本文通过Android APP性能优化的四个方面做了详细分析，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，大部分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，就算手机在各种性能跑分软件面前分数遥遥领先，还是感觉无论有多大的内存空间都远远不够用。 性能优化今天想说的重点是Android APP 性能优化，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 被用来分配给Framework 代码，同时促使 RAM 资源能够在应用所有进程之间共享。 通过分析这些数据来找到大的内存对象，再进一步分析这些大对象，进而通过优化减少内存开销，也可以通过数据的变化发现内存泄漏。
年底了，很多电商公司、零售企业都会开展如火如荼的大促销活动，那么如何评估产品促销带来的价值呢？ 通过上图，我们可以综合观察第一极端所有产品的销售利润状况，获得如下信息：1、净利润为负的产品很多，折价促销确实成为了持续性的习惯。 2、大折扣促销的产品数量很多。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，说明很大销售额的产品都在赔钱，这些产品的累计销售额很大，但都是大折扣促销的产品，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，而且它的数据分析和挖掘功能功能十分强大，能够快速完成所有的数据清洗的过程，能够快速建立分析模型，并且快速运行得出结果，是做数据分析必备的工具。 下面是即将在我的小密圈里分享的120个Excel商业数据分析实战案例目录，欢迎看我个人资料联系我：?
首屏耗时优化比拼，赢千元大奖
场景1-销售归因用户从启动APP到最终下单购买，中间会有一系列步骤，最初的那个步骤可能是点击搜索框，可能是点击首页Banner图，也可能是点击收藏页面，总之是这个步骤让用户最终下单购买的，把这部分销售归属到最初那个步骤所在的模块就是销售归因 场景2-转化漏斗通过销售归因，我们知道APP里边哪个模块会重点促成用户的下单购买，然后呢？如何进一步分析？这个时候就要用到转化漏斗了。 举个栗子，一个25岁左右的男性用户打开APP更愿意看到的是NIKE、阿迪等运动潮牌，但对于一个35岁的男性，可能是车载用品，或者名牌商务男装更吸引他，千人千面能够最大化APP的转化率，从而极大提升销售额 场景5-销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促等关键时刻货量充足，作为一个数据分析师，合理地预估每个月的销售预算是很考基本功的。? 价格分析是电商公司重要的数据场景，怎样制定一场促销的优惠政策，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分析，于是数据分析师的作用就体现出来了
本文从营销角度，重点分析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：促销活动、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分析一下上面这条短信的触达目的：促新用户观影；促用户充值（话费，加油卡，游戏）；促购买（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、成效分析若不能有效的衡量营销成效，就不能有效的去提升。营销后，通过成效记录表对比分析营销效果。 基于营销角度进行的用户触达，前期要做好准备工作，后期的成效分析重点关注数据。根据对比成效对各个环节不断优化，才能让触达效果最大化。
最理想的归因分析应该使营销人员能够追踪消费者所有参与的渠道和平台，最后优化营销组合，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归因分析具体实例 某App的电商业务模块会经常性的开展促销活动，在大型促销活动前夕，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。 促销活动的推广渠道分为站内推广和站外推广两大类。 在此次促销活动中，由于没有传统媒体或线下媒体的投放，所以没有针对这部分的内容做更多的分析，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，这无疑对我们的分析增加了更大的难度，因为目前在行业内， 综上，某App的此次促销活动的分析方法也称不上成熟，但是至少在分析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
01 助力不同推送场景的运营社交场景场景说明：用户在带有社交属性的 App 中产生点赞、评论、分享等社交行为时，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 也能收到强提醒，从而促进用户多次互动 营销活动场景说明：游戏类、电商类等 App 经常需要产品推广和营销活动，App 通过调用移动推送 API，精准筛选标签，圈选目标营销受众，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，从而提升最终营销活动转化效果 用户促活场景说明：产品通常需要针对生命周期中不同阶段的用户进行分层促活运营，如对新用户推送产品引导等。 02 产品优势性能指标卓越可靠移动推送TPNS提供每秒30万推送处理能力，支持王者荣耀等日亿级海量推送， 系统、SDK 稳定性经历过大量的 App 考验，同时被 Android 系统官方 Google 实时推送效果分析移动推送TPNS提供推送效果的实时分析。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。
