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关键词

应用:商品需求预估

假设现在有这么一个人,23岁,一线城市白领,常常出入城市CBD,之前没有任的平台行为,刚刚注册app,那么他会什么?? ,结合1、2两条,可用户这次注册的可需求是手机或者电脑这些电子产品较大以上的过程其实是通过用户的特征画像对用户进行刻画,也就是特征筛选,从别,年龄,角色等一些特征来划群体,结合对应群体的行为 :有个大概的范围,用户的相应行为,比对应的手机的话,可带了一些关键词,简约,白色等等这些,所以我们不妨试试iphone或者锤子价值喜好:到底是iphone或者是锤子,通过当前手机型号比安卓旗舰机器 除此之外,有一些决定因素,需要单独考虑:a.商品周期,假设用户最有可的是冰箱,但是这个用户1周之前刚了冰箱,那你此刻再给他推送冰箱,他的可几乎为0;而要是把冰箱换作是零食或者水,结果往往截然相反 压缩用户需求可f(x)变化区间在上3.那么实现呢?

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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,更好地提高用户体验。 工具问题并不容易复现,也不好定位,但是真的碰到问题还是需要去解决的,那么问题和确认问题是否解决,就需要借助相应的的调试工具,比查看 Layout 层次的 Hierarchy View、 内存工具做内存优化前,需要了解当前应用的内存使用现状,通过现状去哪些数据类型有问题,各种类型的布情况,以及在发现问题后发现是哪些具体对象导致的,这就需要相关工具来帮助我们。

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    最壕十一月,敢写就有奖

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    用户复

    【题目】 表名为“记录表”里记录某在线教育平台的用户记录,包含字段:用户id、时间、课程类型、消费金额。问题:出每日首次用户的次月、第三月、第四月复情况?【解题思路】1. 群组方法这类复问题的取数方式是群组方法经常使用的。群组方法:根据用户初始行为的发生时间,将用户划为不同的组,进而每个组的行为随时间变化而变化。 上面说的初始行为包括:登录、等。以行为举例,首先每天圈定“第一次发生行为”的用户作为初始用户群,然后观察这部用户在后面每一天发生行为的情况(下图)。 本题就是圈定“第一次发生行为”的用户群,然后统计这部用户在次月、第三月、第四月依然的人数。 2. 窗口函数群组方法对应到SQL里常用窗口函数来实现。 此处为了别获取每个用户在次月、第三月、第四月的记录,需要与“记录表”联结三次,并且在最终按日期进行汇总

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    电商数据的「六脉神剑」

    场景1-销售归因用户从启动APP到最终下单,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的,把这部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,然后呢?进一步?这个时候就要用到转化漏斗了。 场景3-AB测试不仅电商,这个数据场景其他APP也会用到,具体做法是发版前先切一拨用户,比10%,再把这10%两拨,确保这两拨用户的属相近(很多时候是随机配),然后发2个版本的APP,看哪个版本的 场景4-千人千面这个就偏高端了,千人千面指的是每个用户看到的APP界面都是适合他的,或者说最激起他欲望。 价格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,还是一送一,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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    优先

    image.png 【面试题】某直播app规划上线多个功(包含短视频、订阅主播游戏装备、直播间跳转、陪玩大神等)。根据用户需求,科学地确定功优先?【思路】1. image.png 遇到这类优先问题,怎么办呢?可以根据不同影响因素组合,选择对应的模型。 举个例子:当直播平台提供了陪玩大神功时,用户是喜欢觉得理应此无所谓勉强接受不喜欢?当直播平台不提供短视频功时,用户感受又? 实际上问卷结果不完全代表用户的真实需求,用户所说不等于用户内在想法。因此,以用户需求为导向确定优先时,可以将kano结果与产品用户画像结合,确定最终结论。 【结论】回归前面的面试题,根据用户需求,科学地确定功优先

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    用户画像是什么鬼,你会吗?

    本篇为用户画像的概念、搭建用户画像以及用户画像的步骤三部。? 1、完善产品运营:通过用户调研,进行产品迭代,制作用户喜欢的APP,提升用户体验。2、对外服务,提升盈利:根据产品特点,找到目标用户,根据用户的画像进行个化运营,促成,实现精准运营和营销。 商品属即商品的功、颜色、耗、价格等事实数据,商品定位即商品的风格和定位人群,需要和用户标签进行匹配。3、渠道:渠道为信息渠道和渠道。用户在信息渠道上获得资讯,在渠道上进行商品采渠道:电商平台,微店,官网,实体店,卖场。应用流程针对不同角色人员的需求(市场、销售、研发等),设计各角色人员在用户画像工具中的使用功和应用操作流程。 比,某公司想研发一款智手表,面向28-35岁的年轻男,通过在平台中进行,发现材质=“金属”、风格=“硬朗”、颜色=“黑色”深灰色、价格区间=“中等”的偏好比重最大,那么就给新产品的设计提供了非常客观有效的决策依据

