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Android APP优化

本文通过Android APP优化的四个方面做了详细,并对原理和重点做了详细解释,以下是全部内容:说到 Android 系统手机,大部人的印象是用了一段时间就变得有点卡顿,有些程序在运行期间莫名其妙的出现崩溃 ,打开系统文件夹一看,发现多了很多文件,然后用手机管家 APP 不断地进行清理优化 ,才感觉运行速度稍微提高了点,就算手机在各种软件面前数遥遥领先,还是感觉无论有多大的内存空间都远远不够用。 优化今天想说的重点是Android APP 优化,也就是在开发应用程序时应该注意的点有哪些,如何更好地提高用户体验。 其中,大多数的 RAM pages 被用来配给Framework 代码,同时使 RAM 资源够在应用所有进程之间共享。 通过这些数据来找到大的内存对象,再进一步这些大对象,进而通过优化减少内存开,也可以通过数据的变化发现内存泄漏。

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数据:产品价值和评估

年底了,很多电商公司、零售企业都会开展如火如荼的大活动,那么如何评估产品带来的价值呢? 通过上图,我们可以综合观察第一极端所有产品的售利润状况,获得如下信息:1、净利润为负的产品很多,折价确实成为了持续的习惯。 2、大折扣的产品数量很多。第二象限中横轴0点左边圆的面积相对较大,并且颜色为红,说明很大售额的产品都在赔钱,这些产品的累计售额很大,但都是大折扣的产品,以至于利润都为负。 Excel是使用最为广泛、最为便捷的办公软件,而且它的数据和挖掘功强大,够快速完成所有的数据清洗的过程,够快速建立模型,并且快速运行得出结果,是做数据必备的工具。 下面是即将在我的小密圈里享的120个Excel商业数据实战案例目录,欢迎看我个人资料联系我:?

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    电商数据的「六脉神剑」

    场景1-售归因用户从启动APP到最终下单购买,中间会有一系列步骤,最初的那个步骤可是点击搜索框,可是点击首页Banner图,也可是点击收藏页面,总之是这个步骤让用户最终下单购买的,把这部售归属到最初那个步骤所在的模块就是售归因 场景2-转化漏斗通过售归因,我们知道APP里边哪个模块会重点成用户的下单购买,然后呢?如何进一步?这个时候就要用到转化漏斗了。 举个栗子,一个25岁左右的男用户打开APP更愿意看到的是NIKE、阿迪等运动潮牌,但对于一个35岁的男,可是车载用品,或者名牌商务男装更吸引他,千人千面够最大化APP的转化率,从而极大提升售额 场景5-售预算电商公司每个月都会做预算,预算关系到这个月要备多少货,关系到货值的合理安排从而在大等关键时刻货量充足,作为一个数据师,合理地预估每个月的售预算是很考基本功的。? 价格是电商公司重要的数据场景,怎样制定一场的优惠政策,是用满几件减多少钱,还是发折扣券,还是满多少钱减多少钱,还是买一送一,如何在吸引用户的同时确保毛利不受影响,都免不了做一番数据,于是数据师的作用就体现出来了

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    用户运营:如何让你的短信Push更高效?

    本文从营角度,重点2种用户触达工具:SMS短信和App Push消息推送。一、前期策划1、选择触达方式首先,我们对比2种常用的用户触达工具:短信和消息推送(Push),结合场景进行选择。 注意:未安装App用户无法触达。高频发送会对用户造成打扰,招致卸载。使用场景:活动、提升活跃留存等多种场景。 切记不要把你所有的想法都怼给用户我们一下上面这条短信的触达目的:新用户观影;用户充值(话费,加油卡,游戏);购买(旅行箱);下载APP;关注微信服务号;一口气给了用户5个动作,结果就是用户什么都不想做 最后,设置好转跳至APP落地页,从细节提升用户体验。二、成效若不有效的衡量营成效,就不有效的去提升。营后,通过成效记录表对比效果。 基于营角度进行的用户触达,前期要做好准备工作,后期的成效重点关注数据。根据对比成效对各个环节不断优化,才让触达效果最大化。

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    如何在实际业务中合理评估渠道价值?