01助力不同推送场景的运营社交场景场景说明：用户在带有社交属性的 App 中产生点赞、评论、分享等社交行为时，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 也能收到强提醒，从而促进用户多次互动 营销活动 场景说明：游戏类、电商类等 App 经常需要产品推广和营销活动，App 通过调用移动推送 API，精准筛选标签，圈选目标营销受众，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，从而提升最终营销活动转化效果 用户促活场景说明：产品通常需要针对生命周期中不同阶段的用户进行分层促活运营，如对新用户推送产品引导等。 02产品优势性能指标卓越可靠 移动推送TPNS提供每秒30万推送处理能力，支持王者荣耀等日亿级海量推送， 系统、SDK 稳定性经历过大量的 App 考验，同时被 Android 系统官方 Google 实时推送效果分析移动推送TPNS提供推送效果的实时分析。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。
淘宝APP的功能日益复杂，但都离不开最基本的收藏、购物车和购买功能，本文利用sql对淘宝用户行为数据进行分析，通过用户行为分析业务问题。一. 1.基于AARRR漏斗模型分析用户行为本文通过常用的电商数据分析指标，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销活动的可能性也最大，对于APP而言，很久没有购物行为可能意味着用户放弃了 而双十二当天为周五，促销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促销让用户购买冲动充分释放，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性开展类似拼多多的拼团转发和打折促销活动，
能力）感知双视角的 APP 分类?根据 APP 功能（或者其使用者形象）的温暖（vs. 能力）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（促进 vs. 研究者邀请了三名对智能手机应用十分熟悉的消费者（平均年龄 23 岁）作为编码者，他们分别为互联网行业从业者、理工科高校在校大学生、营销学术工作者。他们均不了解本研究的目标和研究假设。 能力）特征、该 APP 本身的温暖（vs. 能力）特征、该 APP 的调节聚焦导向（促进 vs. 预防）判断。 编码者按照-3 到 3 的七级量表进行评分，其中，圆润（-3）—尖锐（3），温暖（-3）—能力（3），促进型（-3）—预防型（3）。分析结果Android 平台数据分析结果? iOS 平台数据分析结果同前，分别进行信度分析、卡方检验和回归分析，研究结论与 Andriod 平台核心结论基本一致。
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分析模型。 使用「群组分析法」（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促使新用户也能走一遍「理想用户」的使用路径。 给用户的阶段性成就信息通知（邮件、微信、推送消息）（2）别错过追加销售与交叉销售的机会追加销售（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。 交叉销售（Cross-Sell）：从用户的购买行为中分析出与之相匹配的相关需求，向用户推销相关性极强的产品、服务等产品，创造更多的销售机会。 以亚马逊的 App 为例，它根据用户的购买历史、评分和浏览行为推荐可促成交易的产品。
作为消费者，我们是最喜欢各大APP做活动了，有优惠呀！很多数据分析新人也喜欢，因为比起日报月报，活动分析看起来是个大活，真开心。 全场促销活动就是这样哈用力轻了：见不到效果，只能影响到部分人群用力猛了：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“大数据营销”“精准营销”“细化分群”，可营销活动的本质不是数字，而是活生生的人性。营销活动就是要勾引出人的趋利性来达到吸引注册、提升业绩的效果。 促成结果的，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，比起数据分析，很多运营、策划、营销人员更喜欢数字游戏。 实际上，十一年前的数据分析师（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《促销的本质》上市的时候，我们小组人手一本回去研究，哈哈。
而常见的场景下，分析指标是固定的：产品分析：DAU、MAU、活跃率、活跃时长、主路径转化率销售分析：销量额、销量利润、购买客户数、购买转化率商品分析：库存量、销售量、动销率、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分析方法中的周期性分析法，参见之前的分享哦。九大数据分析方法之：周期性分析法第四步：找异常在第三步中，我们给出了正常的规律，相应的，也能通过数据监控，发现异常情况。 万一是周期性波动呢？这些质疑，都能通过一张图轻松化解。结合图形，还能显示我们懂周期性分析法，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分析法+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能性拆解，可以把主要的分类维度列清楚，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性数据。还有些工作不是日常工作，而是阶段性的。比如促销活动，比如广告投放。