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    用便利店打造移动电商碎片

    碎片物代替传统物传统物方式其实是反人的,果发现家里缺酱油,要记住这事,下次逛超市时才,记住这么多无聊的事情,对得起大脑吗?最符合移动互联网物的场景是什么?是“碎片物“。 要一酱油,搜索出的酱油最好是顾客过的(或最可的),足够信任,不用看详情和评论直接。家庭常用的超市商品高频重复,这类商品很容易做到精准推荐。 去一号店或天猫超市物也挺傻气,满百才包邮,满百元商品总要动点脑筋。 不用考虑距离和邮费,随时,一钟解决问题的”碎片物“才是移动电商完美终形态。那么问题来了,怎么可不要邮费?” 笔者一直构想建立社区综合服务店,这不仅垄断消费者70%物需求,经营生鲜商品,还实现社区O2O。就像阿里巴巴因为搞了淘宝,所以才有了支付宝,天猫,聚划算。 还有服务商家,比家政、家教入驻APP,共享评价体系和积体系。只要有足够用户使用APP,就实现了社区O2O。(关于本思路在“社区O2O单点突破进变综合平台”中有更详尽描述。)

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    九种常见的数据模型

    ,在一款产品服务平台中,直播用户从激活APP开始到花费,一般的用户物路径为激活APP、注册账号、进入直播间、互动行为、礼物花费五大阶段,漏斗够展现出各个阶段的转化率,通过漏斗各环节相关数据的比较 某电商网站对网站进行了改进,比改进了新注册用户的引导流程、改进了商品展示页,那么验证这些改进是否促进了用户注册、浏览商品的参与度? 3. 黏模型 黏是在留存的基础上,对一些用户指标进行深化,除了一些常用的留存指标外,黏够从更多维度了解产品或者某功黏住用户的力情况,更全面地了解用户使用产品,新增什么样的功可以提升用户留存下来的欲望 黏帮助更科学全面地评估产品及其功情况,有针对地制定留存策略。 8. 归因模型 归因要解决的问题就是广告效果的产生,其功劳应该合理的配给哪些渠道。 假设一个丹丹口红的场景,在依次浏览了头条、微博上的广告后,她参加了小红书上的注册促销活动,又收到了优惠券,于是在百度上搜索App,完成下单

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    应用内(In-App Purchase)常见问题解答

    一旦二进制文件通过审核,就可以测试IAP功。2.我启用通配符App ID来支持IAP?参考下步骤:在Xcode或者iTunes Connect中识别确认app当前的Bundle ID。 它的意思是你正在一个已经过的非消耗商品。你无需为已经过的非消耗商品付费。 ., password : ...}复制代码4.应用审核不查看已成功的目录 果应用程序在成功后通过App Store验证receipt,请检查你的应用程序是否使用了正确的App Store 3.通过App Store中验证应用程序receipt,然后是否需要向你的用户提供相关功。 更多信息请查看:Receipt Validation Programming Guide3.知道用户是否将其联系信息享给我?

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    看我破解一台自动售货机

    声明:本文仅限技术讨论,严禁用于任非法用途毫无疑问,自动售货机是非常受欢迎的东西,我们总会从中获取一些小零食。早几年前,自动售货机只接受离线的硬币支付,之后,也慢慢采用了普及的NFC技术功。 今天,我就来和大家享一个,我是黑掉一台自动售货机,反复实现充值和售货机中商品的事例。 技术某天,我把我的安卓手机设置开启了USB调试模式,然后从应用商店中下载了自动售货机APP,并把原始APP的apk文件转储到笔记本电脑中,用adb去调试:# adb pull dataappcom.sitael.vending v=LfczO8_RfLA总结从APP账户中的0元,到之后破解APP数据库后,我可以进行以下操作:修改APP账户的金额任意自动售货机中的东西继续用余额余额为0之后可重新更改余额此重复消费自动售货机中的商品在对整个 APP源代码做了大概之后,我发现其中的很多代码都未做混淆编码,这意味着,售货机厂商没有采取很好的措施来对用户数据和应用程序安全实行保护。

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    数据大部场景都用!