    最理想的归因应该使营人员够追踪消费者所有参与的渠道和平台,最后优化营组合,在对的时间及对的平台上给对的人推送对的内容,实现理想的转化率。 某APP归因具体实例 某App的电商业务模块会经常的开展活动,在大型活动前夕,电商团队几乎是提前一个月进入备战状态,包括品类的部署,品牌商的洽谈合作,当然还有各类渠道资源的合作事宜。 活动的推广渠道为站内推广和站外推广两大类。 在此次活动中,由于没有传统媒体或线下媒体的投放,所以没有针对这部的内容做更多的,但是并不排除后续会尝试在线下及传统媒体上投放广告宣传内容,这无疑对我们的增加了更大的难度,因为目前在行业内, 综上,某App的此次活动的方法也称不上成熟,但是至少在思路上开始重新思考,当每一个App运营者都在力争更合理的评估渠道的价值,并在此基础上发展出更权威和标准化的方案时,我们最终会获得一个更加成熟的评估体系

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    “用户活利器”腾讯移动推送(TPNS)来了!

    01 助力不同推送场景的运营社交场景场景说明:用户在带有社交属App 中产生点赞、评论、享等社交行为时,App 会调用推送服务,对目标用户进行消息提醒,用户不打开 App收到强提醒,从而进用户多次互动 营活动场景说明:游戏类、电商类等 App 经常需要产品推广和营活动,App 通过调用移动推送 API,精准筛选标签,圈选目标营受众,进行定向消息推送,以更主动的方式触达更多用户,吸引用户消费,从而提升最终营活动转化效果 用户活场景说明:产品通常需要针对生命周期中不同阶段的用户进行活运营,如对新用户推送产品引导等。 02 产品优势指标卓越可靠移动推送TPNS提供每秒30万推送处理力,支持王者荣耀等日亿级海量推送, 系统、SDK 稳定经历过大量的 App 考验,同时被 Android 系统官方 Google 实时推送效果移动推送TPNS提供推送效果的实时。实时统计推送的抵达、展示、点击效果等数据口径,并将以上数据在管理台可视化地展现出来,助力实时监控推送效果。

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    云通信家族“添丁”了——腾讯移动推送TPNS,你的用户活利器!

    01助力不同推送场景的运营社交场景场景说明:用户在带有社交属App 中产生点赞、评论、享等社交行为时,App 会调用推送服务,对目标用户进行消息提醒,用户不打开 App收到强提醒,从而进用户多次互动 营活动 场景说明:游戏类、电商类等 App 经常需要产品推广和营活动,App 通过调用移动推送 API,精准筛选标签,圈选目标营受众,进行定向消息推送,以更主动的方式触达更多用户,吸引用户消费,从而提升最终营活动转化效果 用户活场景说明:产品通常需要针对生命周期中不同阶段的用户进行活运营,如对新用户推送产品引导等。 02产品优势指标卓越可靠 移动推送TPNS提供每秒30万推送处理力,支持王者荣耀等日亿级海量推送, 系统、SDK 稳定经历过大量的 App 考验,同时被 Android 系统官方 Google 实时推送效果移动推送TPNS提供推送效果的实时。实时统计推送的抵达、展示、点击效果等数据口径,并将以上数据在管理台可视化地展现出来,助力实时监控推送效果。

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    淘宝APP用户行为

    淘宝APP的功日益复杂,但都离不开最基本的收藏、购物车和购买功,本文利用sql对淘宝用户行为数据进行,通过用户行为业务问题。一. 1.基于AARRR漏斗模型用户行为本文通过常用的电商数据指标,采用AARRR漏斗模型拆解用户进入APP后的每一步行为。 这里参考著名的 RFM 模型对用户进行评价:R-Recency(最近一次购买时间),R指用户上一次消费的时间,上一次购物时间距今最近的顾客通常在近期响应营活动的可也最大,对于APP而言,很久没有购物行为可意味着用户放弃了 而双十二当天为周五,结束后周末的用户活跃度最低,因此平日运营可以将活动集中在周末进行,而双十二期间集中精力做好让用户购买冲动充释放,结束后可以暂缓一段时间。 5)用户推荐淘宝本身用户基数庞大,知名度高,个人认为在一二线城市的用户基本已经达到饱和,传播工作需要针对三四线城市的渠道下沉,在这些地区针对用户价格敏感度高的特开展类似拼多多的拼团转发和打折活动,

