 首先执行以下命令 sudo su 下载最新的稳定版 v6.10.3 到本地 wget https://nodejs.org 在微信公众号平台可以对公众号信息进行管理。更复杂的逻辑可以参考微信公众号平台开发者文档和图灵机器人开发文档。 大功告成 恭喜您已经完成了搭建微信AI机器人的搭建,如需购买云服务器学习搭建微信机器人,推荐腾讯云服务器,购买前可以领取代金券。

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    一文看懂:用户分析体系该如何搭建

    几乎所有部门,都会用到用户分析的结论,所以用户分析,在整个分析体系中,是最基础的环节(如下图)。 今天就简单分享一下,用户分析该怎做。 一、用户分析做什么? 但是,有一项特征分析,是一定能做的,就是:消费分层。用分层分析法,对用户消费进行分层,识别出哪些用户消费很高,哪些很低。这个结果,在后边的各个分析中都能用到。 传送门:九大数据分析方法:分层分析法 三、用户来源分析 用户来源分析,就是从获取用户角度,把用户来源渠道、转化路径,结合用户消费分层与用户特征进行分析。 比如: 分析用户在交易过程中行为,找到提升交易概率的关键 分析用户对内容点击浏览行为,找到用户的兴趣点以提升留存 分析用户对商品/活动信息的浏览行为,找到用户购买需求 在用户互动行为上,分析模型也很多。 所以,用户分析可以展开讲的内容太多了,几乎与每一类分析都有点关系。今天就当开个头,后边再跟大家一一分享。

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    17年公众号第一篇文章:人脸检测与识别的趋势分析(被雷锋网、搜狐转发)

    我们也持续为大家带来了最新的干货及实时资讯,今天我们回顾一下,当时第一篇公众号的内容,曾被雷锋网、搜狐等各大权威网络转载,再次感谢一直支持关注的同伴! 4) 基于统计理论的方法 基于统计理论的方法是指利用统计分析与机器学习的方法分别寻找人脸与非人脸样本特征,利用这些特征构建分类,使用分类进行人脸检测。 在此推荐读者你阅读《Recent Advances in Face Detection》,分析的特别详细,希望对大家有帮助,谢谢! 对了,现在不是因为图像中的人脸检测,识别都已经很出色了,很多团队都做到接近满分了,所以现在来说说未来的趋势,也许这已经不算趋势,因为现在已经有很多人在这条路上摸爬打滚,而且有些团队也有一些成就,希望接下来大家在这领域都能取得好成就 扫码关注 计算机视觉研究院 公众号ID|ComputerVisionGzq 学习群|扫码在主页获取加入方式

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    企业如何搭建真正能创造价值的数据分析体系?

    如何将数据分析工作真正的聚焦到企业独特的业务发展需求上?这篇文章告诉你。 对于商业地产来说,已经由开发竞争阶段到了运营竞争阶段,最大的考验就是运营能力,这是发展趋势,也意味着地产企业的经营思路需要改变。 3、单一报表,缺乏数据体系应用 单一的报表展现,没有企业数据应用体系的搭建;不同层级间对于不同数据分析需求的满快速灵活的需求响应能力不足;分析维度单一,形式简单固化。 数据分析平台建设原则与思路 结合服务经验,我们总结了一套服务于地产行业的数据分析方案。由于地产企业的规模往往较为庞大,涉及的业务面广泛,因此需要分阶段、分步骤的进行数据分析体系搭建。 因此,以企业价值出发点的数据分析体系搭建,可以使数据更加精准的服务于企业真实的经营发展需求,为企业提供基于数据的科学预测决策,使数据的价值得到最大化的释放。

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    一套正确且高效的数据分析体系该如何搭建

    一、为什么要做数据分析 伴随数据驱动和精细化运营时代的到来,如何迭代产品功能?如何优化产品转化流程?如何根据用户画像做精准投放? 运营者利用已掌握的数据,用数据分析的方法来预测接下来的发展趋势等。 这个过程是数据分析整个过程中时间占比最大的,也在一定程度上取决于数据仓库的搭建和数据质量的保证。 3、常见的数据分析方法 上面介绍了 5个经典的分析方法论,它们可以帮我们搭建一个清晰的数据分析框架。那么对于具体的业务场景问题,我们又该怎么办呢? 根据运营的工作的实际需要,下面小编介绍几种数据分析中常用的方法,希望在数据分析的实际应用中能给大家带来帮助。 (1)趋势分析 趋势分析是最简单、最基础,也是最常见的数据监测与数据分析方法。