    问题场景:某生鲜电商,用户复率较低,60%的用户在30天内无二次行为,运营领导非常着急,要求通过数据提升复率,请问你作为数据师该怎么做? 零散,便宜的就批量渠道:果有物流配送,大件硬通货(米面油)在线上更省事,散件的就线下,最好现场试吃几个避免踩雷这些货物属是常识,是自然规律,不会因为数据指标的计算方式而改变。 但注意,只从货物属一个角度来看,是很不完整的。菜的渠道多的很,凭啥用户非得在app里戳来戳去。菜市场不香吗?APP微商城的吸引力又在哪里呢? 但是互联网应用是APP对用户,没有销售概念,因此才把售货员改成用户,所谓人的,变成用户属。一提用户属,很多同学条件反射的都是:别、年龄、地域。 类似的,还可以打:刚用户、异常天气用户、疫区用户等等标签,这些可度更高(下图)? 4 人货场模型搭建有了三个维度的基础理解,就用来综合解释问题。

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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、物车和,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. 这里参考著名的 RFM 模型对用户进行评价:R-Recency(最近一次时间),R指用户上一次消费的时间,上一次物时间距今最近的顾客通常在近期响应营销活动的可也最大,对于APP而言,很久没有物行为可意味着用户放弃了 构建模型1.用户行为的漏斗模型利用AARRR模型用户行为,此处数据主要涉及用户刺激和转化的环节,通过用户从浏览到最终整个过程的流失情况,包括浏览、收藏、加入物车和环节,得到一个月内的各项指标下 同时收藏通常是与行为异步的用户行为,在行为发生前一段时间才会出现,因此提高幅度不其他几项指标。 结论与建议本文了淘宝APP用户行为数据共200万条,从四个不同角度提出业务问题,使用AARRR模型和RFM模型数据给出下结论和建议。

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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、物车和,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. 这里参考著名的 RFM 模型对用户进行评价:R-Recency(最近一次时间),R指用户上一次消费的时间,上一次物时间距今最近的顾客通常在近期响应营销活动的可也最大,对于APP而言,很久没有物行为可意味着用户放弃了 构建模型1.用户行为的漏斗模型利用AARRR模型用户行为,此处数据主要涉及用户刺激和转化的环节,通过用户从浏览到最终整个过程的流失情况,包括浏览、收藏、加入物车和环节,得到一个月内的各项指标下 同时收藏通常是与行为异步的用户行为,在行为发生前一段时间才会出现,因此提高幅度不其他几项指标。 结论与建议本文了淘宝APP用户行为数据共200万条,从四个不同角度提出业务问题,使用AARRR模型和RFM模型数据给出下结论和建议。

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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、物车和,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. 这里参考著名的 RFM 模型对用户进行评价:R-Recency(最近一次时间),R指用户上一次消费的时间,上一次物时间距今最近的顾客通常在近期响应营销活动的可也最大,对于APP而言,很久没有物行为可意味着用户放弃了 构建模型1.用户行为的漏斗模型利用AARRR模型用户行为,此处数据主要涉及用户刺激和转化的环节,通过用户从浏览到最终整个过程的流失情况,包括浏览、收藏、加入物车和环节,得到一个月内的各项指标下 同时收藏通常是与行为异步的用户行为,在行为发生前一段时间才会出现,因此提高幅度不其他几项指标。 结论与建议本文了淘宝APP用户行为数据共200万条,从四个不同角度提出业务问题,使用AARRR模型和RFM模型数据给出下结论和建议。

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    超贴心 :一份简单明了的营销软件包测评

    : •什么营销渠道在促成用户访问网站或下载app? •用户要多久才会再次访问网站app? •用户在流程中的哪一环节放弃? 这点非常有用,尤其是当你的网站app页面面积很大,无法预测你最终可的每个事件的时候。同类群组这是留存率并基于某些特征将用户笼统组的重要方法。 最常见的组方式是按时间(比用户首次访问网站的时间),查看每个时间组内的用户访问网站app的频率。复杂些的工具使你可以根据任行为来划或者创建群组。 用户识别大多数软件包在用户注册或后进行用户识别,同时将用户以前的行为绑定到刚识别的这位用户。好的数据包跨设备或浏览器绑定用户行为。附加功有些软件包不仅仅只做。 一个常见的附加功是留存回访信息。发消息是一个有趣的功。大多数目标数据和个化数据是软件包内的本地数据,果利用软件包的发消息工具,就可以用单个软件包得到大量功