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    淘宝APP用户行为

    淘宝APP的功日益复杂,但都离不开最基本的收藏、购物车和购买功,本文利用sql对淘宝用户行为数据进行,通过用户行为业务问题。一. 1.基于AARRR漏斗模型用户行为本文通过常用的电商数据指标,采用AARRR漏斗模型拆解用户进入APP后的每一步行为。 这里参考著名的 RFM 模型对用户进行评价:R-Recency(最近一次购买时间),R指用户上一次消费的时间,上一次购物时间距今最近的顾客通常在近期响应营活动的可也最大,对于APP而言,很久没有购物行为可意味着用户放弃了 而双十二当天为周五,结束后周末的用户活跃度最低,因此平日运营可以将活动集中在周末进行,而双十二期间集中精力做好让用户购买冲动充释放,结束后可以暂缓一段时间。 5)用户推荐淘宝本身用户基数庞大,知名度高,个人认为在一二线城市的用户基本已经达到饱和,传播工作需要针对三四线城市的渠道下沉,在这些地区针对用户价格敏感度高的特开展类似拼多多的拼团转发和打折活动,

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    淘宝APP用户行为

    淘宝APP的功日益复杂,但都离不开最基本的收藏、购物车和购买功,本文利用sql对淘宝用户行为数据进行,通过用户行为业务问题。一. 1.基于AARRR漏斗模型用户行为本文通过常用的电商数据指标,采用AARRR漏斗模型拆解用户进入APP后的每一步行为。 这里参考著名的 RFM 模型对用户进行评价:R-Recency(最近一次购买时间),R指用户上一次消费的时间,上一次购物时间距今最近的顾客通常在近期响应营活动的可也最大,对于APP而言,很久没有购物行为可意味着用户放弃了 而双十二当天为周五,结束后周末的用户活跃度最低,因此平日运营可以将活动集中在周末进行,而双十二期间集中精力做好让用户购买冲动充释放,结束后可以暂缓一段时间。 5)用户推荐淘宝本身用户基数庞大,知名度高,个人认为在一二线城市的用户基本已经达到饱和,传播工作需要针对三四线城市的渠道下沉,在这些地区针对用户价格敏感度高的特开展类似拼多多的拼团转发和打折活动,

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    Notes | 移动端应用软件图标的触觉心象对消费者偏好的影响研究

    力)感知双视角的 APP 类?根据 APP(或者其使用者形象)的温暖(vs. 力)特征感知,以及人们在下载使用 APP 时所受内外部因素影响所处的调节聚焦导向(进 vs. 研究者邀请了三名对智手机应用十熟悉的消费者(平均年龄 23 岁)作为编码者,他们别为互联网行业从业者、理工科高校在校大学生、营学术工作者。他们均不了解本研究的目标和研究假设。 力)特征、该 APP 本身的温暖(vs. 力)特征、该 APP 的调节聚焦导向(进 vs. 预防)判断。 编码者按照-3 到 3 的七级量表进行评,其中,圆润(-3)—尖锐(3),温暖(-3)—力(3),进型(-3)—预防型(3)。结果Android 平台数据结果? iOS 平台数据结果同前,别进行信度、卡方检验和回归,研究结论与 Andriod 平台核心结论基本一致。

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    AARRR模型的颠覆者RARRA,谁才是最好的增长黑客模型?

    AARRR 增长指标模型,简单清晰,这也是为什么这套模型如此流行,以至于成为众多公司里增长部门的标配模型。 使用「群组法」(这个方法找机会我单写一篇)找到你产品的「理想用户」的使用路径,并通过产品设计的方式使新用户也走一遍「理想用户」的使用路径。 给用户的阶段成就信息通知(邮件、微信、推送消息)(2)别错过追加售与交叉售的机会追加售(UpSell):根据用户在产品中的使用数据,向用户推荐相关产品、更高价值的产品。 交叉售(Cross-Sell):从用户的购买行为中出与之相匹配的相关需求,向用户推相关极强的产品、服务等产品,创造更多的售机会。 以亚马逊的 App 为例,它根据用户的购买历史、评和浏览行为推荐可成交易的产品。