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    腾讯资深数据分析师:如何搭建有效的指标体系

    导语I最近在忙着招聘,发现很多分析师简历上都写着帮助业务搭建各种类型的分析指标体系,但是问及搭建指标体系的方法以及如何评价有效性时,却很少获得满意的答案。 分析师应该是一群能快速了解业务、找到业务关键问题、提出量化解决方案的人。 一、为什么要搭建指标体系? ,能指导数据开发同学制定合理的数据底层结构,为大家节约时间 4、可解释:过程指标与结果指标做好清晰分类,通俗易懂大家有共识 三、如何搭建有效的指标体系? 举个例子: 1)如何评价客户满意度(历史文章有提过,对我相当有启发): ? 2)智能硬件主题分析(历史文章的例子) ? 四、推荐书籍 1、《精益数据分析》:里面提到虚荣指标等概念让我深受启发 ? 2、《大数据分析》:翻译文看起来很累,但是里面提到的案例有用 ? ? 程序员开发效率神器汇总! 腾讯设计师告诉你,如何从用户体验角度将文案与视觉融合 “我有故事,你要听吗?”

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    Apache Hadoop大数据平台,金融行业搭建大数据平台,数据采集、分析、处理如何实现?

    3.金融行业精准营销管理 利用大数据分析平台,对多样化的用户数据(基本信息数据、财富信息数据、教育数据、消费数据、浏览数据、购买路径、客户的微博、客户的微信、客户的购买行为)进行挖掘、追踪、分析,以提升精准营销水平 4.金融产品运营优化 针对产品和服务优化:银行可以将客户行为转化为信息流,并从中分析客户的个性特征和风险偏好,更深层次地理解客户的习惯,智能化分析和预测客户需求,从而进行产品创新和服务优化。 舆情分析:银行可以通过网络爬虫,在互联网上对:B2B平台、社区、论坛、微博、博客等等多平台数据进行爬取,搜索有关金融机构的信息,通过舆情分析,来对采集到的数据进行进一步的分析,看看哪些是正面信息,那些是负面信息 其次,舆情分析系统也可以抓取同行信息,然后对信息进行比对分析,了解同行优势的层面,然后自身也可以不断的提升。 5.金融产品管理 利用大数据分析平台,金融机构能够获取客户的反馈信息,及时了解、获取和把握客户的需求,通过对数据进行深入分析,可以对产品进行更加合理的设置。

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    在小程序中开启直播的解决方案

    互联网的发展如火如荼,催生了很多新兴职业以及从业大军,直播行业也在此趋势下得到快速发展。 在《2022年中国直播行业发展现状及市场调研分析报告》显示,直播行业受到技术的推动而迅猛发展,直播内容生产门槛被大幅降低,裂变能力强、互动性高的私域营销直播成为发展趋势。 开发一个直播功能难易程度如何呢?直播易:好在当下各个领域的大牛,已经封装好了许多牛逼的框架,我们只需要用别人写好的框架,就能快速的搭建一个直播app,也就是传说中的站在大牛肩膀上编程。 如何才能简单便利的搭建一个直播平台呢? 以下用开发者在 FinClip 小程序中实现视频通话及互动直播等功能举例:准备开发环境1、请确保本地已安装微信开发者工具2、请确保有一个支持 live-pusher 和 live-player 组件的微信公众平台账号

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    如何使用Power BI对2019互联网趋势报告进行进一步的分析?——人口现状篇

    一、 全球互联网用户分析 ? 我们从图表中看到,增长率从2010年开始整体还在增长,但是增速还是下降为主,在2018年的时候出现了个反弹。也就是说增速是一直在降低,这个是什么原因导致的呢? 我们通过全球人口数据分析得到如下展示。 ? 我们要先了解目前全球总人口数,我们通过互联网搜索下全球人口,找到一个2019年世界人口排名的网页,我们可以通过Power Query来获取其数据来进行下一步的分析。 那我们进入Power Query里面,看下如何进行抓取。 使用从web导入的方式随便导入其一页的地址,可以发现数据是存在Table 0标签里的。 ? 分析结果 目前全世界总人口约为75.8亿人,互联网用户目前为不到40亿,正好和后面一张分析图形成51%的互联网渗透率的对应关系,数据能够得到相互印证。 ?

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