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    【数据做用户行为路径

    果在路径过程中用户的创作数量与用户被点赞、评论以及享的行为密切相关,就可以考虑增强这款App的社交,增强用户黏与创作欲望。 漏斗模型通常是对用户在网站或App中一系列关键节点的转化率的描述,这些关键节点往往是我们人为指定的。例我们可以看到某App应用的行为在诸葛io中的漏斗转化情况。 将超市的每个客户一次的所有商品看成一个物篮,运用关联规则算法这些存储在数据库中的行为数据,即物篮,发现10%的顾客同事了尿布与啤酒,且在所有了尿布的顾客中,70%的人同时了啤酒 社会网络中存在一些较为常见的方法可以运用到我们的路径中来,节点的中心,节点的影响力建模,社区发现等。 今后有机会可会以案例方式做用户路径,展示过程中的步骤与思路,希望和大家多多交流。

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    小程序商业案例——蘑菇街女装

    文黄成甲蘑菇街作为一个定位于16到26岁年轻女家社区,是杭州卷瓜网络旗下的一个专注于提供发现美与时尚、物乐趣、结交志趣相投好友自由交流的社会化电商平台。 蘑菇街以PC端、移动APP端为依托,以瀑布流式的享信息为载体,结合微博互动的社区化营销和社会化媒体功,为淘宝、京东、凡客导入用户流量获取交易佣金。并为用户提供最新最流行的享信息。 那么,蘑菇街是发掘“小程序”这块新洼地的呢?我们来一下蘑菇街女装特卖这款小程序。以快为本蘑菇街小程序转化率是APP的两倍。“快速切入新流量市场”一直是蘑菇街成立以来的运营准则。 比,相对于APP,蘑菇街去除了“内容导”这个功栏。在过去,蘑菇街的APP定位是让用户由逛到APP内的文章内容和导就显得非常重要。 在活动期间,用户享出去的商品被好友果好友是蘑菇街的新用户,且她通过你享的链接成功(支付金额超过30元),您就获得额外的500个首单享金,新用户在蘑菇街平台后续的第2-11笔订单,单笔订单支付金额大于

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    评估活动效果?

    可以使用5W2H方法来向面试官提问,进一步明确问题:What(做什么):会员权益具体有哪些? When(时):活动周期是多长? Where(地):活动在哪些城市推送? 例活动推送可是在推广渠道投放,也可是用户进入APP后收到。推广渠道投放会会直接影响用户注册,用户进入后弹窗则会影响活跃或留存率。 因此,首先需要对活动流程进行梳理,了解活动对用户行为可产生的影响,用指标对用户行为进行量化监控,然后才进行比较。 对比较结果情况讨论:1.当方案A的会员收入>方案B的会员收入时,我们对方案A和方案B的会员量进行比较: image.png1)果方案A会员量>方案B会员量,方案A在会员收入和会员量同时占有优势 ; 2)果方案B会员量>方案A会员量>12*方案B会员量,方案A因为会员单价高在收入方面有优势,方案B则对用户更具有吸引力。

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    怎么评估营销活动效果?

    可以使用5W2H方法来向面试官提问,进一步明确问题:What(做什么):会员权益具体有哪些? When(时):活动周期是多长? Where(地):活动在哪些城市推送? 例活动推送可是在推广渠道投放,也可是用户进入APP后收到。推广渠道投放会会直接影响用户注册,用户进入后弹窗则会影响活跃或留存率。 因此,首先需要对活动流程进行梳理,了解活动对用户行为可产生的影响,用指标对用户行为进行量化监控,然后才进行比较。 对比较结果情况讨论:1.当方案A的会员收入>方案B的会员收入时,我们对方案A和方案B的会员量进行比较: image.png 1)果方案A会员量>方案B会员量,方案A在会员收入和会员量同时占有优势 ; 2)果方案B会员量>方案A会员量>12*方案B会员量,方案A因为会员单价高在收入方面有优势,方案B则对用户更具有吸引力。

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    评估活动效果?

    可以使用5W2H方法来向面试官提问,进一步明确问题:What(做什么):会员权益具体有哪些? When(时):活动周期是多长? Where(地):活动在哪些城市推送? 例活动推送可是在推广渠道投放,也可是用户进入APP后收到。推广渠道投放会会直接影响用户注册,用户进入后弹窗则会影响活跃或留存率。 因此,首先需要对活动流程进行梳理,了解活动对用户行为可产生的影响,用指标对用户行为进行量化监控,然后才进行比较。 对比较结果情况讨论:1.当方案A的会员收入>方案B的会员收入时,我们对方案A和方案B的会员量进行比较: image.png 1)果方案A会员量>方案B会员量,方案A在会员收入和会员量同时占有优势 ; 2)果方案B会员量>方案A会员量>12*方案B会员量,方案A因为会员单价高在收入方面有优势,方案B则对用户更具有吸引力。

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