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    这种数据报告,写出来就被打脸

    作为消费者,我们是最喜欢各大APP做活动了,有优惠呀!很多数据新人也喜欢,因为比起日报月报,活动看起来是个大活,真开心。 全场活动就是这样哈用力轻了:见不到效果,只影响到部人群用力猛了:投入过大,费用在燃烧,后边都喝西北风So,咋整?! 2问题的症结问题的症结在哪里? 虽然我们天天喊“大数据营”“精准营”“细化群”,可营活动的本质不是数字,而是活生生的人。营活动就是要勾引出人的趋利来达到吸引注册、提升业绩的效果。 成结果的,是业务理解、创意设计、宣传文案、礼品选择、力度设置、系统支撑、客服跟进这些东西。所以千万别沉迷在数字游戏里了。实际上,比起数据,很多运营、策划、营人员更喜欢数字游戏。 实际上,十一年前的数据师(那时候还不流行这个称呼,都是数据岗、研究员什么的)真的是这么干的,还记得12年《的本质》上市的时候,我们小组人手一本回去研究,哈哈。

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    5步法,快速找到数据思路

    而常见的场景下,指标是固定的:产品:DAU、MAU、活跃率、活跃时长、主路径转化率量额、量利润、购买客户数、购买转化率商品:库存量、售量、动率、库存周转时间……因此只要有具体场景 这里可以利用九大数据方法中的周期法,参见之前的享哦。九大数据方法之:周期法第四步:找异常在第三步中,我们给出了正常的规律,相应的,也通过数据监控,发现异常情况。 万一是周期波动呢?这些质疑,都通过一张图轻松化解。结合图形,还显示我们懂周期法,会寻找波动规律,一举两得。第五步:查原因发现了异常以后,可以深入查原因。 最简单的方法就是结构法+指标拆解法。对问题进行拆解,找到问题发生点。这里不一定穷尽所有可拆解,可以把主要的类维度列清楚,让面试官看到思路即可。 上边例子,是以App为例,App运营是日常工作,因此有很长时间的连续数据。还有些工作不是日常工作,而是阶段的。比如活动,比如广告投放。

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    从拼多多事件看电商的模型

    然而,模式与领域知识息息相关,这就限制了模式的通用;但这并不说明模式不重要。 领域驱动设计尤其强调为领域建模,对于那些具有较长生命周期的产品而言,针对产品的核心领域建立一套模式绝对值得,因为它是阶段的重要资产,它的稳定与扩展力可会直接影响到领域模型中的设计模型与实现模型 投放时间选择:即该的有效时段投放区域选择:针对全平台还是部平台(自营或指定店铺),或者仅针对APP平台用户类型:针对新注册用户,VIP用户等规则规则是管理的核心。 与优先级属相同,我们还需要为“”概念引入“状态”属,例如标记该对象的状态为“未使用”、“已使用”和“过期”。同一个被用户无限使用,又或者需要给定一个有效期。 再以拼多多为例,刚才提到的优惠券Bug就是的“状态”属在使用后设置为“已使用”状态;又或者说在用户使用该优惠时,不曾检查的“状态”属,仅允许在“未使用”状态下才是有效可用的。

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    企业如何通过自动化营实现高效运营?

    同样的,传统人工输出的通用化、扁平化的营内容和推广已经难以满足企业日益垂直化、场景化、专业化、细化的赋需求,在这种情况下,如何合理归整用户信息数据、如何对目标客群进行精准的营投放、如何对营数据进行优化 而其核心所在正是通过大数据锁定目标客户的“核心触点”,自动实现线索打售线索培育、增加获客量、进线索转化,帮助企业解决无法精准高效营的痛点,加速营落地执行。二、如何实现全链营自动化? 自动化用户管理就很好的解决企业这一痛点,将包括用户属、用户行为以及用户偏好等数据信息进行归整之后,可以精准捕捉用户内容偏好、触达渠道喜好等情况。 3、自动化数据活动并不是开展一次就一蹴而就达到最佳效果,往往最后都需要通过数据监测和效果对活动进行总结复盘,从活动数据中查看营效果,发现、、解决问题,不断对营策略进行优化,只有这样 ①数据看板数据看板直观地回顾整个活动过程中产生的所有营运营数据,每日同步自动更新的营数据帮助运营人员在活动过程中实时监控活动落地效果,比如企业正在进行打折的活动,落地页访问数据却持续低迷,监测到这一现象后及时审视是否活动力度不够大不足以吸引用户

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    Uber如何处理和使用乘客数据改善App的体验?