然而，分析模式与领域知识息息相关，这就限制了分析模式的通用性；但这并不能说明分析模式不重要。 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分析模式绝对值得，因为它是分析阶段的重要资产，它的稳定与扩展能力可能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：即该促销的有效时段投放区域选择：针对全平台还是部分平台（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用户等促销规则促销规则是促销管理的核心。 与优先级属性相同，我们还需要为“促销”概念引入“状态”属性，例如标记该促销对象的状态为“未使用”、“已使用”和“过期”。同一个促销不能被用户无限使用，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就是促销的“状态”属性未能在使用后设置为“已使用”状态；又或者说在用户使用该促销优惠时，不曾检查促销的“状态”属性，仅允许在“未使用”状态下才是有效可用的。
同样的，传统人工输出的通用化、扁平化的营销内容和推广已经难以满足企业日益垂直化、场景化、专业化、细分化的赋能需求，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销投放、如何对营销数据进行分析优化 而其核心所在正是通过大数据分析锁定目标客户的“核心触点”，自动实现线索打分、销售线索培育、增加获客量、促进线索转化，帮助企业解决无法精准高效营销的痛点，加速营销落地执行。二、如何实现全链营销自动化？ 自动化用户管理就能很好的解决企业这一痛点，将包括用户属性、用户行为以及用户偏好等数据信息进行归整分析之后，可以精准捕捉用户内容偏好、触达渠道喜好等情况。 3、自动化数据分析营销活动并不是开展一次就能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分析对活动进行总结复盘，从活动数据中查看营销效果，发现、分析、解决问题，不断对营销策略进行优化，只有这样 ①数据看板数据看板能直观地回顾整个活动过程中产生的所有营销运营数据，每日同步自动更新的营销数据能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促销的活动，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
数据分析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、数据分析师、数据科学家可以在了解情况后作出明智的决定。 数据分析影响了 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分析的主要问题领域：增加漏斗转化提高用户参与度个性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，但有些是促销驱动的。促销驱动的奖励兑换是在另一个促销系统中处理的。此外，这个系统的构建让运营或产品团队能够根据需要轻松添加新的奖励。 这些框架会检查是否有分析事件被触发，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，异常检测功能就可以保证数据被记录并按照预期流转。
自上次微信推广功能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下载类营销推广。 微信广告平台发布了三大产品功能，全面支持APP下载类营销推广。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，能够直接触达用户，达成效果转化，可促进品牌形象渗透。 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性、短期行为以及长期兴趣等维度对用户进行分析，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，通过区分渠道包的功能，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，营销方案从此更加清晰有效。
如何在泰国市场进行营销在泰国，智能手机的使用率高达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销？是该开发App还是移动网页？ 泰国本地很多企业在做线上营销时会首选开发App。但是研究发现，平均每人每月会安装4个App，而大部分用户的智能手机中平均有32个App, 但使用率却只有24%。 随着市场规模地扩增，线上线下营销之间几乎无界限，所以企业在制定营销战略时，需要通过数据分析来摸清顾客在线上或线下的购买路径，挖掘客户的需求。 对于营销党来说，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销。每逢各大节日都是搞促销的好时机，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，营销党可以在这个月份主推女性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，要提前做好促销规划。
让我们直接从系统层面入手分析。? 下面来分析怪胎2.0版。?场景发生在某大促的当天，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销中心，必竟术业有专精；全渠道的促销中心，促销和营销很多人会搞起来，促销中心和营销中心在功能上是有相近的，有人把促销归为营销，也有人把促销和营销进行分离， 这一定一定是一个全渠道的促销中心，它可以对线上线下同时促销，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分开的部署；可弹性的分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，你当促销中心是怎么实现的？
腾讯客户端性能分析（QAPM）是腾讯云研发的一款面向移动APP的应用综合性能管理平台，简单易用，提供贯穿研发流程内外的性能监控服务，打造发现、定位、解决、度量的一站式性能优化体验......
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