    数据帮助我们为使用我们服务的用户提供了流畅的体验。它也让工程师、产品经理、数据师、数据科学家可以在了解情况后作出明智的决定。 数据影响了 App 的每一个界面:在主界面上显示什么,产品以什么顺序显示,向用户显示哪些相关的信息,什么妨碍了用户乘车或注册,诸如此类。 下面是可以利用乘客数据的主要问题领域:增加漏斗转化提高用户参与度个化用户沟通在线数据收集 移动事件日志乘客数据有多个来源,但最基本的一个是获取用户与 App 的交互过程。 有些奖励是自动应用的,但有些是驱动的。驱动的奖励兑换是在另一个系统中处理的。此外,这个系统的构建让运营或产品团队够根据需要轻松添加新的奖励。 这些框架会检查是否有事件被触发,有效负载、顺序是否符合预期。图 3 数据流数据质量检查一旦事件到达离线存储并处理,异常检测功就可以保证数据被记录并按照预期流转。

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    微信在公众号增开了新广告位 这次是在图文消息头部

    自上次微信推广功在图文消息底部投放图片和文字链两种广告后,近日微信在公众号增开了新广告位,这次是在图文消息的头部,支持APP下载类营推广。   微信广告平台发布了三大产品功,全面支持APP下载类营推广。主要方式有:  1. 图文消息顶部增加App下载卡片,流量场景更丰富?   图文消息顶部广告位正在灰度测试中,现已支持投放App下载卡片与图片类广告,够直接触达用户,达成效果转化,可进品牌形象渗透。  2. 投放后台增加定向条件“用户兴趣”标签,定向工具更精准?   微信广告根据用户基础属、短期行为以及长期兴趣等维度对用户进行,提炼出17个用户兴趣标签,具体包含有教育、旅游、金融、汽车、房产、家居、服饰鞋帽箱包、餐饮美食、生活服务、商务服务、美容、互联网电子产品 参与测试的广告主们表示,通过区渠道包的功,完成了推广效果的闭环追踪,并且可以从数据效果得出广告投放的优化方向,营方案从此更加清晰有效。

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    如何在泰国电商市场掘金

    如何在泰国市场进行营在泰国,智手机的使用率高达70%。数据显示,有超过一半的搜索来自于手机。因此,移动端的推广将是进军海外市场的关键。初入泰国市场如何营?是该开发App还是移动网页? 泰国本地很多企业在做线上营时会首选开发App。但是研究发现,平均每人每月会安装4个App,而大部用户的智手机中平均有32个App, 但使用率却只有24%。 随着市场规模地扩增,线上线下营之间几乎无界限,所以企业在制定营战略时,需要通过数据来摸清顾客在线上或线下的购买路径,挖掘客户的需求。 对于营党来说,面对海外更加不确定的市场,就可以利用机器学习来自动优化线上营。每逢各大节日都是搞的好时机,针对泰国人民,又有哪些节日值得注意呢? 泰国的母亲节在8月,营党可以在这个月份主推女服饰以及一些保健品。11月是泰国独有的水灯节,可以多多侧重在生活用品上面。国庆节和父亲节都集中在12月,要提前做好规划。

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    码农们的「血与泪」:新零售「全渠道中台」的前世今身

    让我们直接从系统层面入手。? 下面来怪胎2.0版。?场景发生在某大的当天,在平时怪胎架构一点问题都不会发生,一切看似相当的正常和完美。 我们不要求一个全渠道的零售中台内必须包括全渠道营中心,必竟术业有专精;全渠道的中心,和营很多人会搞起来,中心和营中心在功上是有相近的,有人把归为营,也有人把和营进行离, 这一定一定是一个全渠道的中心,它可以对线上线下同时,説白了就是你在手机APP商城内使用的券同时也可以使用在自助机、扫码购、微信小程序甚至在同一个零售企业门店POS结帐时使用,让客户无论是在线上还是在线下消费时 比如説订单的写入和读都可以作开的部署;可弹布式的并且是多样化的缓存群;异步消息队列-MQ,必不可少;规则引擎,你当中心是怎么实现的?

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